Toisto on koneälyn rakennuspalikka
Puoli vuosisataa sitten ennustettiin, että tulevaisuudessa tietokoneet ja robotit hoitavat puolestamme rutiinitehtävät ja tylsät kotityöt. Kehitys on mennyt eteenpäin, ja tietoa aiheesta on tarjolla paljon, mutta silti visio ei ole toteutunut. Miksi näin on käynyt?
Tekoälyn kehittäminen onkin ollut monimutkaisempaa kuin luulimme.
”Meiltä on kestänyt yllättävän kauan ymmärtää, miten monimutkainen maailma on”, Aalto-yliopiston tietotekniikan apulaisprofessori ja tietokonegrafiikkayhtiö NVIDIAn tutkija Jaakko Lehtinen toteaa.
Ohjelma muovaa aidonnäköiset kasvot
Lehtinen keskittyy työssään tekoälytekniikoihin, joilla tuotetaan uusia, todentuntuisia kuvia pelkästään esimerkkien avulla. Menetelmän avulla tehtävät, joihin ammattilaiselta saattoi aiemmin kulua päiviä tai viikkoja, voidaan suorittaa nyt vain muutamassa sekunnissa. Lisäksi sen ansiosta ihmisnäköä ei tarvita joissakin asioissa enää lainkaan.
”Kuvien tekeminen ilman ihmisen ohjausta ja valvontaa on yksi tekoälyn kulmakivistä”, Lehtinen sanoo.
”Algoritmi tarkastelee suurta kuvakokoelmaa, erottelee näkemästään olennaisimmat kohdat ja laatii sen pohjalta reseptin, jonka avulla se tuottaa uusia kuvia, jotka ovat saman reseptin mukaisia.”
Lehtinen on tuottanut NVIDIAn kollegojensa kanssa tekniikan avulla esimerkiksi kuvia kasvoista, joita ei ole olemassa mutta jotka näyttävät niin pelottavan aidoilta, että voisit vannoa nähneesi ne viimeksi katsomassasi elokuvassa. Tekniikoita on hyödynnetty äskettäin julkaistussa Adobe Photoshopin uudessa muotokuvatyökalussa. Sen avulla käyttäjät voivat helposti muuttaa oikeiden kasvojen katsetta, hymyä tai jopa ikää.
Myös tosielämän älysovelluksia tarvitaan
Saavutukset kuvankäsittelyssä ovat vaikuttavia, mutta osa teknologian tarjoamista mahdollisuuksista jää sivuun, jos huomio on vain kuvien tuottamisessa tai käsittelyssä.
Lehtisen mukaan menetelmät, jotka oppivat päättelemään, millainen fyysinen maailmamme on, ovat tulevaisuudessa hyvin tärkeitä tietokonenäön ja robotiikan kehitykselle.
”Robotilla on oltava käsitys siitä, miltä erilaiset kodit ja toimistot näyttävät, jotta se pystyy suoriutumaan tehtävistään eri ympäristöissä. Kehittämiemme tekniikoiden avulla robotit voivat selviytyä monimutkaisista toiminnoista.”
Lisätietoa aiheesta saat katsomalla englanninkielisen Way out there -videon.
Tämä artikkeli julkaistaan Aalto University Magazinen numerossa 28, joka ilmestyy toukokuussa.
- Julkaistu:
- Päivitetty:
Lue lisää uutisia
Tutkimus: Matalan hierarkian organisaatioissa isoja periaatekysymyksiäkin ratkotaan porukalla Slackissa
Aalto-yliopiston alumni, vieraileva tutkijatohtori Lauri Pietinalho New Yorkin yliopiston Sternin kauppakorkeakoulusta ja Aalto-yliopiston apulaisprofessori Frank Martela selvittivät tuoreessa tutkimuksessa, miten matalan hierarkian organisaatiot käsittelevät yhteisiä toimintaperiaatteita vastakkainasettelutilanteissa ja miten auktoriteetti niissä toimii.
Fyysikot saivat bakteerit uimaan lähes täydellisissä riveissä
Bakteerien ohjaaminen onnistui magneettikentän avulla. Löytö auttaa ymmärtämään bakteeripopulaatioiden käyttäytymistä ja voi jatkossa auttaa esimerkiksi kehittämään uuden sukupolven materiaaleja, joista kaavaillaan apua muun muassa lääkkeiden kohdennettuun kuljettamiseen kehon sisällä.
Tutkijat loivat ainutlaatuisen ennustemallin kuvaamaan pandemian leviämistä maiden rajojen yli
Pohjoismainen yhteishanke pureutui koronaviruksen leviämiseen vuonna 2020. Tutkimuksen avulla voidaan jatkossa ennakoida paremmin, milloin ja mitkä matkustusrajoitukset ovat pandemiaolosuhteissa tarkoituksenmukaisia.