alexander_tornroth-3hires.jpg

Tekoäly-Suomi vuonna 2021: tiedossa tylsyyttä ja positiivisia kehiä

|
Alexander Törnroth

Lokakuussa julkaistu State of AI Finland 2020 -raportti vetää yhteen Suomen tekoälyvalmiuden, -osaamisen ja hyödyntämisen tilaa. Raportista selviää, että Suomen valmiudet ovat huippuluokkaa ja tekoälyä hyödyntävien yritysten määrä kasvussa. Kasvu ei kuitenkaan ole ollut räjähdysmäistä, kuten analyysissani kirjoitin. Kun vuosi on vaihtumassa, on syytä katsoa eteenpäin ja miettiä, mitä tulisi tehdä, jotta tekoälyteknologioita hyödynnettäisiin entistä laajemmin.

Tätä kysymystä olemme Tekoälykiihdyttämössä miettineet: AI Day-tapahtumassa julkaisimme uuden tiekartan Suomelle. Tiekartta pohjautuu asiantuntijatyöryhmän tunnistamiin kehitystarpeisiin sekä aiempaan tutkimukseen innovaatioiden ja teknologioiden leviämiseen vaikuttavista tekijöistä .  

Tekoälyn tiekartta

 

Suomen tekoälyn tiekartta koostuu neljästä toisiaan kiihdyttävästä positiivisesta kehästä:

  1. Vastuullisuus ja yhteiskunnallinen keskustelu
  2. Esimerkit ja samaistuttavat tarinat
  3. Monimuotoinen ekosysteemi
  4. Organisaatioiden kyvykkyydet.

Positiivisilla kehillä halutaan viestiä sitä, että asiat harvoin etenevät lineaarisesti; kehitys on ennemminkin kaaosmaista ja pieni askel yhdessä asiassa vaikuttaa toiseen, joka vastaavasti vaikuttaa kolmanteen. 

Tiekartan tarkoitus on viitoittaa kehityspolkua. Se osoittaa myös, mitä asioita jo tehdään ja vastaavasti missä asioissa on tekemiseen liittyviä aukkoja. Jotta pysymme oikealla tiellä, tarvitsee kartta tuekseen tekoja. Seuraavaksi julkaisemmekin haastekilpailun tekoälytoimijoille. Tarvitsemme konkreettisia tekoja ja lupauksia niistä, koska mikään ei vie tekoälyn hyödyntämistä  paremmin eteenpäin kuin samaistuttavat tarinat ja esimerkit (Suurin syy tekoälyn hyödyntämättä jättämiselle on edelleen tietämättömyys tekoälyn mahdollisuuksista).  

Oraakkelin ennustukset vuodelle 2021

Mitä ensi vuonna on lupa odottaa Suomen tekoälykentällä? Tekoälyteknologioihin kohdistuva kiinnostus ei osoita laantumisen merkkejä ja ratkaisut arkipäiväistyvät (Tiekartan tavoite kohta 2.3.b). Tulemmekin näkemään enemmän jokapäiväisiä, tylsiä, mutta järkeviä tekoälyn hyödyntämisen esimerkkejä. Viime vuosien tekoälykehitys on perustunut mallien ja algoritmien sekä niiden taustalla olevien teknologioiden edistysaskeliin, mutta emme voi enää odottaa  nykyteknologialla samankaltaisia tekoälypohjaisten mallien suorituskyvyn merkittäviä parannuksia. Tekoälyn ja algoritmien kehitys jatkunee siis lineaarisena ja melko ennustettavana. Alla omat ennukseni tiekartan positiivisin kehiin peilaten. 

1. Vastuullisuus ja yhteiskunnallinen keskustelu 

  • Suomalaiset onnistuvat kerämään yli 10 000 tuntia suomenkielistä puhetta osana Lahjoita puhetta -kampanjaa. Tästä lähtee liikkeelle merkittäviä suomenkielistä tekoälyä kehittäviä hankkeita. Vastaavanlainen kampanja alkaa ainakin yhdessä muussa Euroopan maassa.
  • Euroopan komissio julkaisee horisontaalisen sääntelyehdotuksen tekoälyn käytöstä. Parhaassa tapauksessa se on soveltamisalaltaan rajattu tekoälyn käyttöön julkishallinnossa ja biometriseen tunnistamiseen (case Hong Kong).
  • Tekoälyä aletaan hyödyntää yritysten osaamistarpeiden ennakoinnissa ja koulutustarjonnan kehittämisessä valtakunnallisesti.

2. Esimerkit ja samaistuttavat tarinat

  • Suomessa aletaan jakaa ”Vuoden älykkäin tekoälyteko” -palkintoa. Sen voittaa Yle.
  • Ensimmäinen suomalainen, pelkästään tekoälyyn pohjautuvia tuotteita ja palveluita tarjoava yritys ylittää 15 miljoonan euron liikevaihdon.
  • Diversiteetti tekoälyä kehittävissä huippuyrityksissä kasvaa: naisten osuus työntekijöistä ylittää ensi kertaa 35 prosenttia. 

3. Monimuotoinen ekosysteemi 

  • Näemme useamman tietylle toimialalle kohdennetun verkko-opetuskurssin ”Elements of AI organisaatioille”-hengessä.
  • Maa- ja metsätalousministeriö tekee merkittävän data-avauksen. Torille! (ostamaan vihanneksia, joiden tuotantoon liittyvä data on saatavilla).
  • Aurora AI-hankkeesta tiputetaan ”AI” pois. Se on pelkästään hyödyksi hankkeelle.

4. Organisaatioiden kyvykkyydet

  • Tekoälyä soveltavien organisaatioiden lukumäärä nousee ensi kertaa yli 2000:een. Kasvua tukee erityisesti teollisuuden herääminen digitalisaation mahdollisuuksiin.
  • Kiinnostus MLOps-trendiä (Machine Learning Operations) kohtaan kasvaa merkittävästi. Usein odotukset ovat liian korkealla.
  • Kotimaisten tekoälyn kärkiyritysten (Landscape-yritykset) parissa käy kato erityisesti ”Tuotefirma”-kategoriassa, jossa nähdään konkursseja ja yhdistymisiä.
  • Liikumme entistä selkeämmin kohti uusiin teknologialustoihin, kuten IoT, sensorit tai 5G, erikoistuneita tekoälypalveluita ja -ratkaisuja .

Alexander Törnroth

Kirjoittaja on tekoälyoraakkeli Teknologiateollisuus ry:ssä ja Suomen tekoälyekosysteemin edistäjä Silo AI:ssa.