Tiedä ainakin nämä 10 tekoälytermiä!

Oletkin ehkä jo tutustunut blogitekstiimme Tekoäly & tietoturva ne yhteen sopii – vai sopiiko? Tekoälyä koskevan blogisarjamme ensimmäisessä osassa johdatetaan lukija pohtimaan tekoälyn ja tietoturvan yhteensovittamista. Tähän liittyen kokosimme tekoälyn avustuksella kymmenen tärkeintä AI:hin liittyvää termiä. Tekoälyyn liittyy toki termi jos toinenkin, mutta näillä kymmenellä käsitteellä pääsee jo hyvään alkuun AI:n syvimmän olemuksen ymmärtämisessä.

1. Tekoäly (Artificial Intelligence, AI)
Tekoäly eli AI kuuluu tietojenkäsittelytieteeseen ja pyrkii luomaan järjestelmiä ja ohjelmia, jotka kykenevät suorittamaan älykkäitä tehtäviä, kuten oppimaan, päättämään ja ratkaisemaan ongelmia. Se tutkii, miten koneiden ja ohjelmistojen avulla voidaan simuloida ihmisälykkyyttä.

2. Koneoppiminen (Machine Learning, ML)
Tekoälyn osa-alue, joka mahdollistaa tietokonejärjestelmien oppimisen ja parantumisen kokemuksen perusteella ilman nimenomaista ohjelmointia. Se hyödyntää algoritmeja ja tilastollisia malleja antaakseen tietokoneille kyvyn tunnistaa kaavoja, tehdä päätelmiä ja suorittaa tehtäviä oppimisen avulla.

3. Syväoppiminen (Deep Learning)
Koneoppimisen erityismenetelmä, jossa useita kerroksia käytetään tietojen esittämiseen ja opettamiseen. Se perustuu neuroverkkoihin ja niiden kykyyn oppia ja tehdä päätöksiä itsenäisesti mahdollistaen monimutkaisten piirteiden automaattisen erottamisen ja abstraktien mallien oppimisen.

4. Neuroverkko (Neural Network)
Syväoppimisen toteutus, joka jäljittelee ihmisen aivojen toimintaa ja jolla on kyky oppia ja parantaa suorituskykyään. Se koostuu yhteyksistä eli synapseista, jotka yhdistävät tekoälyn neuroneja ja mahdollistavat oppimisen monimutkaisten tehtävien suorittamiseksi (kuten kuvan- tai puheentunnistus).

5. Algoritmi
Askel askeleelta suoritettava ohjeiden sarja tai laskentamenetelmä, joka on suunniteltu suorittamaan tietty tehtävä tai ratkaisemaan ongelma. Se muodostaa perustan tietokoneohjelmille ja prosesseille määrittäen tarkat vaiheet toimenpiteisiin, joita tietokone suorittaa.

6. Data-analyysi
Prosessi, jossa tietoa tarkastellaan ja tulkitaan järjestelmällisesti tavoitteena löytää merkityksellisiä kaavoja, trendejä ja tietoa suuresta datamäärästä. Se hyödyntää tilastollisia menetelmiä, matemaattisia malleja ja tietokonealgoritmeja auttaen päätöksenteossa ja liiketoiminnan kehittämisessä.

7. NLP (Natural Language Processing)
Moni voi muistaa lyhenteen NLP:n liittyvän neurolingvistiseen ohjelmointiin. Tekoälyn yhteydessä tällä lyhenteellä tarkoitetaan tekoälyn osa-aluetta, joka keskittyy ihmisen kielen ymmärtämiseen ja tuottamiseen. Se käyttää koneoppimista ja muita menetelmiä mahdollistaakseen tietokonejärjestelmille vuorovaikutuksen ihmiskielen kanssa, kuten tekstien ymmärtämisen, käännösten tekemisen ja puheentunnistuksen.

8. Kielimalli
Tietokoneohjelma, joka on opetettu ymmärtämään ja tuottamaan ihmiskieltä. Se perustuu koneoppimisen menetelmiin, joissa malli altistetaan suurelle määrälle tekstidataa oppiakseen kielen rakenteita, sääntöjä ja merkityksiä. Kielimallit voivat suorittaa erilaisia tehtäviä, kuten käännöksiä ja tekstianalyysejä.

9. Robotiikka
Tieteenala, joka keskittyy automaattisten järjestelmien, kuten robottien, suunnitteluun ja rakentamiseen. Se käsittää fyysisiä laitteita, jotka voivat suorittaa monenlaisia tehtäviä itsenäisesti tai ihmisen ohjaamina.

10. IoT (Internet of Things)
Verkko, joka yhdistää fyysisiä laitteita, kuten älypuhelimia ja kodinkoneita, internetiin, jolloin ne voivat kerätä ja jakaa tietoa. Tämä mahdollistaa älykkäiden sovellusten ja palveluiden kehittämisen monilla eri aloilla, kuten kodin automaatio, teollisuus, terveydenhuolto ja liikenne.