Tekoäly vai koneoppiminen - kummasta oikein on kyse?

Kirjoittanut Vipu International - 26 maaliskuuta, 2019

3 min lukuaika

Koneoppiminen ja tekoäly sekoitetaan toistuvasti keskenään

Tekoäly ja koneoppiminen eri termeineen sekoitetaan helposti keskenään. Data, ennustava analytiikka ja pyrkimys älykkääseen toimintaan liittyvät kyllä molempiin, ja siksi aiheet ovatkin lähellä toisiaan. Aihetta tarkastellaan eri näkökulmista ja lähtökohdista, ja raja tekoälyn ja koneoppimisen välillä häilyy puolelta toiselle.
Käsiteviidakko on siis jo valmiiksi sekava. Lisäksi uudet tutkimustulokset joutuvat toistuvasti niin asiantuntijoiden kuin aiheesta kiinnostuneidenkin uudelleentulkinnan kohteeksi. Valikoivat näkemykset ja erilaiset lopputavoitteet muokkaavat huomattavasti mm. aihetta käsittelevien artikkelien valmista lopputulosta. Epäjohdonmukaisuutta lisää entisestään myös insinöörimäisen leiman napanneen koneoppimisen markkinointi huomattavasti kiehtovamman ja luovuutta tihkuvan tekoälyn nimissä.

Kumpaa siis kannattaa käyttää vaikkapa markkinoinnin ja myynnin tehostamiseen tai niihin liittyvien ongelmien ratkaisemiseen?

 

Lataa pikaopas tekoälyn ja koneoppimisen maailmaan

 Mikä erottaa tekoälyn ja koneoppimisen toisistaan?Mikä erottaa tekoälyn ja koneoppimisen toisistaan?

Tekoälyn ja koneoppimisen sekoittaminen toisiinsa ei ole aina haitallista, liittyväthän aiheet voimakkaasti toisiinsa. Jos kuitenkin haetaan uusia ratkaisuja esimerkiksi markkinoinnin ongelmiin, on tiedettävä mistä haetaan ja millaisia ratkaisuja halutaan. Jo päätöksenteon nopeuttamisen kannalta on tärkeää, että tunnistetaan koneoppimisen ja tekoälyn tarjoamien mahdollisuuksien erot.

Tekoälyllä tarkoitetaan tietokoneita ja ohjelmistoja, jotka pystyvät suorittamaan ja ratkaisemaan tehtäviä, joiden on tähän asti kuviteltu vaativan ihmismielelle ominaista älykkyyttä.

Heikon tekoälyn toiminta perustuu pyrkimykseen saada ohjelmisto ja sitä hyödyntävät laitteet käyttäytymään älykkäästi. Älykkyydellä tässä tapauksessa tarkoitetaan kuitenkin laitteeseen valmiiksi ohjelmoituja käskyjä, joiden perusteella tekoäly suorittaa tehtäviä. Jos tekoäly laitetaan pelaamaan shakkia, se ei tiedä itse shakista mitään. Tekoäly analysoi shakkilaudalla vallitsevan pelitilanteen, ja tekee tarvittavat siirrot laitteistoon ohjelmoidun logiikan perusteella.

Toisin kuin heikon tekoälyn, vahvan tekoälyn ominaisuuksiin puolestaan liittyy vahvasti ihmisille ominainen tietoisuus ja älykkyys. Toisin sanoen vahva tekoäly kykenee itsenäiseen ajatteluun kuten vaikkapa ruoanlaittoon ja autolla ajamiseen. Se kykenee siis suorittamaan laajaa osaamista ja asiayhteyksien ymmärtämistä vaativia tehtäviä. Vaikka kehitystyötä tehdään isolla vaihteella ja investoinnit ovat suurempia kuin koskaan, vahvaa tekoälyä ei ole vielä onnistuttu kehittämään.

Koneoppiminen puolestaan on laajasti eri aloilla aina lääketieteestä markkinointiin asti hyödynnetty tekoälyn alalaji. Koneoppimisella tarkoitetaan ohjelmistoja ja tietokoneita, jotka parantavat suoritustaan jokaisella suorituskerralla opettaen itse itseään käytössään olevan datan perusteella.

 Mitä lisäarvoa tekoäly tuo markkinoijille ja myyjille?Ratkaisut markkinoinnin ja myynnin tarpeisiin

Mitä lisäarvoa tekoäly ja koneoppiminen tuovat markkinoinnin ja myynnin ammattilaisten työhön? 

Tekoäly ja koneoppiminen tuovat asiakkaan takaisin myynnin ja markkinoinnin keskipisteeseen. Nopeamman päätöksenteon, tehokkaampien prosessien ja kohdistetun toiminnan kautta ne tarjoavat hurjan potentiaalin asiakaskokemuksen ja sen sujuvuuden parantamiseen. Menetelmien ansiosta myyjät voivat keskittyä olennaiseen kun rutiinitehtävät jäävät tietokoneiden huoleksi.

Tehokkaampia prosesseja tuottaakseen tekoäly voisi esimerkiksi tulevaisuudessa hoitaa ison osan asiakasrajapinnassa tapahtuvasta kommunikaatiosta. Osittain tätä tekevät jo erilaiset chatbotit, joiden tehtävänä on vastata asiakkaiden kysymyksiin ja tarpeisiin. Esimerkiksi monet vaateketjut hyödyntävät heikkoa tekoälyä soveltavaa chatbotia suosittelemaan asukokonaisuuksia niiden vaatteiden ympärille, joita asiakkaat ovat verkkokaupassa aikaisemmin katsoneet. Chatbotien toiminta perustuu niiden toimintaa sääteleviin, ennalta määritettyihin sääntöihin.

Koneoppimismenetelmien avulla puolestaan voidaan suorittaa esimerkiksi jo olemassa olevan asiakastiedon analysointia huomattavasti ihmistä tehokkaammin. Analysoinnin avulla voidaan tuottaa laadukkaampia ratkaisuja tulevaisuuden markkinointiin ja asiakaskohtaamisiin sekä esimerkiksi luokitella asiakkaita tyypitysten perusteella eri segmentteihin. Luokittelun ja yksilöimisen kautta markkinointi ja myynti voidaan tähdätä oikeille kohderyhmille ilman turhaa hakuammuntaa.

Heikolle tekoälylle sopii loistavasti tehtävät, jotka onnistuvat ihmiseltä rutiininomaisesti sekä ongelmat, joihin on yksinkertainen vastaus.  

Tekoäly ja koneoppiminen - kummasta ratkaisu?

Tekoälyn ja koneoppimisen avulla voidaan lähestyä samoja ongelmia eri suunnista.

Tekoälyä voidaan tällä hetkellä soveltaa käytännössä esimerkiksi valjastamalla se toimimaan tietyissä yksittäisissä tehtävissä, joita se toteuttaa siihen etukäteen ohjelmoitujen sääntöjen perusteella. Heikolle tekoälylle sopii loistavasti tehtävät, jotka onnistuvat ihmiseltä rutiininomaisesti sekä ongelmat, joihin on yksinkertainen vastaus. Edellä mainitun chatbotin lisäksi sillä on erinomaiset edellytykset myös vaikkapa arkistoinnin ja lajittelun toteuttamiseen sekä kuvista tapahtuvaan tunnistamiseen.

Koneoppimisesta voidaan sen sijaan hakea käytännön ratkaisuja markkinoinnin ja myynnin vauhdilla monimutkaistuviin ongelmiin. Kunhan käytössä on riittävä määrä tarpeeksi laadukasta dataa, koneoppimisen avulla voidaan saavuttaa edistysaskelia niin sisällöntuotannon kohdistamisessa kuin potentiaalisten liidien tunnistamisessakin. Näin ollen koneoppiminenkinkin tehostaa markkinoinnin lisäksi myös myyjien työtä luomalla heille tilaa ja aikaa työskennellä todellista osaamista, luovuutta ja ihmiskontaktia vaativien tehtävien parissa. Koneoppimisen avulla voidaan siis saada aikaan ratkaisuja markkinoinnin ja myynnin tehostamiseen niistä kerättyä dataa hyödyntämällä.

Valinta tekoälyn ja koneopin välillä riippuu siis siitä, halutaanko esimerkiksi nopeuttaa nykyisiä prosesseja vai onko olemassa dataa, jota voidaan hyödyntää tulevaisuuden tekemisen tehostamiseen. Ehkä tulevaisuudessa menetelmistä voidaan tuottaa myös yhdistelmä, joissa nykyisiä prosesseja kehittämällä saadaan aikaan parempia tuloksia myös tulevaisuudessa.

 

Lataa pikaopas tekoälyn ja koneoppimisen maailmaan 

 

 

SHARE THIS STORY | |

Tilaa blogi: