Timo Honkela: Tekoälyn ja koneoppimisen uhat ja mahdollisuudet, Turku, 27.10.2016
•
1 gostou•578 visualizações
Professor Timo Honkela's Studia Generalia presentation for the Society of Futures Studies at Turku University, Finland, on Thursday 27th of October, 2016. The title of the talk is "Threats and opportunities related to artificial intelligence and machine learning". The topics include 1) an introduction to AI and ML, 2) information on why AI and ML are societally relevant just in this moment of history, 3) natural language processing based on ML, 4) presentation of meta-analysis in humanities (cf. Helsinki Studia Generalia presentation a week earlier), 5) AI and intuition, and 6) discussion on the positive and negative scenarios related to AI and ML.
Recomendados
Recomendados
Mais conteúdo relacionado
Semelhante a Timo Honkela: Tekoälyn ja koneoppimisen uhat ja mahdollisuudet, Turku, 27.10.2016
Semelhante a Timo Honkela: Tekoälyn ja koneoppimisen uhat ja mahdollisuudet, Turku, 27.10.2016 (20)
Mais de Timo Honkela
Mais de Timo Honkela (20)
Timo Honkela: Tekoälyn ja koneoppimisen uhat ja mahdollisuudet, Turku, 27.10.2016
- 1. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Timo Honkela 27.10.2016 Tekoälyn ja koneoppimisen uhat ja mahdollisuudet timo.honkela@helsinki.fi Tulevaisuuden tutkimuksen seura Studia Generalia -esitelmä
- 2. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Lyhyesti omasta taustasta ● Perustutkinto systemoinnista Oulun yliopistosta 1989 (yhdistelmä tietojenkäsittelyä, tietojärjestelmäsuunnittelua, matematiikkaa, filosofiaa, psykologiaa ja muita ihmis- ja sosiaalitieteitä) ● Sitran kielikoneprojekti, VTT Tietotekniikka, TKK:n neuroverkkojen tutkimusyksikkö (akateemikko Kohonen), Fil.tri (TKK) 1998 ● Suomen tekoälyseuran pj 1990-luvulla ● Prof. Taideteollinen korkeakoulu (Medialaboratorio), Teknillinen korkeakoulu (informaatiotekniikka, pro tem), Helsingin yliopisto, Nykykielten laitos (2014-) ● Tj Gurusoft Oy (2000-2001)
- 3. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tekoäly ● Kehitetään järjestelmiä, joiden toivotaan matkivan ihmisen älykkääksi katsottuja toimintoja ● Tällaisia toimintoja ovat – Kielen käyttö (puhuminen, kuullun ymmärtäminen, kirjoittaminen, lukeminen) – Hahmontunnistus (näkö, kuulo, ym.) – Päättely, ongelmanratkaisu ja tunteiden hyödyntäminen – Oppiminen – Liikkuminen ja maailman muokkaaminen
- 4. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tekoälytutkimuksen tavoitteista ● Tekoälytutkimuksessa voidaan erottaa kaksi päätavoitetta – Älykkäiden järjestelmien kehittäminen käytännön sovelluksiin – Ymmärryksen lisääminen kognitiivisista ja sosiokognitiivisista ilmiöistä mallintamisen avulla (likeinen yhteys kognitiotieteeseen, filosofiaan, kielitieteisiin, psykologiaan, jne.)
- 5. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tekoälyn kehittämisen paradigmat (tieteenfilosofia) ● Teoria- ja käsitelähtöinen tutkimus ● Aineisto- ja ilmiölähtöinen tutkimus
- 6. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Muutoksen aika? ● Tekoälyä ja koneoppimista on tutkittu ja kehitetty jo yli 50 vuotta ● Miksi juuri näinä aikoina jotakin olennaista on ehkä kehittymässä?
- 7. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tietokoneiden ohjelmoinnista oppiviin koneisiin ● Suomi on ollut yksi edelläkävijä koneoppimisen ja erityisestä keinotekoisten neuroverkkojen alueella ● Uranuurtaja on ollut akateemikko Teuvo Kohonen, joka muotoili vuonna 1981 maailmanmenestyksen saavuttaneen itseorganisoiva kartta (Self-Organizing Map, SOM) -menetelmänsä
- 8. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Koneoppiminen ja tiedon louhinta ● Tilastollisen koneoppimisen avulla matkitaan ihmisen oppimista ● Kone käy läpi sille annettuja esimerkkejä ● Annetun datan perusteella kone oppii esimerkiksi luokittelemaan, järjestämään, ryhmittelemään, hahmottamaan, käsitteistämään tai laittamaan paremmuusjärjestykseen erilaisia tietoalkioita
- 9. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tilastollisen koneoppimisen muotoja ● Ohjattu oppiminen (esimerkiksi luokittelu) – “Oikea vastaus” annetaan konetta opetettaessa ● Ohjaamaton oppiminen (vrt. tilastollinen klusterointi eli syvästäminen) – Ei anneta “oikeita vastauksia” vaan kone päättelee asioita datassa olevan säännönmukaisuuden ja asioiden välisten suhteiden pohjalta ● Vahvistusoppiminen – Kone saa palautetta siitä, kuinka onnistuneesti se toimii eri tilanteissa saamatta “oikeita vastauksia” Vrt. aivot
- 10. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tekoäly ja koneoppiminen muutosvoimana
- 11. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Analogia: konevoima / tekoäly https://www.pinterest.com/pin/509680882801748515/ Tekoälyn ja koneoppimisen potentiaali on kehittynyt tasolle, jolla on yhteiskunnallista relevanssia
- 12. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Muutoksia tuottaneet/ tuottavat tekijät ● Laskentakapasiteetti kasvaa ● Muistitila kasvaa ● Saatavilla olevat aineistot (“Big Data”, “Open Data”), määrä ja koko kasvavat ● Uusia menetelmiä kehitetään ja otetaan käyttöön (erityisesti koneoppiminen); vanhat menetelmät otettavissa käyttöön ● Ilmiöitä koskeva ymmärrys kasvaa (monitieteisyys, tieteidenvälisyys)
- 13. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Valtavat ohjelmistomassat yhteiskunnan peruspilarina http://www.informationisbeautiful.net/visualizations/million-lines-of-code/ Ohjelmarivejä: - Unix 1.0 ~ 10.000 - Windows 3.1 ~ 2.000.000 - Firefox ~ 10.000.000 - Facebook ~ 60.000.000 - Googlen palvelut ~ 2.000.000.000 Suomalaislähtöisiä: - MySQL ~ 13.000.000 - Linux 3.1 ~ 15.000.000 Ohjelmat ja algoritmit
- 14. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Miksi laskenta- ja muistikapasiteetilla on merkitystä? ● Voidaan tarkastella digitaalisessa muodossa olevan puheen, musiikin tai kuva- ja videomateriaalinen laatua, jos käytettävissä on niukasti tai runsaasti tietokoneen muistia
- 15. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Miksi laskenta- ja muistikapasiteetilla on merkitystä? ● Voidaan tarkastella digitaalisessa muodossa olevan puheen, musiikin tai kuva- ja videomateriaalinen laatua, jos käytettävissä on niukasti tai runsaasti tietokoneen muistia
- 16. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Laskenta- ja muistikapasiteetti http://yle.fi/uutiset/3-6467338 http://yle.fi/uutiset/3-6467338 CSC Tieteen tietotekniikan keskus https://www.csc.fi/ Tekoälyä ja koneoppimista toteuttavat koneet ovat paljon useammin tällaisia kuin robotin “kaavussa”
- 17. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Kone ei ole ihminen ● Koneet eivät ole ihmisiä eivätkä ihmiset koneita ● Lisääntyvässä määrin voidaan kuitenkin simuloida (matkia) ihmisen erilaisia kykyjä tietokoneita käyttäen
- 18. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tekoäly ja kieli
- 19. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Koneille opetetaan kieltä Koneet oppivat kieltä ● Perinteisesti koneet on pyritty saamaan “kielitaitoisiksi” kirjoittamalla kielen sääntöjä koneen ymmärtämään muotoon ● Tämän on kuitenkin osoittautunut ongelmalliseksi ● Nykyisin hyödynnetään koneoppimismenetelmiä
- 20. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Sanojen suhteet paljastuvat niiden käytöstä ● Kun käytettävissä on suuria tekstiaineistoja, mielivaltaisen kielen sanojen välisiä suhteita voidaan selvittää tilastollisesti ● Perusidea on se, että kahta sanaa käytetään tyypillisesti samaan tapaan (samanlaisessa lauseyhteydessä), jos niiden merkitykset ja/tai kieliopillinen rooli on samankaltainen
- 21. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Klassikkoesimerkki: Grimmin satujen analyysi (1995) Honkela, Pulkki & Kohonen 1995
- 22. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Klassikkoesimerkki: Grimmin satujen analyysi (1995) Huom: Suomessa tehtiin tällaista työtä jo ennen kuin esimerkiksi Googlea oli olemassa Akateemikko Teuvo Kohonen on ollut yksi neuroverkko- ja hahmontunnistusalan perustajahahmoista http://www.aka.fi/fi/akatemia/tutkimuksen-tekijoita/tieteen-akateemikot/suomalaiset-tieteen-akateemikot/akateemikko-teuvo-kohonen/
- 23. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Datan ja tekstien louhinta ● Edellä kuvatulla tavalla mitä tahansa suuria data- tai tekstiaineistoja voidaan tutkia (Honkela&Klami,2008)
- 24. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Suomen tieteen kartta Akatemian aineistosta (Honkela&Klami,2008) Kemia Luonnon- ja insinööritieteet Bio- ja ympäristötieteet Terveystieteet Kulttuuri- ja yhteiskunta- tieteet Tieteellisiä tekstejä ei lueta ainoastaan ihmisvoimin yksi kerrallaan Kone auttaa käymään läpi tuhansia, jopa miljoonia dokumentteja
- 25. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tilastollisesti etsittyjä assosiaatioita sanoille 1) onnellisuus ja 2) lätäkkö ● mielenrauha ● tyytyväisyys ● onnellisuuden ● elämänilo ● yksilöllisyys ● rakkaus ● välittäminen ● onni ● hyvinvointi ● positiivisuus ● lammikko ● lampi ● oja ● läntti ● kuoppa ● kolo ● hiekka ● allas ● pläntti ● läikkä http://bionlp-www.utu.fi/wv_demo/Kiitokset: Turku BioNLP group, Filip Ginter ja Citizen Mindscapes -projekti (Helsinki, Turku) http://blogs.helsinki.fi/citizenmindscapes/
- 26. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Uusi askel: Humanistinen meta-analyysi Timo Honkela Studia Generalia -esitelmä Helsingin yliopistossa 20.10.2016 https://www.helsinki.fi/fi/unitube/video/35ea5bc3-6d7a-4e86-88fc-26b851d975ec
- 27. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Taustaa: tulkinnan yksilöllisyyden mallintaminen (GICA-menetelmä) ● GICA-menetelmät (Grounded Intersubjective Concept Analysis) (Honkela ym. 2012) mahdollistaa mallit, joissa kunkin sanan merkitystä tarkastellaan yksilöllisesti ● Esimerkkinä USAn presidenttien puheet (State of the Union Address) ja sanan HEALTH merkityksen analyysi kontekstitietoa tilastollisesti analysoide
- 28. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Sanan “health” analyysi
- 29. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Humanistinen meta-analyysi (Honkela 2016) Aineisto sanoineen Analyysi olettaen sanojen jaettu merkitys Honkelan ehdotus Aineisto sanoineen Analyysi hyödyntäen merkityksien vaihtelumallia Merkityksien analyysi rikkaissa konteksteissa
- 30. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Humanistinen meta-analyysi (Honkela 2016) Aineisto sanoineen Analyysi olettaen sanojen jaettu merkitys Honkelan ehdotus Aineisto sanoineen Analyysi hyödyntäen merkityksien vaihtelumallia Merkityksien analyysi rikkaissa konteksteissa Sanoja ei voi ottaa analyysin perusdataksi olettaen, että sana tarkoittaa täsmälleen samaa, kun puhuja/ kirjoittaja on eri ja eri kontekstissa Sanan merkitys on tilastollinen, subjektiivinen ja kontekstiriippuva ilmiö
- 31. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Humanistinen meta-analyysi (Honkela 2016) ... AUTENTTINEN ... HAUVA KATTI KISSA KOIRA … REILU ... TEHOKAS ... DATA (1) RIKAS MERKITYS- MALLI SISÄLTÖ- ANALYYSI (HUMANISTINEN META-ANALYYSI) DATA (2)
- 32. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Yhteisen ymmärryksen uusia mahdollisuuksia Humanistinen meta-analyysi ja vastaavat keinot voivat auttaa meitä tuomaan yhteen ymmärrystä, jota ihmiset ovat keränneet eri kielellisissä, sosiaalisissa, kulttuurissa ja historiallisissa konteksteissa Merkitysneuvotteluiden osittaiseen automatisointi Tieteen uudet keinot tilanteisiin ja kysymyksiin, joita koskien yhtä oikeaa tulkintaa ei ole eikä voi olla.
- 33. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tekoäly ja intuitio (alitajuinen päättely)
- 34. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Koneen intuitio? ● Koneelle voidaan syöttää “keinotekoista kokemusta”, joka ei ole valmiiksi kielellisessä tai luokitellussa muodossa ● Näin ollen koneen voidaan ajatella saavuttavan keinotekoista intuitiota ● Jonkin johtopäätöksen taustalla vaikkapa keinotekoinen neuroverkko voi punnita tuhansia tekijöitä; päättely on näin hienovaraisempaa kuin vaikkapa looginen päättely, joka on itse asiassa varsin pinnallista
- 35. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Nobelisti harhapolulla? (kun puhutaan ihmisen intuitiosta) ● Daniel Kahnemann on tullut tunnetuksi ajattelutyyppien jaottelijana ja pyrkinyt osoittamaan, että ihmisen intuitio toimii huonosti rationaaliseen ajatteluun verrattuna ● Vahvoja vasta-argumentteja on esittänyt esimerkiksi Gerg Gigerenzer ● Laajoja empiirisia tutkimuksia on Ap Dijksterhuis (asiaan perehtyminen + alitajuinen päättely tuottaa parhaan tuloksen) ● Tekoälyn kehitys on vakuutta epäsuora todiste siitä, että neuroverkkotyyppinen päättely tuottaa parempia tuloksia kuin sääntöpohjainen päättely
- 36. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Koneen intuitio ● Koneelle voidaan syöttää “keinotekoista kokemusta”, joka ei ole valmiiksi kielellisessä tai luokitellussa muodossa ● Näin ollen koneen voidaan ajatella saavuttavan keinotekoista intuitiota ● Jonkin johtopäätöksen taustalla vaikkapa keinotekoinen neuroverkko voi punnita tuhansia tekijöitä; päättely on näin hienovaraisempaa kuin vaikkapa looginen päättely, joka on itse asiassa varsin pinnallista http://arxiv.org/pdf/1507.02672v1.pdf Rasmus, Valpola, Honkala. Berglund, Raiko https://en.wikipedia.org/wiki/Biological_neural_network
- 37. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tekoäly ja kuvat, luovuus ja tunteet
- 38. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Kuvia katselevat ja tuottavat koneet ● Myös kuvallinen data voi olla koneoppimis- menetelmien kohteena ● Kaupalliset sovellukset tunnistavat esimerkiksi ihmisiä kuvista http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.117.6021&rep=rep1&type=pdf PICSOM: Laaksonen, Koskela, Oja (1999...)
- 39. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Luovat koneet http://deepdreamgenerator.comhttps://www.cs.helsinki.fi/en/story/82156/brain-poetry Toivonen, Toivanen, Kantosalo, Xiao, Kantosalo, Valitutti, Gross et al.
- 40. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tunteita analysoivat ja simuloivat koneet ● Koneita voidaan tiedon ja järjen sisältöjen lisäksi yhä lisääntyvässä määrin käyttää myös tunteiden analysointiin ● Nykyään on suosittua tehdä ns. sentimenttianalyysia esimerkiksi asiakaspalautteen selvittämiseen: mistä tuotteista tai palveluista asiakkaat ovat olleet tyytyväisiä, vihaisia, tms? ● Tunteiden maailmaa voi mallintaa ilmiöiden taustojen, dynamiikan ja keskinäisten tekijöiden näkökulmasta
- 41. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Uhista ja mahdollisuuksista
- 42. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tulevaisuuden työ ● Olemme murrosvaiheessa, jossa kaikille työtä haluaville ei löydykään töitä, vaikka tosissaan haluaisi ja etsisi ● Monet perinteiset työt ovat korvautumassa koneellisilla ● Toisaalta tilanne mitä ilmeisimmin tulee uusia töitä, mutta niiden edellyttämä koulutus ja kokemus voi vaatia vuosia
- 43. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Automatisoituminen: Yhteiskuntapoliittinen johtopäätös koskien Suomen nykytilannetta ● Monien tehtävien automatisoituminen tarkoittaa niiden tehostumista ● Vanhanaikaiset keinot kilpailukyvyn hankkimiseksi palkkakustannuksia alentamalla ei välttämättä riitä ● Olennaista on pärjätä automatisoimiskilpailussa ja järjestää yhteiskunnallisesti asiat niin, että tehostumisen tuottamat hyödyt jakautuvat järkevästi; jos keskiluokka köyhtyy olennaisesti, olemme vaikeuksissa; työpäivien pidentäminen ei ole viisas tie vaan “älykäs laiskuus”: koneet töihin
- 44. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Talousjärjestelmän muutospaineet ● Taloudellisen hyödyn tuottamisen dynamiikka on jo muuttunut tähän mennessä niin, että omistaminen on keskittynyt entisestään ● “Raha tulee rahan luokse” pätee algoritmien maailmassa niin, että taloudellista menestystä syntyy ikään kuin itsestään sopivia algoritmeja soveltamalla ja hyödyntämällä pankkialan keskitettyä luonnetta ● Ei voida puhua siitä, että pärjääminen olisi erityisesti älykkyyden tai ahkeruuden seurausta
- 45. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Talous: uhka versus mahdollisuus ● Uhkaskenaario: Taloudellinen keskittyminen voimistuu entisestää; syrjäytyminen, epätasa-arvo ja suoranainen köyhyys lisääntyvät; tyytymättömyys purkautuu väkivaltaisena toimintana, johon vastataan yhteiskunnallisella laillistetulla aggressiolla jopa robotisoituja poliiseja ja sotilaita hyödyntäen ● Mahdollisuusskenaario: Uusia menetelmiä ja välineitä varten kehitetään niiden käyttöön sopiva lainsäädäntö, joka perustuu todennäköisesti nykyistä hajautetummalle päätöksenteolle; tekoäly- ja koneoppimismenetelmiä käytetään normijärjestelmien optimointiin perusjärjestelmän optimoinnin lisäksi
- 46. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Lääketiede ja hyvinvointi ● Lääketieteessä suuret tietoaineistot ja koneoppimismenetelmät mahdollistavat aiempaa tarkemmat ja nopeammat diagnoosit ja koneen antamat yksilölliset hoitosuositukset ● Elintapojen ja hoitojen vaikutuksia voidaan tutkia aiempaa tarkemmin ottaen huomioon jopa tuhansia tekijöitä ● Elintapojen vaikutusten selvittäminen ja niiden suhde geeniperimään voi parhaimmillaan estää joitakin sairauksia puhkeamasta
- 47. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Terveys: uhka versus mahdollisuus ● Uhkaskenaario: Terveyttä koskevaa tietoa kerätään kattavasti niin, että tietoa käytetään “ihmisiä vastaan” esimerkiksi vakuutuksia myönnettäessä tai työpaikoilla päätöksiä tehtäessä ● Mahdollisuusskenaario: Terveystilannetta ja elintapoja koskevaa tietoa kerätään ja levitetään nykyistä paljon tehokkaammin; sairauksien tutkiminen ja hoito edistyy voimakkaasti; terveystietoja hyödynnetään ihmisiä tukien kaikissa elämäntilanteissa ja sairauksien kuuluminen elämään ymmärretään yhteiskunnassa laajasti, mikä estää syrjäytymistä
- 48. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Tunteet: uhka versus mahdollisuus ● Uhkaskenaario: Yritykset ja hallitukset käyttävät tarkentuvaa ymmärrystä ja uusia välineitä kansalaisten manipulointiin ja valvontaan ● Mahdollisuusskenaario: Ihmiset saavat uusia välineitä ollakseen entistä onnellisempia ja selvitäkseen vaikeistakin tilanteista, kun heillä on henkilökohtainen psykologinen assistentti; tilanneadekvaatit emotionaaset reaktiot lisääntyvät suhteessa epäadekvaatteihin, mikä edistää myös yhteiskunnallista harmoniaa
- 49. Timo Honkela (Helsingin yliopisto). 27.10.2016, Agora, Turun yliopisto, Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Studia Generalia -esitelmä Kiitos! http://375humanistia.helsinki.fi/humanistit/timo-honkela http://www.slideshare.net/timohonkela https://www.youtube.com/watch?v=UXwkGPMMZdk