Tekoälyn tulevaisuus: Agenttien ja tietograafien vallankumous

Tuntuuko sinusta, että kaikki puhuvat tekoälyn mullistuksesta, mutta et aivan tiedä miksi

Lohdullinen uutinen on se, että tekoäly on kehittymässä hurjaa vauhtia eikä kukaan meistä pysy kaikessa mukana koko ajan – et siis ole yksin. On kuitenkin ilmiö, josta haluaisin kertoa sinulle lisää: agenttipohjaiset järjestelmät ja tietograafit. Nämä teknologiat ovat tekemässä tekoälystä paljon älykkäämmän, joustavamman ja loppupeleissä läheisemmän kumppanin ihmisen arjessa. Jos sinusta tuntuu, että haluat ymmärtää tätä seuraavaa aaltoa, jatka lukemista.

Tekoälyn uusi aalto vie meitä eteenpäin

Niin sanotut RAG-järjestelmät (Retrieval-Augmented Generation) olivat yksi tärkeä askel, koska ne toivat ulkoisen datan mukaan tekoälyn päättelyprosessiin. Ongelma on kuitenkin se, että RAG-mallit tuntuvat jäävän passiivisiksi. Ne kyllä noutavat tietoa ja jalostavat sitä, mutta monimutkaisessa päätöksenteossa ne tarvitsevat aktiivisempaa toimijaa. Tämä on kuin eroilla kahden työntekijän välillä: toinen vain odottaa ohjeita, kun taas toinen keksii itsekin, mitä seuraavaksi pitäisi tehdä. Agenttipohjaiset järjestelmät tuovat nimenomaan tällaista aktiivisuutta tekoälyyn.

Mikä ihmeen agenttipohjainen päättely

Agentit ovat kuin itsenäisiä toimijoita, joilla on kyky suunnitella, hakea tietoa ja jopa sparrata muita agentteja ratkaisuja etsiessään. Jos ajattelet tavallista tekoälymallia, se vastaa kysymykseesi tai suorittaa sille annetun tehtävän. Agentti sen sijaan astuu tilanteeseen kysyen: “Mihin suuntaan minun kannattaisi lähteä?” ja “Tarvitsenko lisätietoa jostain?”

Tuntuuko sinusta houkuttelevalta ajatus, että tekoäly olisi näin oma-aloitteinen? Minustakin se kuulostaa lähes ihmismäiseltä.

Moniagenttijärjestelmät jo käytännössä

Kuvittele tiimi, jossa kaikilla on omat vahvuutensa. Yksi rakastaa data-analytiikkaa, toinen on loistava strategi ja kolmas on mestari tietotyön automatisoinnissa. Moniagenttijärjestelmä on tämän kaltainen tiimi: koodiagentti hoitaa laskennalliset tehtävät, hakuagentti etsii reaaliaikaista tietoa ja päättelyagentti kokoaa kaiken yhteen loogiseksi suositukseksi.

Olen itse nähnyt, miten moniagenttijärjestelmät nopeuttavat päätöksentekoa esimerkiksi sijoittamisessa. Kun eri agentit keskustelevat keskenään, lopputuloksena on useiden näkökulmien huomioiva ratkaisu – ja vieläpä muutamassa sekunnissa.

Tietograafien mullistava voima

Pohdit ehkä, minne nämä agentit tallentavat kaiken oppimansa. Vastaus on tietograafissa. Se toimii kuin tekoälyn pitkäkestoinen muisti, jonne tiedot ja niiden väliset suhteet tallennetaan. Kuvittele valtavaa karttaa, jossa jokainen piste on tieto, ja pisteiden väliset viivat ovat linkkejä siihen, miten tiedot liittyvät toisiinsa.

Tietograafien ansiosta tekoäly kykenee tunnistamaan syy-seuraussuhteita. Se voi muistaa, että kun korkotaso nousee, tietyt sijoitukset muuttuvat riskialttiiksi tai että jokin lääke sopii vain tietylle potilastyypille. Olen huomannut, kuinka tämä rakenteellinen lähestymistapa tekee tekoälystä selvästi luotettavamman – eikä se ole enää vain musta laatikko, joka sylkee vastauksia.

Inspiroiva esimerkki sijoitusmaailmasta

Joskus konkretia selkeyttää parhaiten. Kuvitellaan, että pyörität pientä hedge-rahastoa. Sinulla on monia kysymyksiä, kuten “Millainen vaikutus inflaatiolla on tietyille osakkeille?” ja “Pitäisikö salkkua optimoida toisin, jos Kiinan tuotantoluvut alkavat nousta?”

• Hakuagentti kerää relevantit talousuutiset ja makrotaloustiedot eri puolilta maailmaa.
• Koodiagentti laskee riski–tuotto-suhteet ja simuloi erilaisia skenaarioita.
• Päättelyagentti syöttää tämän kaiken tiedon tietograafiin ja valitsee suositeltavan toimintatavan.

Sijoitusammattilaisena saat selkeän raportin, miten ja miksi agentti suositteleekin tiettyä strategiaa. Voit luottaa prosessiin, koska kaikki linkittyy tietograafiin, josta näet, miten tekoäly päätyi lopputulokseen. Sanoisin, että tämä vähentää inhimillistä päänvaivaa reippaasti.

Mitä suorituskykymittareilla halutaan mitata

Aiemmin mittarina pidettiin esimerkiksi työkaluhakujen määrää: kuinka monta kertaa tekoäly käytti hakutyökalua ratkaistakseen ongelman. Mutta eihän yksin hakutoimintojen määrä kerro laadusta. Ajattele ihmisen suoriutumista töissä – eiväthän pelkät soitetut puhelut automaattisesti kerro tuloksellisuudesta.

Parempia mittareita voivat olla vaikkapa:

• Päättelyn syvyys ja näkökulmien määrä.
• Virheiden tunnistaminen ja korjaaminen itsenäisesti.
• Tietograafin rikastuminen eli opittujen yhteyksien laatu.

Tämänkaltainen arviointitapa tuntuu huomattavasti mielekkäämmältä, eikö vain?

Ihminen ja tekoäly kulkevat yhdessä

Moni pelkää, että tekoäly korvaa ihmisen työn, mutta kokemukseni mukaan oikea kuva on synerginen. Ihmisen intuitio, luovuus ja ymmärrys kontekstista ovat edelleen korvaamattomia. Tekoäly voi kyllä analysoida dataa salamannopeasti, mutta se ei automaattisesti ymmärrä kaikkea inhimillistä vivahdetta. Siksi parhaat ratkaisut syntyvät, kun annamme tekoälyn tehdä raskaan analytiikan ja itse pohdimme, miten se istuu arkiseen todellisuuteemme.

Haasteet ja tulevaisuus

Aina kun uusi teknologia tekee läpimurron, nousee kysymyksiä tietoturvasta, eettisyydestä ja resursseista. Agenttipohjaiset järjestelmät edellyttävät valtavasti laskentatehoa, ja tietograafeihin tallentuu pahimmillaan arkaluonteista tietoa. Samalla on aiheellista kysyä, kuka kantaa vastuun, kun tekoäly tekee suuria päätöksiä ihmisten puolesta.

Silti uskon, että seuraavat läpimurrot, kuten kvanttilaskenta ja yhä älykkäämmät tapoja suojata dataa, ratkovat näitä haasteita. Tulevaisuudessa arkipäiväiset ja suuret päätökset voivat olla huomattavasti nopeampia, tarkempia ja inhimillisempiäkin, kun yhdistämme tekoälyn oivallukset omaan yhteiskunnalliseen ja eettiseen vastuuseemme.

Oma kokemukseni ja kannustuksen sana

Olen nähnyt, kuinka agenttipohjaisiin järjestelmiin panostavat organisaatiot saavat etumatkaa kilpaillulla alalla. Itse yllätyin positiivisesti, kun testasin monimutkaista päätöksentekoa agenttien avulla: homma sujui kuin itsestään, ja tuntui melkein siltä kuin minulle olisi annettu oma “tekoälytiimi”. Kun sain kouriintuntuvia tuloksia, tajusin, että tämä on se suunta, johon tekoäly on menossa. Ja sinä voit olla etulinjassa.

Mikäli sinulle syntyy tarve tehostaa työprosesseja, optimoida päätöksiä tai ihan vain pysyä kärryillä tekoälyn kehityksestä, suosittelen tutustumaan juuri agenttipohjaiseen päättelyyn ja tietograafeihin. Ei tarvitse olla huippukoodari hyötyäkseen näistä ratkaisuista – riittää, että haluat ymmärtää ja hyödyntää uutta teknologiaa omassa arjessasi. Sanoisin, että tulevaisuus ei ole niin pelottava, kun siihen tutustuu avoimin mielin.

Tuntuuko sinusta, että olet valmis ottamaan seuraavan askeleen? Kuka tahansa voi lähteä mukaan oppimaan uutta. Vaikka tekoäly vielä kuulostaisi mystiseltä, muista, että kyse on käytännönläheisistä työkaluista, jotka ratkovat oikeita ongelmia. Pienillä askelilla ja avoimella asenteella voi oppia paljon – ja ehkä jopa löytää selkeyttä oman elämän tai yrityksen haasteisiin. Siinä mielessä tätä vallankumousta kannattaa rohkeasti seurata ja ottaa siitä irti kaikki hyöty.