Tekoälyn ABC [2025] - Opi tekoälytermit!

Tekoälyn termit kansankielelle käännettynä

Tuntuuko, että tekoälyn käytön opettelu on kuin opiskelisi kokonaan uutta kieltä...

‍

Ala on täynnä spesifiä termistöä ja "jargonia", jonka ymmärtämiseksi pitäisi olla kovan tason koodari tai akateemikko.

‍

Onneksi kaikki tieto on saatavilla kun vain tietää, mistä etsiä (olet oikeassa paikassa)!

‍

Tekoälyn ABC auttaa sinua ymmärtämään AI-alan monimutkaista termistöä, aakkosjärjestyksessä.

‍

Näiden sanojen saattelemana voimme lähdetään listaamaan Tekoälyn ABC:t.

‍

Lista tekoälyalan termeistä aakkosjärjestyksessä

Löydät alta kansankieliset selitykset alan tärkeimpään termistöön.

‍

Aloitetaan!

‍

‍

A:

AI-agentti (AI-agent)

‍

Tekoäly, joka toimii itsenäisesti (mm. annettujen sääntöjen sekä ympäristöstä saamiensa tietojen pohjalta) ja suorittaa tehtäviä ilman ihmisen jatkuvaa ohjausta. Esim. OpenAI on julkaissut Operator-nimisen AI-agentin Yhdysvalloissa.

‍

‍Esimerkki: Itseajavat autot.

‍

Algoritmi

‍

Sääntöjoukko tai laskennalline menetelmä, jonka avulla tietokone tekee päätöksiä ja suorittaa tehtäviä annetun syötteen perusteella. Algoritmit ovat tekoälyn ja koneoppimisen perusta, mahdollistaen esimerkiksi kuvantunnistuksen ja kielimallien toiminnan.

‍

‍Esimerkki: Hakukoneiden hakualgoritmit.

‍

Autonominen järjestelmä

‍

Järjestelmä, joka toimii itsenäisesti (mm. tekoälyn, antureiden ja algoritmien avulla) ja suorittaa tehtäviä ilman ihmisen jatkuvaa ohjausta.

‍

‍Esimerkki: Nykyaikaiset teollisuusrobotit.

‍

‍

B:

Bard (Google)

‍

Googlen kehittämä suuri kielimalli, joka pohjautuu Gemini-teknologiaan ja on suunniteltu vastaamaan kysymyksiin sekä tuottamaan luonnollista kieltä. Bard-nimi on poistunut käytöstä, ja se tunnetaan nykyisin osana Gemini-mallistoa.

‍

‍Esimerkki: Google-hakukoneen tekoälyavustaja.

‍

Big Data

‍

Erittäin suuret ja monimutkaiset tietomassat, joita analysoidaan kehittyneillä menetelmillä (mm. tekoälyn ja koneoppimisen avulla) uusien oivallusten ja päätöksenteon tukemiseksi.

‍

‍Esimerkki: Sääennustejärjestelmät.

‍

Bias (vinouma)

‍

Datan tai algoritmien aiheuttama vääristymä, joka voi vaikuttaa tekoälyjärjestelmien päätöksiin ja tehdä niistä ennakkoluuloisia tai epätarkkoja. Bias voi syntyä esimerkiksi koulutusdatasta, algoritmien rakenteesta tai päätöksenteon painotuksista.

‍

‍Esimerkki: Kasvojentunnistusohjelmistot, jotka tunnistavat eri piirteitä vaihtelevalla tarkkuudella.

‍

Bot (botti)

‍

Automaattinen ohjelma, joka toimii itsenäisesti (mm. sääntöpohjaisesti tai tekoälyä hyödyntäen) ja suorittaa tehtäviä ilman ihmisen jatkuvaa ohjausta.

‍

‍Esimerkki: Sosiaalisen median chatbotit.

‍

‍

C:

Chain-of-Thought Prompting (CTP)

‍

Tekniikka, jossa suuri kielimalli jäsentää vastauksensa vaiheittain (mm. loogisen päättelyn ja välivaiheiden avulla), mikä parantaa tarkkuutta erityisesti monimutkaisissa tehtävissä.

‍

‍Esimerkki: Matemaattisten ongelmien ratkaisu.

‍

Chatbot

‍

Tekoälyllä tai sääntöihin pohjautuvalla logiikalla toimiva ohjelma, joka käy keskusteluja ja suorittaa tehtäviä käyttäjän kanssa. Tekoälypohjaiset chatbotit oppivat ja tuottavat dynaamisia vastauksia, kun taas sääntöpohjaiset botit seuraavat ennalta määriteltyjä kaavoja.

‍

‍Esimerkki: Appien ja verkkosivustoen asiakaspalvelubotit.

‍

ChatGPT (OpenAI)

‍

OpenAI:n kehittämä generatiivisten kielimallien perhe, jonka mallit ymmärtävät ja tuottavat luonnollista tekstiä käyttäjän syötteen (esim. tekstin, kuvien, äänen ja tiedostojen) perusteella.

‍

‍Esimerkki: Tekoälychat ChatGPT.

‍

Claude (Anthropic)

‍

Anthropic-yrityksen kehittämä suuri kielimalli, joka on suunniteltu tuottamaan turvallisia, läpinäkyviä ja luotettavia vastauksia. Claude-mallit on kehitetty minimoimaan haitalliset vastaukset ja tukemaan vastuullista tekoälykäyttöä.

‍

‍Esimerkki: Yritysten analytiikka-avustajat.

‍

Clustering (klusterointi)

‍

Koneoppimismenetelmä, jossa data ryhmitellään automaattisesti samankaltaisuuksien perusteella ilman valmiita luokkia.

‍

‍Esimerkki: Asiakasryhmien profilointi verkkokaupassa.

‍

Computer Vision (konenäkö)

‍

Tekoälyn osa-alue, joka mahdollistaa kuvien ja videoiden analysoinnin sekä niistä tehtävien päätelmien automatisoinnin.

‍

‍Esimerkki: Automatisoidun tehdaslinjaston osientunnistusrobotit.

‍

Convolutional Neural Network (CNN, konvoluutioneuroverkko)

‍

Neuroverkkoarkkitehtuuri, joka on suunniteltu erityisesti kuvantunnistukseen ja visuaalisten piirteiden analysointiin. CNN-mallit käsittelevät kuvia kerroksittain, tunnistaen yksityiskohtia, kuten reunoja ja muotoja.

‍

‍Esimerkki: Lääketieteellisten kuvien analysointi.

‍

Copilot (Microsoft)

‍

Microsoftin tekoälypohjainen avustajapalvelu, joka integroituu mm. ohjelmointityökaluihin ja toimisto-ohjelmistoihin tehostamaan työnkulkua. Microsoft Copilot hyödyntää suuria kielimalleja ja auttaa käyttäjiä esimerkiksi koodin kirjoittamisessa ja asiakirjojen muokkauksessa.

‍

‍Esimerkki: Microsoft Copilot Office-ohjelmistoissa tai GitHub Copilot ohjelmoinnissa.

‍

Custom GPT

‍

OpenAI:n tarjoama räätälöitävä ChatGPT-versio, jonka käyttäjät voivat muokata omiin tarpeisiinsa sopivaksi lisäämällä sille esim. ohjeita, tietopohjia ja esimerkkejä.

‍

‍Esimerkki: Tietyn aihealueen tiedonhakuun opetettu botti tai vaikkapa kielenopetukseen erikoistunut GPT-apuri.

‍

‍

D:

DALL·E (OpenAI)

‍

Dall·E on OpenAI:n kehittämä tekoälymalli, joka luo kuvia käyttäjän antamien tekstikuvausten perusteella.

‍

‍Esimerkki: Tekstipohjainen kuvanluontityökalu ChatGPT:n sisällä.

‍

Data-analytiikka

‍

Prosessi, jossa raakadataa käsitellään ja tulkitaan päätöksenteon tueksi tilastollisten menetelmien ja tekoälyn avulla.

‍

‍Esimerkki: Yrityksen asiakaskäyttäytymisen analysointi.

‍

Data Science (datatiede)

‍

Monitieteinen ala, joka yhdistää tilastotieteen, ohjelmoinnin ja koneoppimisen suurten tietomassojen käsittelyyn ja analysointiin.

‍

‍Esimerkki: Vaikkapa finanssialan riskienhallinta.

‍

Deepfake

‍

Syväoppimiseen perustuva tekniikka, jolla voidaan muokata kuvia, ääntä tai videoita niin, että ne näyttävät aidoilta mutta ovat keinotekoisesti luotuja.

‍

‍Esimerkki: Elokuvatehosteet tai internetissä kiertävät todellisen näköiset huijausvideot.

‍

Deep Learning (syväoppiminen)

‍

Koneoppimisen edistynyt muoto, jossa käytetään monikerroksisia neuroverkkoja monimutkaisten datamallien oppimiseen ja analysointiin.

‍

‍Esimerkki: Puheentunnistusavustajat.

‍

DeepSeek AI

‍

‍DeepSeek AI on kiinalainen tekoäly-yritys, joka kehittää kehittyneitä suuria kielimalleja ja generatiivisia tekoälyratkaisuja haastaakseen useat länsimaiset tekoälyfirmat.

‍

‍Esimerkki: DeepSeek-V3 ja DeepSeek-R1 -kielimallit.

‍

VINKKI - Lue kattava artikkeli: DeepSeek: Mikä se on? – Vertailussa ChatGPT ja DeepSeek

‍

‍

DeepSeek-R1

‍

DeepSeek AI:n kehittämä tekoälymalli, joka hyödyntää Mixture of Experts (MoE) -arkkitehtuuria parantaakseen tehokkuuttaan ja laskentatehoaan suurten kielimallien käsittelyssä. DeepSeek-R1 on erikoistunut loogista päättelyä ja matemaattisia kykyjä vaativiin tehtäviin.

‍

‍Esimerkki: Kompleksien matemaattisten tehtävien ratkaiseminen.

‍

Dataset (tietojoukko)

‍

Tietojoukko (eng. dataset) koostuu vähintään yhdestä, mutta lähes aina useammasta datapisteestä. Data jaotellaan strukturoituun tietoon (esim. Excel-taulukko tai .csv-tiedosto), ei-strukturoituun (esim. video tai ääni) sekä puolistrukturoituun (esim. JSON-koodi).

‍

‍Esimerkki: Kielimallien tai kuvantunnistuksen harjoitusdata.

‍

Decision Tree (päätöspuu)

‍

Koneoppimismenetelmä, jossa algoritmin tiedot ja valinnat muistuttavat rakenteeltaan "oksaista puuta". Tämä antaa algoritmille loogisemman ja helpommin ymmärrettävän rakenteen.

‍

‍Esimerkki: Pankkiluoton hyväksyntäprosessi.

‍

Diffusion Model (diffuusiomalli)

‍

Generatiivinen tekoälymalli, joka luo tai muokkaa kuvia ja videoita vähitellen lisäämällä ja poistamalla kohinaa.

‍

‍Esimerkki: Korkealaatuisten kuvien ja visuaalisten efektien AI-generointi.

‍

‍

E:

Ethical AI (eettinen tekoäly)

‍

Tekoälyn kehittämiseen ja soveltamiseen liittyvät periaatteet, jotka varmistavat oikeudenmukaisuuden, läpinäkyvyyden ja turvallisuuden. Eettinen tekoäly pyrkii mm. ehkäisemään vinoumia (bias), suojaamaan käyttäjien yksityisyyttä ja varmistamaan vastuullisen päätöksenteon.

‍

‍Esimerkki: Tekoälyn käyttö rekrytoinnissa ilman algoritmin vinoumien aiheuttamaa syrjintää.

‍

Explainable AI (XAI, selitettävä tekoäly)

‍

Tekoälymallien suunnitteluperiaate, joka mahdollistaa niiden päätöksentekoprosessien ymmärrettävyyden ja läpinäkyvyyden. XAI-malleja käytetään erityisesti korkean säännöstelyn aloilla.

‍

‍Esimerkki: Lainahakemusten tekoälypohjainen arviointi.

‍

‍

F:

Few-Shot Prompting

‍

Tapa ohjata tekoälymallia antamalla muutamia esimerkkivastauksia ennen varsinaista tehtävää, mikä auttaa mallia ymmärtämään ja mukautumaan haluttuun asiayhteyteen. Tämä tekniikka parantaa kielimallien suorituskykyä ja mahdollistaa uusien tehtävien suorittamisen ilman erillistä koulutusta.

‍

‍Esimerkki: Tekstien luokittelu kategorioihin kielimallille annettujen esimerkkien perusteella.

‍

Fine-Tuning (mallioptimointi)

‍

Tekoälymallin lisäkouluttaminen muokkaamalla mallin parametreja (esim. ajetaan satunnaisotannalla lukuisia iteraatioita jonkin tehtävän ratkaisemisesta, jotta löydetään parhaat parametrit).

‍

‍Esimerkki: Yrityskohtainen brändimateriaalin luomiseen erikoistunut kielimalli.

‍

Foundation Model (perusmalli)

‍

Laaja, monikäyttöinen tekoälymalli, joka on koulutettu valtavalla tietomäärällä ja jota voidaan hienosäätää eri käyttötarkoituksiin.

‍

‍Esimerkki: Tekoäly-yritysten "perusmallit".

‍

‍

G:

Generative AI (generatiivinen tekoäly)

‍

‍Tekoälymalli, joka pystyy luomaan uutta sisältöä (mm. tekstiä, kuvia, ääntä tai videoita) ihmisen antamien komentojen eli promptien pohjalta. Generatiiviset mallit voivat myös muokata ja yhdistellä olemassa olevaa dataa luovilla tavoilla.

‍

‍Esimerkki: Tekstikomentojen pohjalta sisältöä luova tekoäly.

‍

Opi, kuinka voit käyttää generatiivista tekoälyä (kuten ChatGPT:tä) tehokkaasti opinnoissasi artikkelista:

‍

‍ChatGPT käyttö opiskelussa - Näillä 7 vinkillä onnistut!

‍

Gemini (Google)

‍

Googlen kehittämä suuri kielimalli, joka hyödyntää multimodaalista arkkitehtuuria mahdollistaen tekstin, kuvien ja äänen käsittelyn samanaikaisesti. Gemini integroituu Googlen eri palveluihin.

‍

‍Esimerkki: Googlen tarjoama tekoälychat.

‍

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

‍

OpenAI:n kehittämä transformer-arkkitehtuuriin perustuva suuri kielimalli, joka on koulutettu valtavilla tekstimassoilla ja pystyy tuottamaan luonnollista kieltä monipuolisesti.

‍

‍Esimerkki: ChatGPT-4o -kielimalli.

‍

Gradient Descent (gradientti)

‍

Koneoppimisen optimointialgoritmi, joka säätää mallin painoja vähentääkseen ennustevirheitä ja parantaakseen oppimistuloksia. Yksi syväoppimisen keskeisistä menetelmistä. Sitä käytetään neuroverkkojen tehokkaaseen kouluttamiseen.

‍

‍Esimerkki: Neuroverkon koulutusprosessin optimointi.

‍

Grok (xAI)

‍

Elon Muskin xAI-yhtiön kehittämä kielimalli, joka on suunniteltu erityisesti X (ent. Twitter) -alustalle tarjoamaan reaaliaikaisia vastauksia ja analyysejä ajankohtaisista aiheista.

‍

‍Esimerkki: Sosiaalisen median keskusteluavustaja.

‍

Guardrails (sisältörajoitukset)

‍

Tekoälyjärjestelmien turvamekanismit, joiden tarkoituksena on estää haitallisen, harhaanjohtavan tai ei-toivotun sisällön tuottaminen. Guardrails-tekniikoita käytetään muun muassa suodattaakseen väärää tietoa ja rajoittamaan tekoälyn pääsyä sensitiivisiin aiheisiin.

‍

‍Esimerkki: Haitallisen sisällön estomekanismit kielimalleissa.

‍

‍

H:
‍

Hugging Face

‍

Tekoälykehittäjien alusta, joka tarjoaa avoimen lähdekoodin malleja, työkaluja ja kirjastoja koneoppimisen kehittämiseen ja optimointiin. Hugging Face tunnetaan erityisesti Transformers-kirjastostaan, jota käytetään laajasti kielimallien rakentamisessa ja hienosäädössä.

‍

Esimerkki: Voit ladata Hugging Facen kautta avoimen lähdekoodin kielimalleja itsellesi muokattavaksi.

‍

‍

I:

Imitation Learning (jäljittelevä oppiminen)

‍

Koneoppimismenetelmä, jossa tekoäly oppii suorittamaan tehtäviä tarkkailemalla ihmisen toimintaa ja toistamalla sitä.

‍

‍Esimerkki: Teollisuusrobottien koulutus.

‍

In-Context Learning (asiayhteydessä oppiminen)

‍

Suurten kielimallien kyky mukautua uuteen tehtävään pelkästään esimerkkisyötteen perusteella ilman erillistä uudelleenkoulutusta. Tämä mahdollistaa monipuolisten tehtävien suorittamisen dynaamisesti eri asiayhteyksissä.

‍

‍Esimerkki: Tekoäly, joka muuttaa kirjoitustyylinsä annetun tekstinäytteen mukaiseksi.

‍

‍

J:

Joint Embedding (yhteisupotus)

‍

Menetelmä, jossa kaksi erilaista tietolähdettä (esim. teksti ja kuva) sijoitetaan samaan "tilaan", jotta tekoäly pystyy yhdistämään ja analysoimaan niitä yhdessä.

‍

Esimerkki: Tekoäly, joka osaa hakea kuvia pelkän tekstikuvauksen perusteella.

‍

‍

K:

Kielimalli (Language Model)

‍

‍Tekoälymalli, joka käsittelee ja tuottaa luonnollista kieltä analysoimalla suuria tekstimassoja ja ennustamalla seuraavia sanoja tai lauseita.

‍

‍Esimerkki: ChatGPT-4o, Gemini 2.0 Flash tai DeepSeek-R1.

‍

Koneoppiminen (Machine Learning)

‍

Tekoälyn osa-alue, jossa algoritmit analysoivat ja oppivat datasta itsenäisesti parantaakseen suorituskykyään ilman tarkkoja ohjelmoituja sääntöjä. Koneoppiminen jakautuu valvottuun (supervised), ohjaamattomaan (unsupervised) ja vahvistusoppimiseen (reinforcement).

‍

‍Esimerkki: Personoidut elokuvasuositukset suoratoistopalveluissa.

‍

‍

L:

Le Chat (Mistral AI)

‍

Mistral AI:n kehittämä tekoälyavustaja, joka hyödyntää yrityksen avoimen lähdekoodin kielimalleja. Le Chat on helppo käyttää ja testata selaimen tai API:n kautta samaan tapaan, kuin esimerkiksi ChatGPT:tä.

‍

‍Esimerkki: Avoimen lähdekoodin keskustelubotti.

‍

Llama (Meta)

‍

Metan kehittämä suuri kielimalli (LLM), joka on suunnattu avoimen lähdekoodin tekoälyratkaisuihin. Llama-mallit tarjoavat kehittäjille ja tutkijoille mahdollisuuden rakentaa ja mukauttaa tekoälyjärjestelmiä ilman suljettuja systeemejä.

‍

‍Esimerkki: Kielimallit Llama 3.1, Llama 3.2 ja Llama 3.3.

‍

LLM (Large Language Model, laaja kielimalli)

‍

Suurilla tekstimassoilla koulutettu tekoälymalli, joka ymmärtää ja tuottaa luonnollista kieltä monipuolisesti.

‍

‍Esimerkki: Tekoälychatit kuten ChatGPT, Gemini tai Claude.

‍

LSTM (Long Short-Term Memory)

‍

Neuroverkkoarkkitehtuuri, joka on suunniteltu käsittelemään ja muistamaan sekvenssidataa, kuten tekstiä, puhetta ja aikasarjoja. LSTM-mallit pystyvät säilyttämään pitkän aikavälin riippuvuuksia datassa.

‍

‍Esimerkki: Äänikomennuksiin perustuva tekoäly.

‍

‍

M:

Masked Language Model (maskattu kielimalli)

‍

Kielimalli, joka oppii tekstiyhteyksiä täyttämällä puuttuvia sanoja harjoitusdatasta.

‍

‍Esimerkki: Hakukoneiden kielianalyysimallit.

‍

Mistral AI

‍

Ranskalainen tekoäly-yritys, joka kehittää avoimen lähdekoodin kielimalleja kilpailijana mm. OpenAI:lle, Googlelle ja Metalle. Mistral AI panostaa tehokkaisiin ja skaalautuviin tekoälymalleihin, ja se hyödyntää MoE (Mixture of Experts) -arkkitehtuuria.

‍

‍Esimerkki: Ranskalainen tekoäly-yritys.

‍

Mixture of Experts (MoE)

‍

Tekoälyarkkitehtuuri, jossa useat erikoistuneet kielimalliosiot (ns. "asiantuntijat") aktivoituvat dynaamisesti kullekin tehtävälle. MoE mahdollistaa suurten kielimallien tehokkaamman laskennan ja skaalautuvuuden.

‍

‍Esimerkki: Tekoälymalli (esim. DeepSeek-R1), josta vain osa aktivoituu kerrallaan komennon mukaan.

‍

Multimodal AI (monimodaalinen AI)

‍

Tekoälymalli, joka voi käsitellä ja yhdistellä useita eri tietomuotoja, kuten tekstiä, kuvia, ääntä ja videoita.

‍

‍Esimerkki: Kuvien selittäminen tekstinä tai äänen analysointi yhdessä visuaalisen datan kanssa.

‍

‍

N:

Natural Language Processing (NLP, luonnollisen kielen käsittely)

‍

Tekoälyn osa-alue, joka mahdollistaa tekstin ja puheen ymmärtämisen, tuottamisen ja analysoinnin ihmiskielen rakenteen mukaisesti.

‍

‍Esimerkki: Älypuhelimen sanelutoiminto.

‍

Neuroverkko (Neural Network)

‍

Koneoppimisen malli, joka jäljittelee ihmisaivojen hermoverkkoja käsitellessään ja analysoidessaan tietoa useissa kerroksissa.

‍

‍Esimerkki: Kielimallien taustalla oleva teknologia.

‍

Nvidia

‍

Teknologiayritys, joka on tunnettu grafiikkaprosessointiin (GPU) ja tekoälyyn liittyvistä innovaatioistaan. Nvidia kehittää laskentatehokkaita ratkaisuja syväoppimiseen ja neuroverkkolaskentaan, joita käytetään laajasti tekoälytutkimuksessa ja datakeskuksissa.

‍

‍Esimerkki: Tekoälymallien kouluttamiseen suunniteltujen GPU-prosessorien kehittäjä ja valmistaja.

‍

‍

O:

One-Shot Prompting

‍

Tekoälyn ohjaustekniikka, jossa mallille annetaan yksi esimerkkivastaus, jonka perusteella se ymmärtää tehtävän ja tuottaa vastaavan tuloksen.

‍

‍Esimerkki: Yksi esimerkkikäännös, jonka jälkeen tekoäly osaa kääntää uudet lauseet samalla tyylillä.

‍

OpenAI

‍

Tekoälytutkimukseen ja -kehitykseen keskittyvä yritys, joka on luonut tunnettuja tekoälymalleja, kuten ChatGPT, DALL·E ja Sora. OpenAI oli ensimmäinen tekoäly-yritys, joka toi generatiivisen tekoälyn massojen saataville julkaistessaan ChatGPT:n marraskuussa 2022.

‍

‍Esimerkki: ChatGPT-kielimallien kehittäjä.

‍

‍

P:

Parametrit

‍

Tekoälymallin sisäiset muuttujat, joita se säätää oppiessaan ja tehdessään ennusteita. Parametrien avulla malli mukautuu koulutusdataansa ja parantaa ennustustarkkuuttaan eri tehtävissä.

‍

‍Esimerkki: Neuroverkon osien painokertoimet.

‍

Pattern Recognition (hahmontunnistus)

‍

Tekoälyn kyky tunnistaa ja analysoida toistuvia kuvioita datassa, kuten tekstissä, kuvissa tai äänisignaaleissa.

‍

‍Esimerkki: Lääkekuvien analysointi sairaalajärjestelmissä.

‍

Perplexity

‍

Tekoälyyn ja kielimalleihin erikoistunut yritys, joka kehittää tekoälypohjaista hakukonetta. Tämä hakukone yhdistää reaaliaikaisen tiedonhaun ja kielimallien kyvyn tuottaa kattavia vastauksia. Perplexity AI pyrkii tarjoamaan perinteisiä hakukoneita kontekstirikkaampia ja tarkempia tuloksia.

‍

‍Esimerkki: Tekoälypohjainen kysymys-vastaus-hakukone.

‍

Prompt (komento tai kehote)

‍

‍Käyttäjän syöttämä ohje tai kysymys, jonka perusteella tekoälymalli tuottaa vastauksen tai suorittaa annetun tehtävän. Prompt voi olla yksinkertainen kysymys tai monimutkainen tehtävänanto.

‍

‍Esimerkki: "Kirjoita lyhyt some-postaukseksi sopiva tarina tekoälyblogin kirjoittamisesta."

‍

Tutustu ChatGPT Suomi -oppaaseen: ChatGPT-perusteet – 112 tärkeintä ChatGPT-komentoa

‍

Prompt Engineering (promptien optimointi)

‍

Tekniikka, jossa käyttäjä muotoilee tarkkoja ja optimaalisia kehotteita parantaakseen tekoälyn vastauksia. Hyvin muotoiltu prompt voi vaikuttaa merkittävästi tekoälymallin tuottaman vastauksen tarkkuuteen ja relevanssiin.

‍

Esimerkki: RISEN-promptaustekniikka on edistynyt tapa luoda laadukkaita komentoja AI:lle.

‍

‍

Q:

Question Answering (QA, kysymysten käsittely)

‍

Tekoälyn kyky löytää ja tarjota täsmällisiä vastauksia käyttäjän esittämiin kysymyksiin analysoimalla laajoja tekstiaineistoja. QA-järjestelmät voivat perustua joko sääntöpohjaisiin malleihin tai syväoppimiseen.

‍

‍Esimerkki: Verkkosivujen asiakaspalvelubotti, joka vastaa kysymyksiin yrityksen palveluista.

‍

‍

R:

Recurrent Neural Network (RNN, toistuva neuroverkko)

‍

Neuroverkkoarkkitehtuuri, joka on suunniteltu muistamaan aiempia syötteitä ja hyödyntämään niitä seuraavien ennusteiden tekemisessä.

‍

‍Esimerkki: Puheen muuttaminen tekstiksi reaaliajassa.

‍

Reinforcement Learning (itseohjautuva oppiminen, vahvistusoppiminen)

‍

Oppimismenetelmä, jossa tekoäly kokeilee erilaisia toimintatapoja ja saa palautetta niiden onnistumisesta, jolloin se optimoi käyttäytymistään ajan myötä. Vahvistusoppimista käytetään erityisesti peleissä, robotiikassa ja päätöksenteon automatisoinnissa.

‍

Esimerkki: Tekoälypohjainen pörssikauppajärjestelmä, joka oppii tekemään kannattavampia sijoituspäätöksiä.

‍

RISEN (Rapid In-context Semantic Enhancement, kehittynyt promptaustekniikka)

‍

Kehittynyt tekoälyn ohjaustekniikka, joka parantaa mallin kykyä ymmärtää asiayhteyksiä lisäämällä semanttista tietoa promptiin. RISEN-promptaustekniikka auttaa erityisesti tilanteissa, joissa halutaan tarkempi ja kontekstiin sidottu vastaus ilman kielimallin lisäkoulutusta.

‍

‍Esimerkki:

‍

R - Role (tekoälyn rooli)

I - Instructions (ohjeet tekoälylle)

S - Steps (tehtävän jaottelu askeleisiin)

E - End-goal (tavoite)

N - Narrowing (taustatiedot ja lisäkonteksti)

‍

Robotic Process Automation (RPA, ohjelmistorobotiikka)

‍

Sääntöpohjainen automaatiojärjestelmä, joka suorittaa rutiinitehtäviä ilman tekoälyn oppimisominaisuuksia.

‍

‍Esimerkki: Pankin järjestelmä, joka käsittelee automaattisesti laskujen maksut.

‍

‍

S:

Sora (OpenAI:n videotekoäly)

‍

OpenAI:n kehittämä tekoälymalli, joka luo realistisia ja animoituja videoita pelkän tekstikuvauksen perusteella. Sora voi yhdistellä useita eri kohtauksia ja liikkeitä simuloidakseen luonnollista videomateriaalia.

‍

‍Esimerkki: Videon luominen tekoälyllä tekstin pohjalta.

‍

Supervised Learning (hallittu oppiminen)

‍

Koneoppimisen menetelmä, jossa malli koulutetaan valmiiksi merkittyjen esimerkkien avulla ja se oppii tekemään ennusteita niiden perusteella.

‍

‍Esimerkki: Sähköpostien roskapostisuodatin.

‍

Syväoppiminen (Deep Learning)

‍

Koneoppimisen kehittynyt muoto, jossa monikerroksiset neuroverkot analysoivat suuria tietomääriä ja oppivat monimutkaisia yhteyksiä.

‍

‍Esimerkki: Tekoäly, joka opetetaan tunnistamaan kasvaimia röntgenkuvista.

‍

Synthetic Data (synteettinen data)

‍

Keinotekoisesti tuotettu data, jota käytetään tekoälyn kouluttamiseen silloin, kun aitoa dataa on liian vähän tai sen käyttö on rajoitettua. Synteettinen data auttaa parantamaan mallien suorituskykyä ja vähentämään tietosuojariskejä.

‍

‍Esimerkki: Pankkialan petostentorjuntaa varten luodut simuloidut maksutapahtumat.

‍

‍

T:

Token

‍

Pieni tekstin yksikkö, johon kielimallit jakavat tekstin käsittelyn helpottamiseksi. Token voi olla yksittäinen kirjain, sana tai osa sanaa, ja sen avulla tekoälymalli analysoi ja ennustaa kielen rakenteita.

‍

‍Esimerkki: Kielimalli jakaa lauseen "tekoäly on kehittynyt" kolmeen tokeniin: "teko", "äly", "on kehittynyt".

‍

Tokenisaatio

‍

Prosessi, jossa teksti jaetaan pienempiin osiin (tokeneihin), jotta tekoäly voi käsitellä sitä tehokkaammin ja ennustaa sanojen tai lauseiden rakenteita. Tokenisaatio mahdollistaa tehokkaan kielimallin koulutuksen ja käytön eri kielissä.

‍

‍Esimerkki: Hakukoneen järjestelmä, joka jakaa käyttäjän hakulauseen avainsanoiksi.

‍

Training Data (harjoitusdata)

‍

Tekoälymallin koulutuksessa käytettävä data, jonka avulla se oppii mm. tunnistamaan toistuvia kaavoja datassa ja tekemään ennusteita sen pohjalta.

‍

‍Esimerkki: Tekoälymallin opettamiseen käytetty data.

‍

Transfer Learning (siirto-oppiminen)

‍

Tekoälyn koulutusmenetelmä, jossa aiemmin opittu tieto siirretään uuteen tehtävään, mikä nopeuttaa oppimista ja parantaa suorituskykyä pienemmällä datamäärällä.

‍

‍Esimerkki: Kasvontunnistusmallia hienosäädetään tunnistamaan tietyn yrityksen työntekijöitä.

‍

Transformer-arkkitehtuuri

‍

Neuroverkkoarkkitehtuuri, joka on suunniteltu tehokkaaseen tekstin käsittelyyn ja tuottamiseen käyttämällä itsehuomiointimekanismeja (self-attention).

‍

‍Esimerkki: ChatGPT-mallit.

‍

Turingin testi

‍

Klassinen koe, jonka tarkoituksena on arvioida, voiko tekoäly käydä keskustelua niin sujuvasti, että ihminen ei pysty erottamaan sitä toisesta ihmisestä. Testi on yksi tekoälyn kehityksen varhaisista mittareista.

‍

‍Esimerkki: Onnistuuko tekoälybotti uskottelemaan ihmiselle olevansa ihminen?

‍

‍

U:

Unsupervised Learning (ohjaamaton oppiminen)

‍

Koneoppimismenetelmä, jossa malli etsii itse rakenteita datasta ilman ennalta määriteltyjä vastauksia tai ohjausta.

‍

‍Esimerkki: Käyttäjiä katselutottumusten perusteella ryhmittelevä suoratoistopalvelu.

‍

User Adaptive AI (käyttäjäkohtaisesti mukautuva tekoäly)

‍

Tekoäly, joka oppii käyttäjän mieltymyksistä, toiminnasta ja aiemmista vuorovaikutuksista mukauttaakseen vastauksensa ja suosituksensa yksilöllisesti.

‍

‍Esimerkki: Käyttäjän kirjoitustyylin oppiva ja seuraavat sanat ennustava älypuhelimen näppäimistö.

‍

‍

V:

Vision Transformer

‍

Transformer-arkkitehtuurin pohjalta kehitetty neuroverkko, joka on suunniteltu erityisesti kuvantunnistukseen ja visuaalisten piirteiden analysointiin.

‍

‍Esimerkki: Lääketieteellisten kuvien analysointiin erikoistunut järjestelmä.

‍

‍

W:

Whisper (OpenAI:n puheentunnistusmalli)

‍

Whisper on OpenAI:n kehittämä monikielinen tekoälymalli, joka muuntaa puheen tekstiksi tarkasti ja toimii useilla eri kielillä.

‍

‍Esimerkki: Podcastien automaattinen litterointi ja reaaliaikainen kielten kääntäminen.

‍

Weighted Sampling (painotettu näytteistys)

‍

Menetelmä, jossa tekoäly painottaa tiettyjä tietojoukkoja tärkeämpinä oppimisprosessin aikana, jolloin harvinaisia tai kriittisiä tietotyyppejä voidaan käyttää tehokkaammin koulutuksessa. Tätä käytetään erityisesti tilanteissa, joissa datan jakautuminen on epätasaista.

‍

‍Esimerkki: Harvinaisempia tapahtumia koulutusdatassaan painottava tekoälymalli.

‍

‍

X:

xAI

‍

Elon Muskin perustama tekoäly-yritys, joka kehittää mm. Grok-kielimallia ja pyrkii rakentamaan avoimempaa ja vähemmän rajoitettua tekoälyä. xAI:n mallit ovat integroitu esimerkiksi X (ent. Twitter) -alustaan, ja niiden tavoitteena on tuottaa analysoitua tietoa reaaliaikaisista tapahtumista.

‍

‍Esimerkki: Grok-tekoälymallit.

‍

‍

Y:

Yleinen tekoäly (AGI, Artificial General Intelligence)

‍

Hypoteettinen tekoäly, joka pystyy suorittamaan laajan valikoiman älyllisiä tehtäviä samalla joustavuudella ja ymmärryksellä kuin ihminen. AGI voisi oppia uusia taitoja ilman erillistä koulutusta ja soveltaa tietoa eri konteksteihin.

‍

‍Esimerkki: Tekoäly, joka teoriassa kykenee täysin samoihin asioihin kuin ihminen.

‍

‍

Z:

Zero-Shot Learning (oppiminen ilman harjoitusesimerkkejä)

‍

Tekoälymallin kyky ratkaista tehtäviä, joita se ei ole aiemmin kohdannut tai joihin sillä ei ole suoraa koulutusdataa. Zero-shot learning perustuu mallin kykyyn yleistää aiemmin oppimaansa uusiin tilanteisiin.

‍

‍Esimerkki: Harvinaisen eläinlajin tunnistaminen kuvauksen perusteella ilman, että se olisi suoraan esiintynyt koulutusdatassa.

‍

Zero-Shot Prompting

‍

Tekniikka, jossa tekoälylle annetaan tehtävä ilman esimerkkejä, ja sen odotetaan ymmärtävän ja suorittavan sen pelkän kontekstin perusteella. Tätä käytetään erityisesti suurten kielimallien kanssa, jolloin ne voivat vastata kysymyksiin ilman erillistä koulutusta kyseiseen aiheeseen.

‍

‍Esimerkki: Sujuvan runon luominen tekstipromptista, jossa AI:lle ei anneta taustatietoa tai tarkempia ohjeita.

‍

Zero-Shot Reasoning

‍

Tekoälyn kyky tehdä loogisia päätelmiä ja ratkaista ongelmia ilman, että se on saanut suoraa koulutusta kyseiseen aiheeseen. Tämä perustuu mallin kykyyn käyttää yleistettyä tietoa ja soveltaa sitä uusiin tilanteisiin.

‍

‍Esimerkki: 1) Tekoäly ymmärtää sanan "elefantti" tarkoittavan suurta nisäkästä. 2) Tekoäly päättelee, että se on todennäköisesti painavampi kuin koira, vaikkei sille ole annettu tätä tietoa suoraan.

‍

AI osana perus arkeasi

No niin, nyt on käyty läpi suuri määrä tekoälyyn ja kielimalleihin liittyvää termistöä.

‍

Aihe saattaa vaikuttaa monimutkaiselta, ymmärrän.

‍

Fakta on, että kuka vain voi oppia AI:n käytön perusteet Googlailemalla.

‍

Tiedon etsiminen, palastelu ja ymmärtäminen taas on usein turhauttavan työlästä...

‍

Tämän vuoksi ChatGPT Suomi toimii tekoälyn tulkkinasi.

‍

Oppaidemme avulla opit nopeasti tekoälyajan perustaidot.

‍

Tutustu siis ChatGPT Suomen oppaisiin ja opi aloittelijasta osaajaksi, helposti!

‍