Googlen AlphaEvolve: Tekoäly joka parantaa itseään
Googlen AlphaEvolve: Tekoäly joka parantaa itseään
Googlen AlphaEvolve rikkoi 14. toukokuuta julkaistussa tutkimuksessa 56 vuotta vanhan matemaattisen ennätyksen ja samalla säästää yritykselle miljoonia dollareita vuodessa. Kyseessä ei ole vain työkalu, vaan järjestelmä, joka kykenee itsenäisesti luomaan ja parantamaan algoritmeja - jopa sellaisia, jotka parantavat tekoälyä itseään. Ja vain muutamia päiviä julkaisun jälkeen ilmestyi avoimen lähdekoodin versio tästä teknologiasta, jota Google oli kehittänyt vuosia.
Muutama esimerkki, jotka selventävät tämän ilmiön merkitystä:
1. Itsensä optimointi tuottaa välittömiä säästöjä. AlphaEvolve kehitti algoritmin, joka säästää keskimäärin 0,7% Googlen maailmanlaajuisista laskentaresursseista. Googlen mittakaavassa tämä tarkoittaa kymmeniä miljoonia dollareita vuosittaisia säästöjä. Samalla järjestelmä nopeutti tekoälymallien koulutusta 1%, mikä lyhentää kehityssyklejä ja vähentää energiankulutusta.
2. Vuosikymmeniä ratkaisemattomina pysyneisiin ongelmiin löytyy ratkaisuja. Matriisikertolasku on välttämätön perusväline monilla tieteenaloilla, mm. tietojenkäsittely, taloustiede ja biologia. Matriisikertolaskun optimoinnin viimeinen merkittävä edistysaskel tehtiin vuonna 1969. AlphaEvolve löysi laskentaan paremman ratkaisun, jolla voi olla merkittäviä vaikutuksia monella tieteenalalla. Vastaavia esimerkkejä on muitakin, kyse ei ole yksittäisestä löydöstä vaan systemaattisesta kyvystä ratkaista pitkäaikaisia haasteita.
3. Demokratisoituminen tapahtui ennätysajassa. Google kehitti AlphaEvolven vuosia, mutta sen julkaisun jälkeen, avoimen lähdekoodin versio OpenEvolve oli valmis alle viikossa. Yksittäinen kehittäjä Singaporesta pystyi replikoimaan Googlen tulokset ja tekemään teknologian kaikkien saataville. Kynnys hyödyntää itseään parantavaa teknologiaa putosi käytännössä nollaan.
Organisaatioiden kilpailuetu ei enää synny pelkästä teknologiasta, vaan nopeudesta ja kyvystä soveltaa uusia mahdollisuuksia omiin prosesseihinsa. Kun teknologia voi itsenäisesti parantaa rutiinioperaatioita, johtamisessa korostuu entisestään ongelman määrittely ja tulosten strateginen hyödyntäminen. Järjestelmä puolestaan kykenee ylittämään ihmisajattelun rajoitukset - se ei juutu samoihin "uomiin" vaan löytää ratkaisuja, joita ihmistiimi ei välttämättä koskaan löytäisi, tai jaksaisi etsiä "riittävän hyvän" vaihtoehdon jo löydyttyä.
Kiinnostavaa kyllä, vaikka nämä järjestelmät voivat nyt kehittää tapoja saavuttaa annetut tavoitteet, ne eivät vielä osaa määritellä itse mihin kannattaisi pyrkiä. Ehkä se onkin ihan hyvä asia - ainakin toistaiseksi strateginen ajattelu jää vielä meille ihmisille.
Millä alueilla teidän organisaatiossanne voisi olla potentiaalia itseään parantaville algoritmeille? Entä oletteko valmiita ottamaan käyttöön ratkaisuja, joiden toimintaperiaatetta ette täysin ymmärrä?
#TekoälyStrategia #AlgoritminenLöytäminen #LiiketoiminnanOptimointi
Marko Paananen
Strateginen tekoälykonsultti ja digitaalisen liiketoiminnan kehittämisen asiantuntija yli 20 vuoden kokemuksella. Auttaa yrityksiä muuttamaan tekoälyn mahdollisuudet mitattavaksi liiketoiminta-arvoksi.
Seuraa LinkedInissä →Aiheeseen liittyvät ajatukset
Varjo-tekoäly: Kolme kriittistä riskiä yrityksille
Työntekijät jakavat yhä enemmän arkaluonteista dataa tekoälytyökaluille henkilökohtaisilla tileillä IT-valvonnan ulkopuolella.
Autonomiset tekoälyagentit: Hyödyt ja piilevät riskit
Autonomiset tekoälyagentit siirtävät työn painopisteen iteroinnista tavoitteiden määrittelyyn ja arviointiin. Riskinä on pinnallinen mutta uskottavalta näyttävä sisältö.
Mitä 700 miljoonaa ChatGPT-käyttäjää todella tekee tekoälyn kanssa - ja mitä se kertoo työpaikkojen strategioista
OpenAI:n, Harvardin ja Duken tutkimus analysoi 1,5M ChatGPT-viestiä. Tulokset osoittavat, että tekoälyltä haetaan enemmän päätöksenteon tukea kuin automaatiota – mitä tämä merkitsee työpaikkojen strategialle?
Kiinnostuitko aiheesta?
Ota yhteyttä keskustellaksesi yrityksesi tekoälystrategiasta.