Koneoppiminen tuo vallankumouksen tutkimukseen ja tuotekehitykseen – uuden tekoälyinstituutin johtajalle merkittävä EU-rahoitus

Aalto-yliopiston professori Samuel Kaski on saanut Euroopan tutkimusneuvosto ERC:n edistyneille tutkijoille tarkoitetun rahoituksen uudenlaisen koneoppimisen kehittämiseen. Rahoituksen suuruus on 2,5 miljoonaa euroa ja kesto viisi vuotta. Kaski toimii myös uuden tekoälytutkimukseen keskittyvän ELLIS-instituutin johtajana.

Kasken vetämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää uudenlaista koneoppimista, jota voidaan hyödyntää laajasti eri aloilla – ja jossa ihmiset ja tekoäly ratkovat ongelmia yhdessä. Hankkeessa kehitetään esimerkiksi virtuaalilaboratorioita, automatisoituja kokeita sekä älykkäitä järjestelmiä tiedonjakamiseen.

Monet suositut ja laajasti saatavilla olevat tekoälytyökalut vaikuttavat monipuolisilta ja ketteriltä, mutta niiden taustalla oleva koneoppiminen voi Kasken mukaan todellisuudessa olla varsin puutteellista.

”Koneoppimisen periaatteisiin kuuluu tietyllä datalla koulutetun mallin soveltaminen. Tämä toimii vain, jos koulutusaineisto edustaa käyttöönottoympäristöä riittävän hyvin – mikä harvoin pitää paikkansa, koska elämässä sattuu ja tapahtuu. Odottamattomat seikat, siis tilastolliset sekoittavat muuttujat, voivat suistaa järjestelmän tutun jakauman ulkopuolelle.”

Kasken 5-vuotinen ERC-hanke keskittyy juuri parantamaan koneoppimisen käyttöönottoa vieraissa olosuhteissa.

”Yksi tapa muokata koneoppimisesta vakaampaa ja yleistettävämpää on sen aktiivinen uudelleenkoulutus – mutta yksin datan lisääminen ei ratkaise ongelmaa: se vie aikaa ja energiaa, ei aina ole edes mahdollista, ja mallin tarkkuus voi jopa heikentyä”, Kaski selittää.

Yksi tärkeä esimerkki tehtävistä, joissa tarvitaan uusia tuloksia, on tieteellinen tutkimus ja tuotekehitys itsessään. Uutta kehitettäessä mennään väistämättä olemassa olevan datan ulkopuolelle.

”Kaikissa suunnitteluprosesseissa – oli kyse sitten tieteellisten kokeiden suunnittelusta, tuotekehityksestä tai monimutkaisesta päätöksenteosta – toistuu sama rakenne: suunnittele, toteuta, testaa ja opi. Jos saamme ‘sivutuloksena’ tämän syklin toimimaan tehokkaammin koneoppimisen ja ihmisen yhteistyöllä, vaikutukset voivat olla valtavat”, Kaski uskoo.

Yksi konkreettinen esimerkki uudenlaisen koneoppimisen mahdollisuuksista tieteen tukena on virtuaalinen, simulaatioihin perustuva laboratorio, jossa tekoäly tukee tutkijoita ja osa tieteellisestä prosessista voidaan automatisoida. Automaation tavoitteena ei kuitenkaan ole sulkea ihmisiä ulos, vaan Kaski muistuttaa, että tutkimuksessa ja tuotekehityksessä tarvitaan välttämättä asiantuntemusta tutkittavasta aiheesta.

”Tämän projektin ytimenä on pitää asiantuntija ja siten asiantuntemus mukana ratkaisussa. Silloin tieteellisesti mielenkiintoisin haaste on, kuinka automatisoimme prosessin niin, että ihmiset nimenomaisesti ovat mukana. Sitä varten tuotosten pitää olla järkeviä ja hyödyllisiä käyttäjille, olivatpa he sitten tieteellisiä asiantuntijoita tai tekoälyavustajia puhelimissaan käyttäviä ihmisiä”, Kaski mainitsee.

Jotta tekoälystä voisi tulla ihmisten todellinen kumppani, sen täytyy kehittää psykologien termiä lainaten ’mielen teoria’ – tuotekehityksessä kyky ymmärtää toisen osapuolen tavoitteita, jotka eivät suoraan ole nähtävissä. Kasken mukaan intuitiivisempi koneoppiminen voisi näin tuoda läpimurtoja vaikeimpiinkin tutkimus- ja kehityshaasteisiin.

”Monet suurimmista yhteiskunnallisista ongelmista edellyttävät monitieteistä yhteistyötä. Jos saamme ihmiset ja tekoälyn vielä yhteiseen ongelmanratkaisun kehään, voimme yhdistää asiantuntemuksen, päättelyn ja päätöksenteon aivan uudella tavalla”, Kaski pohtii.

Tekoälyn onkin opittava, että inhimillinen yhteistyö on luonteeltaan vuorovaikutteista ja mukautuvaa: tavoitteet muuttuvat, palautetta annetaan ja päätökset syntyvät yhdessä.

"Uskon, että voimme kehittää sellaisia tekoälyagentteja, jotka osaavat huomioida useiden asiantuntijoiden toimintaa, ja auttaa monitieteistä tiimiä pääsemään nopeammin parempiin ratkaisuihin”, Kaski ennustaa.

ERC-hankkeen ytimessä on lopulta koneoppimisen sovellettavuuden parantaminen – aivan kuten Kasken johtaman Suomen uuden ELLIS-tekoälyinstituutinkin. 13 suomalaisen yliopiston yhteishankkeena perustettu instituutti on osa eurooppalaista ELLIS-verkostoa (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems). ELLIS-instituutti rekrytoi parhaillaan ensimmäisiä tutkimusryhmien johtajia ja rakentaa monitieteistä ympäristöä, jossa tutkijat ja yritykset voivat yhdessä viedä perustutkimusta kohti käytännön sovelluksia. 

”Odotan jo innolla uusia kollegoita mukaan sekä ERC-hankkeeseen että ELLIS-instituuttiin. Suomi alkaa olla yksi kansainvälisesti parhaista paikoista tehdä tekoälytutkimusta ja houkutteleva paikka yhteistyölle”, Kaski sanoo.

Euroopan tutkimusneuvoston (ERC) Advanced Grant -rahoitus myönnetään kokeneille ja erityisen ansioituneille tutkijoille poikkeuksellisten ja epätavanomaisten tieteellisten avausten tekoon. Rahoituksen suuruus on 2,5 miljoonaa euroa, ja hankkeet kestävät viisi vuotta. Samuel Kasken saama rahoitus oli ainoa tällä hakukierroksella Suomeen myönnetty ERC Advanced Grant.