- ST
Tähelepanu! Artikkel on enam kui 5 aastat vana ning kuulub väljaande digitaalsesse arhiivi. Väljaanne ei uuenda ega kaasajasta arhiveeritud sisu, mistõttu võib olla vajalik kaasaegsete allikatega tutvumine
Masinõpe – mis ja kuidas?
Tehisintellekt ja masinõpe on märkamatult meie taskusse pugenud. Soovitusmootorid, virtuaalsed assistendid, häälkäsklused, tõlkimine, objektide ja nägude tuvastamine vaid osaline loetelu sellest tehnoloogiaimest. Nimelt, nutitelefonid kasutavad tehisintellekti, et adapteeruda meie eelistustele ning parandada kasutajakogemust, kirjutab Columbus Eesti digitaliseerimisekspert Toomas Olli.
Täna on tehisintellekti peamiseks mootoriks masinõpe
McKinsey aruande kohaselt panustatakse praegu tehisintellekti investeeringutest kõige enam masinõppesse – tervelt 62%.
Mis on masinõpe? Üks programmeerija seletas seda nõnda, et tavaliselt kirjeldab ta programmis tunnused, mis on omased kassile või koerale. Masinõppe puhul aga näitab ta aga tarkvarale nii kaua fotosid, kuni see õpib ise tuvastama olulisi tunnuseid. Ehk – ta treenib andmemudelit.
Tehisintellekt ja masinõpe avavad uue vaatenurga
Kuid tarkvara võib olla suuteline end ise treenima. Näiteks DeepMind poolt arendatud AlfaGo, mis mängib iidset hiina lauamängu Go-d. AlfaGo õppis iseenda vastu mängides. Seevastu Go on arenenud idamaades läbi aastatuhandete. Mäng on väga keeruline. Tihti ei oska isegi Go meistrid öelda, miks nad konkreetse käigu tegid ning põhjendavad seda intuitsiooniga. Laialdaselt on tuntud matš Lõuna-Korea Go meistri Lee Se-dol-iga aastal 2016, mille AlfaGo võitis 4-1. Peale matši tunnistas šokeeritud Lee, et AlfaGo avas täiesti uue mängustiili. AlfaGo tegi ebatavalisi käike, esitades väljakutse tuhandete aastate pikkusele mängutraditsioonile. Tuli ümber hinnata kõik, mida inimkond arvas mängu kohta teadvat!
AlfaZero, mis mängib malet, omab väidetavalt nüüd ka intuitsiooni. Professor David Silver, kes on DeepMind masinõppe grupi juht, ütles, et tema arvates on kätte jõudnud pöördepunkt masinõppes, kus loovus ja intuitsioon ei ole enam ainult inimese pärusmaa vaid on nüüd ka tehisintellekti omaduseks.
Kuidas võiksid ettevõtted masinõppest kasu saada?
Automatiseerimine ei lahenda kõiki probleeme
Forrester-i raporti kohaselt läheb 2019. aastal tehisintellekti juurutanud ettevõtetest 10% osaliselt või täielikult tagasi inimtöö juurde. Sest paljud ettevõtted automatiseerivad valesid protsesse või on ootused ebarealistlikud. Seetõttu võib tegelik „tagasiminejate“ protsent olla palju suurem, juhul kui automatiseerimine ei loo kliendile piisavalt väärtust või ei ole kasumlik ettevõttele.
Rahustuseks neile, kes plaanivad tehisintellekti investeeringuid – te pole ree pealt maha jäänud. Täna investeerivad tehisintellekti peamiselt tehnoloogiahiiud nagu Google ja Baidu. Tehisintellekt on suhteliselt varajases arengustaadiumis, kuid areneb kiiresti. Ka paari järgmise aasta jooksul investeerides ollakse enamikest konkurentidest ees. Siiski on õige aeg oma äriprotsessid üle vaadata ja partnervõrgustikku arendada.
Esimeseks sammuks on äriprotsesside ülevaatus ja arendusplaani koostamine
Hetkel kuum
Eestis on heaks näiteks Elisa, kuidas alustada tehisintellektiga. Kõigepealt analüüsisid nad tööprotsesse, et näha, millistes töölõikudes annab automatiseerimine ja masinõppe rakendamine suurimat väärtust nii kliendile kui ka ettevõttele. Selgitati, millist reaalset äriprobleemi hakatakse lahendama. Samuti, millist töövoogu on mõttekas masinõppe alusel automatiseerida ja kas vajalikud andmed on olemas. Defineeriti mõõdikud, mis aitavad arenduste kulgemist jälgida. Elisa on koostanud mitmeaastase arenduskava koos selgete eesmärkidega, keskendudes kliendile.
Arendusplaani õnnestumise võtmeteguriteks peetakse „hübriidmeeskonda“ (oma meeskond ja välised partnerid) ning juhtkonna toetust. Innovatsiooni ja koostööd soodustav õhkkond pole vähemtähtis – lubatud on eksperimenteerimine ja eksimine hea eesmärgi nimel, sest ainult nõnda toimub areng.
Teekond algab esimesest sammust, milleks on protsesside kaardistamine ja analüüs. Selleks, et see õnnestuks, on soovitav kaasata väline partner, kes on ennegi taolisi projekte läbi viinud.
Seotud lood
Toidutööstuses käib seadmete pesu pidevalt ja igapäevaselt. Laagri jaoks tähendab see päevast päeva kokkupuudet vee, niiskuse, puhastuskemikaalide ja temperatuurimuutustega. Kui määre hakkab välja uhtuma või niiskus pääseb tihendist läbi, võib kahjustus areneda aegamööda ja märkamatult. Probleem annab endast sageli märku alles siis, kui laager enam oma tööd ei tee ja tootmisliin tuleb seisma panna.
Enimloetud
2
Vaata 134 ettevõtte tulemusi!
3
4
Viimased uudised
Rahnel: head puiduhinda kasutame praegu agressiivsemalt ära
Üritused
Hetkel kuum
Vaata 134 ettevõtte tulemusi!
Liitu uudiskirjaga
Telli uudiskiri ning saad oma postkasti päeva olulisemad uudised.
Tagasi Tööstusuudised esilehele