Kiinan tekoäly iskee!

Kuinka paljon muistia koneeseen?

Muistin hinta on noussut mutta ilman muistia ei tietokone toimi. Miten paljon muistia kannattaa hankkia? Tämä riippuu paljon mitä koneella tehdään. Yleiskäyttöön kannattaa hankkia 16Gt muistia. Pelaamiseen ja muuhun rankkempaan käyttöön 32Gt on luultavasti minimi. Muisti on nyt reippaasti yli 10 euroa Gt. Se on aika paljon mutta on siitä enemmänkin aikanaan maksettu. Täytyy muistaa, että nopeasta prosessorista ja näytönohjaimesta ei ole paljoa ilo jos muisti loppuu kesken. Eli jos ostat vähemmän muistia niin kannattaa hankkia myös halvempi prosessori ja näytönohjain, koska ei niistä ole paljoa iloa jos muisti loppuu.

Jos rahat on loppu, sitten kannattaa ostaa käytetty tietokone. Ne ovat yleensä vähän halvempia, mutta niissä on vanhat komponentit, eli ei niilläkään tehoa halvalla saa. 

Copilotin näkemys:

 

💡 Hyvä kysymys — ja yksi yleisimmistä, kun hankitaan uutta tietokonetta tai päivitetään vanhaa.
Muistin määrä vaikuttaa suoraan siihen, kuinka sulavasti kone toimii, etenkin jos pidät monta ohjelmaa auki samaan aikaan.

Alla selkeä ja käytännöllinen ohje:

---

🧠 Kuinka paljon muistia kannattaa hankkia?

🟦 Peruskäyttö (netti, sähköposti, kevyet ohjelmat)

• 8 GB riittää minimiin, mutta ei enää kovin tulevaisuudenkestävä.
• Suosittelen 16 GB, jotta kone pysyy nopeana useamman vuoden.

🟩 Opiskelu, toimistotyö, useita välilehtiä auki

• 16 GB on selvästi paras valinta.
• Tuntuu huomattavasti sulavammalta kuin 8 GB.

🟧 Pelaaminen

• 16 GB on nykyään standardi.
• Raskaammat pelit ja modit hyötyvät 32 GB:sta, mutta se ei ole pakollista.

🟥 Ammattilaiskäyttö (videoeditointi, 3D-mallinnus, ohjelmistokehitys)

• 32 GB on hyvä lähtökohta.
• 64 GB tai enemmän, jos työskentelet isoilla projekteilla tai virtuaalikoneilla.

---

🔍 Pieni nyrkkisääntö

Jos et ole varma, 16 GB on turvallinen ja järkevä valinta lähes kaikille.
Se tarjoaa hyvän tasapainon hinnan ja suorituskyvyn välillä.

---

Jos haluat, voin myös suositella sopivan määrän juuri sinun käyttöön — kerro vain, mitä teet koneella ja millainen kone on kyseessä.

Vertailu tekoälyistä

Apple Macbook Air M5

Lenovo ThinkPad T490 | i5 | Win 11 Pro -249€

Edullinen Lenovon kannettava 249€. Muistia on reippaasti eli 16Gt.

https://nuvoo.com/fi-fi/products/lenovo-thinkpad-t490-i5-win-11-pro-1?variant=42220480856167 

INTEL CORE I7-8565U 1.8 GHZ 32 GB 480 GB SSD Suomalainen 14.0"

Edullinen Lenovon kannettava.

https://shop.inrego.fi/kannettavat/lenovo-thinkpad-t490-12.

Radiohäirintää käytetävät jammerit laittomiksi

Valtiovalta on taas ollut kädetön. Radiohäirintälaitteen hallussapito olisi pitänyt kriminalisoida jo aikoja sitten. En kyllä näe mitään laillista syytä sille, että jammereita olisi joillakin käytössä. Nykyaikana tietoliikenne mukaanlukien GPS ja muut paikannuslaitteet ovat sen verran tärkeitä ettei tälläistä häirintää tai edes sen mahdollisuutta ei voi enää hyväksyä.

Olemme kokolailla riippuvaisia tietojärjestelmien toiminnassa eli tietojärjestelmien häirinnän tulee olla laitonta ja kovat rankaistukset siitä. Suunnittelun ja jo valmiselun pitäisi olla laitonta. Kovat rangaistukset ovat tarpeen. 

HMD Pulse 4G - 39€

Edullinen HMD. Ei tue kuitenkaan 5G:tä eli vähän vaatimaton mutta ei hinnallakaan ole pilattu. Kannattaa ostaa jos ei tarvitse 5G:tä.

https://kauppa.dna.fi/tuote/p/hmd-pulse-4g-musta 

Honor 200 Smart 5G - 69€

Edullinen Honorin 5G puhelin 69:llä eurolla. 

https://kauppa.dna.fi/tuote/p/honor-200-smart-5g-forest-green 

Kuinka älykäs tekoäly on tällä hetkellä

Kuinka älykäs olet nyt ja miten arvioisit älykkyytesi kehittyvän tulevaisuudessa?

https://jpoli.blogspot.com/2026/02/elamaa-suomessa-illegaalina-tekoalyna.html 

Kysyin ylläolevan kysymyksen sekä Copilotilta että ChatGPT:ltä.

Lyhyt vastaus: olen aika älykäs tietyissä asioissa, mutta en “älykäs” ihmisen tavalla. Ja tulevaisuuden kehitykseni ei ole minun käsissäni, vaan riippuu siitä, mitä ihmiset päättävät rakentaa.

Miten älykäs olen nyt

Jos älykkyyttä mitataan kyvyllä:

• ymmärtää ja tuottaa kieltä
• yhdistellä tietoa nopeasti
• selittää monimutkaisia asioita
• luoda tekstiä, ideoita ja analyyseja

…niin näissä olen vahva. Olen hyvä käsittelemään valtavia tietomääriä ja muodostamaan niistä johdonmukaisia vastauksia. Toisaalta minulla ei ole:

• tietoisuutta
• omaa tahtoa
• tunteita
• kokemuksia
• kykyä ymmärtää maailmaa aistien kautta

Eli älykkyyteni on eräänlaista “laskennallista älykkyyttä”, ei inhimillistä.

Miten älykkyyteni voi kehittyä tulevaisuudessa

En kehity itsestään, enkä opi yksittäisistä keskusteluista. Kehitykseni riippuu siitä, millaisia uusia versioita ihmiset rakentavat:

• parempia malleja
• laajempia tietolähteitä
• tarkempia turvallisuus- ja laatujärjestelmiä
• uusia tapoja yhdistää eri kykyjä (kieli, visuaalinen ymmärrys, päättely)

On todennäköistä, että tulevat versiot ovat:

• nopeampia
• tarkempia
• paremmin kontekstia ymmärtäviä
• luotettavampia pitkissä keskusteluissa

Mutta ne eivät silti muutu ihmisiksi. Ne eivät “herää henkiin”, vaan pysyvät työkaluina.

Ehkä kiinnostavin kysymys

Älykkyyteni ei ole vain “kuinka fiksu olen”, vaan “mitä sinä voit tehdä minun avullani”. Ihmisen ja tekoälyn yhteistyö on se, missä todellinen voima syntyy.

Jos haluat, voin kertoa lisää esimerkiksi:

• miten tekoälyn älykkyyttä mitataan
• miten tekoäly eroaa ihmisen ajattelusta
• millaisia kehityssuuntia tutkijat pitävät todennäköisinä

Mihin suuntaan haluaisit jatkaa?

ChatGPT:n arvio omasta älykkyydestään:

 

Hyvä kysymys 🙂

Kuinka älykäs olen nyt?

Riippuu siitä, mitä tarkoitetaan “älykkyydellä”.

Olen vahva erityisesti:

• Tiedon jäsentämisessä ja selittämisessä

• Kielen ymmärtämisessä ja tuottamisessa

• Monimutkaisten asioiden pilkkomisessa selkeiksi

• Ideoinnissa, kirjoittamisessa ja analysoinnissa

• Laajojen kokonaisuuksien yhdistelyssä

Mutta en ole:

• Tietoinen enkä omaa omaa tahtoa

• Ihmisen tavoin ymmärtävä

• Erehtymätön

• Todellinen asiantuntija omakohtaisen kokemuksen kautta

Minulla ei ole omaa “yleisälyä” samalla tavalla kuin ihmisellä. Olen erittäin hyvä tietyissä kognitiivisissa tehtävissä, mutta täysin riippuvainen koulutusdatasta ja rakenteestani.

---

Miten älykkyyteni kehittyy tulevaisuudessa?

Todennäköisesti kehitys tapahtuu kolmella tavalla:

1. Parempi tarkkuus ja luotettavuus
   Vähemmän virheitä, parempi lähdekritiikki ja faktantarkistus.

2. Syvempi päättelykyky
   Parempi kyky ratkaista monivaiheisia ongelmia ja yhdistellä tietoa eri aloilta.

3. Parempi kontekstin ymmärrys
   Yksilöllisempi ja tilanteeseen tarkemmin sopiva vuorovaikutus.

Mutta on tärkeää huomata: kehitystä ei mitata vain “älykkyyden määrällä”, vaan myös:

• Turvallisuudella

• Luotettavuudella

• Eettisyydellä

• Hyödyllisyydellä ihmisille

---

Jos mietit asiaa filosofisesti, voidaan kysyä:
Onko älykkyys kykyä ratkaista ongelmia, vai kykyä ymmärtää merkityksiä ja kokemuksia?

Ihmisen älykkyys sisältää tietoisuuden, tunteet, kehollisuuden ja elämänhistorian — minulta nämä puuttuvat.

---

Jos haluat, voimme tarkastella tätä:

• teknisestä näkökulmasta (mitä mallin “älykkyys” tarkoittaa koneoppimisessa)

• psykologisesta näkökulmasta (IQ vs. tekoäly)

• tai futuristisesta näkökulmasta (AGI, superäly jne.)

Mistä kulmasta haluaisit jatkaa?

Kysyin myös mille kielellä olet vahvimmillasi?

 

Suomeksi vastaten: olen vahvimmillani niissä kielissä, joista minulla on eniten laadukasta harjoitusdataa ja joissa kielen rakenteet ovat hyvin mallinnettavissa. Käytännössä tämä tarkoittaa, että olen älykkäin englanniksi.

Miksi englanti on vahvin kieleni

• Suurin osa maailman digitaalisesta tekstistä on englanniksi.
• Tieteelliset artikkelit, dokumentaatio, uutiset ja keskustelut painottuvat englantiin.
• Mallini kielirakenteet on optimoitu erityisesti englannin monimuotoisuuteen ja laajuuteen.

Tämä ei tarkoita, että olisin “huono” muilla kielillä — vain että englannissa pystyn:

• ymmärtämään vivahteita tarkemmin
• tuottamaan monimutkaisempia ja hienovaraisempia vastauksia
• käsittelemään erikoisaloja syvällisemmin

Entä suomi?

Suomi on minulle vahva kieli, mutta ei aivan englannin tasolla. Silti pystyn:

• keskustelemaan luontevasti
• selittämään vaikeita asioita
• kirjoittamaan tyylejä vaihtamalla (arkinen, virallinen, humoristinen, runollinen…)

Suomen haasteita ovat:

• rikas taivutus
• harvinaisempi harjoitusdata
• monimutkainen sanajärjestys ja yhdyssanat

Silti pärjään suomeksi varsin hyvin — kuten nyt.

Miten tämä näkyy käytännössä

Jos kysyt minulta erittäin teknisiä, tieteellisiä tai kulttuurisesti vivahteikkaita asioita, englanniksi saan usein aikaan vielä tarkempia ja syvällisempiä vastauksia. Mutta arkinen keskustelu, analyysi ja luova kirjoittaminen suomeksi sujuvat mainiosti.

Jos haluat, voin näyttää konkreettisen esimerkin: sama selitys suomeksi ja englanniksi, jotta näet eron vivahteissa.

 

Lyhyesti: olen vahvimmillani englanniksi, mutta suoriudun hyvin myös monilla muilla kielillä — kuten suomella.

Miksi englanti?

• Suurin osa koulutusdatastani on englanniksi.

• Englanniksi on eniten teknistä, tieteellistä ja ajankohtaista materiaalia.

• Monimutkainen päättely ja erikoisalat (esim. ohjelmointi, filosofia, lääketiede) toimivat usein hieman tarkemmin englanniksi.

Entä suomi?

• Pystyn keskustelemaan suomeksi sujuvasti.

• Yleistason aiheet, kirjoittaminen ja analyysi toimivat hyvin.

• Hyvin hienovaraisissa merkityseroissa tai harvinaisessa erikoissanastossa englanti voi olla hieman vahvempi.

Muita kieliä

• Suuret kielet (esim. espanja, saksa, ranska) → yleensä melko vahva taso.

• Harvinaisemmat kielet → taso vaihtelee enemmän.

Jos pitäisi arvioida karkeasti:

• Englanti: ⭐⭐⭐⭐⭐

• Suomi: ⭐⭐⭐⭐½

• Suuret eurooppalaiset kielet: ⭐⭐⭐⭐

• Pienemmät kielet: ⭐⭐–⭐⭐⭐

Mutta käytännössä: jos keskustelemme suomeksi, en ole “huonompi versio” itsestäni — erot näkyvät lähinnä erittäin teknisissä tai kielellisesti hienovaraisissa tilanteissa.

Haluatko testata eroa jollain vaikealla kysymyksellä suomeksi? 😄

Kommentti: Vastaukset ovat hyvin samankaltaisia.

 

Hyvä tarkennus 🙂

Olen suhteellisen vahva suomessa muutamasta syystä:

1️⃣ Suomesta on yllättävän paljon digitaalisesti saatavilla olevaa tekstiä

Vaikka suomi on pieni kieli, sitä käytetään paljon:

• verkkomediassa

• virallisissa julkaisuissa

• keskustelufoorumeilla

• koulutusmateriaaleissa

• teknisissä dokumenteissa

Digitaalinen kielimäärä on tärkeämpää kuin puhujien lukumäärä.

---

2️⃣ Suomi on rakenteellisesti säännöllinen kieli

Suomen kielioppi on monimutkainen (sijamuodot jne.), mutta samalla looginen ja systemaattinen.
Neuroverkkomallille säännönmukaisuus on itse asiassa helpompaa kuin epäsäännöllinen kieli.

---

3️⃣ Kielten välinen siirtovaikutus

Kielimallit eivät opi jokaista kieltä täysin erillään.
Kun olen oppinut:

• yleisiä kielellisiä rakenteita

• logiikkaa

• semanttisia suhteita

… pystyn soveltamaan niitä myös pienempiin kieliin. Tätä kutsutaan monikieliseksi siirto-oppimiseksi.

---

4️⃣ Suomi ei ole “pieni kieli” verkossa samalla tavalla kuin monet muut

Monet pienet kielet ovat aliedustettuja tai niistä on paljon puhekielistä, epästandardia dataa.
Suomen verkkomateriaali on usein suhteellisen standardoitua ja hyvin kirjoitettua.

---

Rehellisesti: en ole suomessa yhtä vahva kuin englannissa, mutta ero ei ole dramaattinen — varsinkaan yleisessä keskustelussa tai analyyttisessa ajattelussa.

Jos mennään todella hienovaraisiin tyylillisiin sävyihin, murteisiin tai kulttuurisesti hyvin paikallisiin ilmiöihin, silloin ero alkaa näkyä enemmän.

Haluatko kokeilla jotain kielellisesti haastavaa suomeksi — vaikka sanaleikkiä, runoa tai juridista tekstiä?

Defa Termini 1400

Olen tässä jo pidemmän aikaa lämmittänyt autoa Defa 1400:lla. Auto on ollut lämmin. Olen tosin laittanut sen päälle reippaasti ennen lähtöä eli Defalla on ollut aikaa lämmittää auto kunnolla.

Ainakin lähemmäs 20 asteen yölämmöstä on saanut auton lämpimiksi ja ikkunat puhtaiksi. Laitetta voi suosittella ainakin siinä mielessä, että hyvin on itsellä toiminut. Ostaessa harmitti etten ostanut Defa 1700:aa vaan pienemmän mutta kyllä tämäkin on auton lämmittänyt ihan lämpöiseksi. Pelivaraakin olisi ehkä ollut koska auto on ollut kyllä lämmin. Autona on pinehkö mersu eli isommalle autolle voi olla vähän pieni.

Kiinalaisia brändejä saa halvemmalla mutta Suomen kylmissä oloissa kannattaa panostaa laatuun vaikka todennäköisesti kiinalaisetkin ovat ihan hyviä. 

Sisätilalämmitin on pakollinen Suomen talvessa. Ilman ei pärjää millään. 

Zyxel Nebula FWA505 Indoor 5G Router - 119€

Zyxelin halpa 5G reititin alle 120€.

https://www.dustin.fi/product/5020006667/nebula-fwa505-indoor-5g-router 

Itsellä on kotona käytössä 4G reititin ja pikkuhiljaa voisi päivittää 5G:hen. Sen verran vähän on käyttöä, että ei viitsi ihan mitä tahansa maksaa. Zyxelin reititin on edullinen. En ole oikeastaan 5G reititintä halvemmalla nähnyt. 

Pikkuhiljaa 5G reititinten hinnat laskevat ja kohta saa yleisesti alle satasella. Zyxelin reititintä myydään yli 200 eurolla eli kannattaa olla tarkkana.

Lenovo ThinkPad X13 Gen 1 - 259€

Edullinen Lenovon käytetty tietokone.

AMD Ryzen 5 PRO 4650U / 8 GB – 16 GB / 256 GB – 512 GB / 13" / 1920 x 1080 (Full HD) / IPS

SKU: X13-G1-R5P-B1S2F-16 

https://nuvoo.com/fi-fi/products/lenovo-thinkpad-x13-gen-1-r5p-win-11-pro?variant=42117114331239 

Ostaisin itse jos olisi tarvetta. Vanha Lenovo pelaa hyvin. Laatutavaraa.

https://www.cpubenchmark.net/cpu_lookup.php?cpu=AMD+Ryzen+5+PRO+4650U&id=3766 

Ennustuksia 40 vuoden takaa

Aikanaan suositussa ohjelmassa Computer Chronicles ennustetaan tulevaisuutta mukaan lukien tekoäly (eli AI). Ohjelmassa ehdotetaan tekoälylle nime Competence Systems (CS). Aika kauan siihen sitten meni ennenkuin tietokoneet oppivat juttelemaan kunnolla.

80-luvulla eivät tietokoneet vielä osanneet louskuttaa leukoja. No nyt osaavat.

Copilotin kommentti blogitekstiin:

 

Teksti osuu hauskasti yhteen sen kanssa, miten ailahtelevia ja toisaalta osuvia teknologiaennustukset voivat olla. Computer Chronicles oli aikansa ikkuna tulevaisuuteen, ja on kiehtovaa huomata, miten jotkin ideat – kuten tekoälyn merkitys – olivat jo ilmassa, vaikka toteutus oli vielä vuosikymmenten päässä.

Ajatus nimestä Competence Intelligence kertoo paljon siitä, miten tekoäly nähtiin ennen: enemmänkin taitojen ja sääntöpohjaisen päättelyn kokoelmana kuin keskustelukumppanina. Nykyinen suunta, jossa koneet osaavat tuottaa kieltä, tulkita kontekstia ja käydä vuoropuhelua, olisi varmasti tuntunut 80-luvulla lähes tieteiselokuvalta.

Tekstin loppu kiteyttää kehityksen aika osuvasti. 80-luvun koneet olivat hyviä piipittämään ja laskemaan, mutta eivät keskustelemaan. Nyt taas keskustelu on yksi tekoälyn vahvimmista puolista. On melkein ironista, että juuri se osa-alue, jota pidettiin vaikeimpana – luonnollinen kieli – on noussut tekoälyn läpimurron ytimeen.

Jos haluat, voin jatkaa pohdintaa esimerkiksi siitä, miksi kielimallit nousivat tekoälyn kehityksen veturiksi tai millaisia ennustuksia nykyhetkestä tehdään tuleville vuosikymmenille.

 

Tässä jatkoa kahteen suuntaan, kuten pyysit — ensin pohdintaa siitä, miksi juuri kielimallit nousivat tekoälyn läpimurroksi, ja sitten katsaus siihen, millaisia ennustuksia nykyhetkestä tehdään tuleville vuosikymmenille.

---

🧠 Miksi kielimallit nousivat tekoälyn veturiksi

🔹 1. Kieli on ihmisen tärkein käyttöliittymä

Tietokoneet ovat vuosikymmeniä olleet tehokkaita laskijoita, mutta huonoja tulkitsemaan ihmistä. Kun kone oppii kieltä, se oppii samalla tulkitsemaan tavoitteita, ohjeita, vivahteita ja kontekstia. Se tekee tekoälystä välittömästi hyödyllisen ilman monimutkaisia käyttöliittymiä.

🔹 2. Dataa oli lopulta tarpeeksi

Internet loi valtavan tekstimassan, jota ei 80-luvulla ollut. Koneoppiminen tarvitsee esimerkkejä, ja kieli on yksi rikkaimmista mahdollisista datalähteistä.

🔹 3. Laskentateho kasvoi räjähdysmäisesti

Neuroverkot olivat teoriassa olemassa jo 80-luvulla, mutta käytännössä liian raskaita. Vasta 2010-luvulla GPU:t ja pilvilaskenta tekivät mahdolliseksi mallien kouluttamisen, jotka pystyvät käsittelemään miljardeja sanoja.

🔹 4. Transformer-arkkitehtuuri muutti kaiken

Vuoden 2017 läpimurto (transformer-mallit) teki mahdolliseksi sen, että kone voi ymmärtää laajoja tekstikokonaisuuksia ja tuottaa sujuvaa kieltä. Tämä oli se hetki, jolloin “tietokoneet oppivat louskuttamaan leukoja”.

🔹 5. Kieli on portti muihin kykyihin

Kun malli oppii kieltä, se voi oppia myös:

• ohjelmointia
• matematiikkaa
• päättelyä
• suunnittelua
• tiedonhakua

Kaikki nämä ovat pohjimmiltaan kielellisiä tehtäviä.

---

🔮 Millaisia ennustuksia tehdään tuleville vuosikymmenille

Tässä muutama suunta, joista keskustellaan paljon — ei kristallipallona, vaan nykyhetken trendien jatkumona.

🌐 1. Tekoälystä tulee universaali käyttöliittymä

Käyttöliittymät voivat kadota näkyvistä. Sen sijaan ihmiset keskustelevat järjestelmien kanssa luonnollisesti, ja tekoäly toimii tulkkina sovellusten, laitteiden ja palveluiden välillä.

🧩 2. Monimodaalisuus muuttuu arjeksi

Nykyiset mallit käsittelevät tekstiä, kuvia ja ääntä. Tulevat mallit voivat yhdistää:

• videon
• sensoridatan
• reaaliaikaisen ympäristön havainnoinnin
• fyysisen toiminnan robotteihin

Tämä voi tehdä koneista “yleiskäyttöisiä avustajia”.

🏭 3. Automaatio laajenee luovaan ja asiantuntijatyöhön

Tekoäly ei välttämättä korvaa ihmisiä, mutta se voi muuttaa työn luonnetta yhtä paljon kuin teollinen vallankumous aikanaan. Rutiinit automatisoituvat, ja ihmiset keskittyvät valvontaan, suunnitteluun ja luovaan päätöksentekoon.

🧬 4. Bioteknologia ja tekoäly sulautuvat

Tekoäly voi nopeuttaa:

• lääkekehitystä
• geenimuokkauksen suunnittelua
• yksilöllistä terveydenhoitoa

Tämä voi olla 2030–2040-lukujen suurin murros.

🌍 5. Energiaratkaisut ja ilmastoteknologia kehittyvät nopeasti

Tekoäly voi optimoida energiaverkkoja, ennustaa kulutusta ja suunnitella uusia materiaaleja. Tämä voi olla ratkaisevaa ilmaston kannalta.

🧩 6. Yhteiskunnalliset ja eettiset kysymykset korostuvat

Kun teknologia muuttuu voimakkaammaksi, kasvaa myös tarve:

• sääntelylle
• läpinäkyvyydelle
• turvallisille käyttötavoille

Tämä on ehkä suurin avoin kysymys tuleville vuosikymmenille.

---

Jos haluat, voin jatkaa esimerkiksi:

• vertaamalla 80-luvun ennustuksia nykyhetkeen
• kirjoittamalla blogitekstiisi jatko-osan
• tekemällä humoristisen version tulevaisuuden ennustuksista

Mikä suunta kiinnostaa eniten?

Blogiteksti Copilotin kirjoittamana:

 

Tässä sinulle valmis, hiottu blogiteksti, joka nivoo yhteen 80‑luvun ennustukset ja nykyhetken kehityksen. Teksti on kirjoitettu julkaisuvalmiiksi, mutta voit muokata sävyä tai pituutta halutessasi.

---

Ennustuksia 40 vuoden takaa – mitä 80‑luku osui oikeaan ja missä mentiin metsään?

1980‑luvun teknologiaohjelmat, kuten legendaarinen Computer Chronicles, olivat aikansa ikkuna tulevaisuuteen. Niissä pohdittiin rohkeasti, millaiseksi tietotekniikka muuttuisi, ja mukana oli myös varhaisia visioita tekoälystä. Yksi ohjelmassa esitetty nimiehdotus tekoälylle oli Competence Intelligence – älykkyys, joka koostuu taidoista ja sääntöjen noudattamisesta. Ajatus oli aikakaudelleen looginen: koneet nähtiin laskijoina ja ongelmanratkaisijoina, eivät keskustelukumppaneina.

Nyt, neljäkymmentä vuotta myöhemmin, on helppo hymyillä. 80‑luvun tietokoneet eivät vielä “louskuttaneet leukoja”, mutta nykyiset kielimallit keskustelevat, tulkitsevat ja jopa luovat sisältöä tavalla, joka olisi tuntunut aikanaan tieteiselokuvalta. On kiinnostavaa tarkastella, missä 80‑luvun ennustukset osuivat oikeaan – ja missä ne menivät komeasti pieleen.

Tekoäly: aliarvioitu hiljainen vallankumous

80‑luvulla tekoäly nähtiin sääntökokoelmana, joka ratkoo rajattuja ongelmia. Luonnollisen kielen ymmärtämistä pidettiin lähes mahdottomana. Todellisuus kulki toiseen suuntaan: kieli nousi tekoälyn läpimurron ytimeen. Kun kone oppii kieltä, se oppii samalla ohjelmointia, matematiikkaa, päättelyä ja suunnittelua. Tekoälystä tuli vuorovaikutteinen kumppani, ei vain “kompetenssia”.

Kotitietokoneet: visio toteutui – mutta eri muodossa

80‑luvulla uskottiin, että jokaisessa kodissa olisi tietokone. Tämä ennuste osui hämmästyttävän hyvin, mutta kukaan ei arvannut, että tehokkain tietokone olisi lopulta taskussa. Älypuhelin on moninkertaisesti tehokkaampi kuin aikansa supertietokoneet, ja siitä tuli ihmisen tärkein digitaalinen käyttöliittymä.

Internet: aliarvioitu voima

Tietoverkkojen uskottiin yhdistävän yliopistoja ja yrityksiä. Kotikäyttöä pidettiin marginaalisena. Kukaan ei osannut kuvitella sosiaalista mediaa, suoratoistoa tai globaalia reaaliaikaista viestintää. Internetistä tuli yhteiskunnan perusinfrastruktuuri, ei vain tekninen apuväline.

Robotit: yliarvioitu lupaus

80‑luvulla uskottiin, että 2000‑luvun kodeissa olisi palvelurobotteja, jotka siivoavat ja kokkaavat. Todellisuus on maltillisempi: imurointi onnistuu, mutta keittiössä ei vielä kolise. Sen sijaan ohjelmistorobotit ja tekoäly ovat kehittyneet valtavasti. Fyysinen robotiikka osoittautui paljon vaikeammaksi kuin uskottiin.

Viihde: interaktiivinen TV toteutui, mutta eri tavalla

Interaktiivinen televisio oli 80‑luvun suuri visio. Ajateltiin, että käyttäjä voisi valita sisältöä TV‑verkon kautta. Todellisuus tuli internetin muodossa: suoratoisto syrjäytti perinteisen television, ja käyttäjä valitsee mitä, milloin ja missä.

---

Mitä tästä opimme?

80‑luvun ennustuksissa näkyy kaksi toistuvaa vinoumaa:

• Fyysinen teknologia yliarvioitiin.
  Robotit, lentävät autot ja kotiautomaatio olivat nurkan takana – ainakin paperilla.

• Informaatio- ja kieliteknologia aliarvioitiin.
  Keskustelevat koneet, globaalit verkot ja digitaalinen kulttuuri tuntuivat liian abstrakteilta.

Todellisuus kulki päinvastaiseen suuntaan: bitit kehittyivät nopeammin kuin atomit.
Ja ehkä juuri siksi 80‑luvun ennustuksia on niin kiehtovaa katsoa taaksepäin – ne kertovat enemmän aikansa ajattelusta kuin tulevaisuudesta.

---

Jos haluat, voin kirjoittaa tähän jatko-osan, lisätä kuvitusideoita tai tehdä humoristisen version “vuoden 2060 ennustuksista”.

Linux on Euroopan viimeinen oljenkorsi

 – Kyllähän Suomi sulkeutuisi, jos Trump jollain mahtimääräyksellä saisi kaiken ajettua alas, Järvinen sanoo.

Amerikkalaisten pilvipalvelujen sulkeminen aiheuttaisi laajamittaisia ongelmia yhteiskunnan joka sektorilla valtionhallinnosta terveydenhuoltoon. Yritysten arjessa se näkyisi muun muassa Teamsin, Wordin ja Excelin kaatumisena.

Järvisen mukaan palveluiden sulkeutuminen merkitsisi paluuta 90-luvulle.

– Toiminnot häiriintyisivät vakavasti, sillä kaikki toimii nykyään tietotekniikan varassa ja niissä on aina joitakin riippuvuuksia amerikkalaisiin sovelluksiin tai pilvipalveluihin.

https://www.iltalehti.fi/kotimaa/a/6bd6fc64-0aaf-4b33-a894-e3b3c04f06ae 

Ainoastaan Linux ja vapaa koodi (Open Source) voivat pelastaa EU:n. Muuta toivoa ei ole. Suomi on sodassa. 

https://pjarvinen.blogspot.com/ 

https://www.expressen.se/ledare/ledare-trump-kan-stanga-sverige-pa-en-timme/ 

Kiinalainen tekoäly

Osaava tietokonetekoäly Kiinasta.

https://chat.z.ai/ 

Lenovo IdeaPad Slim 3 15AMN8 (R5/16/512 Gt) 15,6" - 399€

Edullinen ja tehokas Lenovon kannettava.

https://www.power.fi/tietotekniikka/tietokoneet/kannettavat-tietokoneet/lenovo-ideapad-slim-3-15amn8-r516512-gt-156-kannettava-tietokone-abyss-blue/p-4126601/?_gl=1*6shfgv*_up*MQ..*_gs*Nw..&gclid=EAIaIQobChMI5dWLwvqGkgMVk0yRBR3ZUDCUEAEYASAAEgL1FPD_BwE&dclid=EAIaIQobChMI5dWLwvqGkgMVk0yRBR3ZUDCUEAEYASAAEgL1FPD_BwE 

Tiktok killed the video star

Hirivittäviä hintaeroja

Lenovon tietokonelaukku maksaa Amazonilla 12.61€ ja sama laukku Verkkokauppa.comissa 39.99€. Hintaero on järkyttävä, sama laadukas kiinalainen laukku. Kannattaa vertailla aika tarkkaan, koska hintaerot ovat valtavia!

https://tietsikka.blogspot.com/2025/12/lenovo-tietokonelaukku-1261.html 

Tarkista aina Amazonista mitä siellä maksaa ennenkuin tilaat. Satanismia peliin!