Vaikka Open Source (vapaa koodi) on sinällään olleet siunauksellista tietokonealalle niin se, että monasti ei kukaan saa mitään palkkaa; ei ole hyvä asia. Tietokonealalla on ollut pitkään sellainen tyyli, että mistään ei tarvitse maksaa mitään. Edes suuryritykset eivät juurikaan maksa tietokoneohjelmien kehittämisestä. Aikanaan oli pakko tehdä ilmaiseksi koodia, kun ei kellään ollut rahaa maksaa, mutta nyt suuryrityksillä on kyllä varaa maksaa. Monet suuryritykset tekevät isoja voittoja ilmaisella koodilla.
Lisäksi jopa valtiot jättävät maksut hoitamatta. Moni odottaa, että joku ilmaiseksi korjaa tietoturvauhkia ja vastaavaa. Jos pelkää tietoturvansa puolesta, niin pitäisi pistää rahaa peliin. Ei se peli vetele, että annetaan kaikki ilmaiseksi. Avoin koodi ja muu sellainen aikanaan vapautti tietokonealan muutaman suuryrityksen kontrollista mutta nyt vapaan koodin tuottamisesta on tullut painolasti. Nuorena sitä jaksaa tehdä ilmaiseksi ja moni tykkää tehdä. Täytyy muistaa, että moni ei pääsisi tietokone alalle töihin, jos ei tekisi ilmaiseksi duunia. Mutta mitä järkeä on pidemmän päälle tehdä ilmaiseksi työtä jos se ei tuota rahaa. Nyt ilmaista työtä väärinkäytetään. Vaaditaan koodia mutta ei olla valmiita maksamaan siitä edes kahvirahoja.
Nuoret ovat lähteneet tietokone alalle innolla. Itsekin aikanaan nuorena harrastin tietotekniikkaa ja jopa vähän opiskelin, vaikka en varsinaisesti tietokonepuolella ollutkaan. Tietotekniikka on harrastuksena ihan kiva mutta jos siitä ei mitään rahaa saa; ei se oikein ole pidemmän päälle mukavaa.
Nuorten pitäisi nyt tarkasti miettiä, että kannattaako sitä tietotekniikkaa lähteä opiskelemaan, kun sieltä on vaikea saada töitä, joista maksetaan jotain. Tietysti joku tekoäly tuntuu vielä vetävän mutta silläkin alalla on tunkua.
Valtiot ja suuryritykset on pakotettava maksamaan. Lopetetaan sellaisten projektien tekeminen, joista ei tule rahaa kunnolla. Kyllä Suomenkin valtio rupeaa maksamaan koodista, kunhan se on tarpeeksi suuri tietoturvauhka. Ja sama koskee suuryrityksiä. Kunhan on tarpeeksi suuria tietoturvauhkia, niin kyllä siitä koodista ollaan valmis maksamaan. Nykymenon on loputtava. Lopetetaan porukalla ilmaiskoodin tekeminen ja annetaan tietoturvauhkien pistää yritykset ja valtiot kuriin! Eivät lakimiehet tai lääkäritkään hoida potilaita ilmaiseksi vaan repivät joka euron minkä irti saavat. Sama meininki pitää saada tietokonealalle. Kyllä ohjelmisto on vähintään yhtä arvokas kuin joku lakimiehen raapustama paperi.
Yritetään porukalla parantaa asemaammae ja lopetetaan ilmaistyö.
Voitaisiin vaikka edetä siten, että pidettäisiin maailmanlaajuinen viikon lakko ohjelmakoodin tuottamisessa.
Aikanaan joku Linda Liukas teki hirvittävän karhunpalveluksen opettamalla, että kuka tahansa pystyy koodaamaan. Tälläisellä filosofialla on sitten saatu aikaiseksi nykytilanne missä kukaan ei enää maksa mistään mitään. Naistentulo on tarkoittanut alalle kuin alalle, että palkat romahtavat.
Kyllä se valtiovaltakin rupeaa maksamaan reilusti kunhan systeemit tarpeeksi keikahtavat. Ilmaistyön on loputtava nyt!
Tietokoneohjelmointi on raskasta työtä jossa tulee niskat, silmät, selkä ja jalat kipeiksi. Missään nimessä tietokoneen ääressä istuminen ei ole terveellistä vaan varsin kuluttavaa.
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.
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.
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:
Parempi tarkkuus ja luotettavuus Vähemmän virheitä, parempi lähdekritiikki ja faktantarkistus.
Syvempi päättelykyky Parempi kyky ratkaista monivaiheisia ongelmia ja yhdistellä tietoa eri aloilta.
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?
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.
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.
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”.
– 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.
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!
