Ja kun nyt rupeat toki nyyhkimään jotain vastaväitteitä, niin muistutan, että sinun mielestäsi nuo ammatit katoavat 5-10 vuodessa. Tiedät toki itsekin että eivät katoa.
Eihän tämä ole minun mielipiteeni, vaan tohtori Vehviläisen.
Sinä olet kujalla. Kuten siis yleensä olet, joten sinänsä ei mitään uutta. Mutta jos perataan nyt yhtään tarkemmin tuota sinun älyvapaata väitettäsi, niin formulat ajavat vuodessa n. 20-22 kisaa. Vuodesta toiseen käytännössä samat radat. Periaatteessa ne pystytään opettamaan ajamaan optimaalisesti nuo kisat ilman ihmistä, käytännössä nykyisillä tiedoilla ei toki mitenkään, minkä myös itse hyvin tiedät. Entäpä sitten tukkirekat? Tai jakeluautot? Niinpä, ne eivät aja samoja reittejä edes viikosta toiseen. Ja niiden pitää myös lastata ja purkaa kuormat. Onnistuuko ilman ihmistä? Aivan oikein, ei onnistu. Ei onistu myöskään edes normaalit bussilinjat, taksiautoista puhumattakaan. Haluatko tietää miksi ei onnistu? Kapasiteetti sinulla kun ei riitä siihen, että osaisit sen itse päätellä.
Ongelmasi taitaa olla, ettet ymmärrä mitä on koneoppiminen (machine learning). Vuonna 1990 kone opetettiiin pelaamaan shakkia, niin että sille kerrottiin säännöt, ja sitten se väsymättä, vuositolkulla, pelasi itseään vastaan, täysin satunnaisia siirtoja tehden, pannen merkille mitkä siirtojen yhdistelmät johtivat minkäkinlaisiin lopputulemiin. Alussahan se oli tietenkin ihan paska, mutta 1996, kuuden vuoden opettelun jälkeen, se voitti jo parhaan ihmispelaajan, Gasparovin. Koko elämänsä shakkia harrastaneen huippuälykkään Ihmisen käsityskyky kun ei mitenkään riitä arvioimaan tilannetta yhtä luotettavasti kuin täydellisesti kaikkien siirtojensa ja vastustajiensa siirtojen lopputulemat muistava kone kykenee.
Sitten oli vielä tämä vastaava tuhansia vuosia vanha kiinalainen lautapeli Go, jossa koneet eivät onnistuneet ihmistä päihittämään, johtuen pelin monimutkaisuudesta. Google otti haasteen vastaan vuonna 2014, jotkin keinoälytutkijat epäilivät, että saattaa mennä vuosikymmenkin ennen kuin Googlen AlphaGo-botti voittaa ihmismestarin, mutta se tapahtui syksyllä 2015, ja voiton tyyli oli meidän terminologiallamme "perseraiskaus". Ihmismestarilla ei ollut mitään mahdollisuuksia. Oppiva kone kun ei pelkästään jäljittele ihmisten taktiikkaa, vaan löytää paremmat.
No, formularadalla muuttujia on vielä enemmän kuin Go:ssa, mutta ei se oppiva keinoäly ole mitenkään rajoittunut niille urille joilla ihminen vääntää. Tässä meidän formulaesimerkissämme koneelle näytettäisiin telemetriasta miljoonia ja miljoonia syy- ja seuraussuhteita, eli kuinka autot mistäkin kuskin ohjausliikkeestä ja niiden yhdistelmistä kussakin tilanteessa käyttäytyvät. Sen muistaessa täydellisesti kaiken, voi sen sitten laittaa täysin uudelle radalle ja se selviytyy siitä vastaavasti kuin ihminenkin selviytyy.
Ainoana erona, ettei sille tarvitse maksaa palkkaa, se ei tee inhimillisiä virheitä, ja työaika on 24 / 7 / 365.
Googlen autonomiset autot ovat ajaneet liikenteen seassa nyt sen verran kuin ihminen ehtii tyypillisesti ajaa 75 vuodessa, kohdanneet sinä aikana satoja miljoonia kanssa-autoilijoita, ja kaikki onnettomuudet (pikku kontakteja joissa peltiin lommoja) ovat olleet ihmiskuljettajien syytä. Se ajaminen ei perustu mihinkään tietyn reitin esiohjelmointiin, vaan koneet havainnoivat ja reagoivat havaintojensa mukaan. Ihmistä paremmin.
Mitä tuohon mainitsemaasi lastaukseen tulee, niin tässä sinulle yksi katsaus robotiikan kehityksestä aikajanalla. Kun nyt minun käsityskyvystäni olet kovin huolissani, niin voisin puolestani jättää sinulle kotitehtäväksi täydentää viimeisen kohdan.
1999:
ROBO TOYS | SONY AIBO ERS 110 SET, ROBOTER HUND - YouTube
2006:
ASIMO FALL ( Broken Ankles ) - YouTube
2016:
Atlas, The Next Generation - YouTube
2026: ?