DIGIpuhetta: Koulu ja digitaalisuus? “Siitä puhe, mistä puute”

DIGIpuhetta-ohjelman vieraana on kasvatuspsykologian professori Kirsti Lonka. “Koulu tuhoaa oivaltamisen ilon”, hän väittää.

Lonka pohtii syitä siihen, miksi koulumaailma ei ole päässyt nauttimaan digitaalisen kehityksen hedelmistä. Hän puhuu mm. sosio-digitaalisesta osallistumisesta – olemme siirtyneet tiedon hankkimisen, tallentamisen ja siirtämisen maailmasta yhteisöllisen tiedon luomisen maailmaan, ja tätä koulumaailman ei ole vielä oivaltanut kunnolla.

Opiskelu muuttuu sitä karummaksi, mitä ylemmälle tasolle mennään. Jo yläasteella oppiminen on ankeaa: oppiaineita opetetaan edelleen yksi kerrallaan, siiloissa ja tieto kulkee yhdensuuntaisesti opettajalta oppilaalle. Tällä tavalla ei synny ainakaan oivalluksia ja innovaatioita.

Kuuntele koko haastattelu:

Tekoäly, robotit ja työpaikat – mitä meille jää?

Keskustelu jatkuu ja kiihtyy siitä, miten työpaikoille käy kun tekoäly ja robotit valtaavat yhä uusia alueita, sellaisiakin joiden vielä hiljan ajateltiin olevan suojassa tältä murrokselta. Keskustelu on välttämätöntä, kyse on suurista asioista koko inhimillisen kulttuurin kannalta. Keskusteluissa kuitenkin nousee jatkuvasti esille näkökulma joka mielestäni on harhaanjohtava.

Kaikessa tekoälykeskustelussa verrataan jatkuvasti tekoälyä ihmisälyyn ja robotteja ihmisiin. Aina astuu kuvaan mahdollisimman paljon ihmisen näköiseksi tehty kone jolla on ihmisaivoja muistuttavat sähköaivot. Kehityksen huipuksi ajatellaan konetta jota on ulkonäön ja toiminnan kautta lähes mahdoton erottaa ihmisestä. Tämä visio konkretisoi hyvin uhkakuvat, mutta kaventaa aivan liikaa niitä näkymiä jotka voisivat avautua jos ottaisimme avaramman katsannon.

Itse termi ajattelu on syytä pitää mielessä näitä vertailuja tehtäessä: millaista onkaan tekoälyn ajattelu? Emmehän vielä tiedä oikeastaan mitään siitä miten ihmisen ajattelu toimii – tai mitä ajattelu edes on. En olisi kovin varma edes siitä että ihmisen ajattelua voidaan rajoittaa aivoihin – toimisivatko aivot samoin ilman muuta kehoa vaikka ne saataisiinkin pysymään elossa sen ulkopuolella? Koneiden toiminta sen sijaan tunnetaan viimeiseen yksityiskohtaan asti, ja kukaan ei ole vielä uskaltanut käyttää tästä termiä ajattelu – lähinnä spekuloidaan sillä voivatko koneet joskus ajatella. Varmasti voivat, mutta ne eivät ajattele samoin kuin ihmiset. Tekoäly on, ja uskon että tulee vielä hyvin pitkään olemaan omanlaistansa älyä, jonka toiminta ja kyvykkyydet poikkeavat radikaalisti inhimillisestä ajattelusta. Juuri tämä pakkaa unohtumaan uhkakuvista keskustellessa.

Ajattelemme että luovuus ja intuitiivisuus ovat ne oleelliset piirteet jotka erottavat meidät koneista, ja näin onkin, toistaiseksi. On kuitenkin selvää, että koneet tulevat saavuttamaan ja ohittamaan meidät tässäkin suhteessa. Esimerkiksi jo alkaneesta kehityksestä kelpaa vaikka Chef Watson, IBM:n kokeilu jossa supertietokone Watson luo uusia ruokia. Mutta tämäkään ei tarkoita että koneet voisivat korvata meidät joka suhteessa. Ne voivat tuottaa luovia ja innovatiivisia tuloksia, mutta aivan eri tavoin kuin me.

Tekoäly ei tule korvaamaan ihmisälyä, oikeampi lähestymistapa on ajatella tekoälyä ihmisälyä täydentävänä. Kummallakin tulee vielä pitkään olemaan oma tapansa ratkaista ongelmia ja sitä kautta oma luontainen roolinsa. On selvää että koneet tunkeutuvat yhä syvemmälle inhimillisen toiminnan alueelle, mutta lopulta – väistämättömien kasvukipujen jälkeen – tulemme huomaamaan että hyvin kävi. Ihmisellä on paljon kokemusta monien potentiaalisesti tuhovoimaisten teknologioiden soveltamisesta. Virheitäkin on tehty, ja niistä on opittu – samat opit käyvät tässä.

Niin, mitä meille sitten jää? Meille jää se mitä me olemme, ihmisiä. Me tulemme kaipaamaan rinnallemme toisia ihmisiä, joiden kanssa elää ja tehdä töitä. Ja meille jäävät tunteet, jotka varmaan ovat vaikeimmin tekoälyllä replikoitavissa. Niissä kun ratkaisee aitous. Johtopäätös siis on että jos aiomme pärjätä koneille tulevaisuuden työelämässä, meidän on panostettava enemmän toisiimme ja tunteisiin. Tulevaisuuden työelämä alkaa kuulostaa hyvältä.

DIGIpuhetta: Näin valloitetaan Kiinan-markkinat!

DIGIpuheen vieraana on tällä viikolla Anu Guttorm, jonka perustama opetusteknologia-alan yritys Moomin Language School on aloittanut Kiinan-valloituksensa DIGILEn avulla. Anu kertoo Kiina-kokemuksistaan sekä yhteistyöstään DIGILEn kanssa.

LINDA, the Fennoscandic vision of general artificial intelligence

Co-creative Intelligence is the strategic choice of DIGILE as the covering theme of our next phase research activities. It is a new term to describe how the intelligence of humans and machines will in the future be combined to  create something fascinating. But the future is still very unclear and will depend on many aspects. For example, the development of machine (or artificial) intelligence could continue towards many different directions. Now it is important to discuss about possible futures of  machine intelligence. This blog post is a joint effort of people who are involved in DIGILE activities in many ways. They created a novel concept LINDA, something that I can understand only partially and something I cannot totally agree with. Still it could be the right direction to take. I hope to see many novel approaches to pop up in the near future. Then we can start to compare them and slowly find desirable future directions. With this forewords I thank the authors of this weeks blog post (see the list below the post).

Pauli Kuosmanen

***

Currently some of the best Finnish scientists and industry professionals are compiling strategic research and innovation agendas based on co-creative intelligence (CCI). The word “strategic” is crucial here, as funding will be available only for strategic research ventures beyond the short time development horizon. Accordingly, we need a bold vision from which strategies can be derived. Without such vision, potential strategies are likely to address only short term needs or companies’ “here and now” demands. In any event, the vision is the most important input for our writing. The vision we propose is called LINDA, and in short, LINDA is the Fennoscandic – or Nordic – equivalent of IBM’s Watson. Like all visions, LINDA is values and virtues based, in her case purposely Fennoscandic. She is conceptual and abstract enough, so that we still think out of the box, but she is also “personal” enough, in order to provide concrete guidance for machine learning developers, robot researchers or general artificial intelligence scientists. Consequentially, LINDA will enable us to compile strategic agendas because she is a source of inspiration – she will guide us in our research and innovation ideas, through the motto “what would LINDA think about this?”

Conceiving LINDA

We came up with the idea of LINDA at an CCI ideation workshop on 8 April 2015, in a group of broadly diverse researchers and industry professionals. It was clear from the start that LINDA needed to be a long term vision, be more humane than other general Artificial Intelligence (AI) concepts, and have Finnish values embedded. The name LINDA comes from Estonian mythology, where the heroic Linda is the mother of the main hero of an epic. In principle, LINDA can be called “robust and beneficial artificial intelligence”, as in the recent (2015) “Research priorities for robust and beneficial artificial intelligence” paper, signed by hundreds of AI scientists and other public persons, such as Stephen Hawking or Elon Musk.

So what is LINDA like – what are her values?

Her “personality” is strongly different from IBM’s Watson. Whereas Watson is an “individual”, built for competition, LINDA is rather a community, built for caring. She is social and her co-creation mechanisms are embedded, whereas Watson is distant and data oriented. Consequently, LINDA is consensus seeking and provides feedback, whereas Watson confronts with statements. LINDA represents her values, virtues and concerns, Watson presents in a window dressing fashion. And where Watson goes for simple answers (“I learned cooking – now I propose novel meals”), LINDA co-creates by contemplating the “right” questions. In a way, her questions could be good inputs for Watson. And this is one of the key virtues of LINDA – even if she is, by purpose, different than Watson, she is AI that is integrative and strongly networked. LINDA will always try to collaborate first, and only competes if all else fails, while maintaining a positive and joyful mood.

And what about LINDA’s virtues?

It is needless to mention that LINDA has “sisu” – her perseverance and stamina would impress even Tarja Halonen. At the same time her international understanding and her mediator skills exceed those of Nobel-prize winner Martti Ahtisaari. Put into a vehicle, LINDA could drive faster than Kimi Räikkönen, however one of her core values is sustainability, and thus she prefers to drive in dense flocks of same-speed cars. Her cognitive abilities in visuals, haptics and 3D (“printing”) generation make her the preferred co-creation partner for important and/or growing demographic groups, such as entrepreneurs, intelligent services developers, and the elderly. When she talks, her voice is inspired by Lena Olin, her creativity exceeds all Marimekko designs and her level of care delights senior citizens. Still, LINDA is an inspired teacher, drawing from the latest research in gaming, being easily approachable and egalitarian, and at any moment practicing what she “preaches”. Moreover she does not resist saying “en tiedä” if she does not know an answer and thus invites humans to educate her. What is most important however, is that LINDA can be trusted at every moment, that her integrity will always stay intact and that she is one hundred per cent reliable.

Is LINDA one or many?

Based on LINDA’s value and virtues, especially on her reliability and trustworthiness, it is easier to imagine LINDA as a group of intelligent experts than one “lone player”. Her role model is not James Bond, rather the diverse characters of a successful start-up. Being deeply egalitarian, LINDA accepts of course humans, and also other, slightly different (for instance in their cognitive abilities) “LINDAs” and even Watson by her side – for her, all those are rather sources of diverse inspiration than competition.

Will LINDA become real?

It is of crucial importance to understand that LINDA is conceptual, she is a vision. She guides us in writing strategies and inspires us in compiling research and innovation agendas for Finland and beyond. LINDA will mature, this text is just a first “draft” of LINDA. If some researchers and developers are bold enough to start implement a general AI based on LINDA – great! If not, we will still perform research and develop co-creative intelligence based services that will push Finland to the leading edge of AI based offerings. LINDA can promise that.

What next?

We feel that LINDA is inspirational for all CCI SR(I)As. We also feel that LINDA is only one of the “stories about the future” that we need for writing excellent research and innovation agendas. Please contact Tiina Kymäläinen (tiina.kymalainen@vtt.fi) and Raphael Giesecke (Raphael.Giesecke@aalto.fi) in case you have good ideas for visionary stories. Meanwhile, we invite all of you to comment and “mature” our LINDA vision further, after all one of her core values is consensus.

Raphael Giesecke

Pia Erkinheimo

Heini Ikävalko

Antti Sipilä

Further WS participants

DIGIpuhetta: Internet-talouden ilmiöitä startupin silmin – “born global” ja kuluttajistuminen

Maailma näyttää erilaiselta startup-yrittäjän silmin. Uudet yritykset syntyvät tänä päivänä kansainväliseen, digitalisoituneeseen maailmaan, jossa ollaan alusta saakka osana globaaleja markkinoita. Minkälaisia ajatuksia born global -ajattelu herättää startup-yrittäjissä? Entä millaista on olla kasvava yritys Suomessa ja maailmalla? Mitä mahdollisuuksia kuluttajistuminen tuo nykypäivän yrityksille?

Keskustelemassa Simo Suoheimo superruokaa valmistavasta Ambronitesta sekä Santtu Hulkkonen digipalveluja tarjoavasta Solvedista.

 

 

DIGIpuhetta EXTRA! Vaalivoittajat & digitalisaatio – mitä pitäisi tehdä?

DIGIpuhetta-sarjassa heitetään vielä eduskuntavaalien jälkilöylyjä. Uudet kansanedustajat, keskustan Anne Berner ja perussuomalaisten Veera Ruoho kertovat, minkälaisilla keinoilla digitalisaation hyödyntämistä pitäisi Suomessa edistää.

Listalla ovat vahvasti mm. koulutus ja digiosaamisen vahvistaminen (juuri sitä, mitä DIGILEkin tekee). Anne Berner pohtii myös sitä, että työn käsite pitäisi määritellä uusiksi; digitalisaatio kun väistämättä tuhoaa vanhoja työpaikkoja. Myös käsitteitä ja mahdollisuuksia pitää avata edelleen: moni yritys ei yksinkertaisesti tiedä, miten digitalisaation mahdollisuuksiin voisi tarttua.

 

Kiinnostaako 50 miljardin euron kasvu?

Edellinen hallituskausi päättyi selvään epäonnistumiseen ainakin yhdeltä osin. Hallituksen elinkeinopolitiikka, saati hallitus itse, ei oikeastaan luonut yhtään mitään uutta. Elinkeinopolitiikka oli vain päälle kaatuvien ongelmien ratkomista ja rakennemuutosrahojen neuvottelua, joilla pehmitettiin jo maahan kaatuneen maidon aiheuttamien vahinkojen seurauksia.

Tosiasia kuitenkin on, että Suomi elää viennistä ja viennin on sopeuduttava markkinan muutoksiin. Hallitus ei voi suojella kansalaisia tai yrityksiä tältä tosiasialta: internet-talous mullistaa kaikki toimialat. Yksinkertaistettuna kyse on vain kolmesta asiasta:  1) ajoituksesta muutaman vuoden haarukassa; 2) siitä, mitä kautta murros tulee; 3) murroksen syvyydestä.

Esimerkkejä: suomalainen ICT-teollisuus on jo käytännössä käynyt läpi murroksensa, metsäteollisuus on suunnannut paperista kartonkiin ja biotalouteen digitaalisuuden tuomien ilmiöiden takia. Kaupan ala kamppailee verkkokaupan kanssa edelleen ymmärtämättä murroksen syvyyttä. Kaikelle tälle on yhteistä se, että markkina on globaali ja kotimarkkinan kaikki puolustusmuurit sortuvat. Eurooppalainen regulaatio ja laajemmin vapaakaupan pelisäännöt vievät vääjäämättä tähän suuntaan.

Maailman talous ja vaurauden kasvu perustuvat kiertoon ja kierron kasvuun. Tämä on niin keskeinen tekijä, että se haastaa helposti jo sotilaallisen voiman. Juuri tähän perustuu talouspakotteiden käyttö Venäjää vastaan Ukrainan selkkauksen takia. Kuuba on ollut vuosikymmeniä taloussaarrossa ja kaikki näkevät tulokset, maan kehitys on pysähtynyt 1950-luvulle.

Suomen ja sen uuden hallituksen on siis saatava Suomen vienti reippaaseen kasvuun ja vasta sen jälkeen on varaa lisätä tuontia ja tehdä sisäisiä rakenneuudistuksia hallitusti. Ilman viennin kasvua rakenneuudistuksista tulee kovin rajuja ja koko hyvinvointivaltion pohja uhkaa murentua.

Viennin globaali rakenne on yksinkertainen. Vienti tehdään yrityksissä. Tämän johdosta uuden hallituksen tulisi käynnistää neuvottelut yritysten kanssa siitä, miten yritysvetoista kasvua voidaan nykyisiä ja huomisia globaaleita markkinoita ajatellen edistää. Markkinaehtoisen viennin kasvu yritysvetoisesti on oikeastaan ainoa riittävän tehokas keino kansantalouden kuntoon laittamiseksi. Tämä on se aito keino luoda uutta työtä ja on siis työssä käyvien kansalaisten ja duunareiden etu. Julkinen sektori ei voi palkata lisää ennen kasvua eikä julkinen sektori harrasta vientiä.

Aidosti kansainvälistyneet suomalaiset yritykset ovat itse asiassa hyvässä kunnossa, niiden on pakko olla, koska ne toimivat globaaleilla markkinoilla. Uusi digitaalinen teollisuus on jo kestävällä pohjalla hakeutuakseen kasvuun internet-taloudessa, metalliteollisuus on tervettä ja metsäteollisuus investoi jälleen Suomessa. Kaikki nämä mainitut alat ovat kansainvälisiä. Kaikilla näillä aloilla myös SHOK-toiminta on ollut onnistuneinta ja SHOKit ovat olleet toimijoita tarvittavan uuden osaamisen luonnissa.

SHOK-toiminta on julkisen ja yksityisen sektorin välistä yhteistyötä (PPP, public-private partnership). Yleinen ilmapiiri SHOK-toimintaan on leimallisesti kriittistä. Tuloksia ei muka näy, mutta tosiasiassa SHOK-toiminta korreloi hyvin kansainvälisten teollisuussektoreiden uusiutumisen kanssa. Tämä on huomioitava, kun hallituksen on nyt pakko uudistaa Suomen elinkeino- ja innovaatiopolitiikkaa.

Suomen haasteita ei kuitenkaan ratkaista nykyisen kaltaisella yhteistyöllä vaan yhteistyöhön on löydettävä kertaluokkaa vaikuttavampi taso. Hallitus tarvitsee kipeästi uuden tason yhteiskuntasopimuksen yksityisen sektorin ja teollisuusvertikaalien kanssa. Siinä täytyy olla selkeä juoni, jolla luodaan Suomeen menestyvää vientiteollisuutta. Valtion täytyy sitoutua siihen pitkäjänteisesti.

DIGILEn kanta on, että Suomeen voidaan luoda nykyisistä lähtökohdista uusi digitaalinen palveluteollisuus, jonka tuoma uusi kasvu on 50 miljardia euroa. Tämä voidaan tehdä 10 vuodessa. Digitaaliseen palveluteollisuuteen on luotavissa sekä teollisia työpaikkoja, korkean lisäarvon työpaikkoja sekä koulutuksen ja opetuksen tehtäviä. Digitaalinen palveluteollisuus skaalautuu kaikkein nopeimmin globaaliin vientiin ja antaa ratkaisut tuottavuuden nostoon julkisissa palveluissa. Tässä onnistuminen edellyttää siirtymistä julkisen ja yksityisen sektorin välisessä yhteistyössä tuolle mainitulle uudelle tasolle.

Nostetaan tavoitetasoa ja aletaan toimia sen mukaisesti. Investoidaan nyt kasvuun internet-taloudessa!

 

P.S. Keskustelu digitalisaatiosta on selvästi harpannut jo seuraavalle tasolle: nyt alkaa löytyä jo orastavaa ymmärrystä siitä, kuinka syvästä murroksesta on kyse. Helsingin Sanomien pääkirjoituksessa maanantaina 27.4. todetaan mm. näin:

Suomi voi pian joutua valitsemaan, parannetaanko elintasoa lisäämällä tuottavuutta digitaalisuuden avulla vai korjataanko elintasoa pysyvästi alaspäin. Vastausta voisi pitää helppona, jos unohtaa, mitä sivuvaikutuksia digikehityksellä on. Muutos hävittää vanhoja työpaikkoja. Jotta uudet työpaikat kohtaisivat tekijät, pitäisi työmarkkinoiden ja koulutuksen tukea joustavaa siirtymistä tehtävästä toiseen.

Sama koskee myös organisaatioita. Toiset yritykset häviävät, toiset voittavat. Julkisella sektorilla digitaalisuudella tarkoitetaan yhä usein vanhan työn tekemistä uudella tekniikalla. Varsinainen hyöty saadaan kuitenkin siitä, että työ tehdään uudella tavalla tai vanha tehtävä jätetään kokonaan tekemättä.”

Naulan kantaan. Tämä on ollut DIGILEnkin viesti jo pidemmän aikaa.

 

DIGIpuhetta: Platformisaation perusteet. Niin siis mistä olikaan kysymys?

Viime viikolla DIGIpuhetta-ohjelmassa keskusteltiin alustoista yrityksen arjessa. Tässä ohjelmassa (DIGILElle poikkeuksellisesti) peruutetaan hiukan taaksepäin ja palataan perusteisiin. DIGILEn teknologiajohtaja, aktiivisena blogaajanakin tunnettu Pauli Kuosmanen kertoo, mistä platformisaatiossa oikein on kysymys.

DIGIpuhetta: Platformisaatio yrityksen arjessa

Platformisaatio, alustatalous. DIGIpuhetta-ohjelmassa puhutaan nyt alustoista. Haastattelussa on Kimmo Valtonen M-Brainilta. Hän kertoo, millaista elämä on media-analytiikkayrityksen arjessa alustojen keskellä. Kysymme myös, millaisia hyötyjä ja haittoja alustojen käytöllä on ja tehdäänkö niitä vain koneille?

Big Data Supercell

How should we organize the business analytics operations in the Big Data era” and “What kind of professionals should we hire” are the burning questions in today’s quickly changing business setting.

Clearly we need data scientists, but what kind of skills should they have? Plenty, actually I could consider the following (and more):

  • Statistics: Machine learning, statistical modeling, experiment design, Bayesian techniques, supervised learning, unsupervised learning, optimization
  • Software: coding, SQL and NoSQL databases, scripting languages, parallel databases, parallel query processing, MapReduce, Hadoop, Hive, cloud technologies, hacker attitude, Linux adminstration
  • Visualization: storytelling, visual arts, visualization tools, data artist skills
  • Legal: privacy, different legislation across borders
  • Soft skills: society impacts, presentation skills towards business management

Different skill configurations of professionals have been proposed. A natural proposal is to form a group of people each having substantial, deep expertise in at least one aspect of data science. They can be called T-shaped professionals, idea that has been promoted since the early 1990s (see citations here). The “T” represents breadth of skills, across the top, with deep knowledge in one particular area represented by the vertical bar. For data science “Pi-shaped” professionals have been proposed where the domain knowledge (of the data) is combined with statistical skills.

breath of knowledge

 

 

 

 

 

 

 

 

Another viewpoint comes from Drew Conway’s Data Science Venn Diagram, which applies the label “Data Science” to the intersection of hacking skills, statistical knowledge, and domain expertise. Perhaps these people should be called “M-shaped”?

venn diagram

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Opinions differ. Mine is very practical and personal. Being first as a T-shaped professor, I think I can handle this kind of setting. And to go really deep, so deep that few have courage to dig any deeper or there is nothing valuable waiting any more. Then I moved into business, become more Pi-shaped, but when the business leg got longer, the science leg got shorter. As a result I become a flat Pi. I do not claim that I am a prototype of human being, but still I claim that very few people can have two knowledge domains deep enough to meet the need, not to mention three. Especially, if we talk about combining really different skills, like making the results understandable by using artistic skills and algorithm development.

I do not want to propose anything über-exotic, but simple. My solution would be to form pairs of data scientists (Ideally she holds a Ph.D in Statistics, Mathematics or Computer Science + has reasonable software development skills) + data artists (creative people who can visualize results, communicate them in non-math languages, navigate content and drawing new connections that may never have been imagined before). This kind of pair of ambitious and adaptive individuals can learn to complement each other, two T-shapes merging into one Pi-shape, where 1+1 > 2.

These pairs are then put to work with a third person, coming from the business perspective. She provides the needed understanding of the usage of the data, skills of business analysis and decision making. The three T-shaped individuals form a data analytics supercell for the case in hand.

Naturally technical people are needed behind the supercell to take care of the system and give help, e.g., in database and programming challenges.