Kirjoittaja: Matti Sarén.
Venäläinen taloustieteilijä Nikolai Kondratjev (1892−1938) esitti jo vuonna 1925 kapitalististen talouksien olevan syklisiä. Taloudet nousevat laskukausista kukoistuksiin hänen mukaansa noin 50 vuoden välein. Ensimmäinen Kondratjevin havaitsema selvä sykli alkoi 1770-luvulla, jolloin teollinen vallankumous toi mukanaan tehtaat, koneet ja kanaalit. Seuraavaksi alkoi 1830-luvulla höyryn ja hiilen aika, joka mahdollisti esimerkiksi rautatiet. Tätä seurasi 1870-luvun puolivälissä alkanut sähkön ja 1900-luvun lopulla öljyn, autojen ja massatuotannon kausi. (Kondratieff 1984.) Sittemmin tätä viitekehystä on sovellettu muun muassa teknologisten murrosten, distruptiivisten innovaatioiden sekä tuotannollisten talouden syklien selittämiseen. Nyt joidenkin tutkijoiden mukaan eletään 1970-luvulta alkanutta digitaalisen teknologian kautta (ks. esim. Perez 2015).
Charlota Perezin (2016) mukaan epärealistiset odotukset teknologian merkityksestä ja sen käyttöönoton aikataulusta johtavat jokaisessa murroksessa sijoituskuplaan. Kun teknologia arkipäiväistyy ja sen taloudellinen merkitys siirtyy spekulaatioista reaalitalouteen, puhkeaa odotusten luoma kupla, ja vaikutukset näkyvät hetkellisenä talouden stagnaationa. Kun uusi, tuottavuutta lisäävä teknologia on lopulta levinnyt laajemmin, myös talous on siinä vaiheessa toipunut.
Selvää näyttää olevan kuitenkin se, että esiteollisista agraariyhteiskunnista, joissa taloudellinen kasvu edellytti fyysisen resurssin, vaikkapa maa-alueen omistuksen haltuunottoa, ollaan siirtymässä kasvavalla nopeudella verkottuneeseen tietoyhteiskuntaan (Powell & Snellman 2004; Barney 2004). Talouden stabiliteetti ei rakennu enää niin merkittävästi fyysisiin resursseihin tai rajoitteisiin, vaan innovaatioihin ja osaamiseen. Tämä on osaltaan edistänyt ketteryyttä innovaatioiden hyödyntämisessä. Vaikka esimerkiksi IT-kupla puhkesi maaliskuussa 2000, siitä toivuttiin varsin nopeasti, sillä sen aikana tehdyt investoinnit olivat samalla kehittäneet useiden teollisten alojen kilpailukykyä ja tuottavuutta.
Monella alalla uuden tiedon ja osaamisen soveltaminen työelämässä näyttää olevan edellytys itse työn säilymiselle (Castells 2000). Kilpailu tuotteiden ja palveluiden tuotannosta globaaleilla markkinoilla edellyttää sekä koulutusjärjestelmän että sen opetussisältöjen merkittävää ja jatkuvaa päivittämistä (Guttmann 2003). Entistä tärkeämmäksi näyttää muodostuvan erityisesti osaamisen ylläpitäminen jatkuvan oppimisen periaatteella (Cascio & Montealegre 2016) sekä tämän ajatuksen omaksumista nyky-yhteiskunnan oletukselliseksi toimintamalliksi.
Innovaatiot integroitava tekemiseen
Viimeisimmän kymmenen vuoden aikana kasvanut tiedon prosessointi- ja varastointikapasiteetti on mahdollistanut koneoppimisen ja tekoälyn kehittymisen. Näiden teknologioiden merkitystä korostaa se, että koneoppivat järjestelmät pystyvät tietomäärien kasvaessa hahmottamaan aina monimutkaisempia syy- ja seuraussuhteita. Niin ikään koneen oppiman ratkaisun siirtäminen toiseen laitteeseen tapahtuu lähtökohtaisesti erittäin pienillä kustannuksilla. Näistä teknologioista nähdään tällä hetkellä saatavan niin merkittävää hyötyä, että käytännössä kaikki teknologiatoimittajat ja koulutustoimijat ovat käynnistäneet ohjelmia ja hankkeita tekoälyosaamisen lisäämiseksi.
Suomi on panostanut merkittävästi tekoälytutkimukseen. Tästä esimerkkinä on Suomen Akatemian 250 miljoonan euron investointi Finnish Center for Artificial Intellgence -lippulaivaan 2019. Suomen valitsemaa strategiaa voidaan pitää hyvin samankaltaisena kuin koneoppimisen kärkimaaksi tähtäävän Kiinan. (Larson 2018; Allen 2019.) Merkittävin ero on kuitenkin siinä, millaisin rakentein tekoälyn ajatellaan siirtyvän tuotantoon. Kiinassa kooltaan valtava alihankinta- ja tuotantoverkosto varmistaa tekoälyratkaisuilla syntyvän arvon pysymisen kansallisessa taloudessa (Lee 2016). Tätä tukee Kiinan valtiollinen näkemys yksilöstä kerättävästä tiedosta: se on yhteiskunnan hyödynnettävissä ilman rajoituksia. Näiltä osin Suomen ja myös koko Euroopan tilanne on merkittävästi toinen esimerkiksi EU:n yleisen tietosuoja-asetuksen (General Data Protection Regulation, GDPR) 2016/679 johdosta.
Asiantuntijoiden liikkuvuus on globaalissa maailmassa suurta. Verrattain pienenä, viennistä riippuvaisena avotaloutena Suomi ei varmastikaan päädy strategiaan, jossa osaajien liikkuvuutta rajoitetaan. Osaajapula näyttää kuitenkin kiihtyvän aivovuodon kautta (Lukkari 2018). Suomen aiemmat merkittävät investoinnit osaamiseen ja teknologian kehitykseen ovat vaikuttaneet siihen, että maamme on toiminut eräänlaisena koekenttänä ja innovaattorina paljolti valtiollisen tuen turvin. Näistä uusista teknologioista syntynyt liiketoiminta on muutamaa poikkeusta lukuun ottamatta kuitenkin rakentunut joko Aasiaan (esimerkkinä mobiiliteknologia 4G:n osalta yritykset Huawei tai LG) tai Yhdysvaltoihin (esimerkkinä integroitujen radiopiirien osalta yritys Broadcom). Nyt viimeistään tulisikin johtaa se selkeä huomio, ettei kilpailukyky synny pelkästään yhä globaalimmaksi ja verkottuneemmaksi muuttuvasta huippututkimuksesta. 2020-luvun koittaessa olisi tärkeä nähdä Suomen kilpailukyvyn syntyvän pikemminkin siitä, että innovaatiot integroituvat tekemiseen yhteiskunnan kaikilla tasoilla (Castelles 2010).
Tekoälyosaamista pelikoulutuksen opeilla
Kajaanin ammattikorkeakoulu käynnisti vuonna 2006 tutkinto-ohjelmat, joiden tavoitteena oli tukea kehittyvää suomalaista peliteollisuutta. Nämä ohjelmat ovat johtaneet sittemmin noin 130 opiskelijoiden perustamaan yritykseen. Vaikka globaali viihdeteollisuus on sekin rekrytoinut valmistuneita pelialan osaajia, yritysverkosto on silti juurtunut Suomeen oletettavasti juuri osaamisen ja erinomaisten toimintaedellytysten vuoksi. Näyttää siltä, että yhteisöllisyys sekä yritysten ja korkeakoulujen verkostojen integroituminen keskenään mahdollistavat osaltaan yritystoiminnan pysymisen jatkossakin Suomessa.
Suomalaisen korkeakoulujärjestelmän ytimenä on sekä tutkimus ja uuden tiedon tuottaminen (tiedeyliopistot) että tiedon soveltaminen tiiviissä yhteistyössä yritysten ja yhteisöjen kanssa (ammattikorkeakoulut). Tämän jälkimmäisen tehtävän hengessä Kajaanin ammattikorkeakoulussa aloitettiin syksyllä 2019 Datasta tekoälyyn -suuntautumisvaihtoehto tieto- ja viestintätekniikan tutkinto-ohjelmassa. Se rakentuu Tieteen tietotekniikkakeskuksen (CSC) kanssa tehdylle opetuksen kehitystyölle, joka on tuottanut jo aiemmin esimerkiksi datakeskussuuntautumisen. Yhteistyöverkostoon kuuluvat myös Helsingin ja Oulun yliopistot sekä Teknologian tutkimuskeskus VTT.
Uuden tutkinto-ohjelman sisältö nojautuu yhteistyökumppaneiden opetuskäyttöön luovuttaman autenttisen tiedon hyödyntämiseen. Se mahdollistaa oppimistehtävien, projektien sekä harjoittelujen kautta tapahtuvan opiskelijoiden oppimisen, mutta tuottaa samalla lisäarvoa yhteistyökumppaneille. Korkeakoulun TKI-hankkeiden rinnalla nimenomaan opetusyhteistyö paitsi tuottaa uusia osaajia alalle, kehittää myös yhteistyökumppaneiden kyvykkyyttä. Näin tekoälyyn liittyviä prosesseja voidaan tutkia, testata ja rakentaa. Samalla olemassa oleva liiketoiminta tehostuu.
Tekoälyyn liittyvän, tutkintoon johtavan koulutuksen käynnistämisen rahoittajina ovat pääsääntöisesti olleet yritykset, mutta tukea on saatu myös työ- ja elinkeino- sekä opetus- ja kulttuuriministeriöiltä. Koulutuksen sisältöjen kehittelytyö ja materiaalituotanto tehdään avoimelle alustalle. Siten se on myös muiden suomalaisten toimijoiden, esimerkiksi kaikkien ammattikorkeakoulujen hyödynnettävissä. Rahoittajat ovat lisäksi toivoneet tutkinto-ohjelman tuottavan koulutusmateriaalia niin sanotusta MyData-mallista, joka liittyy yksilöstä kerätyn tiedon omistajuuteen ja sen säilymiseen hänellä itsellään. Tässä suhteessa tutkinto-ohjelmalla on eräänlainen valtakunnallinen erityistehtävä.
Tieto- ja viestintätekniikan tutkinto-ohjelman uuden tekoälysuuntautumisen suunnittelussa ovat lähtökohtina olleet peliteknologian koulutuksen käynnistämisestä syntyneet opit. Menestyksekkäässä teknologian soveltamisessa on taustalla oltava riittävä osaamisen ekosysteemi. Oppiminen ja osaamisen kasvattaminen eivät rajoitu ainoastaan korkeakouluun, vaan kenties tärkein tehtävä on rakentaa asiantuntijoiden verkostoa. Sen merkitys on aivan ratkaiseva, sillä siinä arvoketjut rakentuvat pidemmiksi kuin mihin yksittäinen toimija yksin kykenisi. Verkoston arvo nousee entisestään, jos jäsenet tuovat siihen uusia ajatuksia tai haasteita. Joskus tällainen saattaa merkitä, että joku verkoston toimija tai osaaja siirtyy toiseen yritykseen tai toiselle paikkakunnalle. Silti verkosto kokonaisuudessaan on ehdoton hyötyjä.
Tärkeää on myös uuden toiminnan monialainen integrointi opetukseen ja TKI-sisältöihin. Mitä syvemmin ja laajemmin uusia tekoälyyn ja koneoppimiseen liittyviä kompetensseja käytetään opetuksen tai tutkimuksen kehittämiseen kaikilla koulutusaloilla, sitä enemmän ne tuottavat arvoa ja mahdollisuuksia koko organisaatiolle, valmistuville opiskelijoille ja yhteiskunnalle. Pelillistäminen tai koneoppisen soveltaminen esimerkiksi terveydenhuollon opetuksessa luo mahdollisuuksia sekä luoda alalle uusia liiketoimintamalleja että lisätä korkeakoulun vetovoimaa hakijoiden silmissä.
On yhtäältä mahdollista, että informaatioteknologia noudattaa sekin Kondratjevin esittämää 50 vuoden sykliä ja väistyy nyt vielä tuntemattoman distruptiivisen innovaation tieltä. Toisaalta voi olla, että yhteiskuntien muutos agraariyhteiskunnista verkottuneiksi informaatioyhteiskunniksi on niin fundamentaalisesti erilainen paradigma, ettei historiaa voi käyttää peilinä tulevaisuuden ennustamiseen eikä syklisyys siten enää jatku. Näyttää kuitenkin selvältä, että osaaminen ja sen juurruttaminen yhteiskunnan käyttövoimaksi on jatkossakin edellytys menestykseen. Osaamisen kehittämiseen tarvittavan resurssin takaaminen tulisi näkyä siksi poliittisella tasolla entistä tärkeämpänä. Mitä monialaisemmin osaamisia voidaan kehittää ja käyttää ristiin, sitä innovatiivisempia ratkaisuja voidaan esimerkiksi juuri ammattikorkeakouluissa tuottaa yhteiskuntaan.
Kirjoittaja
Matti Sarén, Ph.D., rehtori, Kajaanin ammattikorkeakoulu, matti.saren(at)kamk.fi
[vc_tta_accordion active_section=”0″ no_fill=”true” el_class=”lahteet”][vc_tta_section title=”Lähde” tab_id=”1458134585005-b3f22396-5506″]
Allen, G. (2019). Understanding China’s AI Strategy, CNAS-raportti. Haettu 3.10.2019 osoitteesta https://www.cnas.org/publications/reports/understanding-chinas-ai-strategy.
Barney, D. (2004). The Network Society. Cambridge: Polity Press.
Cascio, W. F. ja Montelegre R. (2016). How Technology Is Changing Work and Organizations. Annual review of organizational psychology and organizational behavior. DOI: 10.1146/annurev-orgpsych-041015-062352.
Castelles, M. (2000). The rise of the network society. Oxford: Wiley Blackwell.
Castelles, M. (2010). The Information Age. Oxford: Wiley Blackwell.
Datasta tekoälyyn. Kajaanin ammattikorkeakoulun tieto- ja viestintätekniikan tutkinto-ohjelman suuntautumisvaihtoehto. Ks. tarkemmin https://www.kamk.fi/fi/Hakijalle/Tieto–ja-viestintatekniikan-insinoori-Datasta-tekoalyyn/bb467920-108d-47dd-a4f2-00607ad777d4.
Guttman, C. (2003). Education in and for the information society. UNESCO Publications for the World Summit on the Information Society. Haettu 3.10.2019 osoitteesta http://www.unesco.org/new/en/communication-and-information/resources/publications-and-communication-materials/publications/full-list/education-in-and-for-the-information-society/.
Kondratieff, N. (1984) [1925]. Long Wave Cycle. Venäjänkielestä kääntänyt Guy Daniels. New York: E. P. Dutton.
Larson, C. (2018). China’s massive investment in artificial intelligence has an insidious downside. doi:10.1126/science.aat2458.
Lee, J. (2016). Innovation in China: More than a Fast Follower? The Diplomat 9/6/2016.
Lukkari, J. (2018). Aivovuoto Suomesta kiihtyy – Koulutetut muuttavat yhä useammin ulkomaille. Tekniikka & talous 31.5. Noudettu 3.10.2019 osoitteesta https://www.tekniikkatalous.fi/uutiset/aivovuoto-suomesta-kiihtyy-koulutetut-muuttavat-yha-useammin-ulkomaille/c8f31beb-001e-3dc5-97f8-e6e49f156d9f.
Perez, C. (2015). From long waves to great surges: continuing in the direction of Chris Freeman’s 1997 lecture on Schumpeter’s business cycles. European Journal of Economic and Social Systems, Vol. 27 (1-2).
Perez, C. (2016). Capitalism, Technology and a Green Global Golden Age: The Role of History in Helping to Shape the Future. Teoksessa
Rethinking Capitalism: Economics and Policy for Sustainable and Inclusive Growth. Oxford: Wiley-Blackwell. DOI: 10.1111/1467-923X.12240.
Powell, W. W. ja Snellman K. (2004). The Knowledge Economy. Annual Review of Sociology, Vol. 30. Yleinen tietosuoja-asetus (EU) 2016/679. Ks. esimerkiksi https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FI/TXT/?uri=CELEX%3A32016R0679.
[/vc_tta_section][/vc_tta_accordion]
