Tekoälyavustajien vaikutus järjestelmien käytettävyyteen
Vuorensyrjä, Ville (2023)
2023
Tietojenkäsittelytieteiden kandidaattiohjelma - Bachelor's Programme in Computer Sciences
Informaatioteknologian ja viestinnän tiedekunta - Faculty of Information Technology and Communication Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2023-06-02
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202306016407
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202306016407
Tiivistelmä
Viimeisen vuosikymmenen aikana syväoppimisen ja tekoälyjärjestelmien merkitys on kasvanut monilla yhteiskunnan osa-alueilla. Tässä tutkielmassa tarkastelen erityisesti viiden tunnetuimman tekoälyavustajan (Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant, Microsoft Cortana ja Samsung Bixby) vaikutusta järjestelmien käytettävyyteen. Samalla selvitän avustajien käytettävyyden ja suorituskyvyn arviointiin soveltuvia mittareita. Mukana on myös alustavaa pohdintaa tulevista uudemman sukupolven järjestelmistä, kuten ChatGPT, Bing Chat ja Google Bard, sekä niiden merkityksestä tulevaisuudessa.
Tutkielma on toteutettu kirjallisuuskatsauksena. Avustajien käytettävyyden tarkasteluun valitsin päälähteiksi 7 vertaisarvioitua vertailututkimusta. Lisäksi otin mukaan myös 4 ei-vertaisarvioitua selvitystä, tai tutkimusta, joissa käsitellään avustajien ominaisuuksia laajemmin. Nämä toimivat lähinnä päälähteiden tukena.
Lähteet käsitellään yksitellen ja niistä käy ilmi, että tekoälyavustajien viimeaikaisesta kehityksestä huolimatta, käyttäjät kohtaavat edelleen ongelmia niiden käytössä. Näistä ongelmista osa johtuu siitä, etteivät avustajat aina ymmärrä käyttäjien komentoja oikein. Lisäksi avustajat eivät usein kykene seuraamaan luonnollista keskustelua sujuvasti. Tämä on ongelma erityisesti puhekäyttöliittymää käytettäessä. Ongelmia tuottavat myös käyttäjien erilaiset puhetavat, sanavalinnat ja eri maissa ja alueilla käytössä olevat kielet ja murteet. Englannin kieli toimii useimpien avustajien kanssa sujuvasti, mutta muiden, pienempien kielten kohdalla esiintyy usein ongelmia. Arvioisin tämän johtuvan siitä, että suurin osa saatavilla olevasta koulutusdatasta on englanninkielistä. Samalla merkittävä osa potentiaalisista käyttäjistä puhuu englantia.
Kokoan lopuksi yhteenvedon tutkimusten tuloksista ja avustajien käytettävyydestä tehdyistä havainnoista. Tekoälyavustajien yleistyessä niiden käytettävyyden arvioinnin merkitys tulee samalla kasvamaan. Nykyiset ohjelmistojen käytettävyyden arviointiin kehitetyt mittarit ja menetelmät eivät aina sovellu optimaalisesti tekoälypohjaisten, luonnollista kieltä tukevien järjestelmien arviointiin.
Tutkielma on toteutettu kirjallisuuskatsauksena. Avustajien käytettävyyden tarkasteluun valitsin päälähteiksi 7 vertaisarvioitua vertailututkimusta. Lisäksi otin mukaan myös 4 ei-vertaisarvioitua selvitystä, tai tutkimusta, joissa käsitellään avustajien ominaisuuksia laajemmin. Nämä toimivat lähinnä päälähteiden tukena.
Lähteet käsitellään yksitellen ja niistä käy ilmi, että tekoälyavustajien viimeaikaisesta kehityksestä huolimatta, käyttäjät kohtaavat edelleen ongelmia niiden käytössä. Näistä ongelmista osa johtuu siitä, etteivät avustajat aina ymmärrä käyttäjien komentoja oikein. Lisäksi avustajat eivät usein kykene seuraamaan luonnollista keskustelua sujuvasti. Tämä on ongelma erityisesti puhekäyttöliittymää käytettäessä. Ongelmia tuottavat myös käyttäjien erilaiset puhetavat, sanavalinnat ja eri maissa ja alueilla käytössä olevat kielet ja murteet. Englannin kieli toimii useimpien avustajien kanssa sujuvasti, mutta muiden, pienempien kielten kohdalla esiintyy usein ongelmia. Arvioisin tämän johtuvan siitä, että suurin osa saatavilla olevasta koulutusdatasta on englanninkielistä. Samalla merkittävä osa potentiaalisista käyttäjistä puhuu englantia.
Kokoan lopuksi yhteenvedon tutkimusten tuloksista ja avustajien käytettävyydestä tehdyistä havainnoista. Tekoälyavustajien yleistyessä niiden käytettävyyden arvioinnin merkitys tulee samalla kasvamaan. Nykyiset ohjelmistojen käytettävyyden arviointiin kehitetyt mittarit ja menetelmät eivät aina sovellu optimaalisesti tekoälypohjaisten, luonnollista kieltä tukevien järjestelmien arviointiin.
Kokoelmat
- Kandidaatintutkielmat [10016]