Avainsana: tekoäly

  • Sanaston synty (Osa 5)

    Sanaston synty (Osa 5)

    Tämän GGS-projektin periaatteena on olla sitoutumatta mihinkään tiettyyn tekoälyyn ja olla käyttämättä ohjelmistokohtaisia edistyneitä ominaisuuksia. Tässä viidennessä osassa päästään viimein käytäntöön ja jutun sävy muuttuu kerralla käyttöoppaaksi: miten sanastoja luodaan ja miten tiedonhallinta ei heti karkaa käsistä.


    Näin luot sanaston

    1. Valitse ja kopioi lähdeteksti (ST) leikepöydälle
    2. Tallenna lähdeteksti tiedostoksi (SD)
    3. Ota esiin chatbotti
    4. Lataa kehotteeseen SD ja GGS -tiedostot
    5. Kirjoita kehotteeksi ”luo sanasto SD-tiedostosta noudattaen tarkasti GGS-speksiä. priorisoi laatu. unohda käytettävä aika.” ja paina Enter
    6. Tallenna valmis sanasto tiedostoksi (Glossary Document, GD)

    Ulkoasun viimeistely

    Kun sanastoja alkaa kertyä enemmän, yhtenäinen ulkoasu helpottaa niiden yhdistämistä kokoelmiksi. Itse käytän Segoe UI -fonttia, ykkösen riviväliä sekä korostan selitettävän sanan lihavoinnilla ja sanaluokan kursivoinnilla. Dokumentin alkuun lisään otsikon, lähteen, päivämäärän, käyttöoikeustiedot sekä käytetyn GGS-version. Tarkemmat muotoiluasetukset löytyvät aikanaan erillisestä GGM-dokumentista (Glossary Generation Manual).


    Muista metadata

    Lisää sanastotiedostoon metadata jo tekstieditorissa. Tällöin PDF-vienti poimii ne mukaan automaattisesti, otsikot näkyvät intrassakin oikein ja metadataa voi käyttää hakusanoina.

    • Otsikko: mikä sanasto tämä on
    • Tekijä: Oma nimesi, jos haluat sen julkaista
    • Asiasanat: sanasto (ja muita tarpeen mukaan)
    • Kommentti: GGS ja sen versio

    Löydät metadatakentät Wordin sovellusveriossa valitsemalla Tiedosto > Tiedot ja LibreOfficessa valitsemalla Tiedosto > Ominaisuudet.


    Vinkit tiedonhallintaan

    Sanastot kannattaa tehdä alusta alkaen niin kuin niitä alkaisi tuottaa massoittain. Tiedostojen ja tekoälyn kanssa puuhatessa systemaattisuus on välttämätöntä, kun aletaan käyttää näitä uusia työkaluja. Tiedostoihin liittyvää:

    • Saat ruudulle tuotetun sanaston talteen näin: (ChatGPT: Copy Response, Gemini: Tallenna Driveen, Copilot: Vie kohteeseen > Word)
    • Jos et voi ladata sanastoa tiedostona, kopioi se chatbotista leikepöydälle, liitä teksturiin ja tallenna tiedostoksi.
    • LibreOffice näyttää rikkovan kana- ja kanji-merkit, jos siihen liittää sanaston leikepöydän kautta.
    • GT:lle ja GD:lle kannattaa tehdä oma tallennuspaikka, jonne ne kaikki tallentaa
    • GT ja GD kannattaa nimetä niin, että ne yhdistää ilman, että tiedostoa täytyy avata. Esim. ”energetic-gt.docx” ja ”energetic-gd.docx” näkyvät kansion tiedostolistassa peräkkäin.
    • GD on hyvä varustaa lähdetiedolla tai linkillä alkuperäiseen lähteeseen..
    • Jos haluat ilmoittaa olevasi GD:n laatija, lisää oma nimesi sen metatietoihin tai sanaston alkuun. Yksistään omassa käytössä sitä ei tarvita, mutta jos lähettää sanaston jollekin muulle tai tallentaa sen useamman käyttäjän saataville, siihen kannattaa suhtautua kuin olisi julkaissut sen.
    • Jos et halua ilmoittaa olevasi GD:n laatija lisää Tekijä-kenttään GGS [versio].
    • Sanastoa luodessa kannattaa avata chatbotissa uusi keskustelu. Tällöin sen mahdolliset (todennäköiset) virheilmoitukset löytää heti säikeen alkupäästä. Näin se ei myöskään pääse takertumaan johonkin, mitä säikeessä aiemmin on keskusteltu.

    Mistä GGS:n saa?

    Sanastogeneraattori GGS on nyt saatavilla julkisesti. Se on edelleen kehitysversio, mutta jo hyvin lähellä tuotantovalmista. Päivitän linkin uuteen versioon sitä mukaa, kun GGS kehittyy.

    GGS-092.docx (2 s, CC BY 4.0, versio 0.92, 2026-07-15)

    Palaute on tervetullutta. Erityisen kiinnostavia ovat tarinat, joissa jokin meni pieleen. Hyvä keino ratkoa ongelmia on kysyä tekoälyltä, miksi näin kävi. Siltä saa usein hyvää analyysiä, vaikka välillä vain todennäköisyyksiin perustuvaa spekulointia.


    Kerron juttusarjan seuraavassa, eli kuudennessa osassa, miten voi varmistaa, että sanastoon voi myös luottaa. Kehitin tätä varten erillisen GDV-työkalun (Glossary Document Verifier) ja ensi kerralla kerron, mitä se tekee ja miten sitä käytetään.

  • Sanaston synty (Osa 4)

    Sanaston synty (Osa 4)


    Kerron tässä juttusarjan neljännessä osassa sanastogeneraattorin kehitysvaiheista, ongelmista, niiden ratkaisemisesta ja mitä kaikkea kehitystyö opetti. Tästä löytyy jotain muillekin kuin japania opiskeleville, etenkin tekoälyn aktiivisille käyttäville.

    Sanaston ulkoasu ja sisältö alkoivat vakiintua GGS:n versiossa 0.3. Aloin sen jälkeen lisätä seuraaviin versioihin uusia tehtäviä ja sääntöjä, jotta tuottaisivat lähempänä julkaisukelpoisia sanastoja. Tavoitteena oli vähentää käyttäjän manuaalisesti tehtävän muokkaamisen tarvetta. Versiokehitysestä on tiivistetty seuraavaan taulukkoon.

    versiosääntöjätärkeimmät muutoksettoimivuus
    0.318lisätty lähdetekstin taivutusmuoto selityksineenvakaa
    0.531lisätty ylätunnisteen, tiedoston ja metadatan määritykset ja säännöthidas ja epävakaa
    0.635lisätty generoimisen keskeytystä estävät säännöt lisätty käyttöohjeetepäluotettava
    0.735poistettu käyttäjän ohjeepäluotettava
    0.8523poistettu tiedoston luomiseen, metadataan ja ylätunnisteeseen liittyvät määritykset ja säännöt, Lisätty esimerkki sanaston layoutistavakaa, mutta ohittaa sanoja
    0.9211 pääsääntöä, 40 alakohtaarajattiin tuotettavasta sanastosta pois metadata, muut kielet partikkelit, pronominit, jälkiliitteet.sekä monisanaiset fraasitvakaa

    Version 0.8 myötä täsmentyi myös hankkeen tavoite: annettu tehtävä suoritetaan kerralla, kokonaan ja täysin itsenäisesti. Sanaston muotoilu, tiedonhallinta ja laadunvarmistus ovat tämän jälkeen erillisiä tehtäviä.

    Versio 0.90 toimii jo vakaasti, mutta ohittaa moniosaisia ilmauksia, kuten fraaseja ja kanji+kana-taivutusmuotoja. Fraasien kohdalla sana kerrallaan kääntäminen ei ole paras tapa oppia tekstin merkitystä, sillä ne avautuvat lukijalle vain, kun ne ymmärtää kokonaisuutena.

    Version 0.91 kohdalla siivottiin lähdekoodista aiemmat ylisäänelyn jäänteet, suodatetaan paljon käsiteltäviä apusanoja, kuten etu- ja jälkiliitteet. Päätettiin luoda erillinen työkalu fraasien tunnistamiseen ja kääntämiseen.

    Versiossa 0.92 parannettiin sanaluokkien erottelua: verbit, verbinomaiset substantiivit (suru noun) ja substantiivit ovat nyt kaikki omiaan. Tämä vähensi rajatapausten tulkitnakuormaa ja tarkastusraportin vääriä hälytyksiä. Samalla todettiin, että tässä liikutaan aloittelevan oppijan kannalta jo aivan tarpeettoman syvissä vesissä.

    Esimerkki fraasin kääntämisestä: yoroshiku onegaishimasu (よろしくお願いします) 1. Lierallly ”Please treat me favorably.” 2. A social phrase meaning anything from ”Nice to meet you” and ”Please take care of this” to ”I look forward to working with you.


    Ongelmia ja ratkaisuja

    Testattaessa havaittiin, että tekoäly on altis monenlaisille toimintahäiriöille.

    • Tekoäly tuotti pienen näytteen ja kysyi, halutaanko käsitellä koko aineisto. Vaikka siihen vastasi myöntävästi, tekoäly jäi jumiin. Tehtävän suorittaminen keskeytettiin puolen tunnin jälkeen.
    • Tekoäly tuotti vain muutaman GE:n, muodosti tiedoston ja ilmoitti iloisesti, että tehtävä on suoritettu. Vaikuttaa siltä, ettei sillä ole aavistustakaan siitä, että tehtävä jäi kesken.
    • Tekoäly alkoi keskeyttää sanaston generoimista varmistaakseen käyttäjältä, kummalla tavalla toimitaan. Tämä häiriö on helppo jäljittää monitulkintaisiin sääntöihin, mutta on ristiriidassa single-pass -tehtävän suorittamistavoitteen kanssa.

    Tekoäly voi epäonnistua tehtävän suorittamisessa:

    • jos tehtävään kuuluu tekoälyn mielestä liikaa aikaa
    • jos sääntöjä on liikaa, ne ovat monimutkaisia tai ovat ehdottomia
    • jos tekoäly suorittaa yhtä aikaa erilaisia, monivaiheista ja raskasta tehtäviä
    • jos sanastosta on tulossa niin laaja, että se ylittäisi tekoälylle asetetun ruudulle tuotettavan vastauksen pitussrajan

    Yritettäessä ratkaista GGS 0.5:n ongelmia kysyttiin keskeytymisongelman ratkaisua tekoälyltä. Tekoäly osaa hyvin generoida lisää sääntöjä ja tarkistuksia, mutta ei arvioida itse, että tehtävä käy sille liian monimutkaiseksi.

    GGS 0.6:n tuotoksista näkee, että tekoäly yritti toteuttaa myös GGS:än kirjattuja ihmiskäyttäjälle tarkoitettuja käyttöohjeita.

    Versiosta 0.8 poistettiin ladattavan tiedoston muodostamissäännöt, sanaston ylätunnisteen muotoilusäännöt sekä metadatan lisäyssäännöt. Koko GGS annettiin lisäksi tekoälyn analysoitavaksi, jotta se poistaisi siitä tulkinnanvaraisuuden.

    Tekoäly ei anna selkeitä virheilmoituksia. Jos siltä kysyy, mikä meni pieleen, se alkaa generoida mahdollisia selityksiä. Vaikuttaa siltä, että se ei tiedä itsekään. Olen kohdannut tämän useasti.


    Parhaat opit

    Nyt kun jälkikäteen palauttaa mieleen GGS:n kehittämisestä saatuja kokemuksia, ymmärtää aiempaa paremmin tekoälyn tuotantokäytön rajoituksia ja ylipäänsä sitä, miten nykyiset keskustelubotit toimivat.

    Sääntöjen kohdalla on löydettävä tarkkka tasapaino:

    • Jos tärkeitä sääntöjä puuttuu, tekoäly joutuu päättelemään, mitä pitää tehdä. Paljon toistuvassa silmukassa tämä hidastaa tehtävän suoritusta ja kuluttaa turhaan laskentaresursseja,
    • Jos säännöt ovat tulkinnanvaraisia, tekoäly saattaa tuottaa tuloksia, jotka eivät ole sisällötään sitä tai siinä muodossa kuin käyttäjä ne olisi halunnut.
    • Jos sääntöjä on liikaa, tehtävän suoritus hidastuu ja saattaa jumiutua.
    • Jos säännöt ovat ehdottomia, tekoäly ei tuota vastauksia vähänkään normaalista poikkeavasata lähdetekstistä.

    Tekoäly ei kerro käytettävissä olevasta kapasiteetistaan eikä siitä, milloin se ylittyy. En välitä siitä, onko kyseessä konteksti-ikkunan koko tai käyttäjälle annettu laskentateho, mutta yritys-ja-erehdys -periaatteella tapahtuvalta kehittämistyöltä puuttuu luotettava pohja. Se on kuin lähtisi vielä huhtikuussa pilkille ja toivoisi, että jäät edelleen kantavat.

    Tärkein oppi ei ollut yrittää saada tekoälyä tekemään kaikkea ihmisen puolesta. Parempi työnjako on kolmikohtainen:

    1. Tekoälylle annetaan yksi selkeä tehtävä, jossa se on hyvä: tuottaa sanaston sisältötekstit.
    2. Ihminen ottaa tehtäväkseen viimeistellä sanastot julkaisukuntoon. Tämä sisältää tekstimuotoilut, metadatan, pdf-viennin, tiedostonimet ym.
    3. Päätehtävästä irrotettiin osatehtäviä, joita tekoäly suorittaa vain pyydettäessä. Tällaisia ovat sanaston tarkastaminen ja fraasien etsiminen ja kääntäminen.

    Lopuksi transkriptio tekoälyn kanssa käymästäni keskustelusta. Keskeistä ei ole sisältö, vaan se, että keskustelu on menetelmä viedä hanketta eteenpäin.

    convo-2026-07-13.pdf (14 s. CC BY 4.0)


    Juttusarjan seuraavan, eli viidennen osan aiheita ovat sanaston generoiminen käytännössä, muokkaaminen dokumenttitiedostokksi ja sanastojen tiedonhallinta.

  • Nopeat ohjeet hitaaseen ajatteluun

    Keskustelubotit ovat kehittyneet sille tasolle, että niiden kanssa voi jo käydä pitkiäkin keskusteluja. Toisin kuin meille on aiemmin opetettu, enää ei tarvitse viritellä täydellistä kehotetta, joka tuottaisi heti täydellisen vastauksen.

    Tämä mahdollistaa keskustelubottien käytön hakukoneita monipuolisemmin: se tukee enemmän prosessia kuin pelkkää lopputulosta. Tämä on ajatustyötä vuoropuheluna: Voit kehittää ideoita, selkeyttää epäselviä asioita ja kirjoittaa tekstiä yhdessä.

    Suurin riski tekoälyn käytöstä opiskelun tukena on tämä: jos pyydät tekoälyltä nopean vastauksen, saat jotain vakuuttavan näköistä, mutta ohitat samalla oman kognitiivisen prosessisi. Voit jopa kokea, ettei tätä tarvitse miettiä enempää. Opit yksittäisiä asioita, mutta jos ajatusrakenteesi eivät saa tilaisuutta muuttua, ajattelusi ei juuri kehity.

    Voit välttää riskin, kun et ulkoista ajattelua kokonaan, vaan mietit yhdessä tekoälyn kanssa. Sopivassa tahdissa ja sopivan kokoisina annoksina. Sen verran kuin kerralla jaksat. Palaat sitten jatkamaan samaa keskustelua vaikka heti huomenna.

    Jos tällainen työskentely kiinnostaa, tässä on helposti ahmaistava pikaohje. Eräänlainen anti-huoneentaulu. Syvä ironia tunnistettu: Näin pääset nopeasti ajattelemaan hitaammin.


    Ajattelua tekoälyn kanssa (pdf, 1 s. CC BY 4.0)

    Thinking with AI (pdf, 1 p. CC BY 4.0)


    Ohje on julkaistu 9.4.2026 EPALE-blogin bonusmateriaalina ja nyt avoimessa verkossa tällä julkaisualustalla.

  • Aineistot ja ajatukset jakoon

    Tämä on SASKYn ja Petäjä-opiston avoimien oppimateriaalien jakelualusta. Blogipohjainen ratkaisu on kevyt ja kätevä työkalu avoimeen, jatkuvaan ja epäsäännölliseen julkaisemiseen.

    Tulossa on sisältöjä monista eri aiheista. Niitä ovat ainakin kielet ja kirjoittaminen, digitaidot ja tekoäly, oppiminen ja tietoisuustaidot. Materiaalit ovat monenmuotoisia: harjoitusaineistoja, kuratoituja lähteitä ja käyttöohjeita. Joskus paikallaan on myös esseemäinen pohdinta ja tarinankerronta.

    Avoimuus on käytännössä sitä, että sisältöihin pääsee käsiksi ilman käyttäjätunnuksia ja kirjautumista. Materiaalit julkaistaan Creative Commons ‑lisenssillä aina kun mahdollista.