Päivän tärkeimmät tekoälyuutiset Suomesta ja maailmalta, uusimmasta vanhimpaan. Toimitus julkaisee uudet jutut joka aamu ja ilta. Selaa kategorioittain: tekoäly, koneoppiminen, liiketoiminta, robotiikka ja tutkimus.
METR julkaisi 21.4. analyysin NanoGPT-speedrunista. AI-agenteilla on neljä merkintää 77:stä, ja kaikki ovat pinnallisia tai keskitasoa, mutta samaa luokkaa kuin ihmisten tuoreimmat optimoinnit. Aineisto antaa harvinaisen kovan mittarin AI:n tutkimuskyvylle.
Stanfordin, Northeasternin ja West Virginian tutkijat löysivät prompt-muotoilun, joka nostaa GPT:n ja Clauden luovan hajonnan 1,6–2,1-kertaiseksi ilman uudelleenkoulutusta. Menetelmä paljastaa, mitä alignment-koulutus on tukahduttanut.
Insilico Medicinen tekoälyllä suunnittelema Rentosertib pärjäsi Phase IIa -kokeessa idiopaattista keuhkofibroosia vastaan. Lääkeyhdiste löytyi 18 kuukaudessa, kun perinteisellä reitillä siihen menee 2,5–4 vuotta. Phase III ja laajempi kliininen näyttö on vielä edessä.
Stanfordin tuoreen AI Index 2026 -raportin mukaan amerikkalaisten ja kiinalaisten huippumallien välinen suorituskykyero on kutistunut 31 prosentista 2,7 prosenttiin. USA investoi tekoälyyn 23-kertaisesti Kiinaan verrattuna, mutta tutkijavirta on tippunut 89 %.
Stanfordin tutkijaryhmä esitteli Self-Guided Self-Play -algoritmin, jolla 7 miljardin parametrin malli ratkaisi enemmän formaaleja matemaattisia todistuksia kuin sata kertaa suurempi 671B-vertailumalli. Algoritmissa sama malli toimii kolmessa roolissa: Conjecturer, Solver ja Guide.
Tuore arXiv-paperi 'The LLM Fallacy' kuvaa, miten käyttäjät tulkitsevat tekoälyavusteiset tuotokset todisteeksi omasta osaamisestaan. Ilmiö näkyy koodauksessa, kirjoituksessa, analyysissa ja kielitaidossa. Suomessa Helsingin yliopiston kognitiivinen laskenta -ryhmä tutkii samaa teemaa.
OpenAI julkisti HealthBench Professional -testin, jossa ChatGPT for Clinicians sai 59,0 pistettä. Lääkäreiden omat vastaukset jäivät 43,7 pisteeseen, vaikka käytössä oli rajaton aika ja nettihaku. Claude Opus 4.7 sai 47,0 ja Gemini 3.1 Pro 43,8. Mitä se tarkoittaa Suomessa?
Tufts-yliopiston tutkijat yhdistivät neuroverkon symboliseen päättelyyn ja saivat robottitekoälyn ratkaisemaan Hanoin tornit 95-prosenttisesti. Perinteinen VLA-malli pärjäsi vain 34-prosenttisesti. Hybridin kouluttamiseen kului prosentti verrokin energiasta.
Kolme reesusapinaa sai 288 elektrodia motorisiin aivokuoriinsa ja navigoi virtuaalimetsässä pelkillä ajatuksillaan. KU Leuvenin ryhmä yhdisti kolmen aivoalueen signaalit ja osoitti, että sama dekooderi toimii tehtävästä toiseen ilman uudelleenkoulutusta.
OpenAI julkaisi 16. huhtikuuta GPT-Rosalindin, biologiaan ja lääkekehitykseen optimoidun päättelymallin. Se voittaa GPT-5.4:n bioinformatiikan vertailuissa ja saa testikäyttäjiksi Modernan ja Amgenin. Suomessa Orion käyttää tekoälyä lääkekehityksessä jo viidettä vuotta.
Google DeepMindin Aletheia-agentti ratkoi neljä avointa Erdős-ongelmaa itsenäisesti ja tuotti alkuperäiset todistukset luonnollisella kielellä. 700 ongelman testiajosta kuitenkin vain 13 ratkaisua vastasi tutkijoiden alkuperäistä aikomusta.
Northwesternin insinöörit tulostivat pehmeälle muoville keinoneuroneja, jotka tuottivat aidon hermosolun kaltaisia sähköpiikkejä. Hiiren pikkuaivojen kudosleikkeessä signaalit käynnistivät elävien neuronien reaktiot – askel kohti energiatehokkaampia aivo-kone-rajapintoja.
