SEO woordenlijst: Kunstmatige intelligentie (AI)

 

Wat is kunstmatige intelligentie (AI)?

Kunstmatige intelligentie - afgekort AI - is een technologie waarmee computers en machines menselijke vaardigheden kunnen nabootsen. Het doel is om de menselijke intelligentie en probleemoplossende vaardigheden na te bootsen. Het doel hiervan is dat AI taken op zich kan nemen die normaal gesproken alleen door mensen kunnen worden uitgevoerd.

 

Je komt kunstmatige intelligentie bijvoorbeeld op veel gebieden in het dagelijks leven tegen:

 

• GPS-navigatie
• autonome voertuigen
• digitale assistenten
• Generatieve AI-tools
• Weersvoorspelling

 

AI werkt soms alleen en soms in combinatie met andere technologieën zoals sensoren, robotica of geolokalisatie. Over het algemeen integreren al onze smartphones en computers bepaalde programma's die gebaseerd zijn op AI.

 

Kunstmatige intelligentie is een tak van de computerwetenschap. Het omvat dan ook andere disciplines die al bekend zijn uit het vakgebied: machine learning, deep learning en andere.

 

Deze methoden helpen AI om te blijven "leren", d.w.z. om de besluitvormingsprocessen van het menselijk brein steeds beter te imiteren. Grote hoeveelheden gegevens worden gebruikt om kunstmatige intelligentie steeds zinvoller en effectiever te maken.

 

Hoe lang bestaat kunstmatige intelligentie al?

Kunstmatige intelligentie (AI ) is momenteel een veelbesproken onderwerp, maar het is zeker geen nieuwe uitvinding. De eerste algoritmen die konden "leren" en evolueren werden al in het midden van de 20e eeuw ontwikkeld. Hierdoor kon de technologie toen al problemen oplossen.

 

In de loop van de voortschrijdende digitalisering heeft AI zich echter steeds verder ontwikkeld, wat tot een ware hype heeft geleid. Niet alleen bedrijven en wetenschappers, maar ook particulieren maken gebruik van AI-technologieën. Op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP) hebben overeenkomstige systemen aanzienlijke verbeteringen tot stand gebracht.

 

AI kan nu niet alleen menselijke taal leren en imiteren, maar ook afbeeldingen, video's, softwarecode en moleculaire structuren creëren.

 

Het idee van kunstmatige intelligentie stamt echter niet uit onze tijd. Zelfs in het oude Griekenland hadden mensen het visioen van een "machine die denkt". Natuurlijk kon het toen nog niet worden gerealiseerd omdat er nog geen elektronische gegevensverwerking bestond.

 

Hoe belangrijk is AI voor het dagelijks leven?

Tegenwoordig is het bijna onmogelijk om niet in aanraking te komen met AI. Er zijn veel gebieden waarin kunstmatige intelligentie een grote rol speelt. Het aantal toepassingen van kunstmatige intelligentie neemt elke dag toe.

 

Vooral tools zoals ChatGPT van Open AI zorgen ervoor dat steeds meer mensen kunstmatige intelligentie gebruiken. Dit leidt weer tot nieuwe discussies. De focus ligt nu op AI-ethiek, vertrouwen in AI, veilig gebruik van AI en verantwoorde AI. Dit alles laat zien dat kunstmatige intelligentie een belangrijke rol speelt in de maatschappij.

 

Soorten AI: sterke versus zwakke AI

Bij AI kan een onderscheid worden gemaakt tussen twee soorten:

 

• Zwakke AI - ook wel smalle AI genoemd: getraind en gericht op het uitvoeren van specifieke taken, bijv. Siri van Apple, autonome voertuigen, Alexa van Amazon
• sterke AI - bestaande uit kunstmatige algemene intelligentie (AGI): theoretische vorm van AI waarbij mensen en machines even intelligent zijn, ook bekend als superintelligentie

 

Zwakke AI is daarom wat we vandaag de dag elke dag tegenkomen. Er zijn geen praktische voorbeelden van sterke AI, omdat het in deze tijd ondanks de digitale vooruitgang volledig theoretisch is.

 

Subdisciplines van kunstmatige intelligentie

De eerder genoemde computerwetenschappelijke disciplines deep learning en machine learning maken AI tot wat het is. Dit zijn belangrijke subdisciplines die nodig zijn voor de functies van kunstmatige intelligentie.

 

Ze hebben één ding gemeen: ze zijn gebaseerd op neurale netwerken waardoor ze kunnen leren van grote hoeveelheden gegevens. Deze netwerken zijn gemodelleerd naar het menselijk brein, dat talloze verbindingen en lagen heeft die intelligent denken en leren mogelijk maken.

 

Bij het oplossen van een taak wordt het neurale netwerk getraind met gegevens. Hiervoor bestaan de programmatische structuren uit lagen van onderling verbonden knooppunten - vergelijkbaar met het menselijk brein.

 

Het belangrijkste verschil tussen machine learning en deep learning is dat ze verschillende soorten neurale netwerken gebruiken. Machine learning-algoritmen hebben een inputlaag en een outputlaag. Daartussen bevinden zich één of twee verborgen lagen.

 

Deze algoritmen zijn daarom beperkt tot gesuperviseerd leren . Er moet nog steeds een menselijke expert zijn die de gegevens structureert. Dit is de enige manier waarop de gegevens door AI kunnen worden geëxtraheerd.

 

Deep learning daarentegen gebruikt - zoals de naam al zegt - diepe neurale netwerken. Ze bestaan uit een inputlaag en drie of meer verborgen lagen en een outputstructuur. Ongecontroleerd leren wordt mogelijk. Het is niet langer nodig dat mensen de gegevens structureren.

 

Deep learning maakt dus machinaal leren op grote schaal mogelijk. Dit is hoe de twee deelgebieden verschillen en toch in elkaar grijpen.

 

Generatieve AI als toonaangevende technologie

Vandaag hebben we het vooral over generatieve AI. Dit verwijst naar deep learning-modellen die kunnen leren van onbewerkte gegevens. Ze coderen een vereenvoudigde weergave van de trainingsgegevens en creëren daaruit nieuwe werken. Deze zijn niet identiek aan de oorspronkelijke gegevens, maar lijken er wel sterk op.

 

Generatieve AI-modellen worden al vele jaren gebruikt. Ze worden gebruikt om numerieke gegevens te analyseren voor statistieken. Hun toepassingsgebied breidt zich nu uit naar afbeeldingen, taal en vele andere complexe gegevenstypen.

 

Omdat er veel gebeurt op het gebied van AI-onderzoek, worden overeenkomstige technologieën steeds vaker geïntroduceerd in bedrijven. Verschillende processen kunnen worden verbeterd en in sommige gevallen profiteren hele workflows hiervan.

 

 

Toepassingsgebieden voor AI

De toepassingsgebieden van kunstmatige intelligentie zijn net zo uitgebreid als de diversiteit van AI zelf.

 

• Spraakherkenning: Kunstmatige intelligentie kan verbale spraak herkennen en interpreteren. Dergelijke algoritmen worden bijvoorbeeld gebruikt in spraakassistenten. Daarnaast kan AI spraak ook semantisch herkennen. Dit breidt het toepassingsgebied uit naar geschreven teksten.
• Computer vision: AI kan afbeeldingen, grafieken, video's en andere visuele input herkennen en er belangrijke informatie uit afleiden. Grote datasets worden razendsnel verwerkt, wat wordt gebruikt op gebieden als medische diagnostiek en de vertaling van handschrift naar drukwerk.
• Patroonherkenning: Machine learning helpt AI om patronen te herkennen in opeenvolgingen van gebeurtenissen. Voor mensen zijn dergelijke patronen alleen zichtbaar - als ze al zichtbaar zijn - door middel van diepgaande analyses. AI kan bijvoorbeeld foutpatronen herkennen in voertuigelektronica, zodat onderdelen kunnen worden vervangen voordat ze problemen veroorzaken.

 

AI-kansen voor bedrijven

De toepassingsgebieden van kunstmatige intelligentie bieden aantrekkelijke mogelijkheden voor bedrijven. Processen kunnen worden geoptimaliseerd en vele andere voordelen kunnen worden behaald. AI wordt gericht gebruikt om bepaalde gebieden van het bedrijf te verbeteren.

 

Klantenservice

Kunstmatige intelligentie wordt steeds gebruikelijker in de klantenservice. In veel bedrijven wordt ondersteuning niet langer geboden door menselijke werknemers, maar door chatbots en virtuele online agents. Deze zijn getraind om veelgestelde vragen te beantwoorden en persoonlijk advies te geven.

 

Kunstmatige intelligentie kan al producten verkopen, kledingmaten voorstellen, helpen met verzenden en retourneren en veel andere taken uitvoeren die voorheen door mensen werden gedaan. Dit betekent dat veel klanten veel gerichter en sneller geholpen kunnen worden. Dit verhoogt de klanttevredenheid en klantloyaliteit.

 

Procesoptimalisatie

Het vermogen van AI om patronen te herkennen maakt het ook eenvoudig om fouten in processen te identificeren. Hierdoor kun je machine learning gebruiken om processen te optimaliseren en je resources effectiever in te zetten.

 

Detectie van afwijkingen

Vergelijkbare mechanismen die worden gebruikt bij procesoptimalisatie met behulp van AI spelen ook een belangrijke rol bij het opsporen van anomalieën. Kunstmatige intelligentie kan snel en betrouwbaar anomalieën detecteren in datasets.

 

Dit kunnen defecte onderdelen, defecte apparatuur, menselijke fouten of inbreuken op de cyberbeveiliging zijn. Dit kan uw producten en productieprocessen verbeteren en veiliger maken.

 

Toeleveringsketens

Je kunt je toeleveringsketens optimaliseren met AI. De technologie die hier wordt gebruikt heet adaptieve robotica en is gebaseerd op apparaatinformatie van het Internet of Things (IoT). Zoek- en patroonherkenningsalgoritmen analyseren gegevens in realtime en kunnen fouten in toeleveringsketens opsporen en elimineren.

 

Online marketing

Ook in online marketing AI-technologieën kunnen ook worden gebruikt in online marketing. ChatGPT en zijn alternatieven helpen je bij het onderzoeken en creëren van geschikte content. Je kunt ook veel andere creatieve projecten realiseren met AI.

 

Veilige AI - veiligheid eerst

Wanneer mensen vertrouwen op machines, is het belangrijk om veiligheidsmaatregelen te nemen. AI-systemen worden specifiek beveiligd met Safe AI. Dit is met name relevant voor technologieën zoals autonoom rijden.

 

Dit vereist nauwkeurige gegevensanalyse en procesbesturing. Om bij het voorbeeld van autonoom rijden te blijven: Voertuigen moeten hun omgeving kunnen herkennen en betrouwbaar interpreteren. Dit vormt de basis voor een reactie.

 

Er is hier echter een probleem: het besluitvormingsproces van AI is ondoorzichtig voor mensen. Bovendien is het voor mensen niet mogelijk om de beslissingen aan te passen. Mensen kunnen alleen de input en het resultaat controleren - alles daartussen ligt buiten hun controle.

 

Daarom is het nog steeds moeilijk om de veiligheid en betrouwbaarheid van AI te categoriseren en te beoordelen. Daarom wordt kunstmatige intelligentie slechts geleidelijk gebruikt in veiligheidskritische toepassingen.

 

Industrie 4.0 - Machine learning voor bedrijven

AI wordt echter al op grote schaal gebruikt in de industrie. De digitalisering van de industrie wordt dan ook niet voor niets"Industrie 4.0" genoemd. Machine learning zorgt voor een betere planning en betrouwbare voorspellingen.

 

De machines zijn met elkaar verbonden in een netwerk en handelen automatisch. Omdat ze ook toegang hebben tot hun omgeving, kunnen ze hun acties daar onafhankelijk op aanpassen.

 

Het veiligheidsaspect speelt hier echter ook een rol: AI moet op de juiste manier worden beschermd zodat mensen en robots hand in hand kunnen werken en er geen letsel optreedt.