Direct naar content

Wat is kunstmatige intelligentie (AI), hoe wordt het gebruikt en waarom groeit het zo hard?

Koen 6 juni 2022

Kunstmatige intelligentie, ook wel artificial intelligence (AI) genoemd, speelt in toenemende mate een rol in de maatschappij. Waar eerst duidelijk onderscheid gemaakt kon worden tussen mensen en machine, wordt deze afstand dankzij deze ontwikkeling ineens een stuk kleiner. Machines vertonen bij AI namelijk menselijke eigenschappen, zoals leren, redeneren, creativiteit en plannen. In deze blog vertellen we je alles over kunstmatige intelligentie en welke vormen we categoriseren.

Wat is Kunstmatige Intelligentie of Artificial Intelligence (AI)?

AI betekent het creëren van menselijke intelligentie, maar dan bij computers. Het is in staat om menselijke eigenschappen na te bootsen en te overtreffen. Het herkent patronen en signaleert dingen die de mens niet ziet of wat (te) veel tijd kost. Men denkt vaak aan robots en science fiction films, omdat dit gelinkt wordt aan de mens. In werkelijkheid gaat het vooral om het interne systeem, waar we op vele manieren de kwaliteit van het leven kunnen verbeteren. Zo wordt het veelal toegepast in de zorg, waarover je meer leest in de volgende alinea.

De toepassing en het belang van kunstmatige intelligentie

In het dagelijks leven maken we zowel bewust als onbewust allemaal gebruik van kunstmatige intelligentie. Zo wordt ons shopgedrag gestuurd door relevante suggesties, waardoor winkels producten kunnen tonen op basis van jouw interesses. Dit is vaak gebaseerd op eerdere aankopen of zoekopdrachten. Ook je mobiele telefoon bevat AI, het herkent jouw stem en filtert alle ruis op de achtergrond weg.

Naast handige toepassingen zorgt AI ook voor grote veranderingen die het leven beter kunnen maken. Zo kan AI patronen in gegevens over de volksgezondheid herkennen, waardoor ontdekkingen in de geneeskunde ontstaan. Denk bijvoorbeeld aan het achterhalen van typerende structuren uit het leven van de mens. Deze patronen worden gekoppeld aan het ziekteresultaat. Wanneer we weten waardoor ziekte ontstaat, kunnen we het voorkomen en betere diagnoses stellen. Ook herkent het fracturen (botbreuken), waar artsen deze soms niet kunnen waarnemen. Doordat de intelligentie fracturen herkent, kan het heel diep zoeken tot het een herkenbaar patroon vindt.

De drie categorieën van kunstmatige intelligentie, ofwel Artificial Intelligence (AI).

1. Zwakke kunstmatige intelligentie; Artificial Narrow Intelligence (ANI)

ANI richt zich op één taak en daar blijft het bij. Het niveau van deze taak/gebied wordt tot een hoger niveau gebracht dankzij de focus. Er zijn regels verbonden voor deze vorm van AI, zodat deze enkel binnen de gewenste taak handelt. Denk bijvoorbeeld aan Siri, waarbij de enige taak het doorverbinden van de ingesproken boodschap naar het internet omvat.

2. Sterke kunstmatige intelligentie; Artificial General Intelligence (AGI)

Nets als mensen kan AGI leren van ervaringen, waardoor deze vorm van AI kan onthouden wat hem geleerd is. Denk aan het herkennen van een kat, nadat deze één keer uitgelegd heeft gekregen wat een kat is. Zo kunnen foto’s herkend worden en kunnen ze op basis van de geconstateerde kenmerken gekoppeld worden. Zo kan de kat in een andere categorie geplaatst worden dan de hond. Het is flexibel genoeg om nieuwe dingen te leren. In de zorg kon dit gebruikt worden om de nieuwe kenmerken van coronacellen te leren en in het vervolg vast te stellen dat mensen het virus bij zich droegen.

3. Superintelligente AI; Artificial Super Intelligence (ASI)

Bij deze vorm van AI is de techniek in staat patronen te herkennen van menselijk gedrag, waardoor algoritmes ontstaan. Deze algoritmes kunnen vaak zo diep gaan, dat de mens het niet kan verklaren. Het is nog niet mogelijk te voorspellen wat dit betekent voor de samenleving, dus in welke mate het impact heeft is lastig in te schatten.

Machine Learning en Deep Learning en de toepassing ervan binnen Artificial intelligence (AI).

Binnen AI kan er ook onderscheid gemaakt worden in de toepasbaarheid ervan, wat gecategoriseerd kan worden in Machine learning, of verdergaand, deep learning.

1. Machine learning

Binnen de toepassing machine learning is een computer in staat te leren van data. Hoe nauwkeuriger de Data, hoe meer de computer kan leren. Webshops gebruiken het al, doordat zij producten voorstellen die relevant zijn gebleken voor een klant. Deze relevantie wordt bepaald door voorgaande aankopen, waaruit is geleerd dat je interesse hebt in bepaalde productsoorten.

2. Deep learning

Deep learning omvat gecontroleerde-, semi gecontroleerde- en ongecontroleerde leervormen. Bij gecontroleerde DL kan het algoritme aantoonbaar maken op welke basis het leert, dus kan de mensen begrijpen hoe het algoritme ontstaat. Bij ongecontroleerde DL krijgt het algoritme geen voorbeeld, omdat het algoritme zelf bedenkt wat de output wordt. De input is hierbij de basis voor een nieuwe structuur, wat vaak nog te lastig is om uit te leggen en te begrijpen.

3. De groei van kunstmatige intelligentie

De groei van deze vorm van techniek is bijna onnavolgbaar. Zo verwacht Gartner, een Amerikaans bureau op gebied van IT, na een omzetstijging van 14,1% in 2021 nu een groei van 21,3% in 2022. Dit komt uit op een omzetbedrag van 62,5 miljard voor de softwareontwikkelaars die middels deze techniek hun business op futuristische wijze tot een succes brengen. Één ding is zeker, de groei van AI zal ons nog veel brengen in de toekomst. Er vanuitgaand dat het voor het juiste wordt gebruikt. Men schreef: Software ate the world, now AI is eating software. De mogelijkheden lijken immers oneindig.

Neem contact op!

Naast het delen van onze kennis over software, bieden wij ook software-oplossingen aan. Bekijk onze cases of stuur ons een bericht!

Contact