Wat is Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence (AI), ofwel kunstmatige intelligentie zien we in de mediaberichtgeving steeds vaker terugkomen. Het is overal, de mogelijkheden zijn groot en in vrijwel iedere sector zal men profiteren van AI. Maar wat is Artificial Intelligence nou eigenlijk? Wij leggen het, in simpele taal, voor je uit:

1. Wat betekent Artificial Intelligence?
2. Wat is het verschil tussen Artificial Intelligence, Machine Learning en Deep Learning?
3. Wat zijn de kansen van AI?
4. Wat zijn de beperkingen van AI?

1. Wat betekent Artificial Intelligence?

Net als bij bijna alle technologieën is er niet één duidelijke definitie. Het is al lastig om intelligentie te definiëren, laat staan kunstmatige intelligentie. Kunstmatige intelligentie wordt gezien als de wetenschap die zich bezighoudt met intelligente machines. Tegenwoordig wordt AI ook wel gedefinieerd als een machine of programma dat zelf leert van zijn ervaring en zijn omgeving, zelfstandig zijn gedrag daarop aanpast en hierdoor menselijke taken kan uitvoeren.

Er bestaan drie vormen van AI. De eerste is narrow AI, ook wel weak AI genoemd. Daaronder valt de techniek die in staat is om een vooraf geplande taak op basis van een aantal regels en algoritmes uit te voeren en hierdoor een bepaald doel te bereiken. Het is dus gericht op een specifieke taak. Dit is de vorm van AI die wij nu steeds vaker toepassen. De andere is general AI. Dit is de vorm van AI van de toekomst en gaat meer richting het menselijke. Deze vorm is gericht op de technologie waarbij een software of systeem zelf in staat is om te redeneren en problemen op te lossen. Hier zijn nog geen succesvolle voorbeelden van. Strong AI is de derde vorm. Deze gaat nog een stap verder dan general AI, daarbij wordt een systeem/machine beter dan ons in het uitvoeren van verschillende taken.

2. Wat is het verschil tussen Artificial Intelligence, Machine Learning en Deep Learning?

De termen worden vaak door elkaar gehaald en hoewel ze veel met elkaar te maken hebben zijn er wel degelijk verschillende betekenisen. Machine learning is een onderdeel van AI en omvat het ontwikkelen van software die steeds beter gaan presteren naarmate ze aan meer data worden blootgesteld. Machine learning leunt sterk op de statistische wetenschap. Deep learning is een van de methodes van machine learning.  Het algoritme achter Deep Learning is gericht op patroonherkenning. Als wij mensen via ons netvlies worden blootgesteld aan bijvoorbeeld katten dan zetten onze hersencellen dit vervolgens om in beelden. Vervolgens zullen onze hersenen katten steeds vaker herkennen als een kat. Het onderdeel van onze hersenen dat hiervoor verantwoordelijk is noemen we een neuraal netwerk. Hierop is Deep learning gebaseerd. Wanneer je een algoritme eindeloos blootstelt aan foto’s van een kat, zal het algoritme uiteindelijk zelf de kat leren herkennen.

3. Wat zijn de kansen van AI?

  • Betere data beheersing met AI. AI verwerkt en gebruikt data sneller en slimmer dan de mens. Steeds meer bedrijven gebruiken het voor automatisering van hun werkzaamheden. Neem bijvoorbeeld Chatbots die de taak van klantenservicemedewerkers overnemen. Hierdoor kunnen o.a. veel kosten worden bespaard.

  • AI inzetbaar in de gezondheidszorg. Steeds vaker horen we dat AI wordt toegepast in de gezondheidszorg. Dit zal zich alleen nog maar verder uitbreiden. Zo wordt voor verschillende onderzoeken in de gezondheidszorg AI ingezet voor processen die, wanneer ze door mensen uitgevoerd zouden worden, jaren zouden duren. Ook wordt AI steeds vaker ingezet bij het stellen van diagnoses.

  • AI bij opsporing van cybercriminaliteit. Cyberaanvallen vormen een realistisch gevaar voor de maatschappij. AI wordt gezien als een van de belangrijkste wapens tegen cybercriminaliteit. AI kan ingezet worden bij het verminderen van onterechte cyberaanval-meldingen, aanvallen herkennen en tegenhouden en bij het efficiënter maken van onderzoek en de effectiviteit van cyberteams.

Dit zijn lang niet alle kansen en mogelijkheden die AI biedt. Er zijn veel artikelen geschreven die verder ingaan op de mogelijkheden.

4. Wat zijn de beperkingen van AI?

  • AI leert alleen van data. Er is geen andere manier om kennis te genereren. Dat betekent dat enkele onnauwkeurigheden in de data worden weerspiegeld in de resultaten. Ook een gebrek aan data kan een probleem vormen. Hierdoor kunnen onterechte conclusies worden getrokken. AI is dus sterk afhankelijk van de kwaliteit van de data.

  • AI systemen richten zich op één taak. Ze zijn geprogrammeerd om een specifieke taak uit te voeren. Een systeem dat schaakt kan dus niet ineens een potje dammen.  In die zin is AI dus niet zo ‘flexibel’ als de mens.

  • Ethische en juridische beperkingen. De toekomst van AI ziet er rooskleurig uit. Wel zal men steeds vaker moeten kijken naar de ethische en juridische aspecten die meespelen bij het toepassen van AI. Kun je een machine wel aanleren om ethisch te handelen? En moet er geen nieuwe wet- en regelgeving komen om fraude en misbruik binnen AI tegen te gaan? Hier liggen in de toekomst de grote uitdagingen.

Huxley houdt voordurend de nieuwste trends en ontwikkelingen in de gaten. Wil jij op de hoogte blijven? Volg ons dan via LinkedIn

 

De overstap van het oude vertrouwde naar SAP S/4HANA

10 feb 2020

Wat zijn de voordelen van SAP S/4HANA en hoe kan men het systeem succesvol implementeren? In dit artikel besteden wij daar aandacht aan.

Tags: IT TECHNOLOGY

De toekomst van werkgeluk

25 nov 2019

Tijden veranderen, de robots komen er aan. De wereld van werk veranderd, banen komen en banen gaan. Wat houdt jouw baan straks nog in, als er een machine naast je staat die alles lijkt te doen? Wat betekent het om werknemer te zijn en hoe vind je hier je werkgeluk in?

Het gebruik van Big Data binnen de bouwindustrie

24 okt 2019

In de bouwindustrie is Big Data een groeiend fenomeen. Nieuwe technologieën maken het mogelijk om big data in te zetten bij het bouwproces van gebouwen bruggen wegen enzovoorts. Lees hier meer over het gebruik van Big Data in de bouwindustrie.

Wat is geo-engineering en gaat het ons klimaat redden?

11 sep 2019

De term geo-engineering zien we steeds vaker opduiken in de media. Wat is geo-engineering eigenlijk? Kan geo-engineering het klimaat redden en wat zijn de risico’s? Je leest het in ons nieuwe artikel.