Wat is artificial intelligence
Alles wat je moet weten over AI

Wat is Artificial Intelligence?

Wat is Artificial Intelligence? Artificial Intelligence, of kunstmatige intelligentie (AI), wordt vaak de technologie van de toekomst genoemd. Het omvat machines, software, en apparaten die het menselijk denkvermogen imiteren om zelfstandig problemen op te lossen. Van de thermostaat die weet wat voor weer het buiten is, tot zelfrijdende auto's van Tesla, AI maakt indrukwekkende toepassingen mogelijk door middel van algoritmes en patroonherkenning. Op deze pagina vertellen we je er graag meer over.

Over AI

Wat is Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence of kunstmatige intelligentie is simpel gezegd een tak van informatica die zich richt op het creëren van systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Dit omvat leren, redeneren, problemen oplossen, perceptie, en taalbegrip. Het ultieme doel van AI is het ontwikkelen van software of machines die zelfstandig kunnen denken en leren.

Denk maar aan de thermostaat van je woning die precies weet wat voor weer het buiten is, je robotmaaier die je tuin als geen ander kent, videogames met virtuele karakters of de gezichtsherkenning op je telefoon. Ook in het bedrijfsleven wordt er veelvuldig gebruik van gemaakt: Google die je bijvoorbeeld zoekresultaten toont die het beste aansluiten op jouw wensen, robots in fabrieken en Tesla die zelfrijdende auto’s maakt. Allemaal mede mogelijk gemaakt door kunstmatige intelligentie.

Kort gezegd is AI een verzamelnaam voor algoritmes en methoden die menselijk gedrag imiteren om zo taken efficiënter uit te voeren. Dit varieert van supervised en unsupervised machine learning tot reinforcement learning en deep learning, waarbij elk type AI unieke toepassingen en mogelijkheden biedt.

Subvelden van AI

Vormen van Artificiële intelligentie

Artificial Intelligence (AI) is een breed en multidisciplinair veld dat verschillende subvelden omvat, elk met zijn eigen specifieke doelstellingen, technieken en toepassingen. Hier zijn enkele van de meest prominente subvelden binnen AI:

1. Machine Learning (ML)

Machine Learning
is het subveld van AI dat zich richt op het ontwikkelen van algoritmes en statistische modellen waarmee computers taken kunnen uitvoeren zonder expliciet geprogrammeerd te worden voor elke specifieke taak. Het stelt systemen in staat om te leren en te verbeteren op basis van ervaring. Binnen ML zijn er verschillende benaderingen, waaronder:

  • Supervised machine learning: van te voren wordt bekend wat de juiste uitkomst is en het algoritme wordt geleerd wat de relatie is tussen deze gegevens. Bijvoorbeeld wanneer je vrienden op Instagram tagt, dan kan Instagram deze mensen herkennen en als vriend voorstellen.
  • Unsupervised machine learning: hierbij is de juiste uitkomst nog onbekend en wordt het algoritme zelf gevraagd om patronen te vinden. Bijvoorbeeld de liedjes die Spotify aanbeveelt.
  • Reinforcement learning: dit is te vergelijken met trial and error. Als het algoritme de juiste uitkomst volgt, wordt het beloond en ontdekt het wat de gewenste acties zijn.

2. Deep Learning
Deep Learning is een subset van machine learning, geïnspireerd door de structuur en functie van het menselijk brein, en maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken met vele lagen (deep networks). Deep learning is bijzonder effectief in het herkennen van patronen en kenmerken in grote hoeveelheden data, en wordt veel gebruikt voor beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, en meer.

3. Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing
betreft de interactie tussen computers en mensen via natuurlijke taal. Het doel is om computers in staat te stellen menselijke taal te begrijpen, te interpreteren en ermee te reageren. NLP omvat taken zoals tekstvertaling, sentimentanalyse, en spraakherkenning.

4. Computer Vision

Computer Vision is het AI-subveld dat zich bezighoudt met het vermogen van machines om visuele informatie uit de omgeving te interpreteren, te verwerken en te analyseren, vergelijkbaar met hoe mensen zien en begrijpen wat ze zien. Toepassingen variëren van gezichtsherkenning en beeldclassificatie tot autonome voertuigen en medische beeldanalyse.

5. Robotics

Robotica combineert AI met mechanische engineering, elektronica, en informatica om robots te creëren die taken kunnen uitvoeren in de fysieke wereld. Hoewel niet alle robots AI gebruiken, integreert een groeiend aantal geavanceerde AI om meer adaptief en autonoom te worden.

6. Expert Systems

Expertsystemen zijn computerprogramma's die kennis en redeneervermogen nabootsen van een expert op een specifiek gebied, om advies of beslissingen te geven. Ze worden gebruikt in situaties waar het niet praktisch is om menselijke expertise direct te raadplegen.

7. Cognitive Computing

Cognitive computing probeert menselijke denkprocessen in een computermodel na te bootsen, gebruikmakend van zelflerende algoritmes die data mining, patroonherkenning en natuurlijke taalverwerking gebruiken. Het doel is om mens-achtige interacties met machines te creëren.

8. Affective Computing

Affective computing is gericht op het ontwikkelen van systemen die menselijke emoties kunnen herkennen, interpreteren, verwerken en simuleren. Het wordt gebruikt om de communicatie tussen mensen en computers te verbeteren door emotionele intelligentie toe te voegen aan machines.

Analyse van gegevens

Hoe werkt Artificial Intelligence?

Het functioneren van Artificial Intelligence (AI) kan behoorlijk complex zijn, maar het basisprincipe is het nabootsen van menselijke intelligentieprocessen door machines, met name computers. AI werkt door het combineren van grote datasets met algoritmes die deze data kunnen interpreteren en leren van patronen of kenmerken binnen deze data. Hier zijn enkele kerncomponenten en processen die uitleggen hoe AI werkt:

1. Dataverzameling

AI-systemen vereisen grote hoeveelheden data om te leren. Deze data kunnen variëren van afbeeldingen en teksten tot complexe gedragspatronen. De kwaliteit en hoeveelheid van de verzamelde data hebben een directe invloed op het leervermogen en de effectiviteit van het AI-systeem.

2. Data voorbereiding

De verzamelde data worden vervolgens verwerkt en gezuiverd. Dit proces omvat het verwijderen van onnauwkeurigheden en duplicaten, het oplossen van inconsistenties, en het formatteren van de data op een manier die bruikbaar is voor het leren.

3. Keuze van het algoritme

Een AI-algoritme is een set regels of instructies die het systeem volgt om patronen in data te identificeren en beslissingen te nemen. Er zijn verschillende soorten algoritmes beschikbaar, afhankelijk van de taak die moet worden uitgevoerd, zoals beslisbomen, neurale netwerken, en support vector machines.

4. Machine Learning

Machine Learning (ML) is het kernproces waarmee AI-systemen leren van de verwerkte data. ML-algoritmes gebruiken de data om te leren en hun prestaties te verbeteren naarmate ze meer data verwerken. Er zijn drie hoofdtypen van machine learning zoals we inmiddels weten, en zo gaan ze te werk:

  • Supervised Learning: het algoritme wordt getraind op een vooraf gelabelde dataset, wat betekent dat elk voorbeeld in de dataset is gemarkeerd met het juiste antwoord.
  • Unsupervised Learning: het algoritme leert patronen of structuren te identificeren in data zonder vooraf gelabelde antwoorden.
  • Reinforcement Learning: het algoritme leert door trial-and-error, waarbij het beloningen ontvangt voor positieve acties en niets of straffen voor negatieve acties.

5. Evaluatie en verfijning
Nadat het algoritme is getraind, wordt het getest met een nieuwe set data die het niet eerder heeft gezien. Dit helpt om de nauwkeurigheid en effectiviteit van het model te beoordelen. Op basis van de resultaten kan het model verder worden aangepast en verfijnd om zijn prestaties te verbeteren.

6. Implementatie

Eenmaal getraind en geëvalueerd, kan het AI-model worden geïmplementeerd in real-world applicaties, variërend van aanbevelingssystemen en persoonlijke assistenten tot autonome voertuigen en diagnose in de gezondheidszorg.

7. Feedback loop

Veel AI-systemen bevatten een feedbackmechanisme waardoor ze kunnen blijven leren en zich aanpassen naarmate ze worden gebruikt. Dit proces van continue verbetering zorgt ervoor dat AI-systemen steeds effectiever worden in hun taken.

We kunnen niet meer zonder

Kunstmatige intelligentie in het dagelijkse leven

Artificial Intelligence (AI) kom je bijna overal tegen. Soms beseffen we ons niet eens dat bepaalde software of apparaten worden aangestuurd door AI:

  • Tijdens het online winkelen en in reclames: om mensen gepersonaliseerde producten te laten zien, bijvoorbeeld op basis van zoekopdrachten, aankopen of ander gedrag online.

  • Op je telefoon of tablet: virtuele assistenten die vragen beantwoorden, aanbevelingen geven en helpen bij dagelijkse routines (Hé, Siri ;))

  • Automatische vertalingen: alle vertaalsoftware maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook automatische ondertiteling bij video’s.

  • Slimme infrastructuur: slimme thermostaten en slimme verkeersregelingen die in ontwikkeling zijn.

  • Auto’s: geautomatiseerde sensoren die mogelijk gevaarlijke situaties en ongevallen kunnen detecteren of nog een stapje verder: zelfrijdende auto’s.

  • Cyberveiligheid: het herkennen van cyberaanvallen en het detecteren van desinformatie of alarmerende woorden op bijvoorbeeld social media.

  • AI verbetert de diagnose en behandeling van ziektes door het analyseren van medische data.

  • AI speelt een cruciale rol in fraudedetectie en geautomatiseerde handel door patronen in transacties en marktgegevens te analyseren.

  • Overheidsdiensten gebruiken AI om processen te stroomlijnen, beleidsanalyse te verbeteren en publieke diensten efficiënter te maken.

En zo zijn er nog veel meer voorbeelden te benoemen; je vindt het echt overal!

AI binnen organisaties

Voordelen van Artificial Intelligence

Artificial Intelligence (AI) biedt talrijke voordelen die de potentie hebben om bedrijven, de samenleving, en het dagelijks leven van mensen aanzienlijk te transformeren. AI is van waarde voor vrijwel elke functie, bedrijf en branche. Je kunt er waardevolle data mee voorspellen, klantvoorkeuren bepalen, prijzen optimaliseren en nog véél meer. Maar het maakt ons dagelijks (privé) leven ook een stukje makkelijker. Zo hoef je niet urenlang te zoeken naar een leuke film, want Netflix somt alle suggesties al voor je op. De maaier die zelf het gras maait en de thermostaat die zelf de temperatuur regelt. De belangrijkste voordelen op een rij:

  • Efficiëntie en automatisering: verhoogt de efficiëntie door routinematige en tijdrovende taken te automatiseren, wat mensen vrijmaakt voor creatievere en strategische rollen.
  • Verbeterde besluitvorming: helpt bij het maken van geïnformeerde beslissingen door het analyseren van grote datasets en het identificeren van patronen, wat essentieel is in kritieke sectoren zoals gezondheidszorg en financiën.
  • Innovatie en nieuwe mogelijkheden: drijft de ontwikkeling van nieuwe producten en diensten aan, van geneesmiddelenontwikkeling tot duurzame energieoplossingen, en stimuleert daarmee economische groei en creativiteit.
  • Personalisatie: maakt het mogelijk om diensten en ervaringen te personaliseren, wat leidt tot een hogere klanttevredenheid en betrokkenheid.
  • Toegankelijkheid: verbetert de toegankelijkheid voor mensen met beperkingen door het ontwikkelen van hulpmiddelen zoals spraak-naar-tekst converters en visuele herkenningssystemen.
  • Verbeterde veiligheid: verbetert de veiligheid in sectoren zoals transport met de ontwikkeling van autonome voertuigen en in cybersecurity door snelle detectie en reactie op bedreigingen.
  • Kostenreductie: kan op lange termijn kosten verlagen door optimalisatie van processen, verminderde noodzaak van menselijke arbeid in bepaalde taken, en efficiënter gebruik van middelen.
  • Toekomstige uitdagingen aanpakken: biedt tools voor het aanpakken van complexe wereldwijde uitdagingen zoals klimaatverandering en gezondheidscrisissen door het analyseren en voorspellen van trends.
De nadelen

Risico’s van kunstmatige intelligentie

De grote vraag rondom kunstmatige intelligentie is welke rol we het willen geven in onze levens. Wat gebeurt er als computers beter worden in dingen dan de mens? En wie bepaalt dan wat ‘beter’ is? Daarom is het belangrijk om bij elke nieuwe toepassing stil te staan bij de ethische en juridische vragen. We moeten kritisch zijn over het denkvermogen dat we machines geven, zodat de systemen blijven doen wat wij - als mensheid - willen.

Enkele van deze risico's omvatten het verlies van banen door automatisering, besluitvormingsvooringenomenheid, privacy- en surveillanceproblemen, veiligheidsrisico's, en de uitdaging van het handhaven van menselijke controle over steeds autonomere AI-systemen.

Daarom is het belangrijk om bij elke nieuwe AI-toepassing stil te staan en kritisch na te denken over de implicaties. Dit omvat het evalueren van wat we als 'beter' beschouwen wanneer machines taken overnemen en beslissingen nemen. Door te zorgen voor een zorgvuldig overwogen integratie van AI, kunnen we ervoor zorgen dat deze technologieën onze menselijke waarden weerspiegelen en bevorderen. Het ontwikkelen van een ethisch kader en juridische richtlijnen is essentieel om positieve uitkomsten te garanderen en te waarborgen dat AI ten dienste staat van de mensheid.

Jezelf ontwikkelen binnen de AI?

AI Developer worden

Ben jij geïnteresseerd in Artificial Intelligence en wil je graag AI Developer worden? Bij Working Talent bieden we je de mogelijkheid om met ons IT traineeship door te groeien naar functies binnen het vakgebied van Business & IT. Denk aan functies als AI Developer, BI Consultant of BI Developer.

Tijdens het traineeship krijg je de kans om jezelf binnen één jaar te ontwikkelen tot een professionele AI specialist. Daarna opent het deuren bij organisaties waar je voorheen alleen maar van kon dromen. Benieuwd?

IT-traineeship
Start jouw IT carrière bij WT!