U bent hier

1.4 Definitie en kenmerken van AI

Dit artikel is eerder verschenen als Themadossier HR Rendement
Publicatiedatum: maart 2024

verzamelnaam

In hoofdstuk 2 leest u meer over de techniek en verschillende onderdelen van AI. Maar hier alvast een voorproefje, want wat is AI? Wat valt er allemaal onder AI? Het is namelijk een breed begrip. AI is een verzamelnaam voor applicaties die complexe taken uitvoeren, waarvoor vroeger menselijke input nodig was. AI-systemen werken met in software beschreven algoritmes (instructiereeksen). Deze systemen herkennen patronen en nemen dan zelf beslissingen.

Verzamelnaam voor verschillende technologieën

wiskunde

AI omvat verschillende technologieën, methodologieën en toepassingen. Het maakt gebruik van geavanceerde statistiek en complexe wiskunde, maar ook van de infrastructuur van IT en datawetenschappen. Met allerlei technieken wordt AI ook steeds slimmer. Enkele belangrijke termen binnen AI zijn: algoritmes, machine learning en deep learning.

1.4.1 Algoritme

Een algoritme is een reeks instructies en stappen waarmee computers berekeningen kunnen maken of voorspellingen kunnen doen. Algoritmes zorgen er bijvoorbeeld voor dat er op social media vooral berichten voorbijkomen over onderwerpen die u interesseren.

1.4.2 Machine learning

patroonherkenning

Machine learning is een subveld van AI, dat gebruikmaakt van een breed scala aan algoritmes. Via machine learning traint een computer om, met behulp van grote hoeveelheden data, bepaalde taken uit te voeren. Dit gebeurt op basis van patroonherkenning. Als informatie voldoet aan de eisen die de computer herkent op basis van de verwerkte data, kan het systeem die identificeren. Mocht er toch een foutje insluipen, dan moet het computersysteem, door menselijke interventie, extra data krijgen om het probleem op te lossen.

Vinnen + staart + leeft in het water = een vis. Bij machine learning zou een dolfijn geïdentificeerd kunnen worden als vis, terwijl het een zoogdier is. De computer moet dan verteld worden dat een vis ook kieuwen moet hebben. De dolfijn wordt nu niet meer gezien als vis.

1.4.3 Deep learning en neurale netwerken

menselijk brein

Deep learning is een subveld van machine learning. Het maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken die het leerproces van het menselijke brein nadoen. Dat maakt het mogelijk voor AI om, net als mensen, verbanden te observeren en er meer te leggen. Het computersysteem kan zonder menselijke tussenkomst leren. Met deep learning zijn spraak- en beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking mogelijk geworden.

Een probleem bij neurale netwerken is het Black Box-principe: een neuraal netwerk is niet in staat een uitleg te geven over de reden voor de gegeven uitvoer. Ook voor de mens kan de werking niet volledig transparant zijn.

1.4.4 Generatieve AI

meedenken

taalmodel

Met de komst van generatieve AI bestaat er nu een veel krachtigere vorm van AI die zelf leert, zich aanpast aan verschillende situaties en actief meedenkt en assisteert. Waar traditionele AI in staat is om bestaande informatie te analyseren en op basis daarvan een voorspelling te maken – bijvoorbeeld over de beste prijs voor een vliegticket – kan generatieve AI nieuwe informatie creëren. Op basis van instructies (een ‘prompt’, zie hoofdstuk 3 en 5) kan generatieve AI teksten schrijven, afbeeldingen creëren, video’s maken of aanpassen, stemmen nabootsen of muziek componeren. Dat heeft op verschillende gebieden invloed:

  • Het maakt creativiteit beter toegankelijk, omdat het consumenten en werknemers, zonder verregaande kennis over bijvoorbeeld Photoshop of editing software, de middelen geeft om een visie tot uiting te brengen.
  • Taalmodellen, zoals ChatGPT, hebben de menselijke taal doorgrond. Zo kunnen ze onder andere vacatureteksten en LinkedIn-posts maken, maar ook de context uit complexe documenten halen. Zo kan een specifiek getraind model zien of alle arbeidsovereenkomsten in de organisatie nog wel voldoen aan de huidige wet- en regelgeving.
  • Door generatieve AI kunnen werknemers in menselijke taal – zonder technische kennis – computers instructies geven. Het is dus niet nodig om voor elk stukje computercode een schaarse en dure programmeur in te huren.