AI Fundamentals

Wat is kunstmatige intelligentie oftewel artificial intelligence (AI) precies?

Remy Gieling

November 19, 2023

min read

Wat is kunstmatige intelligentie oftewel artificial intelligence (AI)?

Artificial Intelligence (AI) is niet meer weg te denken uit onze maatschappij. Deskundigen geloven dat AI de potentie heeft om tal van industrieën radicaal te veranderen en daarom investeren beleggers er enorm veel geld in. Maar wat is Artificial Intelligence precies? Laten we er kort induiken.

Waar komt Artificial Intelligence vandaan?

In 1956 bedacht John McCarthy, een emeritus hoogleraar informatica aan Stanford, de term "Artificial Intelligence' tijdens de Dartmouth Conference. Op deze conferentie stelde McCarthy voor: "Het onderzoek moet voortgaan op basis van de veronderstelling dat elk aspect van leren of elke andere eigenschap van intelligentie in principe zo nauwkeurig kan worden beschreven dat een machine het kan nabootsen."

Wat is Artificial Intelligence (AI) eigenlijk precies?

Het concept van kunstmatige intelligentie, vaak afgekort tot AI, is onderwerp van veel discussie en heeft geen eenduidige definitie. Afhankelijk van aan wie je het vraagt, krijg je verschillende interpretaties en theorieën te horen. Echter, over het algemeen wordt aangenomen dat AI verwijst naar computergestuurde systemen die taken kunnen overnemen die voorheen alleen door mensen uitgevoerd konden worden. Hierbij gaat het om het overnemen van cognitieve functies of menselijk handelen, waardoor computers in staat zijn om zowel het menselijk denkproces als de motoriek te simuleren.

Dit omvat een breed scala aan toepassingen, variërend van systemen die afbeeldingen kunnen herkennen op videobeelden, spraakherkenningssystemen en systemen die voorspellingen kunnen doen op basis van omvangrijke datasets, tot geavanceerde robots die complexe chirurgische ingrepen kunnen uitvoeren. Het is essentieel om te begrijpen dat AI niet één specifiek ding is, maar een verzameling van technologieën.

Binnen The AI Group gebruiken we vaak de metafoor van een grote Lego-doos. Elk Lego-steentje stelt een specifieke technologie of functie voor. Deze "steentjes" kunnen zelfstandig worden gebruikt, maar kunnen ook worden gecombineerd om complexere en geavanceerdere systemen te bouwen. Denk bijvoorbeeld aan een geavanceerde slimme deurbel waaraan je in gewone menselijke taal kunt vragen hoe laat de postbezorger voor de deur stond. De kracht van AI ligt in de mogelijkheid om deze technologieën te combineren en zo oplossingen te creëren die eerder ondenkbaar waren.

Wat zijn de vier fases van AI?

De ontwikkelingen rondom AI is te definiëren in pak-m-beet 4 verschillende fases die allemaal belangrijke doorbraken hebben gekend:

Statistiek met spierballen (jaren 60)

‍In de jaren '60 van de vorige eeuw, toen computers hun intrede deden in de academische en onderzoekswereld, werd AI voornamelijk gezien als "statistiek met spierballen". Dit tijdperk was gedefinieerd door eenvoudige algoritmen en regel gebaseerde systemen. Deze eerste generatie AI-systemen probeerde menselijke intelligentie te simuleren door middel van directe instructies en beslisbomen. Hoewel de mogelijkheden van deze systemen beperkt waren, legden ze wel het fundament voor toekomstige ontwikkelingen in de AI-sector.

Machine Learning (rond 2000)

‍Rond de eeuwwisseling kwam Machine Learning (ML) naar voren als de dominante aanpak voor AI. In tegenstelling tot de voorgaande fase, waarbij regels handmatig werden ingesteld, maakte ML het mogelijk voor machines om te leren van gegevens en ervaring. Door algoritmen te trainen op grote datasets, konden machines patronen herkennen, voorspellingen doen en beslissingen nemen zonder expliciete programmering. Dit leidde tot een revolutie in verschillende sectoren, waaronder financiën, gezondheidszorg en e-commerce.

Deep Learning (rond 2010)

‍Deep Learning, een subset van machine learning, kwam rond 2010 in de schijnwerpers te staan. Het maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken - geïnspireerd door de structuur van het menselijk brein - om complexe patronen in grote hoeveelheden data te herkennen. Met de toename van de beschikbare data en de vooruitgang in rekenkracht, begon Deep Learning indrukwekkende resultaten te behalen in taken zoals beeld- en spraakherkenning. Hierdoor konden machines menselijke vaardigheden nabootsen op een niveau dat eerder ondenkbaar was.

Generatieve AI (Rond 2020)

‍In de jaren 2020 werd de opkomst van Generatieve AI waargenomen. Deze vorm van AI gaat verder dan alleen herkenning en analyse; het kan nieuwe informatie genereren die niet in de oorspronkelijke data aanwezig was. Met technieken zoals Generative Adversarial Networks (GANs) kunnen machines nu realistische beelden, teksten en andere content creëren. Dit heeft geleid tot vernieuwingen in domeinen als kunst, muziek en design, maar roept ook vragen op over authenticiteit en ethiek in een wereld waar machines content kunnen produceren die nauwelijks van echt te onderscheiden is.

Narrow AI vs AGI

Het is cruciaal om te beseffen dat er, wanneer we over AI spreken, doorgaans twee hoofdcategorieën zijn: Narrow AI en Artificial General Intelligence (AGI).

Narrow AI betreft systemen die zijn ontworpen en getraind voor een specifiek doel. Denk hierbij aan een zelfrijdende auto die van punt A naar B navigeert of een voorspellingsmodel dat een bakker helpt te bepalen hoeveel croissantjes hij op zaterdag moet bakken. Deze systemen zijn indrukwekkend in hun specialisme, maar hun toepassingsgebied is beperkt.

Aan de andere kant hebben we AGI, een vorm van AI die de capaciteit heeft om elke intellectuele taak uit te voeren die een mens ook kan. Het is een systeem dat alle menselijke cognitieve processen kan nabootsen en potentieel zelfs kan overtreffen. Op dit moment is AGI nog steeds het domein van de toekomst en sciencefiction. De meeste AI-systemen, waaronder geavanceerde modellen zoals ChatGPT, vallen onder Narrow AI. Hoewel ChatGPT bijvoorbeeld geavanceerde conversaties kan voeren, zal het niet spontaan een debat op Twitter starten.

Desondanks geloven prominente denktanks en organisaties zoals OpenAI en Google DeepMind dat de komst van AGI in de toekomst realiteit kan worden. Deze overgang naar AGI brengt tal van ethische en maatschappelijke vraagstukken met zich mee, zoals de impact op de economie, werkgelegenheid en de bredere samenleving. Het is daarom van groot belang dat er strenge regelgeving komt voor bedrijven die aan de voorhoede staan van deze technologische evolutie. Echter, het is belangrijk om te benadrukken dat het overgrote deel van de huidige AI-toepassingen, zo'n 99,9%, absoluut veilig is en onder de categorie Narrow AI valt.

Hoe kan je AI gebruiken?

Wanneer bedrijven de kracht van AI beginnen te verkennen, kunnen ze dit doen vanuit zowel een korte als een lange termijn perspectief.

1. Korte Termijn Adoptie - Gebruik van Bestaande Tooling

‍Op korte termijn kunnen bedrijven profiteren van de bestaande AI-tools en -software die reeds beschikbaar zijn. Het idee is om de huidige bedrijfsprocessen te versnellen, ondersteunen en automatiseren. Een treffende analogie is dat een grafisch ontwerper niet zelf Photoshop hoeft te ontwikkelen om het te gebruiken en zijn of haar werk te verbeteren. Op dezelfde manier kunnen bedrijven de bestaande AI-tools inzetten om vrijwel elk bedrijfsproces te ondersteunen. Met de opkomst van generatieve AI wordt verwacht dat deze tools in staat zullen zijn tot wel 40% van de taken in diverse afdelingen - van klantenservice tot finance en HR - over te nemen.

2. Lange Termijn Adoptie - Transformationele AI

‍Aan de andere kant hebben we de transformationele benadering van AI. Hierbij gaan bedrijven verder dan alleen het gebruik van bestaande tools; ze combineren hun eigen datasets met op maat gemaakte algoritmen en modellen om innovatieve producten en diensten te creëren. Deze aanpak is gericht op het toekomstbestendig maken van het bedrijf, het creëren van onderscheidende waarde en het verkrijgen van een concurrentievoordeel.

De Drie Vlakken van AI Adoptie

‍Bij het overwegen van AI-integratie is het essentieel voor bedrijven om op drie niveaus te denken:

Individueel Niveau: Hoe kan AI mij in mijn specifieke rol helpen?
Teamniveau: Hoe kan AI mijn team efficiënter en productiever maken?
Organisatieniveau: Hoe kan AI bijdragen aan de algehele groei en vooruitgang van het bedrijf?

Door deze lagen in overweging te nemen, kunnen bedrijven een holistische en strategische benadering van AI adoptie hanteren, wat leidt tot optimale resultaten en voordelen.

Voorbeelden van AI binnen verschillende sectoren

Voor iedere business uitdaging is er een AI oplossing en omdat de technologie kan worden toegepast in vrijwel elke rol en elk proces zijn de mogelijkheden grenzeloos - het is de vraag waar je moet beginnen om het meeste rendement te halen. Om een paar voorbeelden te geven:

Transport en Logistiek:

Korte Termijn: Inzet van bestaande route-optimalisatie software om brandstofkosten te verlagen en leveringen te versnellen.
Lange Termijn: Implementatie van zelfrijdende vrachtwagens en geavanceerde voorspellende onderhoudssystemen voor wagenparkbeheer.

Bouw en Infra:

Korte Termijn: Gebruik van AI-gestuurde planningssoftware om de optimale volgorde van bouwtaken te bepalen.
Lange Termijn: Inzet van autonome drones en robots voor inspectie en bouwwerkzaamheden, en AI-gedreven modellen voor duurzame infrastructuurontwikkeling.

Zorg:

Korte Termijn: Implementatie van AI-diagnostische tools die medische beelden scannen op afwijkingen.
Lange Termijn: Ontwikkeling van op maat gemaakte behandelplannen op basis van genetische informatie en voorspellende modellen voor ziekte-uitbraken.

HR-sector en Recruitment:

Korte Termijn: Gebruik van AI-gedreven tools voor cv-screening en eerste sollicitatiegesprekken via chatbots.
Lange Termijn: Implementatie van geavanceerde AI-systemen die de totale werknemerservaring analyseren en optimaliseren, van onboarding tot pensioen.

Educatie:

Korte Termijn: Inzet van AI-gestuurde tools voor gepersonaliseerde leertrajecten en automatische beoordeling van opdrachten.
Lange Termijn: Ontwikkeling van volledig interactieve, op AI gebaseerde virtuele klaslokalen en leeromgevingen die zich aanpassen aan de individuele leerstijl van elke student.

Sales en Marketing:

Korte Termijn: Implementatie van AI-chatbots voor klantenservice en gebruik van voorspellende analyses voor verkoopprognoses.
Lange Termijn: Toepassing van geavanceerde AI om volledig gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren en real-time analyses van klantgedrag voor dynamische prijsstelling en productontwikkeling.

Zorgen over AI

Kunstmatige Intelligentie, of AI, wordt vaak gezien als een magische toverdoos, maar in werkelijkheid is het gebaseerd op wiskunde en statistiek. Een essentieel onderdeel van AI is de ongelooflijke rekenkracht die het vereist. Deze rekenkracht is afkomstig van datacenters die veel elektriciteit verbruiken, wat vragen oproept over de duurzaamheid van AI.

Een ander belangrijk aspect van AI is de benodigde data. Data zijn een afspiegeling van de werkelijkheid en bevatten vaak de vooringenomenheden en vooroordelen die we als samenleving hebben, bekend als 'bias'. Deze bias kan leiden tot ongewenste uitkomsten wanneer geïntegreerd in AI-systemen, en is een bron van grote zorg.

Naast duurzaamheid en bias, zijn er ook angsten voor een toekomst waarin AI slimmer wordt dan de mens, een concept dat bekend staat als superintelligentie. Grote bedrijven in de AI-sector, zoals OpenAI, Anthropic en Google DeepMind, geloven dat dergelijke systemen binnen de komende vijf tot tien jaar een realiteit kunnen worden.

Een andere zorgwekkende ontwikkeling is het potentieel voor autonome wapens. De mogelijkheid van AI-gedreven wapensystemen kan leiden tot 'Black Mirror'-achtige scenario's die ethische en veiligheidskwesties oproepen.

De opkomst van AI brengt ook vragen met zich mee over sociale ongelijkheid. Terwijl sommige mensen in staat zullen zijn om gemakkelijker aan te passen aan de AI-gedreven wereld en daardoor aantrekkelijker worden op de arbeidsmarkt, kunnen anderen achterblijven. Wat is de rol van banen in een wereld waar automatisering steeds meer aanwezig is?

Het is van cruciaal belang dat we nadenken over deze kwesties. De Europese Unie is al begonnen met de introductie van de 'AI Act', en in het Witte Huis wordt er gekeken naar strengere regelgeving voor AI. Echter, het beleid rond AI is nog steeds in ontwikkeling. De toekomst van AI is nog niet vastgelegd, en het is aan ons om te bepalen welke rol het zal spelen in onze samenleving.

Conclusie

De impact van AI op onze samenleving is enorm en het zal alleen maar groeien in de komende jaren. Terwijl we blijven leren en evolueren, moeten we ons bewust zijn van de ethische en morele uitdagingen die AI met zich meebrengt. Maar één ding is zeker: AI heeft het onbegrensde potentieel om de wereld te veranderen!