Artificial Intelligence basis begrippen 101

Kunstmatige intelligentie (KI) of Artificial Intelligence (AI) is een fascinerend en snelgroeiend veld dat steeds meer invloed heeft op ons dagelijks leven. Van slimme assistenten op onze telefoons tot complexe algoritmes die financiële markten analyseren, AI-technologieën veranderen de manier waarop we leven en werken. In deze blog duiken we in de verschillende begrippen rondom AI om een beter begrip te krijgen van deze technologische revolutie.

1. Wat is Kunstmatige Intelligentie?

Kunstmatige intelligentie verwijst naar het vermogen van een machine om intelligent gedrag te vertonen. Het doel van AI is om machines taken te laten uitvoeren die, als een mens ze zou uitvoeren, intelligentie zouden vereisen. Dit omvat activiteiten zoals besluitvorming, probleemoplossing en leren.

2. Machine Learning (ML)

Machine Learning is een subveld van AI dat zich richt op het ontwikkelen van algoritmes die machines in staat stellen te leren uit en zich aan te passen aan nieuwe gegevens zonder expliciete programmering. ML maakt gebruik van statistische methoden om patronen in data te herkennen en beslissingen te nemen gebaseerd op die gegevens.

3. Deep Learning

Deep Learning is een tak van machine learning die gebruik maakt van netwerken die vele lagen van verwerkingseenheden bevatten, voor complexe patroonherkenningsdoeleinden. Deze techniek is geïnspireerd door de werking van het menselijk brein en staat bekend om zijn kracht in het herkennen van patronen in ongestructureerde data zoals afbeeldingen en geluid.

4. Neurale Netwerken

Een neuraal netwerk is een reeks van algoritmes die bedoeld zijn om patronen te herkennen. Ze interpreteren sensorische data door de input te labelen of te clusteren. Neurale netwerken spelen een cruciale rol in deep learning en zijn essentieel voor het verwerken van complexe data inputs.

5. Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing is een veld dat zich richt op de interactie tussen computers en mensen via natuurlijke taal. Het doel van NLP is om computers in staat te stellen menselijke taal te begrijpen, interpreteren en manipuleren. Toepassingen van NLP zijn onder andere spraakherkenning, vertaling en tekstanalyse.

6. Reinforcement Learning

Bij Reinforcement Learning leert een algoritme door interactie met een omgeving, waarbij het beloningen verzamelt voor succesvolle acties. Dit type leren is vooral nuttig in scenario’s zoals zelfrijdende auto’s, waarbij beslissingen continu moeten worden aangepast aan veranderende omstandigheden.

7. Robotica

Robotica is een interdisciplinair veld dat AI gebruikt om robots te ontwerpen, bouwen en bedienen. Deze robots kunnen taken uitvoeren die variëren van industrieel tot persoonlijk gebruik, en van eenvoudig mechanisch tot hoogst complex.

8. Large Language Models (LLMs)

Large Language Models (LLMs) zijn geavanceerde machine learning modellen die grote hoeveelheden tekst kunnen genereren en begrijpen. Deze modellen worden getraind op uitgebreide datasets van tekstuele informatie en kunnen complexe taalbewerkingstaken uitvoeren, zoals tekstgeneratie, samenvatting, vertaling en meer. LLMs zijn bijzonder effectief in het begrijpen van context en het genereren van coherent en relevant tekstueel antwoord.

9. Generative Pre-trained Transformer (GPT)

De Generative Pre-trained Transformer, of GPT, is een type LLM ontwikkeld door OpenAI dat gebruik maakt van transformer-architectuur. GPT-modellen worden eerst voorgetraind op een grote dataset van tekst om een breed begrip van taal te ontwikkelen en vervolgens gefinetuned op specifiekere taken. Elk nieuw model, zoals GPT-3 en GPT-4, heeft meer parameters en is krachtiger dan zijn voorgangers, waardoor het nauwkeuriger en contextueel passender kan reageren.

10. Hallucinaties in AI

In de context van AI verwijst de term ‘hallucinaties’ naar de foutieve of verzonnen output die AI-modellen soms genereren. Dit gebeurt vaak wanneer een model conclusies trekt of data creëert die niet gebaseerd zijn op de input of de feitelijke gegevens. Hallucinaties kunnen voorkomen in verschillende AI-systemen, inclusief taalmodellen zoals GPT, waar het model onjuiste informatie kan presenteren als feit. Het begrijpen en minimaliseren van deze hallucinaties is een belangrijk onderzoeksgebied om de betrouwbaarheid van AI-toepassingen te verbeteren.