Voorwoord

De missie van Bytesize AI is AI toegankelijker en inzichtelijker te maken, zodat elk bedrijf, ongeacht de omvang, deze technologie optimaal kan benutten. We houden de ontwikkelingen binnen het AI-domein nauwlettend bij om onze partners te ondersteunen bij hun operationele ambities en strategische visies. In dit artikel bespreken we Project Strawberry, ook bekend als QSTAR (Query, Synthesize, Teach, en Reason), oftewel Q*, een innovatie van OpenAI die belooft de volgende stap in AI te zetten: reasoning.

Het introduceren van reasoning-capaciteiten in AI zal aanzienlijke veranderingen teweegbrengen voor het MKB in Nederland. Hierbij verandert de inzetbaarheid van AI, zowel qua breedte als diepte, en de verwachtingen rondom de verantwoordelijke inzet ervan.

Om je om doelgericht te informeren beginnen we dit artieel met een aantal basisprincipes, waarna we uitleggen waarom AI reasoning een gamechanger is voor het bedrijfsleven. Vervolgens zullen we de innovatie van Q* vanuit een technisch perspectief en de impact ervan op het bedrijfsleven uiteenzetten.

‍

De basisprincipes

Wat is AI en waarom is het belangrijk?

AI, oftewel Artificial Intelligence, stelt computers in staat om taken uit te voeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals het verwerken van informatie, het beantwoorden van vragen en het uitvoeren van taken. AI belooft "digitale automatisering" van zowel cognitieve als uitvoerende werkzaamheden, wat bedrijven in staat stelt meer te doen met minder, processen te automatiseren en kosten te besparen. Bovendien zijn processen die eenmaal met AI zijn geautomatiseerd, oneindig schaalbaar.

Wat is Project Strawberry?

Project Strawberry, of Q*, richt zich op de ontwikkeling van AI-systemen met de capaciteit om te redeneren. Dit betekent dat de AI niet alleen informatie verwerkt, maar ook de betekenis ervan begrijpt en, door logische conclusies te trekken, vervolgstappen kan voorstellen.

Wat betekent AI-reasoning?

AI-reasoning verwijst naar het vermogen van AI-systemen om zowel input als output te analyseren en op basis daarvan logische beslissingen te nemen. Dit proces is vergelijkbaar met menselijke probleemoplossing, maar AI voert dit veel sneller en nauwkeuriger uit. Een praktijkvoorbeeld is een AI die, na interactie met een klant over een klacht, zelf een vervolgafspraak voorstelt en inplant.

Wat zijn AI-agents?

AI-agents zijn programma’s die bepaalde processen of workflows deels of volledig automatiseren. Zij voeren taken uit zonder menselijke tussenkomst, zoals het opstellen van e-mails, het beantwoorden van klantvragen of het schrijven van offertes.

Wat zijn taalmodellen?

Taalmodellen zijn AI-modellen zoals ChatGPT die in staat zijn menselijke taal te begrijpen en te genereren. Ze vormen de basis voor AI-agents doordat ze mensen in staat stellen met een AI te communiceren en opdrachten uit te laten voeren.

Waarom zijn deze ontwikkelingen belangrijk voor bedrijven?

• Oneindige schaalbaarheid: AI-agents zijn oneindig schaalbaar. Een bredere inzet van deze agents is een cruciale ontwikkeling binnen het AI-landschap. Dit betekent dat zodra een proces is geautomatiseerd, het gemakkelijk en kostenefficiënt kan worden opgeschaald naar een groter aantal operaties zonder significante extra kosten.
• Verbeterde functionaliteit door reasoning: Reasoning stelt AI-agents in staat om niet alleen processen uit te voeren, maar ook logische vervolgstappen te initiëren. Dit verhoogt de waarde van AI-agents aanzienlijk, omdat zij hierdoor complexere taken kunnen beheren en proactieve oplossingen kunnen bieden, wat de business case voor hun gebruik versterkt.
• Uitbreiding van toepasbare business cases: De ontwikkeling van Q* maakt het mogelijk om het aantal business cases dat met AI-agents kan worden aangepakt uit te breiden. Door deze agents de capaciteit voor reasoning te geven, kunnen zij ingezet worden voor een breder scala aan taken, waardoor hun toepasbaarheid in diverse bedrijfssectoren toeneemt.

‍

Wat is Q* en hoe werkt het?

Wat is Q*?

Q* is een geavanceerd AI-model dat ontwikkeld wordt door OpenAI. Dit project richt zich op het aanzienlijk verbeteren van AI-reasoning, een cruciale stap richting de ontwikkeling van Artificial General Intelligence (AGI). AGI is een vorm van AI die in theorie elke algemene taak zou moeten kunnen uitvoeren die een mens ook kan.

Hoe werkt Q*?

Q* combineert technieken uit Q-learning en het A*-algoritme om een krachtiger AI-systeem te creëren:

• Q-Learning: Dit is een vorm van reinforcement learning, waarbij een AI-agent leert de beste acties uit te voeren op basis van beloningen en straffen. De agent leert zijn keuzes te optimaliseren om de maximale beloning te behalen voor de uitgevoerde taken.
• A*: Dit is een zoekalgoritme dat het meest efficiënte pad tussen een startpunt en een einddoel vindt. Het wordt gebruikt in AI om optimale oplossingen te vinden in complexe problemen door mogelijke oplossingen te evalueren en de meest belovende route te selecteren. In de context van taalmodellen experimenteert het model met meerdere opties om te bepalen wat de beste oplossing is. Dit algoritme wordt ook breed toegepast in de robotica.

‍

Begrip van AI-reasoning in zakelijke contexten

AI-reasoning is het proces waarbij AI-systemen gegevens interpreteren, logische conclusies trekken en vervolgstappen uitvoeren. Deze capaciteit gaat niet alleen over het verwerken van informatie; het omvat het begrijpen van nuances, het nemen van beslissingen en het initiëren van acties op basis van complexe data. Dit alles gebeurt vergelijkbaar met menselijke processen, maar dan in een versneld tempo.

Het is de kern van vele AI-toepassingen in het bedrijfsleven, van predictieve analytics in financiën tot vraagvoorspelling in toeleveringsketens. De kracht van AI-reasoning ligt in zijn vermogen om enorme hoeveelheden informatie snel en met hoge nauwkeurigheid te verwerken en logische stappen voor te bereiden of deels uit te voeren, wat leidt tot meer geïnformeerde en tijdige bedrijfsbeslissingen.

Zakelijke relevantie van AI-reasoning

In de zakelijke wereld hebben AI en AI-agents (de programma’s die bepaalde processen of workflows automatisch kunnen uitvoeren) een hoge toegevoegde waarde. AI belooft automatisering waar dat eerder niet mogelijk was, bijvoorbeeld op kantoor.

Momenteel kunnen we relatief simpele processen deels of volledig automatiseren, zoals het schrijven van offertes, het bieden van eerste-lijns klantenservice, of het functioneren als projectmanagementassistent die je altijd kunt vragen naar de huidige status van een project. Echter, daar houdt het vooralsnog bij op.

Wanneer we echter reasoning als vaardigheid aan een AI-agent toevoegen, kunnen we veel meer workflows en complexere processen automatiseren. Een potentiële klant kan bijvoorbeeld een offerteaanvraag doen bij een AI-agent, die vervolgens zelfstandig kan beslissen deze aanvraag te versturen. Bij interacties met klanten via de klantenservice kan de agent alvast een vervolgafspraak inplannen op basis van een interactie.

Zoals je ziet, gaat er veel vertrouwen gepaard met AI-agents met reasoning. Dit is ook een van de belangrijkste elementen van reasoning: het vereist dat de processen, en daarmee de verantwoordelijkheid van de agent, goed zijn afgestemd en uitgelijnd.

Doorgaans zullen we zien dat processen met een lage impact of zakelijke belangstelling geautomatiseerd kunnen worden. Naarmate een bedrijf comfortabeler wordt met de technologie, en deze goed wordt ingericht door een partij zoals Bytesize AI, kunnen meer verantwoordelijkheden en bijbehorende workflows worden geautomatiseerd.

Dit proces zorgt ervoor dat bedrijven geleidelijk hun processen kunnen automatiseren. Dit drukt de kosten, stelt een bedrijf in staat om meer werk te verzetten en sneller te reageren. Daarnaast zijn AI-agents oneindig schaalbaar, of ze nu reageren op één klantvraag of honderdduizend; één agent is voldoende.

‍

Technische deepdive (voor de tech nerds!)

Iteratief Leren

Centraal in de Q*-methode staat iteratief leren, een proces waarbij AI-systemen hun capaciteiten continu verfijnen en verbeteren door cycli van actie en reflectie. In tegenstelling tot traditionele AI-modellen, die sterk afhankelijk zijn van statische datasets aangeboden tijdens de initiële trainingsfase, genereren Q*-uitgeruste agents hun eigen gegevens door interacties in de echte wereld of gesimuleerde omgevingen. Deze voortdurende leercyclus stelt deze agents in staat zich aan te passen aan nieuwe, onvoorziene omstandigheden en uitdagingen, waardoor hun probleemoplossende vaardigheden in de loop van de tijd verbeteren. Deze dynamische benadering bootst menselijk leren na, waarbij inzicht verdiept naarmate de ervaring toeneemt.

Verbeterde Reasoning-capaciteiten

Het iteratieve leerproces dat kenmerkend is voor de Q*-methode leidt tot aanzienlijk verbeterde reasoning-capaciteiten. Naarmate AI-agents verschillende scenario's tegenkomen, accumuleren ze niet alleen kennis, maar verfijnen ze ook hun algoritmen voor betere nauwkeurigheid en efficiëntie. Deze voortdurende verfijning stelt AI-agents in staat een menselijk niveau van reasoning te bereiken en mogelijk te overtreffen in specifieke domeinen. Het vermogen om complexe informatie uit diverse bronnen te integreren en te synthetiseren stelt deze AI-systemen in staat genuanceerde inzichten en oplossingen te bieden, waardoor de besluitvormingsprocessen in zakelijke contexten worden verbeterd.

Autonomie in Long Duration Tasks

Een ander potentieel van de Q*-methode ligt in de verbetering van AI-autonomie, met name bij het aanpakken van langdurige taken. Deze complexe activiteiten vereisen aanhoudende aandacht en strategische planning over langere perioden, en zijn traditioneel uitdagend voor AI vanwege hun dynamische en onvoorspelbare aard. Met Q* kunnen AI-agents deze taken beheren door niet alleen te reageren op onmiddellijke inputs, maar ook toekomstige omstandigheden te anticiperen en hun strategieën dienovereenkomstig aan te passen. Deze capaciteit is cruciaal voor toepassingen variërend van strategische bedrijfsplanning tot autonome voertuigen en geavanceerde robotica.

De implementatie van de Q*-methode binnen het kader van Project Strawberry vergroot aanzienlijk het potentieel van AI-technologieën. Door AI-agents in staat te stellen autonoom te leren, te redeneren met verbeterde capaciteiten, en effectief langdurige taken te beheren, bevordert de Q*-methode niet alleen het veld van kunstmatige intelligentie, maar opent het ook nieuwe mogelijkheden voor de toepassing ervan in verschillende sectoren. Deze transformerende benadering zorgt ervoor dat AI een robuuste, aanpasbare partner kan zijn bij het aanpakken van enkele van de meest complexe en urgente uitdagingen waarmee bedrijven vandaag de dag worden geconfronteerd.

‍

Conclusie

Het potentieel van AI-reasoning, zoals gedemonstreerd door Project Strawberry of Q*, vertegenwoordigt een significante vooruitgang in het domein van kunstmatige intelligentie. Deze ontwikkelingen beloven niet alleen de operationele efficiëntie binnen bedrijven te verhogen, maar stellen organisaties ook in staat om geavanceerdere taken aan te pakken die voorheen buiten het bereik van automatisering vielen.

De introductie van Q* binnen verschillende bedrijfsprocessen laat zien dat AI niet alleen een ondersteunende technologie is, maar een transformerende kracht die bedrijven kan helpen bij het navigeren door complexe marktdynamieken en het optimaliseren van hun strategieën. De capaciteit van AI-agents om te leren, te redeneren en autonoom langdurige taken te beheren, opent nieuwe mogelijkheden voor efficiency en innovatie.

De implicaties van deze ontwikkelingen strekken zich uit over alle sectoren. Van het verbeteren van klantinteracties tot het optimaliseren van supply chains en het ondersteunen van strategische besluitvorming, AI-reasoning biedt een scala aan toepassingen die de manier waarop we zakendoen fundamenteel kunnen veranderen.

Terwijl Bytesize AI zich blijft inzetten om AI toegankelijker en begrijpelijker te maken voor bedrijven van elke grootte, benadrukt Project Strawberry de noodzaak voor een voortdurende innovatie en adaptatie binnen de AI-sector. Door voorop te lopen in de ontwikkeling en implementatie van geavanceerde AI-systemen, zoals Q*, kunnen bedrijven niet alleen huidige uitdagingen effectief aanpakken, maar ook een sterke positie innemen voor toekomstige technologische verschuivingen.

In conclusie, de toekomst van zakelijke AI is veelbelovend en vol potentieel. Met de juiste inzet en begrip van technologieën zoals Q* kunnen bedrijven een nieuwe fase van groei en succes betreden.

‍