Welkom bij deze uitgebreide gids over kunstmatige intelligentie (AI). In dit artikel zullen we dieper ingaan op de fascinerende wereld van AI en uitleggen hoe deze technologie precies werkt. We beloven je dat je aan het einde van dit artikel dit onderwerp begrijpt! We leggen uit hoe een AI wordt getraind en wat er gebeurt wanneer er meer gegevens aan het model worden toegevoegd. Ook ga je leren waarom een AI eigenlijk best veel op een menselijk brein lijkt! Lees verder om een grondiger inzicht te krijgen in deze spannende en voortdurend evoluerende technologie.

In cursief leggen wij het nog een keertje uit aan de hand van voorbeelden en alledaagse taal!

‍

Hoe wordt een AI getraind?

Kunstmatige intelligentie is afhankelijk van gegevens en machine learning-algoritmen om te leren en taken uit te voeren. Een veelgebruikte methode voor het trainen van AI is supervised learning (begeleid leren). Bij supervised learning wordt een AI-model getraind met gelabelde datasets, waarbij het model wordt voorzien van invoergegevens en de bijbehorende gewenste uitvoer. Gedurende het trainingsproces past het model zich aan en leert het patronen en regels te herkennen.

Met andere woorden, wij vertellen een AI wat iets is. Een foto van een kat heeft het label “kat”. Als een AI genoeg katten foto’s ziet, dan begrijpt het dat katten doorgaans op een bepaalde manier uitzien. Een AI herkent dus de patronen van het concept “kat”.

Supervised learning is een iteratief proces waarbij het model wordt blootgesteld aan een reeks voorbeelden met bekende labels. Het model past zijn interne parameters aan om de voorspellingen zo goed mogelijk overeen te laten komen met de gewenste uitvoer. Dit proces wordt herhaald totdat het model een acceptabele nauwkeurigheid bereikt. Het vereist echter grote hoeveelheden gelabelde data, wat tijdrovend en kostbaar kan zijn.

AI’s moeten best vaak getraind worden voordat ze doorhebben hoe een kat er uit ziet.

‍

Wat gebeurt er wanneer er meer data aan het model wordt toegevoegd?

Wanneer er meer gegevens aan het model worden toegevoegd, kan de AI haar prestaties verbeteren. Met meer data kan het model een breder scala aan patronen en complexiteiten herkennen, waardoor het beter wordt in het uitvoeren van taken. Het toevoegen van meer data kan de nauwkeurigheid van de AI vergroten en het risico op fouten verminderen. Dit fenomeen wordt vaak aangeduid als "data-driven learning".

Met meer foto’s van katten, met bijvoorbeeld leuke hoedjes of een kat die een rare sprong maakt, kan een AI “katten” vaker herkennen!

Bovendien kan het gebruik van meer gegevens de robuustheid van het model vergroten. Door het model te trainen op diverse datasets, kan het beter omgaan met variaties en nieuwe situaties. Dit fenomeen wordt bekend als "generalisatie" en het stelt de AI in staat om beter te presteren in real-world scenario's.

Met diverse datasets kun je bijvoorbeeld denken aan een dataset met echte katten en een dataset met cartoonkatten. Door het model op beide te trainen kan het katten herkennen in beide contexts.

‍

Wat is de rol van Language Models (taalmodellen) in AI?

Een belangrijk onderdeel van AI zijn Language Models. Language Models worden gebruikt om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren. Een voorbeeld van een Language Model is een Large Language Model (LLM), zoals het model waarop het model ChatGPT is gebaseerd. Een LLM is getraind op enorme hoeveelheden tekst en kan daardoor menselijke taal begrijpen en creatieve en informatieve inhoud genereren.

Menselijke taal staat altijd in een bepaald verband. Je kent het vast wel, als je iemand anders zijn of haar zin kan afmaken. Dat is waarschijnlijk omdat je deze persoon goed kent. Een Large Language Model enorme hoeveelheden tekst en kan vrijwel elke zin afm….

LLM's maken gebruik van geavanceerde technieken zoals deep learning en recurrent neural networks om taalstructuren en contextuele relaties te begrijpen. Door middel van deze technieken kan een LLM woorden, zinnen en zelfs hele teksten genereren die coherent en relevant zijn. Deze geavanceerde taalmodellen hebben een enorme impact gehad op gebieden zoals automatische vertaling, tekstgeneratie en informatieverwerking.

Geavanceerde technieken maken het mogelijk om niet alleen taal te produceren, maar ook te “begrijpen” wat er gevraagd wordt.

‍

Wat zijn de gelijkenissen tussen een AI en het menselijk brein?

Hoewel een AI en een menselijk brein verschillen in hun biologische aard, vertonen ze enkele interessante overeenkomsten. Beide kunnen leren, redeneren en complexe taken uitvoeren. Net als een AI kan het menselijk brein informatie verwerken, patronen herkennen en beslissingen nemen. Een AI-model is echter beperkt tot de regels en gegevens waarop het is getraind, terwijl het menselijk brein flexibel is en in staat is om te leren van verschillende ervaringen en contexten.

We hebben aardig wat in gemeen, maar waar het grootste verschil zit is dat mensen kunnen nuanceren en context kennen.

Het menselijk brein kan ook creativiteit, emotie en intuïtie bevatten, aspecten die momenteel nog uitdagend zijn voor AI-systemen. Hoewel AI-technologieën grote vooruitgang hebben geboekt in het nabootsen van menselijke intelligentie, is het nog steeds een continu onderzoeksgebied dat nieuwe doorbraken en ontdekkingen oplevert.

Hoe denk jij over AI met emotie?

‍