Hoe werkt AI?
AI werkt door te leren van ervaring (gegevens), net zoals mensen leren van ervaring. Via het trainingsproces generaliseren machines geleidelijk kennis uit voorbeeldgegevens en vormen modellen die later kunnen worden toegepast.
Kunstmatige intelligentie (AI) verschijnt steeds vaker in ons dagelijks leven, van de filmaanbevelingen die Netflix doet tot zelfrijdende auto's zoals die van Waymo. Heb je je ooit afgevraagd hoe AI werkt? Achter elke slimme toepassing zit een proces dat machines in staat stelt te leren van gegevens en beslissingen te nemen.
In dit artikel verkennen we een gemakkelijk te begrijpen uitleg van de principes achter hoe AI werkt, met speciale aandacht voor machine learning-systemen, die de kern vormen van de meeste moderne AI.
AI "leert" en neemt beslissingen op basis van gegevens
In de kern werkt AI door te leren van gegevens. In plaats van geprogrammeerd te zijn met vaste regels voor elke situatie, krijgen AI-systemen (vooral die met machine learning) grote hoeveelheden gegevens en ontdekken ze automatisch patronen of verborgen regels binnen die gegevens.
Vervolgens gebruiken ze wat ze geleerd hebben om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen bij het tegenkomen van nieuwe gegevens. Dit proces lijkt op hoe mensen leren: we observeren veel voorbeelden, trekken conclusies en passen die ervaring toe op nieuwe situaties.
Tijdens het trainen past het systeem geleidelijk interne parameters aan om de nauwkeurigheid te verbeteren. Daardoor vormt de AI een model dat kan herkennen of een afbeelding een kat of een hond is. Bij een nieuwe (onbekende) afbeelding zal het model voorspellen of het een kat of hond is op basis van wat het geleerd heeft. Als de voorspelling fout is, kan de AI worden bijgesteld (met wiskundige algoritmen) om de nauwkeurigheid de volgende keer te verbeteren.
De vier belangrijkste stappen van het AI-leerproces
In eenvoudige termen omvat het AI-leer- en werkproces doorgaans de volgende belangrijke stappen:
Gegevensverzameling (Input)
Allereerst heeft AI inputgegevens nodig om van te leren. Gegevens kunnen in vele vormen voorkomen: cijfers, tekst, afbeeldingen, audio, enzovoort, en worden meestal zorgvuldig verzameld en voorbereid. Bijvoorbeeld, om een AI katten te laten herkennen, moet je tienduizenden katten- (en niet-katten) afbeeldingen verzamelen en correct labelen.
Modeltraining (Leren/Training)
Vervolgens is er de fase waarin de machine leert van gegevens. De inputgegevens worden ingevoerd in een leeralgoritme (machine learning-algoritme). Dit algoritme zoekt naar patronen of correlaties in de gegevens en past geleidelijk interne parameters aan om bij de data te passen.
In het geval van kunstmatige neurale netwerken (veelvoorkomend in deep learning) betekent trainen het aanpassen van de gewichten van verbindingen tussen neuronen via vele iteraties. De AI probeert continu voorspellingen te doen op de trainingsdata en corrigeert zichzelf op basis van het verschil tussen de voorspelling en het werkelijke resultaat (dit proces heet backpropagation in neurale netwerken).
Voorspellingen/Resultaten maken (Inferentie)
Na training heeft de AI een getraind model. Nu, wanneer het nieuwe inputgegevens ontvangt (die het nog nooit eerder heeft gezien), kan de AI het geleerde model toepassen om voorspellingen of beslissingen te maken.
- Een AI-model dat katten en honden onderscheidt, kan naar een nieuwe foto kijken en voorspellen "dit is een kat" met een bepaalde zekerheid
- Een AI getraind op banktransacties kan voorspellen welke nieuwe transacties frauduleus zijn
- Een model getraind op medische data kan diagnoses voorstellen voor nieuwe patiënten
Deze fase heet inference – AI past geleerde kennis toe op echte situaties.
Feedback & Verbetering
Een belangrijk kenmerk van AI (vooral machine learning-systemen) is het vermogen om zichzelf in de loop van de tijd te verbeteren. Als AI resultaten produceert en feedback krijgt over de nauwkeurigheid (bijvoorbeeld mensen geven aan of de voorspelling juist of onjuist was), kan het het model aanpassen om beter bij de gegevens te passen.
Terugkomend op het voorbeeld van katten/honden classificatie: als het model sommige gevallen verkeerd classificeert (bijvoorbeeld een hond voor een kat aanziet), kunnen ingenieurs meer data toevoegen over moeilijke gevallen of de architectuur/hyperparameters van het model aanpassen zodat de AI beter leert. Door continue updates zoals deze wordt AI steeds nauwkeuriger en intelligenter na verloop van tijd.
AI-systemen werken door drie hoofdvaardigheden te combineren: leren van gegevens, logica toepassen om resultaten af te leiden, en zelfcorrectie bij fouten. Tijdens de leerfase verzamelt en extraheert AI informatie uit gegevens (waardoor "kennis" ontstaat). Tijdens de inferentiefase gebruikt AI de geleerde kennis om nieuwe situaties te behandelen en uitkomsten te produceren. En door zelfcorrectie verfijnt AI continu zijn werking om de nauwkeurigheid te verbeteren.
— Kernprincipes van AI-operaties
Deze combinatie van leren, redeneren en zelfaanpassing vormt de kracht van moderne AI-systemen.
Een eenvoudig voorbeeld dat illustreert hoe AI werkt
Laten we een praktisch voorbeeld bekijken om het bovenstaande proces beter te illustreren: een AI-chatbot die automatisch op berichten reageert. Stel dat je een chatbot wilt bouwen die klanten ondersteunt en natuurlijk vragen in het Vietnamees kan beantwoorden.
Gegevensverzameling
Chatbottraining
Gebruikersreactie
Verbetering in de tijd
Dit voorbeeld laat duidelijk zien hoe een praktische AI "leert" en werkt: leren van eerdere gegevens om toe te passen op toekomstige situaties. Of het nu gaat om het classificeren van katten/honden of het beantwoorden van klantvragen, het fundamentele principe blijft hetzelfde.
Hoe werkt generatieve AI?
Een recente opvallende trend in AI is Generatieve AI – AI-systemen die in staat zijn nieuwe content te creëren zoals tekst, afbeeldingen of audio die nog nooit eerder bestonden. Dus hoe werkt generatieve AI en wat maakt het anders?
Classificatie & Voorspelling
- Herkennen van patronen
- Doen van voorspellingen
- Classificeren van data
- Kiezen uit bestaande opties
Contentcreatie
- Creëert nieuwe content
- Genereert tekst, afbeeldingen, audio
- Combineert geleerde patronen
- Produceert originele output
In feite is generatieve AI ook gebaseerd op deep learning van enorme hoeveelheden data, maar in plaats van alleen voorspellen of classificeren, wordt het model getraind om nieuwe output te genereren op basis van geleerde patronen.
Grote taalmodellen
Neem het voorbeeld van een groot taalmodel zoals ChatGPT: dit model is getraind op miljarden woorden tekst (boeken, artikelen, websites) om relaties tussen woorden en zinnen te leren.
- Tientallen miljarden parameters
- Voorspelt het volgende woord in een reeks
- Creëert vloeiende, contextuele antwoorden
AI-kunstgeneratoren
AI-kunstgeneratoren zoals Midjourney en DALL-E werken door de "taal" van beelden diep te leren en vervolgens nieuwe visuele producten te bouwen op aanvraag.
- Fundatiemodellen getraind op enorme datasets
- Transformer-architectuur
- Creatieve contentgeneratie
Wanneer gebruikt, in plaats van te reageren met vooraf opgeslagen antwoorden, creëert ChatGPT nieuwe reacties door elk volgend woord te selecteren op basis van geleerde waarschijnlijkheden. Het resultaat is een vloeiende tekst die de taalstijl van de trainingsdata weerspiegelt, maar met volledig nieuwe inhoud.
Dit stelt programma's zoals ChatGPT of Midjourney in staat om nieuwe content te genereren (tekst, afbeeldingen, muziek, enzovoort) op basis van geleerde kennis, in plaats van alleen een bestaand antwoord te selecteren.
Het bijzondere aan generatieve AI is dat het niet alleen herkent of analyseert, maar tot op zekere hoogte daadwerkelijk creëert. Natuurlijk is deze creativiteit nog steeds gebaseerd op wat de AI geleerd heeft – het combineert en transformeert patronen die het gezien heeft om iets nieuws te maken. Maar de resultaten kunnen zeer divers en rijk zijn, waardoor generatieve AI een krachtig hulpmiddel is in contentcreatie, design, entertainment en vele andere gebieden.
— De kracht van generatieve AI
Belangrijkste punten
Samengevat werkt AI door te leren van ervaring (gegevens), net zoals mensen leren van ervaring. Door training generaliseren machines geleidelijk kennis uit voorbeeldgegevens en vormen modellen die later kunnen worden toegepast.
Patroonontdekking
AI ontdekt verborgen patronen in gegevens om problemen effectief op te lossen
Continu leren
Systemen verbeteren door proberen en fouten maken, en verbeteren continu hun prestaties
Praktische toepassingen
Van beeldherkenning tot automatische tekstgeneratie en kunstcreatie
Hoewel de onderliggende algoritmen kunnen variëren – van eenvoudige beslisbomen tot diepe neurale netwerken met miljarden parameters – is het gemeenschappelijke doel van AI het ontdekken van verborgen patronen die helpen problemen op te lossen. Dankzij enorme hoeveelheden data en krachtige computers heeft AI opmerkelijke resultaten bereikt, van nauwkeurige beeld- en spraakherkenning tot het vermogen om automatisch tekst te schrijven en kunst te creëren.
Volg INVIAI om op de hoogte te blijven van de nieuwste AI-kennis!
Reacties 0
Reactie plaatsen
Nog geen reacties. Wees de eerste om te reageren!