Kan AI leren zonder data?
De AI van vandaag kan niet volledig leren zonder data. Machine Learning en Deep Learning zijn afhankelijk van data om patronen te herkennen, regels af te leiden en prestaties te verbeteren. Zelfs geavanceerde modellen, zoals GPT’s of Reinforcement Learning-systemen, hebben nog steeds inputdata of ervaring uit de omgeving nodig om te “leren” en nauwkeurige voorspellingen te doen. Met andere woorden, data is de belangrijkste brandstof voor AI om te groeien, en zonder data kan AI niets begrijpen of nuttige beslissingen nemen.
Het begrijpen van de relatie tussen AI en data
Vraag je je af, "Kan AI zelfstandig leren zonder enige data?" Om het meest gedetailleerde en redelijke antwoord te krijgen, laten we dit onderwerp grondig verkennen met INVIAI.
Bijvoorbeeld, bij supervised learning leert AI van enorme datasets die door mensen zijn gelabeld (afbeeldingen, tekst, audio, enz.) om patronen te herkennen.
Zelfs bij unsupervised learning heeft AI nog steeds ruwe, niet-gelabelde data nodig om verborgen structuren of patronen binnen die data zelfstandig te ontdekken.
Daarom moet AI, ongeacht de methode, “gevoed” worden met data—of dat nu gelabelde data is, zelfgelabelde data (self-supervised), of data uit echte omgevingen. Zonder enige inputdata kan het systeem niets nieuws leren.
Veelvoorkomende AI-leermethoden
Vandaag de dag leren AI-modellen voornamelijk via de volgende benaderingen:
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Self-Supervised Learning
Reinforcement Learning (RL)
Reinforcement learning is het aanleren van gewenst gedrag aan een software-agent door het informeren over de resultaten van zijn acties.
— Wikipedia
Federated Learning
Voor gevoelige data, zoals persoonlijke medische beelden, maakt Federated Learning het mogelijk dat meerdere apparaten (of organisaties) gezamenlijk een gedeeld model trainen zonder ruwe data te delen.
- Globaal model wordt naar elk apparaat gestuurd
- Training alleen op lokale data
- Alleen modelupdates worden teruggestuurd
- Ruwe data verlaat het apparaat nooit
Zero-Shot Learning
Het vermogen van AI om nieuwe concepten af te leiden zonder specifieke voorbeelden, gebaseerd op eerder verworven brede kennis.
- Herkenning van onbekende concepten
- Gebruikt bestaande kennisbasis
- Vooraf getraind op enorme datasets
- Maakt redeneren over nieuwe ideeën mogelijk
Een AI-model wordt getraind om objecten/concepten te herkennen of classificeren waarvan het nooit eerder voorbeelden heeft gezien.
— IBM, definitie van Zero-Shot Learning
Samengevat: Al deze methoden tonen aan dat er geen magische manier is voor AI om zonder data te leren—op de een of andere manier is data altijd nodig. AI kan de afhankelijkheid van door mensen gelabelde data verminderen of leren uit ervaring, maar het kan niet uit het niets leren.
Geavanceerde trends: leren van "ervaring" in plaats van statische data
Onderzoekers verkennen nu manieren waarop AI minder afhankelijk kan zijn van door mensen aangeleverde data. Zo stelde DeepMind recent een "streams"-model voor in het tijdperk van “ervaring-gebaseerde AI,” waarbij AI vooral leert van eigen interacties met de wereld in plaats van van door mensen ontworpen problemen en vragen.
We kunnen dit bereiken door agenten continu te laten leren van hun eigen ervaringen—dat wil zeggen, data die door de agent zelf wordt gegenereerd tijdens interactie met de omgeving… Ervaring zal het primaire middel van verbetering worden, voorbij de huidige schaal van door mensen aangeleverde data.
— DeepMind Research, geciteerd door VentureBeat
Met andere woorden, in de toekomst zal AI zelf zijn eigen data genereren via experimenteren, observeren en het aanpassen van acties—vergelijkbaar met hoe mensen leren van echte ervaringen.
Door mensen aangeleverde data
- Vereist gelabelde datasets
- Afhankelijk van menselijke expertise
- Beperkt door beschikbare voorbeelden
- Statische leerbenadering
Zelfgegenereerde data
- Creëert eigen uitdagingen
- Leert van feedback uit de omgeving
- Continue verbetering
- Dynamische leerbenadering
Opmerkelijk is dat AZR, ondanks het ontbreken van externe trainingsdata, topprestaties behaalt in wiskunde- en programmeertaken en zelfs beter presteert dan modellen die op tienduizenden gelabelde voorbeelden zijn getraind. Dit toont aan dat AI zijn eigen “dataset” kan genereren door voortdurend uitdagingen te stellen en op te lossen.
Autonome leersystemen
Naast AZR onderzoeken veel andere studies AI die autonoom leert. Intelligente agentsystemen kunnen interactie hebben met software en virtuele werelden om ervaringsdata te verzamelen.
- Interactie met tools en websites
- Leren van simulatiespellen
- Zelf doelen en beloningen instellen
- Ontwikkelen van autonome gewoonten
Belangrijkste conclusies
In plaats daarvan kan AI minder afhankelijk worden van door mensen aangeleverde data door:
- Gebruik te maken van niet-gelabelde data (unsupervised learning)
- Te leren van feedback uit de omgeving (reinforcement learning)
- Eigen uitdagingen te creëren (bijv. het AZR-model)
Veel experts geloven dat AI in de toekomst steeds meer zal leren via de ervaring die het zelf verzamelt, waardoor ervaring de belangrijkste “data” wordt die helpt bij verbetering.
