Wat is artificiële intelligentie?

Definitie van artificiële intelligentie

Artificiële intelligentie (AI) is een domein van de computerwetenschap dat gebaseerd is op het vermogen van machines en computersystemen om bepaalde menselijke cognitieve functies te simuleren. Het maakt gebruik van modellen voor netwerken van kunstmatige neuronen, die de werking van neuronen in het menselijk brein nabootsen, en van geavanceerde algoritmen om grote hoeveelheden gegevens te analyseren. Dankzij deze technologieën kan AI complexe kwesties begrijpen, intenties voorspellen, objecten in afbeeldingen identificeren, gedrag uit gegevens modelleren en waardevolle informatie samenstellen voor allerlei toepassingen. Met behulp van automatische leeralgoritmen en deep learning kunnen artificiële intelligentiesystemen met name kansverhoudingen berekenen en mensen duidelijke en relevante antwoorden geven.

Een andere belangrijke vooruitgang in AI is generatieve AI, waarmee systemen originele inhoud kunnen creëren, zoals tekst, afbeeldingen of video's, gebaseerd op de gegevens waarop ze zijn getraind. Deze capaciteit opent nieuwe mogelijkheden voor innovatie in verschillende sectoren en toepassingen, zoals de creatie van content, productontwerp of zelfs kunst en muziek. Al enkele jaren hebben modellen als ChatGPT, ontwikkeld door OpenAI, hun effectiviteit op deze gebieden bewezen door nieuwe diensten en applicaties aan te bieden aan gebruikers en bedrijven.

Geschiedenis van artificiële intelligentie

Al in de jaren veertig, toen de eerste computers werden geboren, probeerden veel wetenschappers, zoals Alan Turing, het zogenaamde "kunstbrein" te ontwikkelen. Deze onderzoekers hebben experimenten uitgevoerd om hun ambitieuze doel te bereiken: een machine maken die slimmer is dan de mens. Om deze intelligentie te bewijzen, ontwikkelden ze een evaluatiesysteem dat beroemd bleef, de Turing-test.

Het principe van deze test is simpel: gedurende vijf minuten stuurt één persoon berichten per computer naar twee aanspreekpunten, een mens en een machine. Aan het einde van het gesprek wordt de test als geslaagd beschouwd als de persoon er niet in slaagt de mens van de machine te onderscheiden. AI toont daarmee aan dat het over voldoende vaardigheden beschikt om een natuurlijke taal te reproduceren en deel te nemen aan een intelligente dialoog, soms met een vleugje humor, waarmee het zijn vermogen om menselijke interacties na te bootsen bewijst.

In 1956 creëerden drie wiskundigen de eerste taal voor kunstmatige intelligentie, IPL-11, en trainden zo een programma om wiskundige problemen op te lossen. Dit model is snel geëvolueerd en is in staat om wiskundige stellingen te bewijzen met een duidelijke en begrijpelijke uitleg. Zo hebben onderzoekers een zelflerende technologie ontwikkeld, genaamd "machine learning", waarmee kunstmatige intelligentiesystemen zelf hun eigen intelligentie kunnen bouwen door te trainen om menselijke analyse te reproduceren op een grote hoeveelheid gegevens. OpenAI heeft deze concepten met name gebruikt om geavanceerde systemen zoals ChatGPT te maken die tekst op een natuurlijke manier kunnen begrijpen en genereren.

Machine learning en big data (of het vermogen om een exponentiële hoeveelheid informatie te verzamelen en te analyseren om AI-modellen te trainen) vormen de kern van de successen van artificiële intelligentie en de vooruitgang ervan. Dankzij deze technologieën kunnen bedrijven nu profiteren van deze capaciteit om intensief data te gebruiken en nieuwe, krachtige systemen te ontwikkelen in verschillende sectoren, van geautomatiseerde clientservices tot intelligente industriële machines.

Hoe werkt artificiële intelligentie?

Artificiële intelligentie is gebaseerd op drie belangrijke stappen om menselijke cognitieve processen te simuleren: het opnemen van informatie, het analyseren van gegevens en het opstellen van passende antwoorden of acties. Elke stap speelt een cruciale rol in het vermogen van AI om effectief te leren, begrijpen en interageren.

Stap 1: Verwerken van informatie

Om te kunnen functioneren, moet artificiële intelligentie eerst grote hoeveelheden gegevens verzamelen en opslaan. Elke digitale interactie genereert informatie, of het nu gaat om het klikken op een website of gegevens uit een sensor. Deze informatie moet soms geanonimiseerd worden, in overeenstemming met regelgeving zoals de AVG/GDPR, om de privacy van gebruikers te beschermen.

Leeralgoritmen, ook wel "kunstmatige neuronen" genoemd, analyseren en decoderen deze gegevens. Als u bijvoorbeeld afbeeldingen wilt herkennen, worden deze eerst in pixels uitgesplitst en vervolgens omgezet in een gegevensset. Andere algoritmen verzamelen en herverdelen de massieve gegevens van big data, terwijl cloud computing de benodigde rekenkracht biedt om deze gegevens op grote schaal te verwerken.

Stap 2: Analyse van de gegevens

Nadat de gegevens zijn verzameld, gebruikt AI deep learning, een geavanceerde vorm van automatisch leren, om deze te analyseren. Datascientists definiëren analytische criteria, die algoritmes in de loop der tijd verrijken door steeds relevantere antwoorden te bieden.

De effectiviteit van AI hangt af van de hoeveelheid en kwaliteit van de beschikbare gegevens. Met data mining kunnen bijvoorbeeld overeenkomsten, trends of bruikbare informatie in grote datasets worden geïdentificeerd. Deze analytische mogelijkheid vereist echter een hoge rekenkracht. Technologieën als GPU's (graphics processing units) en dedicated oplossingen als OVHcloud AI Training optimaliseren deze resources om het leerproces van AI te versnellen.

Naarmate deep learning-algoritmes geavanceerder worden, wordt de gegevensverwerking vrijwel instantaan, waardoor nieuwe toepassingsmogelijkheden voor AI worden geopend.

Stap 3: Opstellen van passende antwoorden of acties

Artificiële intelligentie gebruikt de geanalyseerde gegevens om antwoorden of acties voor te stellen die passen bij de verwachtingen. Dit proces, dat vergelijkbaar is met een "cognitieve reflex", maakt AI in staat om:

• videoaanbevelingen bieden die aangepast zijn aan de gebruiker (relationele intelligentie);
• repetitieve taken automatiseren om de operationele efficiëntie te verhogen (intelligente automatisering);
• realtime vertalingen maken om de communicatie te vergemakkelijken (semantische analyse, taalinterpretatie);
• het identificeren van markttrends om de strategische besluitvorming te ondersteunen (bedrijfsinformatie);
• voorwerpen of dieren herkennen in duizenden foto’s (visuele herkenning);
• zelfrijdende voertuigen veilig beheren (cognitieve reflexen, proprioceptie).

Voorbeelden van het gebruik van artificiële intelligentie

Voorspellend model in de publieke sector

Het beheer van infrastructuren en openbare diensten kan complex en tijdrovend zijn, omdat elk besluit een grondige analyse van vele parameters vereist. Een besluit om bijvoorbeeld een station te renoveren houdt in dat men met verschillende problemen wordt geconfronteerd, zoals de prioritering van de werkzaamheden volgens de geraamde begroting, de studie van de verkeersstromen om alternatieve routes aan te bieden, of ook de optimalisering van het vervangende vervoer.

Hier komt AI om de hoek kijken. Door modellen voor artificiële intelligentie te trainen, wordt het mogelijk om beschikbare gegevens effectiever te registreren, te verwerken en te analyseren, waardoor nauwkeurigere prognoses worden opgesteld. Deze voorspellende modellen vergemakkelijken de ontwikkeling van beslissingsbomen, waarin de kosten en baten van elke optie in detail worden beschreven, en worden waardevolle instrumenten ter ondersteuning van het besluitvormingsproces voor publieke managers.

Kunstmatige intelligentie is dus een uitstekende oplossing voor het plannen en optimaliseren van activiteiten voor alle overheidsdiensten en -diensten. Met geavanceerde systemen en het gebruik van machine learning kunnen overheden niet alleen de kwaliteit van hun diensten verbeteren, maar ook kosten verlagen en geïnformeerde beslissingen nemen op basis van data-driven-informatie.

Onderzoek en ontwikkeling op het gebied van gezondheid

Kunstmatige intelligentie vormt de kern van veel programma’s voor onderzoek en ontwikkeling (R&D) op het gebied van gezondheid, waar het bijzonder veelbelovende resultaten oplevert. AI wordt namelijk gebruikt voor kritieke toepassingen, zoals vroegtijdige opsporing van kanker en ernstige ziekten, die van groot belang zijn voor de medische sector.

Zo zijn na succesvolle visuele herkenningstests AI-algoritmen opgenomen in screeningsprogramma's voor vroege tumoren. Vergeleken met een team neurochirurgen zijn MRI-herkenningsalgoritmen nu al tien keer sneller en effectiever bij het opsporen van hersentumoren. Ze vergelijken elk nieuw beeld van het brein met duizenden andere beelden in databases, en bieden zo snelle en nauwkeurige analyses.

Generatieve AI voegt ook een extra dimensie toe aan deze vooruitgang door het mogelijk te maken synthetische gegevensmodellen te maken, zoals kunstmatige medische beelden. Deze modellen kunnen worden gebruikt om nieuwe screeningssystemen samen te stellen, terwijl de vertrouwelijkheid van patiëntengegevens wordt geëerbiedigd, wat het onderzoek vergemakkelijkt zonder dat aan de vereisten voor gegevensbescherming wordt getornd. Dit gebruik van voorspellende analyses en beeldherkenning door AI kan levens helpen redden door het mogelijk maken van diagnoses nog voordat de ziekte zich manifesteert, en zo de wereld van de geneeskunde veranderen en de manier waarop gezondheidszorg wordt geboden transformeren.

Bovendien kan AI, met technieken als data mining en het extraheren van kennis uit duizenden wetenschappelijke rapporten, een beter inzicht geven in de oorzaken van bepaalde ziekten, potentiële contra-indicaties tussen verschillende geneesmiddelen opsporen en grootschalig wetenschappelijk onderzoek versnellen, waardoor de klinische resultaten worden verbeterd.

IT-beveiliging en gegevensbescherming

Gegevensbescherming en -beheer zijn cruciale uitdagingen in de huidige digitale wereld. Toegang tot, uitwisseling en veilig gebruik van informatie is essentieel voor het handhaven van vertrouwen, het waarborgen van de vertrouwelijkheid en het naleven van regelgeving voor gegevensbescherming, zowel voor grote onderzoekscentra als voor bedrijven van elke omvang.

In deze context spelen cyberbeveiligingssoftware op basis van artificiële intelligentie een essentiële rol. Door mogelijke zwakke punten in een netwerk te detecteren en schadelijke software te blokkeren die menselijk gedrag nabootst, bieden deze hulpmiddelen een dynamische en proactieve beschermingslaag. Dankzij realtime data-analyse en machine learning-algoritmen kunnen deze systemen zelfs voordat ze zich concretiseren snel anticiperen op dreigingen en reageren, waardoor het risico op inbraak aanzienlijk wordt verminderd.

Bovendien verbetert de integratie van AI in cloud computing de IT-beveiliging nog meer. Bedrijven kunnen hun gevoelige informatie beschermen met een schaalbare en flexibele infrastructuur. Het gebruik van artificiële intelligentie in de cloud maakt het bijvoorbeeld mogelijk om continu ongeoorloofde toegang te controleren en op grote schaal verdachte gedragingen te identificeren, wat een robuustere bescherming tegen cyberaanvallen biedt.

Door artificiële intelligentie te combineren met geavanceerde beveiligingshulpmiddelen zijn organisaties beter uitgerust om hun netwerken te beschermen tegen de toenemende cyberbedreigingen. Deze holistische aanpak, waarbij AI wordt gecombineerd met cyberbeveiliging, verbetert niet alleen de gegevensbescherming, maar verbetert ook de algehele resilience van IT-systemen, wat bijdraagt aan de continuïteit van de bedrijfsvoering en de naleving van internationale standaarden.

Realtime automatische vertaling

Beheer van klantrelaties is een strategische uitdaging voor elk bedrijf dat de kwaliteit van zijn services wil verbeteren. Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentiesystemen die gespecialiseerd zijn in automatische taalverwerking (Natural Language Processing), kunnen bedrijven de vragen van hun internationale klanten centraliseren en ze direct vertalen naar de taal van de medewerker van de klantenservice, waardoor ze de rol van tolk in realtime kunnen vervullen.

Deze taalautomatisering stelt elke medewerker van de klantenservice in staat om aangepaste, nauwkeurige en passende antwoorden te geven die vervolgens automatisch worden vertaald in de taal van de eindgebruiker. Dit resulteert in een aanzienlijke verbetering van de klanttevredenheid en een aanzienlijke vermindering van de responstijden. Bovendien kunnen met vooraf gedefinieerde antwoordmodellen die door chatbots worden gegenereerd en geoptimaliseerd zijn door analyse van eerdere uitwisselingen en automatische leeralgoritmen, veelgestelde vragen efficiënt worden beantwoord.

Het gebruik van artificiële intelligentie voor real-time automatische vertalingen verandert de klantervaring aanzienlijk en versterkt tegelijkertijd het concurrentievermogen van bedrijven in een wereldwijd, steeds meer verbonden markt.

Plannen, voorraadbewaking en beheer van stromen

Levensmiddelenbeheer, vraagprognoses en realtime voorraadbewaking vormen grote uitdagingen voor grootwinkelbedrijven en e-commerce. Dankzij artificiële intelligentie en voorspellende algoritmen is het nu mogelijk om te anticiperen op de verkoop en de exacte hoeveelheid producten bij de fabrikanten te bestellen, een taak die ooit bijna onuitvoerbaar werd geacht.

Professionals kunnen AI-systemen trainen om de stroom van duizenden artikelen in realtime te managen door gebruik te maken van verkoopgegevens uit voorgaande jaren en actuele informatie. Deze programma's voor bedrijfscomputers kunnen snel de beste verkopen voor elke periode identificeren en de beste hoeveelheden voorstellen die kunnen worden besteld. Voorspellende modellen, controlealgoritmen en geavanceerde gegevensvisualisatie helpen kopers bij het aanpassen van hun bestellingen om verspilling te voorkomen, voorraadtekorten te voorkomen, de kosten te optimaliseren en de klanttevredenheid te vergroten.

De integratie van artificiële intelligentie in het beheer van voorraden en goederenstromen verandert de hele toeleveringsketen en zorgt voor nieuwe efficiëntie en flexibiliteit voor bedrijven.

Robotica en ingebouwde intelligentie

Robotica is een van de belangrijkste toepassingen van artificiële intelligentie, met de nadruk op de ontwikkeling van cognitieve intelligentie. Ontwikkelaars op dit gebied ontwerpen niet alleen intelligente computers die op een netwerk zijn aangesloten, maar maken ook autonome machines die onafhankelijk van hun omgeving kunnen interageren.

Om dit doel te bereiken zijn robots en automaten uitgerust met verschillende sensoren, zoals ingebouwde camera's, microfoons, radars en netwerken van verbonden objecten. Deze apparaten stellen hen in staat hun omgeving in realtime te waarnemen en hun gedrag aan te passen aan de ontvangen informatie, waardoor ze cognitieve reflexen kunnen simuleren die aangepast zijn aan elke situatie. Deze mogelijkheid om zich in realtime aan te passen is essentieel zodat robots complexe taken in verschillende omgevingen kunnen uitvoeren.

Ingebouwde intelligentie laat al zien wat het enorme potentieel ervan is door innovaties als de zelfrijdende auto. De zelfrijdende auto is in staat de verkeersregels te begrijpen en na te leven, alleen te parkeren en direct te reageren op een gevaar en maakt gebruik van intelligente systemen die geavanceerde algoritmen integreren om snel en veilig beslissingen te nemen. Deze voorbeelden laten zien hoe AI niet alleen het mobiliteitsterrein, maar ook veel andere sectoren verandert door middel van autonome en intelligente oplossingen die de veiligheid en efficiëntie verbeteren.

Creatieve sectoren

Generatieve artificiële intelligentie verandert de creatieve sectoren door nieuwe perspectieven te openen voor het creëren van content. Of het nu in kunst, muziek, literatuur of reclame is, deze technologieën maken het mogelijk om beelden, video's, tekst en zelfs originele muziekcomposities te genereren, waardoor scheppers nieuwe kansen krijgen.

Op het gebied van kunst en design bijvoorbeeld gebruiken kunstenaars en ontwerpers generatieve AI-tools om complexe digitale werken te maken en vormen en stijlen te verkennen die anders niet zouden passen. In de literatuur kunnen schrijvers met AI-systemen samenwerken om verhalen of scripts te coschrijven en zo hun verhalen verrijken met nieuwe en diverse suggesties.

Op dezelfde manier kan generatieve AI op muziekgebied nieuwe werken maken die zijn geïnspireerd door bestaande stijlen, waardoor componisten nieuwe inspiraties kunnen ontdekken of snel muziek kunnen produceren die is aangepast aan specifieke behoeften, zoals soundtracks voor films of games. In de advertentie- en marketingsector worden generatieve algoritmen gebruikt om aangepaste inhoud te creëren die is ontworpen voor gerichtere en aantrekkelijker campagnes, waardoor de impact en het bereik van advertenties worden vergroot.

Het vermogen van AI om creatieve inhoud te genereren biedt professionals in de sector meer flexibiliteit en efficiëntie. Het maakt ook de weg vrij voor nieuwe vormen van artistieke expressie en innovatieve benaderingen van creativiteit, terwijl het traditionele processen verandert en innovatie in creatieve industrieën stimuleert.