Kunstmatige intelligentie (AI) is een combinatie van technologieën waarmee een computer een breed scala aan geavanceerde bewerkingen kan uitvoeren, zoals het zien, begrijpen en vertalen van gesproken en geschreven taal, het analyseren van gegevens, het doen van aanbevelingen, enzovoort. Als u meer wilt weten over de fascinerende en zich snel ontwikkelende technologieën van kunstmatige intelligentie, dan behandelen we alles, van de aandelen tot de toepassing ervan en hoe u het op uw computer kunt gebruiken. Laten we ter zake komen.
Wat is kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie (AI) is een breed gebied van de informatica dat zich bezighoudt met het creëren van intelligente machines die in staat zijn om activiteiten uit te voeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is. De wetenschap en techniek van het maken van intelligente apparaten, met name intelligente computerprogramma's, worden ook beschouwd als onderdeel van kunstmatige intelligentie. Hoewel AI een interdisciplinaire discipline is met veel technieken, zorgen de vorderingen op het gebied van machine learning en met name deep learning voor een paradigmaverschuiving in bijna elke sector van de IT-industrie.
Kunstmatige intelligentie stelt machines in staat om de capaciteiten van de menselijke geest na te bootsen, zo niet beter te presteren. En, van zelfrijdende auto's tot de groei van generatieve AI-tools zoals ChatGPT en Google's Bard, AI wordt snel een onderdeel van het dagelijks leven - en organisaties in alle sectoren investeren erin.
Waarom is kunstmatige intelligentie belangrijk?
AI is belangrijk vanwege het potentieel om de manier waarop mensen leven, werken en spelen te veranderen. Het is met succes in het bedrijfsleven gebruikt om functies te automatiseren die voorheen door mensen werden uitgevoerd, zoals klantenservice, het maken van leads, fraudedetectie en kwaliteitscontrole. AI kan taken op verschillende gebieden veel beter uitvoeren dan mensen.
Als het gaat om repetitieve, op details gerichte activiteiten, zoals het doornemen van enorme hoeveelheden juridische documenten om te controleren of belangrijke velden correct zijn ingevuld, voeren AI-systemen opdrachten vaak snel en met weinig fouten uit. AI kan organisaties ook inzicht geven in hun activiteiten waarvan ze zich voorheen niet bewust waren vanwege de enorme datasets die het kan verwerken. De snelgroeiende gemeenschap van generatieve AI-tools zal van cruciaal belang zijn op gebieden variërend van onderwijs en marketing tot productontwerp.
Sterke AI versus. Zwakke AI
Omdat intelligentie moeilijk te definiëren is, maken AI-experts vaak onderscheid tussen sterke AI en zwakke AI.
#1. Sterke AI
Sterke AI, ook wel kunstmatige algemene intelligentie genoemd, is een systeem dat, net als mensen, problemen kan oplossen waarvoor het nooit is opgeleid. Dit is het type AI dat we in films zien, zoals de robots van Westworld of Star Trek: The Next Generation's Data. Deze vorm van AI bestaat nog niet.
Veel AI-onderzoekers beschouwen de creatie van een machine met intelligentie op menselijk niveau die op elke taak kan worden toegepast als de heilige graal, maar de weg naar kunstmatige algemene intelligentie is een uitdaging gebleken. Sommigen beweren dat sterke AI-ontwikkeling moet worden gereguleerd vanwege de risico's van het ontwikkelen van een krachtige AI zonder voldoende waarborgen.
In tegenstelling tot zwakke AI, toont sterke AI een machine met een volledig scala aan cognitieve vaardigheden - en een even diverse verzameling toepassingsgevallen - maar de tijd heeft zo'n prestatie er niet eenvoudiger op gemaakt.
#2. Zwakke AI
De zwakke AI, ook wel smalle AI of gespecialiseerde AI genoemd, is een simulatie van menselijke intelligentie die wordt toegepast op een strak gedefinieerd probleem (zoals autorijden, het transcriberen van menselijke spraak of het samenstellen van materiaal op een website).
Zwakke AI is vaak gericht op het uitzonderlijk goed uitvoeren van een specifieke taak. Hoewel deze robots slim lijken, zijn ze beperkt en beperkt op manieren die zelfs de meest rudimentaire menselijke intelligentie niet is.
Voorbeelden van slechte AI zijn:
- Siri, Alexa en andere slimme assistenten
- Zelfrijdende auto's
- Google zoeken
- Conversatiebots
- E-mail spamfilters
- De aanbevelingen van Netflix
Machine learning versus. Diep leren
Hoewel de uitdrukkingen "machine learning" en "deep learning" veel worden gebruikt in AI-discussies, mogen ze niet door elkaar worden gebruikt. Diep leren is een vorm van machinaal leren, een deelgebied van kunstmatige intelligentie.
# 1. Machine learning
Een algoritme voor machinaal leren, vaak kunstmatige intelligentie genoemd, krijgt gegevens van een computer en gebruikt statistische benaderingen om het te helpen "leren" hoe het steeds beter kan worden in een taak zonder speciaal voor dat doel te zijn geprogrammeerd. ML-algoritmen daarentegen gebruiken historische gegevens als invoer om te anticiperen op nieuwe uitvoerwaarden.
Daartoe omvat machine learning (ML) zowel gesuperviseerd leren (waarbij de verwachte output voor de input bekend is vanwege gelabelde datasets) als unsupervised learning (waarbij de verwachte output onbekend is vanwege het gebruik van niet-gelabelde datasets).
#2. Diep leren
Diep leren is een soort machine learning dat een biologisch geïnspireerd neuraal netwerkontwerp gebruikt om gegevens te verwerken. De neurale netwerken hebben een aantal verborgen lagen die de gegevens analyseren, waardoor de computer "diep" kan leren, verbindingen kan leggen en input kan wegen voor de beste resultaten.
Wat zijn de 4 soorten AI?
AI wordt ingedeeld in vier categorieën op basis van het type en de complexiteit van de taken die een systeem kan uitvoeren. Ze zijn als volgt:
Type #1: reactieve machines
Deze AI-systemen hebben geen geheugen en worden alleen gebruikt voor gespecialiseerde taken. Deep Blue, de IBM-schaaksoftware die Garry Kasparov in de jaren negentig versloeg, is daar een voorbeeld van. Deep Blue kan stukken op een schaakbord identificeren en voorspellingen doen, maar het kan geen ervaringen uit het verleden gebruiken om toekomstige ervaringen te beïnvloeden, omdat het geheugen ontbreekt.
Type #2: beperkt geheugen
Omdat deze AI-systemen geheugen hebben, kunnen ze eerdere ervaringen gebruiken om in de toekomst betere beslissingen te nemen. Sommige besluitvormingsfuncties in zelfrijdende auto's worden op deze manier gecreëerd.
Type #3: Theorie van de geest
Het woord 'theory of mind' verwijst naar een psychologisch concept. Toegepast op AI suggereert het dat de machine de sociale intelligentie heeft om emoties te begrijpen. Dit soort AI zal menselijk gedrag kunnen voorspellen en menselijke bedoelingen kunnen afleiden, wat een essentieel talent is voor AI-systemen om integrale leden van menselijke teams te worden.
Type #4: Zelfbewustzijn
AI-systemen in deze categorie hebben een gevoel van eigenwaarde, waardoor ze bewust worden. Machines met zelfbewustzijn zijn zich bewust van hun huidige toestand. Deze vorm van kunstmatige intelligentie bestaat nog niet.
Wat zijn de toepassingen van kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie heeft zijn weg gevonden naar een breed scala van industrieën. Hier zijn enkele voorbeelden van toepassingen van kunstmatige intelligentie:
#1. AI in de zorg
Het meeste geld wordt ingezet op het verbeteren van patiëntresultaten en het verlagen van de kosten. Machine learning wordt door bedrijven gebruikt om betere en snellere medische diagnoses te stellen dan mensen. IBM Watson is een bekende zorgtechnologie. Dit soort kunstmatige intelligentie-applicatie begrijpt natuurlijke taal en kan reageren op vragen. Het systeem analyseert patiëntgegevens en andere beschikbare gegevensbronnen om een hypothese te genereren, die vervolgens wordt voorzien van een betrouwbaarheidsclassificatieschema.
#2. AI in het bedrijfsleven
Machine learning-algoritmen worden geïntegreerd in platforms voor analyse en klantrelatiebeheer (CRM). Dit soort kunstmatige-intelligentietoepassingen helpt te begrijpen hoe klanten beter van dienst kunnen zijn. Chatbots zijn geïntegreerd in websites om klanten direct te ondersteunen. De snelle ontwikkeling van generatieve AI-technologie zoals ChatGPT zal naar verwachting verstrekkende gevolgen hebben.
#3. AI in het onderwijs
Ook in het onderwijs is de toepassing van kunstmatige intelligentie terug te zien. Beoordeling kan worden geautomatiseerd met AI, waardoor docenten meer tijd hebben voor andere taken. Het is in staat om studenten te beoordelen en aan te passen aan hun behoeften, zodat ze in hun eigen tempo kunnen werken. AI-docenten kunnen studenten helpen op het goede spoor te blijven door extra hulp te bieden. Technologie kan ook veranderen waar en hoe kinderen studeren, en mogelijk zelfs sommige professoren verdringen.
#4. AI in financiën
AI in personal finance-programma's zoals Intuit Mint en TurboTax veroorzaakt grote schade aan financiële instellingen. Dit soort kunstmatige-intelligentie-applicaties legt persoonlijke informatie vast en biedt financieel advies. Andere programma's, waaronder IBM Watson, zijn gebruikt bij het kopen van een huis. Tegenwoordig zorgt de toepassing van software voor kunstmatige intelligentie voor het grootste deel van de handel op Wall Street.
#5. AI in de wet
Volgens de wet kan de ontdekkingsprocedure (documenten doorzoeken) ontmoedigend zijn voor mensen. Dit soort kunstmatige-intelligentietoepassingen kan helpen bij het automatiseren van arbeidsintensieve operaties in de juridische sector, bespaart tijd en verbetert de klantervaring. Machine learning kunstmatige intelligentie wordt door advocatenkantoren gebruikt om gegevens te karakteriseren en resultaten te anticiperen, computervisie wordt gebruikt om informatie uit documenten te classificeren en te extraheren, en natuurlijke taalverwerking (NLP) wordt gebruikt om informatieverzoeken te interpreteren.
Voorbeelden van kunstmatige intelligentie
Chatbots, navigatie-apps en draagbare fitnesstrackers zijn slechts enkele voorbeelden van kunstmatige-intelligentietechnologieën. Onder de gevallen zijn:
#1. ChatGPT
De ChatGPT is een chatbot met kunstmatige intelligentie die tekstuele inhoud kan genereren in verschillende indelingen, waaronder essays, code en antwoorden op eenvoudige vragen. ChatGPT, dat in november 2022 door OpenAI zal worden uitgebracht, wordt aangedreven door een enorm taalmodel waarmee het menselijk schrijven nauwkeurig kan nabootsen.
#2. Google Maps.
Google Maps houdt de eb en vloed van het verkeer in de gaten en bepaalt de kortste route met behulp van locatiegegevens van smartphones en door gebruikers gerapporteerde gegevens over bijvoorbeeld bouw- en auto-ongelukken.
#3. MuZero
DeepMind's kunstmatige intelligentie MuZero, een computerprogramma, is een veelbelovende koploper in de race om echte kunstmatige algemene intelligentie te bereiken. Het beheerst spellen die het nooit heeft geleerd om te spelen, zoals schaken en een hele reeks Atari-spellen, door brute kracht te gebruiken en spellen miljoenen keren opnieuw te spelen.
#4. Snapchat-filters
Snapchat-filters maken gebruik van machine learning-algoritmen om onderscheid te maken tussen de voorgrond en achtergrond van een afbeelding, gezichtsbewegingen te volgen en de afbeelding op het scherm aan te passen op basis van wat de gebruiker aan het doen is.
Beste kunstmatige intelligentie-aandelen 2023
Sommige organisaties profiteren direct van AI door de benodigde hardware, software, diensten of expertise te verkopen. Dit zijn echte aandelen voor kunstmatige intelligentie, zoals hieronder vermeld en besproken.
#1. IBM
Dit historische technologiebedrijf bedient grote zakelijke klanten als een geïntegreerde leverancier van hardware, software en diensten. Zijn mainframecomputersystemen worden in sommige gebieden nog steeds veel gebruikt en het tekent vaak meerjarige technologische contracten ter waarde van honderden miljoenen dollars.
Het AI-doel van IBM is om de technologie te gebruiken om de menselijke intelligentie te vergroten, de efficiëntie te verhogen of kosten te besparen.
#2. Microsoft
Dit is een van de kunstmatige intelligentie-aandelen om naar uit te kijken. Microsoft heeft de laatste tijd veel aandacht gekregen door de samenwerking met OpenAI. Microsoft begon in 2019 te investeren in de tech-startup en verhoogde onlangs zijn investering tot $ 10 miljard na de introductie van ChatGPT.
Daarom heeft Microsoft een nieuwe versie van zijn Bing-zoekmachine aangekondigd die wordt aangedreven door ChatGPT, en het bedrijf haast zich om GPT-mogelijkheden op te nemen in zijn productassortiment, waaronder Azure en een hele reeks andere.
# 3. Amazon
Misschien maakt geen enkel bedrijf meer gebruik van kunstmatige intelligentie dan Amazon en zijn talrijke aandelen. Jeff Bezos, oprichter en uitvoerend voorzitter van Amazon, is een uitgesproken voorstander van AI en machine learning. Hoewel Amazon begon als een online winkel, heeft technologie altijd centraal gestaan in het bedrijf. Amazon gebruikt nu kunstmatige intelligentie in alles, van Alexa tot zijn kassierloze Amazon Go-supermarkten en Amazon Web Services Sagemaker.
Zijn kunstmatige intelligentie en machine learning hetzelfde?
Machine learning is een onderdeel van de grotere categorie kunstmatige intelligentie (AI), ondanks het feit dat de termen vaak door elkaar worden gebruikt.
Wat zijn de vijf voorbeelden van kunstmatige intelligentie?
Hier zijn acht voorbeelden van kunstmatige intelligentie die u waarschijnlijk dagelijks tegenkomt.
- Kaarten en navigatie
- Gezichtsdetectie en -herkenning
- Teksteditors of autocorrectie
- Zoek- en aanbevelingsalgoritmen
- chatbots
Hoe wordt AI tegenwoordig gebruikt?
Geneeskunde, transport, robotica, wetenschap, onderwijs, het leger, bewaking, financiën en de regulering ervan, landbouw, amusement, detailhandel, klantenservice en productie maken al gebruik van AI en technologie die is gebaseerd op machine learning.
Hoe leg je AI uit aan beginners?
Kunstmatige intelligentie is een techniek om een computer, een computergestuurde robot of software te trainen om intelligent te denken. AI wordt bereikt door menselijke hersenpatronen te onderzoeken en het cognitieve proces te beoordelen. Dit onderzoek resulteert in de ontwikkeling van intelligente software en systemen.
Conclusie
Er is geen manier om AI-transformatie te vermijden. Om concurrerend te blijven, moet elke organisatie uiteindelijk AI adopteren en een AI-ecosysteem creëren. Bedrijven die de komende tien jaar AI niet op de een of andere manier implementeren, raken achterop. Hoewel uw organisatie een uitzondering kan zijn, missen de meeste bedrijven het interne talent en de kennis die nodig is om het type ecosysteem en oplossingen te creëren die het AI-potentieel kunnen optimaliseren.
Gerelateerde artikelen
- Voordelen van AI in HR(Opent in een nieuw browsertabblad)
- AI Marketing: Top 30+ kunstmatige intelligentie marketingtools
- MARKETINGINTELLIGENTIE: definitie, typen, hulpmiddelen, strategieën en voorbeelden
- ChatGPT: wat de toekomst in petto heeft en alles wat u moet weten
- AI-BEDRIJVEN: Aandelen van top-AI-bedrijven om in te investeren
Referenties
