Waarom we enthousiast zijn over kunstmatige intelligentie


Artificial intelligence

Wanneer je kunstmatige intelligentie tegenkomt in het nieuws of op sociale media, is het niet moeilijk om AI en machine learning in dezelfde geest voor te stellen als Skynet of Hal 9000. AI nieuws is tenslotte vaak sensationeel, dus veel mensen associëren kunstmatige intelligentie nog steeds met fictieve bedreigingen voor de mensheid in plaats van de behulpzame tool die datawetenschappers weten dat het is.

Zoals data-ingenieurs vaak zullen vertellen, is de mensheid nog honderden, zo niet duizenden jaren verwijderd van het creëren van kunstmatige intelligentie met dezelfde mogelijkheden als Skynet. Dus als die zorgen al een tijdje in jouw achterhoofd hebben gezeten, kun je gerust zijn. Wetende dat machine learning in de moderne tijd meer gaat over het ontcijferen van wat er op een foto staat dan over het elimineren van de mensheid.

Om volledig te begrijpen waarom AI een opwindende ontwikkeling is voor bijna elke branche, gaan we in dit artikel eens dieper in op de hausse op het gebied van machine learning.


Hoe data de groei van AI stimuleren

Er circuleert meer informatie op internet dan ooit tevoren. Van de meest goedaardige Facebook-opmerkingen van je oma tot zeer veilige overheidsdocumenten, algoritmen zijn de beste manier geworden om informatie te verwerken zonder menselijke tussenkomst.

In 2017 hebben onderzoeken aangetoond dat alleen al meer dan 500.000 reacties en 150.000 foto’s naar Facebook zijn geüpload. Dat is ook maar één website, die alleen maar de schaal laat zien van de rijke gegevens die elke seconde wordt gegenereerd en geüpload naar internet.

Dus hoe kunnen bedrijven deze hoeveelheid gegevens verwerken zonder een menselijk moderatieteam ter grootte van een leger te rekruteren?

Machine learning en kunstmatige intelligentie-algoritmen bieden de oplossing voor dit probleem. Door AI te gebruiken die specifiek is ontworpen en geprogrammeerd om bepaalde datasets te begrijpen, zoals Facebook-commentaren of geüploade afbeeldingen, kunnen servers duizenden datapunten binnen enkele milliseconden verwerken.

Dat wil echter niet zeggen dat AI perfect is, en daarom hebben bedrijven zoals Facebook nog steeds menselijke moderators.


De AI Boom

In 1965 bedacht de medeoprichter van Intel de wet van Moore. Die stelt dat het aantal componenten op een computerchip elk jaar zal verdubbelen. Omdat dit een goede maatstaf was voor de rekenkracht van een chip, werd het een self-fulfilling prophecy die tot op de dag van vandaag voortduurt.

Om het in perspectief te plaatsen: de volgende keer dat u naar Google gaat om afhaalrestaurants bij u in de buurt te zoeken, gebruikt u dezelfde rekenkracht als het hele NASA Apollo-programma in 1969. Deze enorme boost in rekenkracht, en vooral de kracht waar bedrijven gebruik van kunnen maken, heeft ertoe geleid dat het eenvoudiger dan ooit is om niet alleen een AI te gebruiken, maar ook om jouw eigen AI te ontwikkelen.


Wat betekent dit voor de toekomst van AI?

Vraag een datawetenschapper of -ontwikkelaar naar de AI waarmee ze werken, en ze zullen je waarschijnlijk een verhaal vertellen over urenlang besteden om hun algoritme te laten herkennen dat een foto van een kat geen fles lijm is. Het lijkt vergezocht, maar dit is vaak de grootste worsteling met machine learning zoals het er nu uitziet. Het is een belangrijke reden waarom verhalen vaak op het nieuws komen dat het Facebook-algoritme dat de verkeerde inhoud blokkeert nog steeds regelmatig voorkomt.

Er is echter nog veel optimisme voor de toekomst. Nu computer hardware elk jaar aanzienlijke vooruitgang boekt en ontwikkelaars meer leren over het maken van algoritmen voor machine learning, lijdt het weinig twijfel dat AI de komende tien jaar steeds geavanceerder zal worden.

Algoritmes voor ‘deep learning’ maken al een groot deel uit van jouw leven, of je het nu weet of niet. Natuurlijk zijn de stem-assistenten die worden aangeboden door bedrijven als Google, Amazon en Microsoft de meest herkenbare voorbeelden van kunstmatige intelligentie in het moderne leven, maar bijna elke branche gebruikt AI op de een of andere manier.

Van het testen van zelfrijdende auto’s tot de spraakherkenningssoftware die wordt gebruikt wanneer u de bank belt, machine learning-algoritmen worden in de meeste industrieën gebruikt om de efficiëntie te verbeteren, de arbeidskosten te verlagen en snellere, betrouwbaardere services te bieden.

Met dat in gedachten is het begrijpelijk dat veel mensen de geboorte van AI zien als de volgende technologische doorbraak die lijkt op internetstandaardisatie of de uitvinding van transistors.


AI-ontwikkelingen om enthousiast van te worden

Aangezien de rekenkracht achter AI en machine learning-algoritmen alleen maar zal toenemen, zijn deze nieuwe ontwikkelingen in deze technologie een opwindende visie op wat komen gaat.


Ontwikkeling van vaccins

De ontwikkeling van vaccins kan doorgaans jaren of decennia duren, maar in het geval van het COVID-19-vaccin was het binnen een paar maanden klaar voor gebruik. Een van de grootste redenen hiervoor is dat het LinearFold AI-algoritme, ontwikkeld door Baidu, de secundaire structuur van de RNA-sequentie van het virus 120 keer sneller kon voorspellen dan eerdere methoden.

Sindsdien heeft Baidu LinearFold en twee nieuwe AI-programma’s genaamd LinearDesign en PaddleHelix uitgebracht voor onderzoekers die werken aan de ontwikkeling van nieuwe medicijnen en vaccins.


Kunstmatige emotionele intelligentie

Een fascinerend nieuw veld met opwindende zakelijke implicaties is kunstmatige emotionele intelligentie. Door iemands gezichtsuitdrukkingen, lichaamstaal, oogbewegingen te lezen en iemands toon en taal te begrijpen, kunnen AI-algoritmen worden gebruikt om iemands emoties te begrijpen en dienovereenkomstig te reageren. Dit wordt al op beperkte manieren gebruikt om psychische problemen of stress te identificeren, maar vanuit een zakelijk perspectief zou het kunnen betekenen dat AI op grotere schaal wordt gebruikt op gebieden als klantenservice en marketingtesten.


Handgebaren identificeren

Bij de ontwikkeling van handprothesen is het vertalen van elektrische signalen naar handgebaren een groot vakgebied. AI belooft verdere ontwikkeling hierin door die technologie aan te passen aan elke specifieke drager, zodat deze zich kan aanpassen aan verschillende niveaus van zweet op de huid of de armpositie van de gebruiker.

Een spannende volgende stap op deze weg zou het gebruik van AI zijn om vertaaltechnologie in gebarentaal te ontwikkelen voor online of persoonlijke communicatie, vergelijkbaar met de huidige spraak-naar-tekst technologie.


De toekomst van AI: samengevat

Hoewel het concept van AI vaak beelden oproept van de film de Terminator, is het een opwindend ontwikkelingsgebied dat al in bijna elke branche wordt gebruikt. De huidige machine learning-technologie die in het spel is, is echter nog maar het begin. Met onderzoek naar AI over de hele wereld en nieuwe ontwikkelingen zoals kunstmatige emotionele intelligentie die opwindende zakelijke implicaties hebben, is de toekomst van AI opwindend voor de IT-sector en daarbuiten.

Daniel van der Woude
Daniel van der Woude
No Comments

Post a Comment

Name
Email
Website
Comment