Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and
Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

Kunstmatige intelligentie (AI) is de simulatie van menselijke intelligentieprocessen door machines, met name computersystemen. Deze processen omvatten leren (het verwerven van informatie en regels voor het gebruik van de informatie), redeneren (het gebruik van regels om tot benaderende of definitieve conclusies te komen) en zelfcorrectie. Bijzondere toepassingen van AI zijn onder meer expertsystemen, spraakherkenning en machinevisie.

AI kan worden gecategoriseerd als zwak of sterk. Zwakke AI, ook wel smalle AI genoemd, is een AI-systeem dat gepland en voorbereid is op een specifieke opdracht. Virtuele individuele hulpmiddelen, bijvoorbeeld de Siri van Apple, zijn een soort zwakke AI. Sterke AI, ook wel kunstmatige algemene intelligentie genoemd, is een AI-systeem met samenvattende menselijke intellectuele capaciteiten. Bij een nieuwe opdracht kan een solide AI-kader een antwoord vinden zonder menselijke tussenkomst.

Aangezien apparatuur, programmering en personeelskosten voor AI kostbaar kunnen zijn, nemen veel verkopers AI-onderdelen op in hun standaardbijdragen, net als de toegang tot Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) fasen. Computer based intelligence as a Service stelt mensen en organisaties in staat om verschillende dingen te proberen met AI voor verschillende zakelijke doeleinden en om tal van stadia te testen alvorens een verantwoordelijkheid te nemen. Prevalente AI-cloud bijdragen bevatten Amazon AI-administraties, IBM Watson Assistant, Microsoft Cognitive Services en Google AI-administraties.

Terwijl AI-instrumenten een nieuw toepassingsgebied hebben voor organisaties, brengt het gebruik van kunstmatige intelligentie morele kwesties met zich mee. Dit komt omdat diepgaande leerberekeningen, die veel van de meest uitzonderlijke AI-apparaten ondersteunen, net zo briljant zijn als de informatie die ze krijgen bij de voorbereiding. Aangezien een mens kiest welke informatie moet worden gebruikt voor het voorbereiden van een AI-programma, is het potentieel voor de menselijke neiging aangeboren en moet het doelbewust worden gecontroleerd.

Sommige specialisten uit de industrie accepteren dat de term kunstmatige intelligentie te sterk verbonden is met de mainstream cultuur, waardoor de totale bevolking onredelijke gevoelens van vrees heeft over het bewustzijn van kunstmatige intelligentie en ongeloofwaardige aannames over hoe het de werkomgeving en het leven zal veranderen als alles klaar is. Specialisten en adverteerders vertrouwen op de naam vergroot inzicht, dat een progressieve niet-partijgebonden ondertoon heeft, zal individuen helpen begrijpen dat AI alleen maar items en administraties zal verbeteren, niet de mensen die ze gebruiken verdringen.

Soorten kunstmatige intelligentie

Arend Hintze, een assistent-professor in de integratieve biologie en computerwetenschappen en -techniek aan de Michigan State University, categoriseert AI in vier typen, van het soort AI-systemen dat vandaag de dag bestaat tot gevoelige systemen, die nog niet bestaan. Zijn categorieën zijn als volgt:

https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineImages/business_analytics-components%20_of_ai.jpg

Type 1: Reactieve machines. Een voorbeeld is Deep Blue, het IBM-schaakprogramma dat Garry Kasparov in de jaren negentig versloeg. Deep Blue kan stukken op het schaakbord identificeren en voorspellingen doen, maar het heeft geen geheugen en kan geen ervaringen uit het verleden gebruiken om toekomstige te informeren. Het analyseert mogelijke zetten — het is eigen en het is de tegenstander — en kiest de meest strategische zet. Deep Blue en Google’s AlphaGO zijn ontworpen voor smalle doeleinden en kunnen niet gemakkelijk worden toegepast op een andere situatie.
Type 2: Beperkt geheugen. Deze AI-systemen kunnen ervaringen uit het verleden gebruiken om toekomstige beslissingen te nemen. Sommige van de beslissingsfuncties in zelfrijdende auto’s zijn op deze manier ontworpen. Waarnemingen informeren over acties die in de niet zo verre toekomst plaatsvinden, zoals een auto die van rijstrook verandert. Deze waarnemingen worden niet permanent opgeslagen.
Type 3: Theorie van de geest. Deze psychologische term verwijst naar het begrip dat anderen hun eigen overtuigingen, verlangens en intenties hebben die van invloed zijn op de beslissingen die ze nemen. Dit soort AI bestaat nog niet.
Type 4: Zelfbewustzijn. In deze categorie hebben AI-systemen een gevoel van eigenwaarde, hebben bewustzijn. Machines met zelfbewustzijn begrijpen hun huidige toestand en kunnen de informatie gebruiken om af te leiden wat anderen voelen. Dit type AI bestaat nog niet.

https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineimages/enterprise_ai-cognitive_computing_vs_ai.png
Toepassingen van AI-technologie

AI is verwerkt in verschillende soorten technologie. Hier zijn zeven voorbeelden.

Automatisering: Wat maakt dat een raamwerk of procedure werkt. Zo kan bijvoorbeeld mechanische procedureautomatisering (RPA) worden aangepast voor het uitvoeren van hoog-volume, herhaalbare handelingen die regelmatig door mensen worden uitgevoerd. RPA is niet hetzelfde als IT-automatisering in die zin dat het zich kan aanpassen aan veranderende omstandigheden.
AI: De studie om een PC te laten werken zonder te programmeren. Diepgaand leren is een deelverzameling van AI die, in basistermen, kan worden beschouwd als de informatisering van het onderzoek. Er zijn drie soorten AI-berekeningen:
Machinevisie: De studie van het mogelijk maken van PC’s om te zien. Deze innovatie vangt en breekt visuele gegevens op met behulp van een camera, eenvoudig te automatiseren veranderingen en geavanceerde tekenverwerking. Het wordt vaak gecontrasteerd met de menselijke visuele waarneming, maar machinevisie is niet gebonden aan de wetenschap en kan worden aangepast om bijvoorbeeld door middel van verdelers te zien. Het wordt gebruikt in het kader van het gebruik van mark ID tot medicinaal beeldonderzoek. PC-visie, die is gecentreerd rond machinale beeldverwerking, wordt regelmatig verward met machinevisie.
Natuurlijke taalverwerking (NLP): De verwerking van menselijke – en niet van een computer – taal door een computerprogramma. Een van de meer gevestigde en bekende voorbeelden van NLP is spam-identificatie, waarbij de titel en de inhoud van een e-mail worden bekeken en wordt gekozen of het een vuilnisbelt is. De huidige manieren om met NLP om te gaan zijn afhankelijk van AI. NLP-opdrachten bevatten een inhoudelijke interpretatie, een evaluatieonderzoek en een vertoogbevestiging.
Robotica: Een vakgebied dat zich richt op het ontwerpen en produceren van robots. Robots worden regelmatig gebruikt om opdrachten uit te voeren die voor mensen moeilijk uitvoerbaar of betrouwbaar zijn. Ze worden gebruikt in sequentiële bouwsystemen voor het maken van voertuigen of door NASA om enorme artikelen in de ruimte te verplaatsen. Analisten maken ook gebruik van AI om robots te bouwen die in een sociale omgeving kunnen interfacen.
Zelfrijdende auto’s: Deze maken gebruik van een mix van PC-visie, beeldherkenning, en diepgaand uitzoeken hoe je computergestuurd een voertuig kunt bouwen terwijl je op een bepaald pad blijft en onvoorziene obstakels kunt ontwijken, bijvoorbeeld mensen die te voet zijn.