14 min read

Hoe werkt kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie staat bekend als een constructieve ontwrichtende technologie; het heeft onze werkplekken en leven al enorm veranderd. Maar hoe werkt het?
Hoe werkt kunstmatige intelligentie?
Hoe werkt kunstmatige intelligentie?


De toekomst is al aangebroken! Kunstmatige intelligentie (AI) is overal om ons heen, van de apps op onze telefoon tot de robots in de fabriek. Maar hoe werkt deze wonderlijke technologie precies?

Kunstmatige intelligentie (AI) werkt in principe door het leren van patronen uit grote hoeveelheden data. Dit proces, genaamd machine learning, kan op verschillende manieren worden uitgevoerd, maar de meeste AI-systemen gebruiken een of meer van de volgende technieken:

1. Gecontroleerd leren: Hierbij wordt het AI-systeem getraind met behulp van gelabelde data. Dit betekent dat de data al is geclassificeerd, zodat het AI-systeem kan leren wat de juiste output is voor een bepaalde input.

2. Ongecontroleerd leren: In dit geval is de data niet gelabeld. Het AI-systeem moet dus zelf de patronen in de data vinden. Dit kan worden gebruikt voor taken zoals clustering en dimensionality reduction.

3. Reinforcement learning: Hierbij leert het AI-systeem door trial and error. Het AI-systeem krijgt een beloning voor gewenste acties en een straf voor ongewenste acties. Dit kan worden gebruikt om AI-systemen te trainen voor complexe taken zoals het spelen van games of het besturen van robots.

Tegenwoordig zien we AI in bijna alle sectoren en industrieën. Het heeft ons leven nu al getransformeerd vanwege de vele praktische toepassingen. Mensen en organisaties maken graag gebruik van AI-gestuurde tools en oplossingen om hun processen efficiënter en productiever te maken. Daarom richten meer en meer organisaties en bedrijven zich op het gebruik van AI.

Er zijn 3 verschillende vormen van AI
Er zijn 3 verschillende vormen van AI

Laten we het simpel houden

Kunstmatige intelligentie (AI) is dus niets meer of minder dan een geautomatiseerd systeem dat taken uitvoert waar vroeger menselijke intelligentie voor nodig was.

AI werkt door grote hoeveelheden data te combineren. AI berekent de meest logische volgende stap. AI heeft dus geen gevoel of mening.

Welke soorten AI zijn er?

Volgens futuroloog Maurice Conti zijn er drie verschillende vormen van AI:

Type 1: Passieve AI

Dit is de meest gangbare vorm van AI die we vandaag de dag tegenkomen. Het gaat hierbij om machines die zijn geprogrammeerd om specifieke taken uit te voeren. Deze vorm van AI is beperkt in zijn leervermogen en aanpassingsvermogen en heeft veel menselijke input nodig om goed te functioneren. Voorbeelden zijn: zoekmachines, spamfilters, automatische deuropeners, thermostaten, barcodelezers en zelfs rekenmachines.
Hoewel ze complexe berekeningen kunnen uitvoeren, leren rekenmachines namelijk niet van eerdere berekeningen en passen ze hun gedrag niet aan.

Type 2 Generatieve AI

Dit is een meer geavanceerdere vorm van AI. Deze machines kunnen zelfstandig leren en zich aanpassen. Ze zijn in staat om data te analyseren en op basis daarvan beslissingen te nemen en dingen te maken. Voorbeelden zijn:

Tekstgeneratie
ChatGPT en andere taalmodellen kunnen complete artikelen, gedichten, en zelfs code genereren op basis van een korte prompt. Deze technologie wordt gebruikt in chatbots, contentcreatie en zelfs om boeken te schrijven.

Beeldcreatie
Generatieve modellen zoals GANs (Generative Adversarial Networks) kunnen realistische beelden genereren. Kijk maar eens op Bing.com/create. GANs worden gebruikt in kunst, design en zelfs in de medische wereld voor het genereren van medische beelden voor onderzoek.

Muziekcompositie
AI-systemen zoals OpenAI's MuseNet kunnen muziekstukken componeren in verschillende stijlen en genres. Deze technologie wordt gebruikt om nieuwe muziek te creëren en om bestaande composities te verbeteren.

MuseNet
We’ve created MuseNet, a deep neural network that can generate 4-minute musical compositions with 10 different instruments, and can combine styles from country to Mozart to the Beatles. MuseNet was not explicitly programmed with our understanding of music, but instead discovered patterns of harmony, rhythm, and style by learning to predict the next token in hundreds of thousands of MIDI files. MuseNet uses the same general-purpose unsupervised technology as GPT-2, a large-scale transformer model trained to predict the next token in a sequence, whether audio or text.

Videoproductie
Generatieve AI kan ook worden gebruikt om realistische video's te maken. Dit varieert van het simpelweg aanpassen van bestaande foto‘s tot video's tot het creëren van volledig nieuwe scènes.

3D-Modellering
AI kan worden gebruikt om complexe 3D-modellen te genereren, wat nuttig is in sectoren zoals architectuur, gaming en filmproductie.

Virtuele werelden
In gaming en simulatie kunnen generatieve algoritmen bijvoorbeeld worden gebruikt om realistische, complexe omgevingen en scenario's te creëren.

Type 3 AI

Nu komt het….type 3. Dit is de meest geavanceerde vorm van AI en betreft machines die kunnen denken en redeneren zoals mensen dat doen. Ze begrijpen de context en kunnen op basis daarvan beslissingen nemen. Bovendien kunnen ze in real-time leren en zich aanpassen.

Conti gelooft dat Type 3 AI nog ver weg is, maar hij ziet het als de volgende stap in de evolutie van kunstmatige intelligentie. Hij is van mening dat dit type AI een diepgaande impact zal hebben op onze manier van leven en werken, en dat het ons in staat zal stellen om enkele van 's werelds meest urgente problemen op te lossen.

"AI is not going to replace us. It's going to amplify us. It's going to let us focus on the things that humans are really good at, and allow us to spend more time on the things that are uniquely human."
- Maurice Conti -

Voorbeelden van kunstmatige intelligentie

Hier zijn vijf voorbeelden van hoe kunstmatige intelligentie bedrijven kan helpen met bepaalde taken:

  1. Klantenservice: Een beetje afgezaagd maar wel een feit. Chatbots en virtuele assistenten kunnen 24/7 klantvragen beantwoorden zonder menselijke tussenkomst. Geen wachtrijen meer! Ze kunnen snel informatie uit databases halen en klanten voorzien van relevante antwoorden of oplossingen. Chatbots werken vaak nog niet goed, maar de mogelijkheden zijn er!
  2. Voorraadbeheer: AI kan patronen in verkoopgegevens herkennen en voorspellen wanneer voorraden moeten worden aangevuld. Dit helpt bedrijven om overstocking of stockouts te voorkomen en optimaliseert de voorraadniveaus.
  3. Marketing en Verkoop: AI kan klantgedrag analyseren en voorspellen welke producten of diensten het meest waarschijnlijk door een klant worden gekocht. Dit stelt bedrijven in staat om gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren en de verkoop te verhogen.
  4. Financiële Analyse: AI kan grote hoeveelheden financiële gegevens verwerken om trends te identificeren, fraude te detecteren of investeringsmogelijkheden te voorspellen. Dit helpt financiële instellingen en andere bedrijven om beter geïnformeerde beslissingen te nemen.
  5. Human Resources en Werving: AI kan sollicitatiegesprekken analyseren, CV's screenen en de beste kandidaten voor een functie identificeren. Dit versnelt het wervingsproces en zorgt voor een betere match tussen kandidaten en vacatures.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden, maar er zijn er nog veel meer. Deze voorbeelden tonen aan dat AI een breed scala aan taken kan automatiseren en optimaliseren, wat leidt tot efficiëntieverbeteringen en kostenbesparingen voor bedrijven.

10 AI termen utgelegd

AI Termen die je vaak ziet

Er zijn veel AI termen en misschien duizelt het je al een beetje. Daarom hebben we een paar belangrijke termen op een rijtje gezet. Enkele voorbeelden:

Generatieve AI:
AI die content creëert, zoals afbeeldingen, tekst of muziek, door te leren van bestaande data. Denk aan AI die tekst schrijft met jouw tone of voice.

Machine Learning: AI-systemen die patronen in data leren herkennen om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen. Denk aan systemen die fraude opsporen bij banken door grote aantallen transacties te analyseren.

Data Mining: Het extraheren van waardevolle informatie uit grote datasets.AI kan goed patronen ontdekken.

Language Models: AI-systemen die menselijke taal begrijpen en genereren, zoals chatbots.ChatGPT is wel de meest bekende

NLP (Natural Language Processing): Het computerwetenschappelijk veld dat zich richt op de interactie tussen computers en menselijke taal.

AI Bias: Onjuiste of onnauwkeurige voorspellingen door fouten in de data, vaak gerelateerd aan sociale factoren.Via wetgeving (EU AI Act bijvoorbeeld) is geregeld dat AI Bias altijd vermeden dient te worden.

Ethische AI: Ontwikkeling en gebruik van AI op een verantwoorde en transparante manier. Responsible AI gaat veel verder dan een checklist of impact assessment: het vereist een structurele inbedding van ethische beginselen in de organisatie

AI implementeren op een verantwoorden wijze

Ethiek in AI is essentieel

Ethiek in AI is meer dan alleen je netjes gedragen: “Algoritmen worden overal al langer ingezet. Met het doel om processen te optimaliseren”, volgens Joris Krijger, AI & Ethics Specialist bij de Volksbank. “Met name wiskundigen wezen als eersten op de ethische risico’s van de inzet van algoritmen bij besluitvorming. Onbedoeld kunnen we op structurele wijze groepen benadelen. Algoritmes zijn namelijk niet objectief, maar kennen subjectieve elementen: de keuze vooraf welke (historische) data je wel/niet meeneemt in je algoritme en de keuze vooraf van de definition of succes (het gewenste resultaat, de uitkomst).”

Beide keuzes zijn subjectief, daar moet je kritisch op zijn want die subjectiviteit kan vertekende resultaten geven, zoals uitsluiting van bepaalde groepen mensen. Zo gebruikte een grote Amerikaanse webwinkel een AI-toepassing bij sollicitaties die systematisch vrouwen benadeelde voor bepaalde functies. AI kan dus sociaal onwenselijke uitkomsten opleveren. En machine learning – een systeem dat zijn eigen werking aan kan passen zonder menselijke tussenkomst – kan zorgen voor zodanige complexe beslisstructuren dat de manier waarop een beslissing tot stand komt, niet te achterhalen is. Een ‘black box’. Ook dat is niet wenselijk.

De risico's van kunstmatige intelligentie

AI brengt ook risico's met zich mee

Naast de vele voordelen van kunstmatige intelligentie, zijn er ook risico's waar we ons bewust van moeten zijn. Enkele van de belangrijkste risico's zijn:

1. Bias en discriminatie: AI-systemen kunnen bevooroordeeld zijn, wat kan leiden tot discriminatie van bepaalde groepen mensen. Dit kan gebeuren doordat de data waarop de systemen worden getraind bevooroordeeld zijn, of doordat de algoritmen zelf bevooroordeeld zijn.

2. Verlies van controle: Er is een risico dat we de controle over AI-systemen verliezen, especially met de ontwikkeling van steeds krachtigere AI. Dit kan leiden tot systemen die autonoom beslissingen nemen die schadelijk kunnen zijn voor mensen.

3. Privacy en veiligheid: AI-systemen kunnen een bedreiging vormen voor onze privacy en veiligheid. Ze kunnen worden gebruikt om onze persoonlijke data te verzamelen en te analyseren, en om ons te manipuleren of te controleren.

4. Misbruik van AI: AI kan worden misbruikt voor kwaadaardige doeleinden, zoals het verspreiden van nepnieuws, het hacken van computersystemen, of het uitvoeren van cyberaanvallen.

Het is belangrijk dat we ons bewust zijn van deze risico's en dat we maatregelen nemen om ze te beperken. We moeten ervoor zorgen dat AI op een verantwoorde en ethische manier wordt ontwikkeld en gebruikt. De EU AI Act is daar een voorbeeld van.

0:00
/0:04

Wanneer is kunstmatige intelligentie begonnen?

Mensen zijn gefascineerd door het idee om mechanische hulpmiddelen of machines te bouwen die de menselijke geest nabootsen. In de moderne wereld bedacht John McCarthy de term kunstmatige intelligentie in 1955.

In 1956 - ja, toe al! - organiseerden John McCarthy en anderen een bijeenkomst genaamd het "Dartmouth Research Project on A. I." Dit leidde tot de oprichting van AI, diepgaand leren, voorspellende analyse en voorschrijvende analyse. Het bood ook toegang tot een geheel nieuw vakgebied en gegevenswetenschap. AI stond nog in de kinderschoenen, maar AI was er dus eerder dan je denkt.

Wij helpen bedrijven AI beleid te maken en te implementeren
Wij helpen bedrijven AI beleid te maken en te implementeren

Wat kan AI doen voor uw organisatie?

AI-aangedreven oplossingen helpen organisaties om gegevens op de achtergrond te verwerken, taken te automatiseren en hen inzichten te verschaffen om de algehele productiviteit te verbeteren. Saaie taken kunnen overgenomen worden. Gebrek aan inspiratie? AI helpt! Vervelende email, saaie taken, grote hoeveelheden data; AI is er to "save the day"! Hierdoor is de wereldwijde AI markt (en AI opleidingsmarkt) uitgegroeid tot een markt van miljarden die enorm groeit. Elke organisatie kan profiteren van de implementatie van kunstmatige intelligentie. Ja echt, elke organisatie.

Investeer in de toekomst van uw bedrijf door uw personeel te trainen in het werken met AI en GPT. Deze investering zal zich in korte tijd terugbetalen door een efficiëntere en productievere werkomgeving. Het is essentieel om uw medewerkers te scholen in het omgaan met deze geavanceerde technologieën om concurrerend te blijven in de markt. Maar, zonder een effectief beleid op het gebied van AI is opleiden niet echt zinvol.

💡
Wij verzorgen AI trainingen op maat, afgestemd op uw mensen, uw wensen en uw doelen.

Waarom is goed AI beleid zo belangrijk?

Het ontwikkelen en implementeren van een AI-beleid is van cruciaal belang voor bedrijven om de volgende redenen:Waarom een goed AI-beleid cruciaal is:

  • Risicobeheersing: Een goed AI-beleid helpt bedrijven om de risico's te identificeren en te beheersen die verbonden zijn aan de ontwikkeling en inzet van AI-systemen.
  • Ethische verantwoordelijkheid: Bedrijven hebben de ethische verantwoordelijkheid om AI op een verantwoorde manier te ontwikkelen en te gebruiken. Een goed AI-beleid helpt bedrijven om deze verantwoordelijkheid na te komen.
  • Toekomstbestendigheid: De EU AI Act is een dynamische wetgeving die voortdurend zal worden geëvalueerd en bijgewerkt. Een goed AI-beleid helpt bedrijven om zich aan te passen aan de veranderende regelgeving en om toekomstbestendig te zijn.
De komst van de EU AI Act heeft gevolgen voor alle bedrijven die met AI werken. Een goed AI beleid is een must

Kortom, gezien de groeiende impact van AI op alle sectoren, is het voor bedrijven echt essentieel om een duidelijk en doordacht AI-beleid te hebben om de voordelen te maximaliseren, risico's te beperken en te voldoen aan ethische en wettelijke normen. Alleen dan kunt u profiteren van de voordelen van AI.

AI trainingen op maat

AIpersoneeltraining is uw partner bij de implementatie van AI

De kosten zijn relatief laag, de terugverdientijd is kort en AI is de toekomst.Wacht dus niet langer en ontdek de mogelijkheden voor in-house trainingen, workshops en educatie op maat voor uw organisatie.

Neem vrijblijvend contact met ons op om te bespreken hoe AI Personeelstraining uw bedrijf kan helpen bij het optimaliseren van bedrijfsprocessen en het voorbereiden van uw werknemers op de toekomst.

💡
De EU AI Act is niet alleen relevant voor grote techbedrijven, maar ook voor kleine en middelgrote ondernemingen (MKB) die AI-systemen gebruiken.

Veelgestelde vragen over Artificial Intelligence

1. Wat is kunstmatige intelligentie (AI) en hoe werkt het?
AI verwijst naar systemen of machines die taken uitvoeren die traditioneel menselijke intelligentie vereisen. Deze technologie combineert grote datasets met algoritmen en snelle verwerking om patronen te herkennen, te leren van data, en specifieke taken uit te voeren. AI-systemen kunnen variëren van eenvoudige, passieve machines die vooraf bepaalde taken uitvoeren tot complexe, generatieve AI die zelfstandig kan leren en creatief kan zijn.

2. Welke soorten kunstmatige intelligentie bestaan er?
Er zijn drie hoofdtypen AI:

  • Type 1: Passieve AI, die alleen voorgeprogrammeerde taken uitvoert zonder te leren of zich aan te passen.
  • Type 2: Generatieve AI, die zelfstandig kan leren en creatief kan zijn, in staat om teksten te genereren, beelden te creëren, muziek te componeren, en meer.
  • Type 3: AI, die menselijk denken en redeneren kan nabootsen, context begrijpt, en real-time kan leren. Dit type AI is momenteel nog in ontwikkelingsfase en belooft de meest geavanceerde vorm van AI te worden.

3. Hoe wordt kunstmatige intelligentie (AI) toegepast in verschillende sectoren?

AI heeft een breed scala aan toepassingen in vrijwel elke sector. Hieronder vind je enkele concrete voorbeelden per sector:

Voorraadbeheer:

  • AI voorspelt voorraadbehoeften door verkoopgegevens te analyseren, seizoensgebonden trends te herkennen en onvoorziene factoren te meenemen.
  • AI optimaliseert bestelniveaus en minimaliseert voorraadkosten.

Marketing en verkoop:

  • AI analyseert klantgedrag om gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren via verschillende kanalen.
  • AI automatiseert lead nurturing en biedt ondersteuning bij salesgesprekken.

Financiële analyse:

  • AI verwerkt grote hoeveelheden financiële data om trends te identificeren, risico's te voorspellen en fraude te detecteren.
  • AI automatiseert handmatige processen zoals boekhouding en reconciliatie.

HR en werving:

  • AI analyseert sollicitatiebrieven en cv's om de beste kandidaten te identificeren.
  • AI voert voorselectiegesprekken en beoordeelt sollicitatievideo's.

Finance:

  • Fraudedetectie: AI analyseert transacties om frauduleuze activiteiten te identificeren.
  • Risicobeoordeling: AI beoordeelt de kredietwaardigheid van klanten en investeerders.
  • Portefeuillebeheer: AI automatiseert de beleggingsportefeuille en optimaliseert het rendement.

Trading:

  • Algoritmische handel: AI automatiseert het handelen op beurzen en analyseert marktdata.
  • Risicomanagement: AI voorspelt marktbewegingen en minimaliseert risico's.
  • Sentimentanalyse: AI analyseert nieuwsberichten en sociale media om de marktsentimenten te bepalen.

AML (Anti-Money Laundering):

  • Transactiemonitoring: AI analyseert transacties om verdachte activiteiten te identificeren.
  • Klantenonderzoek: AI automatiseert het KYC-proces (Know Your Customer).
  • Risicobeoordeling: AI beoordeelt het risico op witwassen en terrorismefinanciering.

Advocatuur:

  • Documentanalyse: AI analyseert juridische documenten om relevante informatie te extraheren.
  • Contractbeheer: AI automatiseert de contractbeoordeling en -onderhandeling.
  • Rechtsonderzoek: AI helpt advocaten bij het vinden van relevante jurisprudentie en wetgeving.

Klantenservice:

  • AI-gedreven chatbots en virtuele assistenten beantwoorden 24/7 klantvragen via websites, messaging apps en social media.
  • AI analyseert klantenservice-interacties om knelpunten te identificeren en de klanttevredenheid te verhogen.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de vele toepassingen van AI in diverse sectoren. Door je FAQ aan te vullen met deze concrete toepassingen, maak je het document waardevoller voor je lezers en vergroot je de kans dat je FAQ wordt geselecteerd als Featured Snippet.

Naast de bovenstaande voorbeelden, zijn er nog talloze andere toepassingen van AI in verschillende sectoren. Denk bijvoorbeeld aan:

  • Gezondheidszorg: AI kan worden gebruikt voor diagnose, prognose en behandeling van ziekten.
  • Onderwijs: AI kan worden gebruikt voor gepersonaliseerde leeromgevingen en adaptieve leermiddelen.
  • Industrie: AI kan worden gebruikt voor optimalisatie van productieprocessen en predictive maintenance.

De mogelijkheden van AI zijn eindeloos. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, zullen we nog meer innovatieve en baanbrekende toepassingen van AI zien in alle sectoren van de maatschappij.

AI Personeelstraining

Ontdek wat wij ook voor uw organisatie kunnen betekenen

Ja,ik wil meer weten
WhatsApp