Wat is kunstmatige intelligentie?
De term kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar intelligentieoperaties die worden uitgevoerd door machines die zijn ontworpen om de mogelijkheden van het menselijk brein te reproduceren door middel van combinaties van algoritmen.
Meer specifiek is kunstmatige intelligentie er een die bepaalde machines in staat stelt de omgeving om hen heen waar te nemen en erop te reageren op een vergelijkbare manier als het menselijk brein. Dit omvat het vermogen om functies uit te voeren zoals redeneren, perceptie, leren en probleemoplossing.
Informatica, logica, filosofie en robotica hebben bijgedragen aan de creatie en het ontwerp van machines die in staat zijn om problemen op te lossen met behulp van het kunstmatige-intelligentiemodel.
John MacCarthy, Marvin Minsky en Claude Shannon bedachten voor het eerst de term kunstmatige intelligentie in 1956. Ze definieerden het als de 'wetenschap en vindingrijkheid van het maken van intelligente machines, vooral intelligente computerprogramma's'.
De eerste vragen gaan echter terug naar de Grieken. Aristoteles was in feite de eerste die de werking van het menselijk denken beschreef en de regels waarmee het in staat is tot rationele conclusies te komen.
Voorbeelden van kunstmatige intelligentie
AI is aanwezig in veel van de huidige technologie, vooral in smartphones, tablets, computers en allerlei apparaten met geïntegreerde elektronische systemen.
Wat voorbeeld van kunstmatige intelligentie in het dagelijks leven kunnen we verwijzen naar:
- domotica (intelligente airconditioning, programmering van verlichting en apparaten aan en uit, enz.);
- autonome voertuigen;
- stemassistenten zoals onder andere Google Assistant, Siri (Apple) of Alexa (Amazon Echo);
- Google voorspellend woordenboek;
- software voor beeldherkenning;
- software voor beveiliging en fraudebestrijding;
- gewoonte analyse software;
- voorspellingen voor digitale marketing;
- voorspellingen en suggesties voor de consumptie van nieuws, muziek, films, series, etc.
Soorten kunstmatige intelligentie
Volgens onderzoeker Arend Hintze zijn er tegenwoordig theoretisch gezien vier verschillende soorten kunstmatige intelligentie. Laten we kijken.
Reactieve machines
Het verwijst naar die machines die zijn ontworpen om de beschikbare informatie in de omgeving te evalueren en op basis van die informatie een onmiddellijk probleem op te lossen. Dit type AI slaat of onthoudt niet en leert dus niet. Jouw taak is om de informatie van een bepaald moment te analyseren, mogelijke oplossingen te bouwen en de meest efficiënte te kiezen.
In 1990 creëerde IBM een systeem met deze mogelijkheid, Deep Blue genaamd, dat verantwoordelijk was voor het winnen van een wedstrijd tegen kampioen schaker Garry Kasparov. Tegenwoordig wordt reactieve AI gebruikt in autonome auto's, voorbeeld.
Machines met beperkt geheugen
Het verwijst naar de technologie die gebruikmaakt van informatie die is verkregen uit een database en die bovendien basisinformatie over de omgeving kan vastleggen en ervan kan leren. Het is het geval, want voorbeeld, van GPS-technologie.
Machines met theory of mind
Het is een vorm van AI die nog in ontwikkeling is. De verwachting is dat in de toekomst bepaalde machines in staat zullen zijn om zowel menselijk denken als voelen te begrijpen en daaruit beslissingen te nemen. Het gaat dus om sociale interactie. EEN voorbeeld Onderzoek naar dit type AI wordt gevormd door de robot Sophia, gemaakt in 2016.
Machines met zelfbewustzijn
Machines met zelfbewustzijn zouden machines zijn die in staat zijn om zelfbewuste waarnemingen, gedachten en houdingen te hebben, dat wil zeggen machines die in staat zijn om waar te nemen, te redeneren en zich te gedragen als mensen.
Kenmerken van kunstmatige intelligentie
- Vermogen om te reageren op de informatie die beschikbaar is in de omgeving;
- Geheugen en leren van specifieke ervaringen;
- Mogelijkheid om specifieke problemen op te lossen;
- Aanpassingsvermogen;
- Zintuiglijk waarnemingsvermogen (auditief, visueel, tactiel);
- Vermogen om te beheren, dat wil zeggen, een coherente en duidelijke infrastructuur voor de toepassing ervan;
- Veerkracht, dat wil zeggen capaciteit voor optimalisatie;
- Goede prestaties, dat wil zeggen het vermogen om grote hoeveelheden informatie efficiënt te verwerken;
- Meetbaar om prestaties te kwantificeren en toekomstige investeringen te doen.
