Wat is artificiële intelligentie (AI)?
AI, oftewel artificiële intelligentie, verwijst naar systemen en machines die taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is. Denk aan problemen oplossen, taal begrijpen, patronen herkennen en zelfstandig leren. AI kan worden toegepast in chatbots, zelfrijdende auto’s en geavanceerde analysesystemen.
AI-systemen zijn alle gebaseerd op grote hoeveelheden (historische) data, waarin met behulp van software en algoritmes verbanden worden gelegd en conclusies worden getrokken. Het is dus belangrijk om te realiseren dat als data ontbreekt het systeem geen of een onjuist of onvolledig antwoord zal geven.
Op welke technologieën is AI gebaseerd?
AI maakt gebruik van verschillende technologieën, zoals:
- Natural Language Processing (NLP): technologie die AI helpt om taal te begrijpen en genereren. Het is gebaseerd op een enorme hoeveelheid data en algoritmes die leren om de data te interpreteren.
- Computer Vision: AI die beelden en video’s analyseert en herkent.
- Machine Learning: algoritmes die zichzelf verbeteren op basis van data. M.a.w. dit systeem is t.o.v. een NLP systeem veel dynamischer.
Wat is machine learning?
Wat is machine learning (ML)
Machine learning (ML) is een subcategorie van AI die computers leert om zonder expliciete programmering te verbeteren op basis van data. Waar traditionele software werkt op basis van vastgelegde regels, kan machine learning patronen in grote datasets herkennen en zelfstandig conclusies trekken.
Hoe werkt machine learning?
Machine learning-modellen worden getraind met specifieke historische data en leren zo voorspellingen te maken. Bijvoorbeeld:
- Spamfilters leren welke e-mails spam zijn op basis van eerdere classificaties.
- Netflix en Spotify doen gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van je kijk- en luistergedrag.
- Fraudedetectiesystemen herkennen verdachte financiële transacties door patronen te herkennen
Over ML heb ik het blog Machine Learning Engineer geschreven.
Het verschil tussen AI en machine learning
AI is een verzamelterm voor technologieën die menselijke intelligentie nabootsen, zoals redeneren, leren en probleemoplossing. Machine learning is daarentegen een specifieke techniek binnen AI waarbij systemen leren van data zonder expliciete programmering.
Een manier om het verschil te begrijpen is door AI te zien als een brede toolbox waarin machine learning een van de gereedschappen is. Waar AI ook regelgebaseerde systemen omvat die volgens vooraf vastgelegde instructies werken, draait machine learning volledig om zelflerende modellen die patronen herkennen en voorspellingen doen. Kortom, alle machine learning is AI, maar niet alle AI is machine learning.
Hoewel machine learning een onderdeel is van AI, zijn er enkele duidelijke verschillen:
- AI is het bredere concept, machine learning is een specifieke techniek binnen AI.
- AI kan ook systemen omvatten zonder machine learning, zoals regelgebaseerde expertensystemen.
- Machine learning is data-gedreven, terwijl sommige AI-systemen puur op vastgelegde regels werken.
Wat is het verschil tussen AI en machine learning?
Artificiële intelligentie is een overkoepelend concept dat verwijst naar technologieën die taken uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Machine learning (ML) is een subcategorie binnen AI die zich richt op systemen die zelfstandig leren en verbeteren op basis van data.
Een manier om het verschil te begrijpen, is door AI te zien als het bredere vakgebied, waarin verschillende technieken vallen. Machine learning is daar één van, naast bijvoorbeeld regelsystemen (expertensystemen), natuurlijke taalverwerking (NLP) en computer vision.
Stel je AI voor als een digitale assistent. Een regelgebaseerd AI-systeem kan je helpen met simpele taken door vaste regels toe te passen, zoals een chatbot die standaardantwoorden geeft. Maar een systeem dat leert van eerdere gesprekken en zijn reacties aanpast op basis van patronen? Dat is machine learning.
De toekomst van AI en machine learning
Wat kunnen we verwachten in de nabije toekomst?
- Generatieve AI wordt steeds geavanceerder – AI-modellen zoals ChatGPT, DALL·E en Midjourney laten zien dat AI kan worden ingezet voor het genereren van bijvoorbeeld tekst, afbeeldingen en zelfs video’s. De komende jaren zal generatieve AI niet alleen creatiever en realistischer worden, maar ook slimmer in het begrijpen van context en intentie.
- Hybride AI-systemen nemen toe – In plaats van te vertrouwen op één enkele AI-methode, combineren steeds meer systemen machine learning met regelgebaseerde AI.
- Kwantumcomputing versnelt AI en machine learning – Kwantumcomputers genereren een revolutie in rekenkracht, waardoor machine learning-algoritmen exponentieel sneller kunnen worden getraind en complexere vraagstukken kunnen worden opgelost. Dit zal wederom een enorme impact hebben op onze maatschappij in het algemeen.
Naast deze drie grote ontwikkelingen zal AI in de toekomst waarschijnlijk ook meer ethische en regelgevende uitdagingen met zich meebrengen. Hoe zorgen we ervoor dat AI-systemen eerlijk en transparant blijven? Hoe waarborgen we privacy en databescherming in een wereld waarin AI steeds diepgaander wordt geïntegreerd? En voorkomen we misbruik door door “vijandige” staten en mogendheden?
Waarom ict career?
ICT Career helpt bedrijven bij het werven van de beste AI-experts, van machine learning engineers en data scientists tot AI-ontwikkelaars die deze technologieën kunnen implementeren.
- 22+ jaar ervaring in IT-recruitment: wij kennen de markt en weten wat bedrijven nodig hebben.
- Kwaliteit en korte doorlooptijd: Binnen 3 werkweken ontvang je 2 tto 4 gesproken en gekwalificeerde kandidaten.
- Modern vakwerk: Wij maken gebruik van korte recruitment video’s waardoor kandidaten snel een realistische beeld krijgen van de werkgever, het team en de vacature.
