Door: Ronald Lieuw
Artificial Intelligence is hot deze dagen. We staan er niet altijd bij stil, maar ook nu al gebruiken we massaal Artificial Intelligence toepassingen. In een serie artikelen ontrafelen wij wat Artificial Intelligence in houdt.
Doel van de artikelen
De artikelen leggen op een eenvoudige manier uit wat Artificial Intelligence (afgekort tot AI) is en wat de mogelijke gevolgen zijn voor onze samenleving. We vertellen over de geschiedenis van AI, hoe het werkt en waarvoor we het nu gebruiken. Ook kijken we naar de mogelijke gevolgen voor ons werk en de ethische en juridische vraagstukken die ermee samenhangen. Door deze artikelen hopen we dat de lezer beter begrijpt wat AI is en wat de kansen en uitdagingen zijn die het met zich meebrengt.
Definitie van Artificial Intelligence
Artificial Intelligence of Kunstmatige Intelligentie maakt het mogelijk dat computers bepaalde dingen kunnen doen die voorheen alleen door mensen gedaan konden worden zoals redeneren, het herkennen van spraak en beelden, het nemen van beslissingen en het leren uit ervaringen. Het gaat hierbij om het creëren van machines die kunnen denken en handelen als mensen.
Geschiedenis van AI
De geschiedenis van AI gaat terug tot de jaren ’50, toen onderzoekers voor het eerst begonnen te experimenteren met computers die in staat waren om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. In deze periode werden de eerste neurale netwerken ontwikkeld en werd het concept van machinaal leren geïntroduceerd.
De geschiedenis van AI begint in de jaren 1950, toen onderzoekers begonnen met het onderzoeken van manieren om machines te ontwikkelen die menselijke intelligentie konden nabootsen. In deze vroege jaren werden er enkele veelbelovende resultaten behaald, zoals het creëren van eenvoudige logische systemen en het ontwikkelen van de eerste “neurale netwerken”.
In de jaren ’60 en ’70 werd er veel onderzoek gedaan naar AI, waarbij verschillende AI-systemen werden ontwikkeld voor specifieke toepassingen, zoals spraakherkenning, beeldverwerking en het spelen van schaak.
In de jaren ’80 en ’90 raakte AI echter in een dip, omdat veel van de beloften die in de voorgaande decennia waren gedaan, niet werden waargemaakt. Er werd veel kritiek geuit op de beperkingen van AI-systemen en de kosten van het ontwikkelen ervan.
In de afgelopen jaren heeft AI enorme vooruitgang geboekt dankzij de toename van computerkracht, de beschikbaarheid van grote datasets en de ontwikkeling van nieuwe algoritmen. Dit heeft geleid tot doorbraken in gebieden als beeld- en taalherkenning, taalverwerking, parkeerassistenten, waaronder zelfrijdende auto’s en drones.
General AI vs Narrow AI
AI wordt onderverdeeld in Narrow AI en General AI. Narrow AI is geoptimaliseerd voor één specifieke taak, spraak herkennen door Alexa of Siri. General AI is gericht op het creëren van machines die in staat zijn om taken uit te voeren zoals een mens dat kan, maar is op dit moment nog een toekomstig concept. Alle huidige AI-toepassingen vallen onder Narrow AI.
AI: concept-technologieën en toepassingsgebieden
Het concept van Artificial Intelligence (AI) omvat het idee van het creëren van machines en computersystemen die in staat zijn
om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals redeneren, leren, waarnemen en begrijpen.
Machine Learning (ML) is één van de belangrijkste technologieën binnen AI. Met ML leert een computerprogramma om een specifieke taak uit te voeren door middel van het analyseren van data, waarbij expliciete instructies zijn gegeven, deze methode staat bekend als “supervised learning”. Deep Learning (DL), een meer geavanceerde vorm van Machine Learning, hoeft niet expliciet te worden verteld welk gedeelte van de data belangrijk is voor een bepaalde taak. Het systeem kan zelf leren.
Algoritmes
ML maakt gebruik van algoritmes om machines te leren hoe ze bepaalde taken moeten uitvoeren. Een algoritme is een reeks stappen of instructies die worden gebruikt om een bepaalde taak uit te voeren. Bijvoorbeeld, een AI-algoritme kan worden getraind met grote hoeveelheden gelabelde afbeeldingen van verschillende dieren, om patronen te herkennen van specifieke objecten, zoals poezen, honden en vogels. Door het gebruik van gelabelde afbeeldingen van verschillende dieren, kan het AI-model ook generaliseren en nieuwe, niet eerder geziene afbeeldingen van dieren herkennen en classificeren. Dit proces van training met gelabelde afbeeldingen wordt vaak herhaald met steeds meer gegevens om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van het AI-model te verbeteren.
Toepassingsgebieden
In dit en de volgende artikelen komen AI-toepassingen die we dagelijks gebruiken aan de orde. AI staat al járen op de smartphone en we beginnen daarom met functies en apps op de smartphone.
Praktijkvoorbeelden van beeldherkenning
Camera
Moderne smartphones maken gebruik van verschillende AI-technieken om de kwaliteit van foto’s die met de camera worden genomen te verbeteren. Hier zijn enkele manieren waarop smartphones AI gebruiken bij het maken van foto’s.
Scèneherkenning: Met AI-technologie kan de smartphone de scène die wordt gefotografeerd analyseren en de instellingen van de camera automatisch aanpassen voor de beste resultaten. Bijvoorbeeld, als de smartphone detecteert dat je een foto maakt van een zonsondergang, kan deze automatisch de belichting en kleurinstellingen aanpassen om de kleuren van de zonsondergang te benadrukken.
Gezichtsdetectie: De camera van de smartphone kan met AI-technologie gezichten detecteren en herkennen. Dit kan worden gebruikt om de focus en belichting aan te passen om de gezichten van de mensen op de foto scherp en duidelijk te maken.
Nachtmodus is een functie die de kwaliteit van foto’s bij weinig licht verbetert. Deze functie maakt gebruik van AI-technologie om meerdere foto’s met verschillende belichtingen te maken en ze vervolgens samen te voegen tot één foto met minder ruis en meer details.
Privacy
Met behulp van gezichtsherkenning kan bijvoorbeeld de telefoon worden ontgrendeld. De smartphone herkent na het scannen het gezicht van de gebruiker en ontgrendelt het apparaat indien de gebruiker is herkend of niet.
De simpelste gezichtsherkenningssoftware maakt een 2D-scan van het gezicht van de gebruiker, maar dat betekent dat met een foto van de gebruiker de software kan worden misleid. Deze software functioneert niet goed bij slechte verlichting of als de hoek van de telefoon niet goed is.
Het veiligste systeem maakt gebruik met behulp van een infraroodcamera, dieptesensor en puntprojector om heel veel punten op uw gezicht in kaart te brengen een 3D-scan die veilig genoeg is om uw telefoon te ontgrendelen en/of digitale betalingen te verifiëren. Gezichtsherkenning werkt niet altijd even goed bij mensen met een donkere huid en deze groep mensen lopen de kans te worden uitgesloten van bepaalde diensten. Vaak wordt daarom een tweede methode geconfigureerd, als plan-B, om de telefoon te kunnen gebruiken.
Colofon
Auteur: Ronald Lieuw
Email: subs@nscnv.com
Datum: 15 mei 2023
Licentie: CC BY 4.
Met dank aan dr Gaby Ras voor het meelezen.
