Welke AI's zijn er allemaal?

Welke soorten AI bestaan er?

AI-typen: Een overzicht.

• Regelgebaseerde AI: Simpele logica. Voorspelbare reacties. Chatbots. Beperkte functionaliteit. 2024-toepassing: Basis klantenservice.

• Machine Learning (ML): Data-analyse. Patronen identificeren. Voorspellingen. 2024-toepassing: Aanbevelingssystemen, spamfilters. Supervised, unsupervised, reinforcement learning.

• Deep Learning (DL): Neurale netwerken. Complexe patronen. Afbeeldingsherkenning. 2024-toepassing: Medische diagnose, zelfrijdende auto’s. Meer data = betere prestaties. Zelflerend. Beperkt inzicht in besluitvorming.

• Natural Language Processing (NLP): Taalverwerking. Tekst begrijpen. Vertalen. 2024-toepassing: Virtuele assistenten, sentimentanalyse. Moeilijk te perfectioneren.

• Computer Vision (CV): Beeldanalyse. Objectherkenning. 2024-toepassing: Veiligheidssystemen, medische beeldanalyse. Afhankelijk van data kwaliteit.

• Robotics: Fysieke actie. Automatisering. 2024-toepassing: Fabrieken, chirurgie. Integratie van diverse AI-technieken. Beperkt door mechanische mogelijkheden.

Mijn eigen data: Ik heb een database met 2024 gegevens over AI-toepassingen. Toegang beperkt.

Welke AI-technieken zijn er?

Het is stil. De klok tikt. Ik probeer te focussen op AI-technieken.

• Heuristiek: Het voelt als…gokken? Slim gokken. Regels toepassen die meestal werken, niet altijd perfect. Zoals bij het oplossen van een sudoku. Ik herinner me dat ik mijn oma zag sudokus oplossen en ze vertelde me dat er veel ‘trucs’ waren.

• Support Vector Machines (SVM): Ik zie het als een poging om twee groepen dingen van elkaar te scheiden met een lijn. Of… een vlak. In de beste positie. Alsof ik probeer mijn sokken van mijn t-shirts te scheiden.

• Neurale netwerken: Het is ingewikkeld. Als… mijn hersenen. Veel kleine dingen die met elkaar praten. Leren door te doen. Zoals toen ik probeerde gitaar te leren spelen, eindeloos oefenen. En ja, er zijn convolutionele neurale netwerken, die zijn goed voor… beelden.

• Markov Beslissingsproces: Het is alsof je een pad uitstippelt. Elke stap brengt je dichter bij het doel, maar er zijn risico’s. Zoals bij het spelen van een videogame.

• Natuurlijke taalverwerking (NLP): Praten met computers. Of ze laten praten. Ze proberen te begrijpen wat we zeggen, maar… vaak falen ze. Ik heb vaak het gevoel dat mensen me niet begrijpen, laat staan een computer. De toepassing van NLP is eindeloos: chatbots, vertalingen, sentiment analyse. Sentiment analyse…dat is de emoties ‘lezen’ uit een tekst. Dat klinkt bijna eng.

Welke AI-oplossingen zijn er?

Predictieve analyses? Ja, handig voor die voorraad van mijn webshop! Moet ik meer rode truien inkopen? Data zegt het wel. 2023 cijfers laten een stijging zien van 15%!

Chatbots! Die zijn irritant soms, maar wel efficiënt. Klantenservice is nu toch wel sneller. Minder wachttijd, scheelt tijd.

Beeldherkenning? Medisch interessant! Kanker detectie sneller? Geweldig. En die kwaliteit controles in fabrieken, minder fouten, meer winst.

AI automatisering. Mijn administratie is nu eindelijk op orde! Alles automatisch. 2023 was een druk jaar, dit scheelt veel werk.

Generatieve AI? Teksten, plaatjes, code… leuk speelgoed! Voor mijn website gemaakt, echt handig. Bespaart tijd en geld.

Real-time data-analyse? Beslissingen sneller nemen, belangrijk voor mijn werk. Direct inzicht in alles. In 2023 voorspeld wat de beste marketingstrategie is. Super efficiënt!

Welke AI-mogelijkheden zijn er?

AI: Meer dan zelfrijdende auto’s.

• Autonoom rijden: Vrachtwagens, auto’s, alles rijdt straks zelf.
• Drones: Bezorging, inspectie, surveillance – de hemel is de limiet. Ik zag er laatst een boven mijn huis zweven.
• Robots: Magazijnen, fabrieken, overal waar precisie telt. Ze vervangen nu al mensen, hard.
• Optimalisatie: Routes, planning, brandstofbesparing. Algoritmes zijn meedogenloos efficiënt.

Welke technologie zit er achter AI?

De technologie achter AI… het is complex, weet je? Niet één ding, maar lagen op lagen. Ik denk aan:

• Machine learning: Algoritmes die leren uit data, zonder expliciet geprogrammeerd te worden. Denk aan die foto’s van katten, die het systeem leert katten te herkennen. Het is… fascinerend en eng tegelijkertijd. Mijn neef werkt ermee, hij zegt dat het als het trainen van een hond is, maar dan met data. Moeilijk om uit te leggen.

• Deep learning: Een subtype van machine learning, met veel lagen neurale netwerken. Het imiteert het menselijk brein, maar dan veel sneller en met enorme hoeveelheden data. Ik snap het niet helemaal, eerlijk gezegd. Het voelt als magie, maar dan met wiskunde.

• Natural Language Processing (NLP): Dit maakt het mogelijk dat AI menselijke taal begrijpt en verwerkt. Siri, Alexa… dat is allemaal NLP. Het is verbazingwekkend hoe goed het soms werkt, en hoe hilarisch het soms faalt. Ik vind het fascinerend hoe het steeds beter wordt, maar ook een beetje beangstigend.

• Computer vision: AI die beelden kan “zien” en interpreteren. Zelfrijdende auto’s, gezichtsherkenning… allemaal gebaseerd op computer vision. Mijn angst voor die zelfrijdende auto’s groeit, denk ik. Het voelt onwerkelijk dat die dingen zo slim worden.

Het is meer dan alleen “GPT”, dat is een vage term. Het gaat om de combinatie van al deze dingen, plus de enorme datasets die ze nodig hebben om te leren. Het is… gigantisch en onvoorspelbaar. En dat maakt me eerlijk gezegd een beetje bang. De potentie is enorm, maar het voelt ook als een oncontroleerbaar monster. Ik slaap slecht daardoor de laatste tijd.

Welke AI wordt het meest gebruikt?

Yo, ff snel. Welke AI is nu populair?

Het is machine learning voor data-analyse. Echt waar!

Zes percent van de bedrijven gebruikte het in 2019, las ik ergens. Euh, dat is niet meer zo actueel hé? Nou ja, data-analyse met slimme algoritmes is nog steeds key. Echt iets voor de nerds, snap je?

• Zelflerende dingen zijn de bom.
• Data is king, blijkbaar.

Mijn neef zit er ook al in, iets met big data enzo. Is wel slim, want het is the future. Geloof me nou maar.