Uw telefoon weet wat je gaat typen voordat je dat doet. Netflix weet wat je daarna gaat eten. Banken weten of je een lening terugbetaalt. Spotify kent de nummers die je op repeat afspeelt.
Maar hoe? Wie houdt ons allemaal stiekem in de gaten?
Helderziende duiven? Een geheim genootschap van gedachtenlezende mensen? Of je moeder - omdat zij het op de een of andere manier altijd weet?
Nee. Het zijn AI-algoritmen.
Deze systemen maken griezelig accurate voorspellingen door tonnen gegevens te lezen en patronen te analyseren.
Maar wat is een AI-algoritme precies? Hoe werkt het?
Wat zijn de verschillende soorten en hoe wordt het gebruikt in echte toepassingen? Alles en nog veel meer in de blog van vandaag.
Laten we bij het begin beginnen.
Wat zijn AI-algoritmen?
AI-algoritmen worden gebruikt in alledaagse technologie - Google Search, Siri, Netflix-aanbevelingen - maar ze worden ook gebruikt bij fraudedetectie, zelfrijdende auto's en medische diagnostiek.
De wortels van AI gaan terug tot de jaren 1940 toen Alan Turing een vraag stelde, "Kunnen machines denken?"
Hij kwam in de jaren 1950 met de Turing Machine die later werd getest met Turingtest. Het liet zien hoe machines logische stappen konden volgen om problemen op te lossen.
Maak je nooit meer zorgen dat AI je sms'jes herkent. Undetectable AI Kan je helpen:
- Laat je AI-ondersteund schrijven verschijnen mensachtig.
- Omleiding alle grote AI-detectietools met slechts één klik.
- Gebruik AI veilig en vol vertrouwen op school en op het werk.
In de jaren 1950 en 1960 konden sommige programma's (Logic Theorist) wiskundige stellingen bewijzen.
Maar er was één probleem: ze konden niet leren. Elke regel moest handmatig worden geprogrammeerd.
In de kern is AI gewoon een set instructies-Een algoritme dat machines helpt om beslissingen te nemen.
Sommige zijn eenvoudig, zoals het filteren van spam e-mails. Andere zijn complexer, zoals het voorspellen van ziekterisico's op basis van medische gegevens.
Maar laten we duidelijk zijn: AI denkt niet voor zichzelf. Het is afhankelijk van menselijke programmering en consistent leren om beter te worden in wat het doet.
Laten we dit begrijpen met een voorbeeld,
AI helpt bij grotere beslissingen. Neem een bank die een lening goedkeurt. Het kan een Beslisboom (een eenvoudig AI-model dat werkt als een stroomschema):
- Heeft de aanvrager een stabiel inkomen? Nee → Weiger de lening. Ja → Controleer de kredietscore.
- Goede kredietscore? Nee → Heroverweeg. Ja → Controleer bestaande leningen.
- Te veel leningen? Hoog risico. Weinig leningen? Lager risico.
Aan het einde van het proces keurt de AI de lening goed of af op basis van gestructureerde logica.
Nu komt het volgende deel...
Hoe AI-algoritmen Machine Learning en Automatisering mogelijk maken
Zie het als volgt.
Stel je voor dat je een kind leert hoe het honden moet herkennen.
Een leerkracht liet hen foto's zien, wees op de belangrijkste kenmerken en na verloop van tijd konden ze er steeds beter een in het echt herkennen.
AI-algoritmen leren op dezelfde manier - leren van enorme hoeveelheden gegevens om voorspellingen te doen en taken te automatiseren.
1 - Voorspelling
Een regressiealgoritme bestudeert informatie uit het verleden om real-time automatische voorspellingen te doen.
Bijvoorbeeld, Netflix raadt je shows aan op basis van voorspellingen. Als je Stranger Things, het zou kunnen suggereren Dark of De paraplu-academie omdat anderen die Vreemde dingen die ook bekeken.
2 - Machinaal leren
Maar AI doet niet alleen voorspellingen - het past zich ook aan.
Machine learning stelt computers in staat om te leren en te verbeteren op basis van ervaring zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
Bijvoorbeeld, Wat als je Stranger Things alleen leuk vond vanwege de sci-fi elementen, maar een hekel had aan horror? Wat als je de voorkeur zou geven aan korte, snelle programma's boven trage drama's? Het algoritme van Netflix analyseert je diepgaande activiteiten en past de aanbevelingen aan.
3 - Automatisering
Dan is er de automatisering.
Automatisering is het proces waarbij technologie wordt gebruikt om taken uit te voeren met minimale menselijke tussenkomst.
Bijvoorbeeld, Zelfrijdende auto's doen iets soortgelijks door computervisie te gebruiken om de weg te "zien", stopborden te herkennen en te leren van elke kilometer die ze rijden.
Hoe meer gegevens ze verwerken, hoe slimmer ze worden.
Hoe AI-algoritmen werken (stap voor stap)
Net als iemand die een nieuwe vaardigheid leert, leert ook AI dingen stap voor stap.
Laten we het analyseren met behulp van de beeldherkenningsfunctie in de zoekmachine van Google.
Stap # 1 - Gegevensverzameling
Alles begint met gegevens. AI heeft honderdduizenden voorbeelden nodig om van te leren. Bij beeldherkenning zijn dat er onder andere:
- Miljoenen gelabelde afbeeldingen (bijv. afbeeldingen van katten met het label "kat", afbeeldingen van honden met het label "hond").
- Variatie in belichting, hoeken en kwaliteit.
- Verschillende maten, kleuren en vormen van hetzelfde object.
- Randgevallen (wazige beelden, objecten gedeeltelijk verborgen, laag contrast).
Stap # 2 - Voorbewerking
Ruwe afbeeldingen bevatten veel onnodige informatie zoals wazige afbeeldingen of afbeeldingen van lage kwaliteit, ongerelateerde objecten en rommelige afbeeldingen enz.
Voordat AI wordt getraind, moeten de gegevens worden opgeschoond en gestandaardiseerd. Dit omvat:
- Afbeeldingen verkleinen tot een uniform formaat zodat ze consistent kunnen worden verwerkt.
- Grijswaarden of kleurnormalisatie om ervoor te zorgen dat helderheid en contrast de AI niet misleiden.
- Ruis verwijderen, zoals onnodige achtergrondelementen die niet bijdragen aan objectidentificatie.
Stap # 3 - Opleiding
AI doet dat niet "zien" beelden zoals mensen dat doen. Het ziet ze als getallen, duizenden pixels, elk met een waarde die helderheid en kleur weergeeft.
Om dit te begrijpen gebruikt AI een Convolutional Neural Network (CNN), een speciaal type deep learning-model dat is gebouwd voor beeldherkenning.
CNN's breken een afbeelding als volgt af:
- Convolutielagen: AI scant de afbeelding in delen, waarbij eerst eenvoudige vormen (lijnen, krommen) worden gedetecteerd en later complexe kenmerken (ogen, oren, snorharen) worden herkend.
- Lagen samenvoegen: Deze verkleinen de afbeelding, waarbij essentiële details behouden blijven en overbodige pixels worden verwijderd.
- Volledig verbonden lagen: AI koppelt gedetecteerde kenmerken om een uiteindelijke voorspelling te doen - als het puntige oren en snorharen ziet, identificeert het een kat.
Dit proces omvat tijdperken.
Stel je voor dat je verschillende vogelsoorten leert herkennen. De eerste keer dat je een mus en een duif ziet, haal je ze misschien door elkaar.
Maar nadat je foto's hebt bekeken, hun kenmerken hebt bestudeerd en feedback hebt gekregen, word je beter.
AI leert op dezelfde manier.
Een epoch is een complete cyclus waarin de AI alle trainingsgegevens bekijkt, voorspellingen doet, controleert op fouten en bijstelt.
Het doet dit keer op keer, net zoals je meerdere keren oefent om beter te worden in een vaardigheid.
Stap # 4 - Testen
Voordat AI klaar is voor gebruik in de echte wereld, moet het worden getest. Dit houdt in:
- We voeden het met beelden die het nog nooit eerder heeft gezien.
- De nauwkeurigheid meten - labelt het een kat correct als kat?
- Controleren op overfitting, waarbij AI trainingsgegevens onthoudt maar moeite heeft met nieuwe afbeeldingen.
Als de AI te vaak faalt, gaat hij terug voor meer training totdat hij betrouwbaar beelden kan identificeren die hij nog nooit is tegengekomen.
Stap # 5 - Implementatie
Zodra het AI-model is getraind en getest, wordt het ingezet. Wanneer we het voeden met een afbeelding. Het zal:
- Splits het op in pixelwaarden
- Haal het door alle geleerde lagen
- Genereer een waarschijnlijkheidsscore voor elk mogelijk label
- Kies de meest waarschijnlijke classificatie
Een typisch resultaat zou er zo uit kunnen zien:
- Cat: 99.7% waarschijnlijkheid
- Hond: 0,2% kans
- Andere: 0,1% kans
Soorten AI-algoritmen en hoe ze worden gebruikt
Net zoals mensen verschillende manieren hebben om te leren - sommigen door te lezen, anderen door te doen - heeft AI verschillende soorten algoritmen, elk geschikt voor specifieke taken.
1 - Leren onder toezicht
Stel je een kind voor dat appels en sinaasappels leert herkennen. De leerkracht labelt de plaatjes als:
"Dit is een appel."
"Dit is een sinaasappel."
Na verloop van tijd leren ze het verschil te zien. Dat is leren onder toezicht: intelligente software wordt getraind op gelabelde gegevens en leert voorspellingen te doen.
Bijvoorbeeld,
Het AI-algoritme van spamfilters scant duizenden e-mails met het label "spam" of "geen spam" en leert patronen.
- Bevat de e-mail bepaalde trefwoorden?
- Is het van een verdachte afzender?
Na verloop van tijd wordt het steeds beter in het onderscheppen van spam voordat het je inbox bereikt.
Supervised learning is de kracht achter regressiemodellen, die bijvoorbeeld huizenprijzen voorspellen, en classificatiemodellen, die bepalen of een e-mail in spam thuishoort of in je hoofdinbox.
2 - Leren zonder toezicht
Stel je nu voor dat je datzelfde kind een mand fruit geeft, maar niet vertelt welke appels of sinaasappels zijn.
In plaats daarvan groeperen ze ze op basis van gelijkenis-kleur, vorm, textuur.
Dat is unsupervised learning: intelligente technologie vindt patronen in gegevens zonder labels.
Bijvoorbeeld,
Banken weten niet altijd meteen of een transactie frauduleus is, maar AI kan helpen bij het voorkomen van fraude.
Het scant miljoenen aankopen en leert wat voor elke klant "normaal" is en wat niet.
Stel, je koopt elke week boodschappen en benzine. Dan wil je plotseling een luxeauto van $5.000 kopen in een ander land.
AI markeert het als verdacht en kan je kaart bevriezen of je een snelle waarschuwing sturen. "Was jij dit?" bericht.
3 - Versterkend leren
Laten we nu zeggen dat je het kind een uitdaging geeft: elke keer als ze een appel goed kiezen, krijgen ze een snoepje. Als ze het verkeerde fruit kiezen, verliezen ze een snoepje.
Na verloop van tijd leren ze de beste manier om het meeste snoep te krijgen. Dat is Versterkend leren.
AI doet hetzelfde: het test verschillende acties, leert van fouten en past zich aan op basis van beloningen en straffen.
Bijvoorbeeld,
Zelfrijdende auto's beginnen niet met weten hoe ze moeten rijden.
Maar na het analyseren van miljoenen kilometers aan weggegevens worden ze beter in remmen, invoegen in het verkeer en het ontwijken van obstakels.
Elke fout is een les. Elk succes maakt ze slimmer.
4 - Neurale netwerken en diep leren
Sommige problemen zijn gewoon te ingewikkeld voor eenvoudige regels. Daar komen neurale netwerken om de hoek kijken.
Ze zijn ontworpen om te werken zoals het menselijk brein, patronen te herkennen en beslissingen te nemen zonder dat elke kleine instructie moet worden uitgelegd.
Bijvoorbeeld,
A traditionele computer worstelen met verschillende hoeken, belichting of uitdrukkingen.
Maar een deep learning model (een neuraal netwerk met meerdere lagen) kan leren om gezichten te herkennen, ongeacht de omstandigheden.
Net zoals mensen verschillende manieren hebben om te leren - sommigen door te lezen, anderen door te doen - heeft AI verschillende soorten algoritmen, elk geschikt voor specifieke taken.
AI-algoritmen in echte wereldtoepassingen
Hoe AI-beelddetector algoritmen gebruikt om door AI gemaakte afbeeldingen te herkennen
De door AI gegenereerde afbeeldingen zijn nu zo realistisch dat mensen ze nauwelijks van echte foto's kunnen onderscheiden.
Maar AI-beelddetectors zijn getraind om verder te kijken dan het oppervlak.
Techniek # 1 - Detectie van afwijkingen
Het proces begint met anomaliedetectie, waarbij wordt gezocht naar alles wat er niet hoort.
Als een afbeelding onnatuurlijke texturen, inconsistente belichting of vage randen heeft. AI beelddetector doet een rode vlag rijzen.
Techniek # 2 - Generatieve adversaire netwerken
Eén manier om AI-gegenereerde afbeeldingen te detecteren is door te kijken naar de verborgen patronen die worden achtergelaten door de technologie die ze creëert.
Deze patronen zijn afkomstig van Generative Adversarial Networks (GAN's), die de meeste AI-afbeeldingen aandrijven.
Net zoals elke kunstenaar een unieke stijl heeft, creëren GAN's patronen die niet aanwezig zijn in echte foto's.
AI beelddetector is getraind om deze patronen te herkennen, wat helpt om te bepalen of een afbeelding is gegenereerd door een Kunstmatige Intelligentie.
Techniek # 3 - Metagegevens
Behalve naar de pixels kijken, kan een AI beelddetector onderzoekt ook metadata, die fungeren als de digitale vingerafdruk van een afbeelding.
Deze gegevens bevatten details zoals wanneer en waar een foto is genomen en welk apparaat de foto heeft gemaakt.
Als een afbeelding beweert uit 2010 te komen, maar in werkelijkheid vorige week door een AI-tool is gemaakt, AI beelddetector zal het markeren als verdacht.
Vertekeningen in AI-algoritmen en hoe ze te verminderen
AI zou eerlijk moeten zijn, maar soms is dat niet zo. AI kan op twee manieren bevooroordeeld zijn:
- Gegevensvertekening - Dit gebeurt wanneer bepaalde groepen ondervertegenwoordigd zijn in de trainingsgegevens.
- Modelbias - Dit treedt op wanneer de AI meer fouten maakt voor de ene groep dan voor de andere, waardoor oneerlijke uitkomsten worden versterkt.
Amazon's bevooroordeelde wervingshulpmiddel
In 2014, Amazon moest een AI-huurtool schrappen omdat het vooringenomen was tegen vrouwen.
Het systeem leerde van eerdere wervingsgegevens, waar meer mannen waren aangenomen voor technische functies, dus het begon mannelijke kandidaten te bevoordelen en bestrafte cv's met woorden als "vrouwen" (zoals in "vrouwenschaakclub").
De AI probeerde niet oneerlijk te zijn, maar leerde van bevooroordeelde gegevens en voerde die bevooroordeeldheid door.
Privacyproblemen bij AI-gegevensverzameling
Telkens wanneer je een app gebruikt, op het web surft of een aankoop doet, worden er gegevens verzameld.
Sommige dingen liggen voor de hand, zoals je naam, e-mailadres of betalingsgegevens.
Maar er zijn verborgen gegevens zoals GPS-locatie, aankoopgeschiedenis, typgedrag en surfgedrag.
Bedrijven gebruiken deze informatie om ervaringen te personaliseren, producten aan te bevelen en diensten te verbeteren.
Met zoveel rondzwevende gegevens zijn risico's onvermijdelijk:
- Datalekken - Hackers kunnen gebruikersgegevens stelen.
- Heridentificatie - Zelfs geanonimiseerde gegevens kunnen worden gekoppeld aan individuen.
- Ongeoorloofd gebruik - Bedrijven kunnen gegevens misbruiken voor winst of beïnvloeding.
Zelfs als bedrijven beweren dat ze gegevens anonimiseren, hebben onderzoeken aangetoond dat patronen met voldoende informatie gebruikersidentiteiten kunnen onthullen.
Om de privacy van gebruikers te beschermen, gebruiken bedrijven:
- Anonimisering - Verwijdert persoonlijke gegevens uit datasets.
- Federaal leren - AI-modellen trainen op je apparaat zonder ruwe gegevens naar een centrale server te sturen. (bijv. Google's Gboard).
- Differentiële privacy - Voegt willekeurige ruis toe aan gegevens voordat ze worden verzameld om tracering te voorkomen (bijv. het iOS-systeem van Apple).
Kunnen AI-algoritmen volledig neutraal zijn?
AI wordt niet in een vacuüm gecreëerd.
Het wordt gebouwd door mensen, getraind op menselijke gegevens en gebruikt in de menselijke samenleving. Dus kan het ooit echt neutraal zijn?
Kort antwoord: Nee. Tenminste, nog niet.
AI leert van echte gegevens en die gegevens hebben alle vooroordelen, aannames en onvolkomenheden van de mensen die ze hebben gemaakt.
Neem het COMPAS-recidivismehulpmiddel, bijvoorbeeld.
Het was ontworpen om te voorspellen welke criminelen de meeste kans op recidive hadden.
Klinkt eenvoudig, toch?
Maar studies toonden aan dat het algoritme zwarte verdachten onevenredig vaak als risicovol bestempelde in vergelijking met blanke verdachten.
Het is niet bevooroordeeld omdat iemand het zo geprogrammeerd heeft, maar omdat het patronen heeft geërfd van een gebrekkig strafrechtsysteem.
Dus, kan AI ooit eerlijk worden gemaakt?
Sommige experts denken van wel.
Onderzoekers hebben rechtvaardigheidsbeperkingen ontwikkeld - wiskundige technieken die ontworpen zijn om AI-modellen te dwingen om verschillende groepen gelijker te behandelen.
Bias audits en diverse trainingsdatasets helpen ook om scheve uitkomsten te verminderen.
Maar zelfs met al deze voorzorgsmaatregelen is echte neutraliteit lastig.
En zelfs als we AI volledig "neutraal," moeten we dat doen?
AI neemt geen beslissingen in een luchtbel. Het beïnvloedt echte mensen op echte manieren.
De realiteit is dat AI de wereld weerspiegelt die wij erin stoppen.
Als we onbevooroordeelde AI willen, moeten we eerst de vooroordelen in onze systemen aanpakken.
Anders leren we machines alleen onze fouten sneller en op grotere schaal te spiegelen.
Veelgestelde vragen over AI-algoritmen
Wat is het meest voorkomende AI-algoritme?
Neurale netwerken - vooral diep leren - vormen tegenwoordig de kern van de meeste AI-toepassingen.
Ze vormen de kracht achter tools zoals ChatGPT, gezichtsherkenningssoftware en de aanbevelingssystemen die aangeven wat je als volgende moet bekijken of kopen.
Zijn AI-algoritmen hetzelfde als machinaal leren?
Niet precies. AI is de grote paraplu die veel verschillende technologieën omvat, en machine learning is er slechts één onderdeel van.
Machine learning verwijst specifiek naar AI-systemen die patronen leren uit gegevens in plaats van strikte, voorgeprogrammeerde regels te volgen.
Maar niet alle AI is gebaseerd op machinaal leren, sommige gebruiken andere methoden zoals regelgebaseerde systemen.
Hoe verbeteren AI-algoritmen in de loop der tijd?
AI verbetert door ervaring, net zoals mensen dat doen.
Hoe meer gegevens een algoritme verwerkt, hoe beter het wordt in het herkennen van patronen en het doen van nauwkeurige voorspellingen.
Het nauwkeurig afstellen van de parameters, het gebruik van technieken zoals versterkend leren en het continu bijwerken van de trainingsgegevens helpen allemaal om de prestaties te verfijnen.
Verbeter je ervaring door onze AI Detector en Humanizer uit te proberen in de widget hieronder!
Laatste gedachten: De toekomst van AI-algoritmen
Wat betekent dit allemaal voor ons?
AI beïnvloedt onze beslissingen dagelijks. Het bepaalt waar we naar kijken, wat we kopen en zelfs hoe veilig onze bankrekening is.
Maar hier is de vraag...
Als AI van ons leert, wat leren wij het dan?
Zorgen we ervoor dat het eerlijk, onbevooroordeeld en behulpzaam is? Of laten we het dezelfde fouten maken als mensen?
En als AI steeds slimmer wordt, wat gebeurt er dan? Zal het altijd een gereedschap blijven dat we onder controle hebben, of zou het op een dag keuzes kunnen gaan maken die we niet helemaal begrijpen?
Misschien is de grootste vraag niet wat AI kan doen, maar wat we het moeten laten doen.
Wat denk jij?