Voordelen kunstmatige intelligentie

Voordelen kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie wordt steeds vaker genoemd en gebruikt. Een van de redenen waarom het onderwerp de laatste jaren zo populair is geworden is vanwege de voordelen van kunstmatige intelligentie. Maar wat zijn deze precies en hoe worden deze toegepast?

Wat zijn de belangrijkste kunstmatige intelligentie voordelen?

Als we het hebben over kunstmatige intelligentie voordelen is het goed om eerst te kijken naar waar computers traditioneel gezien goed in zijn. Van oudsher zijn computers de absolute kampioen in het stap-voor-stap verwerken van een stukje invoer naar een stukje uitvoer. Daarnaast kunnen ze veel data opslaan en deze data weergeven op diverse manieren. De beperking tot nu toe was dat computers, hoe slim ze ook leken, eigenlijk altijd dom te werk gingen en dat mensen ze precies moesten vertellen wat ze moesten doen. Met kunstmatige intelligentie is hier verandering in gekomen en dat brengt voordelen met zich mee:

  1. Het vermogen om zelf te leren in plaats van uit te hoeven worden geprogrammeerd. Kenmerkend voor systemen met kunstmatige intelligentie is dat ze zelf kunnen leren en dat ze een bepaalde mate van zelfstandigheid hebben. Dit heeft een groot voordeel in ingewikkelde omgevingen waarvoor een programmeur nooit software zou kunnen maken die met alle situaties om kan gaan.
  2. De mogelijkheid om bepaalde functies van het menselijk brein na te bootsen, van visuele waarneming en stemherkenning tot het genereren van stemmen of het maken van voorspellingen op basis van complexe informatie.
  3. Het razendsnel uitvoeren van complexe taken die nu nog veel tijd kosten of veel kennis, van het herkennen van fraude tot aan het herkennen van een tumor. Bovendien is kunstmatige intelligentie in bepaalde situaties waar menselijke vaardigheden worden toegepast al veel nauwkeuriger dan mensen. Dit fenomeen zien we in allerlei branches terug, van de zelfrijdende auto tot aan de instant vertalingen van Google Translate.

Kunstmatige intelligentie voordelen door de cloud en big data

Het is goed om te weten dat er diverse andere ontwikkelingen zijn die de voordelen van kunstmatige intelligentie versterken. Een goed voorbeeld hiervan is de overgang naar de cloud, waardoor gigantisch veel rekenkracht beschikbaar is gekomen. Een gebrek aan rekenkracht was altijd één van de obstakels om kunstmatige intelligentie goed toe te kunnen passen. Sinds bedrijven dankzij cloud computing de beschikking hebben over meer rekenkracht is dit geen probleem meer.

Een ander voorbeeld is big data. Om gebruik te maken van de voordelen van kunstmatige intelligentie zal het systeem goed getraind moeten worden. Doordat de laatste jaren veel meer data beschikbaar is gekomen dan voorheen, kunnen we systemen met kunstmatige intelligentie veel beter ‘trainen’ in wat ze moeten doen. Dit komt omdat er simpelweg veel meer voorbeelden zijn van hoe een situatie moet worden aangepakt.

Hoe worden deze voordelen toegepast in bedrijfsapplicaties?

Het mooie van voordelen van kunstmatige intelligentie is dat ze vandaag de dag al beschikbaar zijn in verschillende frameworks en softwarepakketten. Bedrijven maken er dankbaar gebruik van en er zijn dan ook genoeg voorbeelden te vinden:

  • Een ERP-pakket dat onbekende documenten grotendeels zelfstandig kan classificeren en lezen.
  • De app van een zorgverzekeraar die binnen 5 seconden na een declaratie laat weten of deze geaccepteerd is of niet.
  • Het volledig geautomatiseerde distributiecentrum waarin robots bijna al het werk doen.

De bovenstaande voorbeelden zijn er slechts enkele, want de toepassingen van kunstmatige intelligentie zijn erg divers. Vaak kunnen zowel kleine als grote bedrijven vandaag de dag al gebruik maken van de voordelen van kunstmatige intelligentie. Zo zijn we bij APPelit dag-in-dag-uit bezig om innovatieve oplossingen te realiseren die geld opleveren. Benieuwd hoe dat kan? Onze experts laten u graag de mogelijkheden zien.

https://www.appelit.com

reinforcement learning

Machine learning, AI, kunstmatige intelligentie, deep learning…. complexe termen die we steeds vaker tegenkomen. Maar wat is het en wat kun je ermee? En dan heb je ook nog reinforcement learning? We leggen de termen en functionaliteiten even toe.

De basis met kunstmatige intelligentie

De laatste tijd hoor je het bijna overal op nieuws en het zou dé nieuwe techniek zijn waar we als mensen enorm veel baat bij zouden hebben. We hebben het over Kunstmatige intelligentie, ook wel AI genoemd. Bekende toepassingen zijn robotica, machine learning, deep learning en reinforcement learning. Veel complexe termen waar je wellicht niet 1,2,3 de betekenis goed van weet. Zonder om in details te treden is het goed om in ieder geval te weten is dat Kunstmatige intelligentie een techniek omhelst die toenadering zoekt naar de mens, en eigenlijk zelfs de kennis en kunde van een mens kan overstijgen. De ultieme doel van kunstmatige intelligentie is dat programma of software zelflerend wordt en zichzelf nieuwe dingen kan aanleren. Precies zoals het menselijk brein dus. Laten we wat dieper ingaan in de variaties van AI.

Machine learning en deep learning

Binnen de ontwikkeling van AI zijn er twee termen die vaak terugkomen:

Machine learning
Machine learning staat voor geautomatiseerd of machinaal leren en is sterk gerelateerd aan statistische informatie. Denk hierbij aan een algoritmische complexiteit of de implementatie ervan in software programma’s om patronen te leren herkennen. Data mining is een goed voorbeeld, waarin op een geautomatiseerde manier patronen en relaties worden gezocht.

Deep Learning
Deep learning is juist meer een vorm van diep gestructureerd leren ( of hiërarchisch leren ). Hierbij krijgt het algortime software voorbeelden van input en ouput. Op basis van deze voorbeelden en bijbehorende eigenschappen kan het algoritme ook nieuwe invoer genereren en de juiste uitvoeren produceren. Een goed voorbeeld van deep learning zijn neurale netwerken in toepassingen zoals beeldherkenning, stemherkenning en en taalverwerking.

Reinforcement learning: een vorm van machine learning

Als een variatie op machine is reinforcement learning een algoritme wat zich focust op het maximaliseren van de prestaties van de software en de bijbehorende machines. De software leert om het ideale gedrag in een specifieke situatie toe te passen. Het vertakt zich van Artificial Intelligence en is geclassificeerd als een Machine Learning-type. Gebruikmakend van Reinforcement Learning, worden softwareagenten en machines gemaakt om het ideale gedrag in een specifieke context vast te stellen met het doel de prestaties ervan te maximaliseren. Hierbij wordt het principe van omgeving en leermiddel toegepast. Dat wil zeggen dat bij iedere situatie een keuze wordt gemaakt dat wel of niet succesvol is, en aansluitend direct een correctie plaatsvindt zodat de volgende keer de keuze beter is dan de vorige.

https://www.appelit.com