De afgelopen jaren, met de explosie van de 4.0 industriële revolutie , zijn termen als kunstmatige intelligentie (AI), machinaal leren en deep learning geleidelijk aan populair geworden en zijn het concepten geworden die burgers van het 4.0-tijdperk moeten begrijpen.
De relatie tussen deze drie concepten kan worden verklaard door ze voor te stellen als cirkels, waarin AI – het idee dat het eerst verscheen – de grootste cirkel is, gevolgd door machinaal leren – het concept dat later verscheen. de huidige AI-boom - is de kleinste cirkel.
De verbinding tussen AI, machine learning en deep learning
Het bouwen van een AI-systeem is uiteraard enorm ingewikkeld, maar het begrijpen ervan is niet zo moeilijk. De meeste huidige kunstmatige intelligenties zijn gewoon hele goede gokmachines (raadmachines, vergelijkbaar met onze hersenen). Je geeft het systeem een set gegevens (zoals de cijfers 1 tot en met 10) en vraagt het systeem om te modelleren (x + 1, beginnend bij 0) en voorspellingen te doen. (Het volgende getal is elf). Er bestaat geen magie, dit is wat het menselijk brein elke dag doet: gebruik maken van wat we weten om te raden wat we niet weten.
Wat AI anders maakt dan andere computerprogramma's is dat we, in plaats van voor elk geval specifieke programma's te moeten maken, AI (machine learning) volledig kunnen aanleren, en dat het ook de mogelijkheid heeft tot automatisch deep learning. Deze drie concepten kunnen in principe als volgt worden gedefinieerd:
Kunstmatige intelligentie (AI): een machine die menselijk gedrag en denken kan imiteren.
Machine learning: een functie van AI waarmee experts AI kunnen trainen om datapatronen te herkennen en voorspellingen te doen.
Deep learning: Een kleine techniek van machinaal leren, waarmee machines zichzelf kunnen trainen.
De relatie tussen AI, machine learning en deep learning
AI kan worden gedefinieerd als een tak van de computerwetenschappen die zich bezighoudt met de automatisering van intelligent gedrag. AI is een onderdeel van de informatica en moet daarom gebaseerd zijn op solide, toepasbare theoretische principes van het vakgebied. Simpel gezegd: het is gemakkelijk te begrijpen: het is de intelligentie van machines die door mensen zijn gemaakt. Deze intelligentie kan denken, denken, leren,... zoals menselijke intelligentie. Verwerk gegevens op een groter, grootschaliger, systematischer, wetenschappelijker en sneller niveau dan mensen.
Momenteel kent AI-technologie echter nog steeds veel beperkingen. Alexa is bijvoorbeeld een geweldige huishoudster, een van de meest populaire symbolen van kunstmatige intelligentie-toepassingen, maar kan de Turing-test nog steeds niet doorstaan.
Kortom, wat we vandaag de dag met AI doen, valt onder het concept van ‘Narrow AI’. Deze technologie is in staat specifieke taken uit te voeren die vergelijkbaar zijn met of beter zijn dan die van mensen. Voorbeelden van ‘narrow AI’ in de praktijk zijn de beeldclassificatietechnologie van Pinterest of gezichtsherkenning om vrienden op Facebook te taggen .
Deze technologieën demonstreren enkele aspecten van menselijke intelligentie, maar hoe worden ze bereikt? Waar komt die wijsheid vandaan? Laten we naar de volgende cirkel gaan: machinaal leren.
Machine Learning is een brede term voor het leren van een computer om een taak die hij uitvoert te verbeteren. Meer specifiek verwijst machinaal leren naar elk systeem waarin de prestaties van een computer bij een taak beter worden nadat die taak meerdere keren is voltooid. Of met andere woorden: het meest fundamentele vermogen van machinaal leren is het gebruik van algoritmen om beschikbare informatie te analyseren, ervan te leren en vervolgens een beslissing of voorspelling te doen over iets dat daarmee verband houdt. In plaats van software te maken met gedetailleerde acties en instructies om een specifieke taak uit te voeren, worden computers ‘getraind’ met behulp van gegevens en algoritmen om te leren hoe ze de taak moeten uitvoeren.
Zonder machine learning zou de huidige AI vrij beperkt zijn, omdat het computers de kracht geeft om dingen uit te zoeken zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Laten we voor een voorbeeld van een type machine learning zeggen dat u een programma wilt dat katten in foto's kan identificeren:
Over het algemeen is de toepassing van machinaal leren tegenwoordig enorm populair en het nut ervan staat buiten discussie.
Er kan worden gezegd dat AI tot nu toe veel grote vooruitgang heeft geboekt. Zie het als een soort machinaal leren met diepe ‘ neurale netwerken ’ die gegevens op dezelfde manier kunnen verwerken als het menselijk brein. Het belangrijkste verschil hier is dat mensen geen diepgaand leerprogramma hoeven te leren hoe een kat eruit ziet, maar hem gewoon moeten voorzien van alle benodigde afbeeldingen van katten, en hij zal er zelf achter komen. De te nemen stappen zijn als volgt:
Kortom: Deep learning is een vorm van machine learning waarbij de machine zichzelf traint. Deep learning vereist veel meer invoergegevens en rekenkracht dan machinaal leren, maar het wordt inmiddels ingezet door grote technologiebedrijven zoals Facebook en Amazon. Een van de bekendste namen op het gebied van machine learning is AlphaGo, een computer die Go tegen zichzelf kan spelen totdat hij de meest nauwkeurige bewegingen kan voorspellen die voldoende zijn om vele wereldkampioenen te verslaan.
Deep learning heeft de toepassing van veel machineproblemen in de echte wereld mogelijk gemaakt en tegelijkertijd het algemene veld van kunstmatige intelligentie uitgebreid. Deep learning verstoort de manier waarop mensen werken door het mogelijk te maken dat allerlei soorten hulpmachines presteren, dichtbij of identiek aan mensen. Zelfrijdende auto's, betere menselijke gezondheidszorg... Het wordt allemaal vandaag de dag gerealiseerd. AI is het heden en de toekomst van de wereld. Met behulp van deep learning kan AI de sciencefictiondromen waarmaken die we ons al zo lang voorstellen.
Bekijk meer:
Het orgaan dat de nationale privacywaakhonden van Europa verenigt, zei donderdag dat het een taskforce heeft opgericht die zich specifiek bezighoudt met ChatGPT
Deense en Amerikaanse wetenschappers hebben samengewerkt om een AI-systeem te ontwikkelen genaamd life2vec, dat in staat is om het tijdstip van menselijke dood met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.
Een AI-algoritme genaamd Audioflow kan naar het geluid van het plassen luisteren om abnormale stromingen en bijbehorende gezondheidsproblemen van de patiënt effectief en met succes te identificeren.
Door de vergrijzing en de afnemende bevolking van Japan heeft het land een aanzienlijk aantal jonge werknemers nodig, vooral in de dienstensector.
Een Reddit-gebruiker genaamd u/LegalBeagle1966 is een van de vele gebruikers die verliefd zijn op Claudia, een filmsterachtig meisje dat vaak verleidelijke selfies deelt, zelfs naakte, op dit platform.
Microsoft heeft zojuist aangekondigd dat nog twaalf technologiebedrijven zullen deelnemen aan zijn AI for Good-programma.
Gebruiker @mortecouille92 heeft de kracht van de grafische ontwerptool Midjourney aan het werk gezet en uniek realistische versies gemaakt van beroemde Dragon Ball-personages zoals Goku, Vegeta, Bulma en oudere Kame.
Door enkele voorwaarden toe te voegen of enkele scenario's in te stellen, kan ChatGPT relevantere antwoorden op uw vragen geven. Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop u de kwaliteit van uw ChatGPT-reacties kunt verbeteren.
Midjourney is een kunstmatig intelligentiesysteem dat de laatste tijd voor ‘koorts’ zorgt in de online community en de kunstenaarswereld vanwege zijn buitengewoon mooie schilderijen die niet onderdoen voor die van echte kunstenaars.
Dagen nadat China de uitbraak had aangekondigd, bleef het AI-systeem van BlueDot, met toegang tot wereldwijde gegevens over de verkoop van vliegtickets, nauwkeurig de verspreiding van het Wuhan Corona-virus naar Bangkok, Seoul, Taipei en Tokio voorspellen.
