Artificial Intelligence
A.I. (Artificial Intelligence) staat voor kunstmatige intelligentie.
A.I. of Artificial Intelligence is een breed veld dat zich richt op het ontwikkelen van computerprogramma’s en systemen die in staat zijn om taken te verrichten die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals het oplossen van problemen, het leren van nieuwe informatie, het nemen van beslissingen en het communiceren met mensen.
A.I. biedt veel kansen voor sectoren als de financiële sector, de gezondheidszorg, de retail- en de technologiesector. Bekende use cases van A.I. zijn:
- Generative A.I. via Language Learning Models (LLM): natuurlijke taalverwerking zoals het begrijpen van spraak en tekst en het genereren van tekst (ChatGPT of Microsoft Copilot), muziek (Udio), video (Pictory.AI), software code (Github Copilot), spraak en kunst (DALL-E of Microsoft Image Creator).
- Autonome voertuigen: A.I. wordt gebruikt voor het besturen van autonome voertuigen en het maken van beslissingen in noodsituaties.
- Chatbots: A.I.-gedreven chatbots worden gebruikt voor klantenservice en helpen klanten bij het oplossen van problemen en het beantwoorden van vragen.
- Beeldherkenning: A.I. wordt gebruikt voor het analyseren en classificeren van beelden, zoals in gezichtsherkenning en analyse van medische beelden.
A.I. kan ook worden misbruikt voor kwaadaardige doeleinden, zoals het verspreiden van nepnieuws, het manipuleren van mensen of criminele activiteiten. Wees je daarom bewust van de ethische en morele overwegingen rond de ontwikkeling en toepassing van A.I. en blijf kritisch op de gegenereerde resultaten.
Geschiedenis van AI
Generative AI (Gen AI)
Generatieve kunstmatige intelligentie (uitgebreide informatie via deze link: Gen AI) beschrijft algoritmen (zoals ChatGPT) die kunnen worden gebruikt om nieuwe inhoud te creëren, waaronder audio, code, afbeeldingen, tekst, simulaties en video’s. Recente nieuwe doorbraken op dit gebied hebben het potentieel om de manier waarop wij inhoud creëren drastisch te veranderen.
Gen AI-systemen vallen onder de brede categorie van machine learning, en dit is hoe ChatGPT beschrijft wat het kan doen:
Klaar om je creativiteit naar een hoger niveau te tillen? Kijk niet verder dan generatieve AI! Deze vernuftige vorm van machinaal leren stelt computers in staat allerlei nieuwe en opwindende inhoud te genereren, van muziek en kunst tot hele virtuele werelden. En het is niet alleen voor de lol: generatieve AI heeft ook tal van praktische toepassingen, zoals het maken van nieuwe productontwerpen en het optimaliseren van bedrijfsprocessen. Dus waarom wachten? Ontketen de kracht van generatieve AI en kijk met welke verbazingwekkende creaties je kunt komen!
Leek iets in deze paragraaf je vreemd? Misschien niet. De grammatica is perfect, de toon werkt, en het verhaal vloeit.
Hoewel velen met angst hebben gereageerd op ChatGPT (en AI en machine learning in het algemeen), heeft machine learning duidelijk een goed potentieel. In de jaren sinds de brede toepassing ervan heeft machine learning zijn nut bewezen in een aantal sectoren, zoals de analyse van medische beelden en weersvoorspellingen met hoge resolutie. Uit een onderzoek van McKinsey uit 2022 blijkt dat het gebruik van AI de afgelopen vijf jaar meer dan verdubbeld is en dat de investeringen in AI snel toenemen. Het is duidelijk dat Gen AI-tools zoals ChatGPT en DALL-E (een tool voor door AI gegenereerde kunst) het potentieel hebben om het werk van alle kenniswerkers te veranderen.
Generatieve AI en de aard van werk
Op basis van een natuurlijk experiment met open-source ontwikkelaars blijkt dat de adoptie van AI ervoor zorgt dat werknemers zich meer richten op technische taken (bijvoorbeeld coderen) en minder tijd besteden aan managementactiviteiten. AI bevordert autonoom werken en stimuleert verkenning, zoals het experimenteren met nieuwe technologieën, in plaats van het verder ontwikkelen van bestaande projecten. Deze effecten zijn sterker merkbaar bij minder ervaren werknemers, wat suggereert dat AI potentieel heeft om ongelijkheden in productiviteit en vaardigheidsverschillen aan te pakken.
OPT vs GPT
De Open Pretrained Transformer, of OPT, is Meta’s kijk op de GPT. OPT en het GPT-model hebben bijvoorbeeld nauwkeurigheidsniveaus die redelijk vergelijkbaar zijn als het gaat om Zero-Shot NLP-evaluatie. Het verschil tussen OPT (Open Pre-trained Transformer) en GPT (Generative Pre-trained Transformer) ligt voornamelijk in hun ontwikkelingsdoelen, specificaties, en gebruikstoepassingen. Hier zijn de belangrijkste verschillen:
- Ontwikkelaar: GPT door OpenAI, OPT door Meta AI.
- Toegankelijkheid: OPT is volledig open-source, terwijl GPT dat niet is.
- Gebruik: Beide modellen zijn geschikt voor NLP-taken, maar OPT is gericht op transparantie en gemeenschapsbijdragen.
- Architectuur en Methode: Beide maken gebruik van de transformerarchitectuur en hebben vergelijkbare pre-trainings- en fine-tuningprocessen.
Beide modellen hebben als doel om krachtige taalverwerking mogelijk te maken, maar hun benaderingen verschillen met betrekking tot toegankelijkheid en ontwikkelingsfilosofie.
OpenAI heeft de personalisatie van zijn GPT’s (Generative Pre-trained Transformer) gepromoot. Deze functie stelt gebruikers in staat om modellen in te stellen om aan specifieke behoeften te voldoen. Dit markeert een keerpunt naar meer aangepaste AI-oplossingen, die verder gaan dan de eenvoudige generatie van generieke tekst en zich afstemmen op specifieke gebruiksgevallen. Dit biedt grote flexibiliteit voor bedrijven, ontwikkelaars of content creators, die hun modellen nu kunnen “trainen” om aan specifieke eisen te voldoen, terwijl de basis taalverwerkingscapaciteiten behouden blijven.
Lichte AI-modellen voor mobiele apparaten
De race naar miniaturisatie en optimalisatie van AI voor mobiele apparaten wordt een prioriteit. Bedrijven zoals Apple met de iPhone 16 en Apple Intelligence, of Google met de Pixel 9-serie en Gemini streven ernaar om AI-modellen toegankelijker te maken op smartphones, wat belooft het dagelijks leven te transformeren met nog krachtigere assistenten. Dit weerspiegelt de groeiende trend om AI aan te passen voor ‘mobile computing’, waardoor deze technologieën overal beschikbaar worden en toepassingen met een laag energieverbruik mogelijk worden gemaakt.
OpenAI
OpenAI is een toonaangevend onderzoeksinstituut en technologiebedrijf dat zich richt op het ontwikkelen en bevorderen van kunstmatige intelligentie (AI) op een veilige en ethische manier. Opgericht in december 2015 door Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba en John Schulman, heeft OpenAI als missie om AI te ontwikkelen ten behoeve van de hele mensheid. Het bedrijf is bekend geworden door zijn geavanceerde taalmodellen, zoals de GPT-serie (Generative Pre-trained Transformer), die in staat zijn om mensachtige tekst te genereren en complexe taalverwerkingstaken uit te voeren. OpenAI streeft ernaar om AI-technologieën te ontwikkelen die toegankelijk en nuttig zijn voor een breed scala aan toepassingen, variërend van natuurlijke taalverwerking en vertaling tot robotica en automatisering. Door samenwerking en openheid te bevorderen, publiceert OpenAI veel van zijn onderzoeksresultaten en werkt het samen met andere organisaties om de ontwikkeling van AI op een verantwoorde en inclusieve manier te bevorderen. Met een focus op veiligheid en ethiek, wil OpenAI ervoor zorgen dat de vooruitgang in AI-technologieën ten goede komt aan de hele samenleving.
Google: LAMDA / Gemini
LaMDA, wat staat voor “Language Model for Dialogue Applications,” is een geavanceerd taalmodel ontwikkeld door Google Research, specifiek ontworpen om natuurlijke en zinvolle gesprekken met gebruikers te voeren. Dit model is gericht op het verbeteren van de kwaliteit van interacties met AI-systemen door een beter contextueel begrip te bieden en meer relevante en coherente antwoorden te genereren. Hierdoor kunnen gesprekken met AI minder stijf en menselijker aanvoelen. LaMDA is bijzonder geschikt voor toepassingen zoals chatbots en virtuele assistenten, omdat het in staat is om niet alleen feitelijk correcte antwoorden te geven, maar ook antwoorden die contextueel passend en betekenisvol zijn. Met LaMDA streeft Google ernaar om de interactie tussen mensen en AI-systemen te verbeteren, waardoor gesprekken vloeiender en natuurlijker worden.
Gemini is een serie geavanceerde AI-modellen ontwikkeld door Google DeepMind. Deze modellen zijn ontworpen om de prestaties en mogelijkheden van eerdere taalmodellen, zoals GPT en OPT, te verbeteren. Gebaseerd op transformerarchitecturen, kunnen Gemini-modellen complexe taalverwerkingstaken uitvoeren, zoals tekstgeneratie, vertaling en samenvatting. De Gemini-serie omvat verschillende versies, zoals Gemini 1.5. Omdat Google achter deze modellen staat, kunnen ze naadloos worden geïntegreerd met diverse Google-diensten, wat hun toepasbaarheid en toegankelijkheid vergroot. Gemini wordt gezien als een belangrijke speler in de wereld van AI en natuurlijke taalverwerking, met verbeterde prestaties en bredere toepassingen dan zijn voorgangers.
Gemini is een veelzijdig AI-model voor diverse NLP-taken, ontwikkeld door Google DeepMind, terwijl LaMDA specifiek is ontworpen door Google Research om gesprekken en dialoogtoepassingen te verbeteren. Beide modellen vertegenwoordigen de vooruitgang in AI, maar richten zich op verschillende aspecten van taalverwerking.
- Kostenreductie: De kosten voor het gebruiken van het Gemini 1.5 Pro-model zijn met meer dan 50% verlaagd, met aanzienlijke dalingen in de kosten per invoertoken (-64%) en uitvoertoken (-52%). Hierdoor worden deze modellen betaalbaarder voor bedrijven.
- Verbeterde prestaties: De nieuwe versies bieden een verdubbeling van de uitvoersnelheid en een driemaal lagere latentie, wat zorgt voor een snellere uitvoering van taken zoals het begrijpen van lange video’s en het genereren van code.
- Verhoogde limieten voor verzoeken: Google heeft de limieten voor verzoeken per minuut (RPM) verhoogd. Dit betekend voor het Flash-model dat het gestegen is van 1.000 naar 2.000 RPM, en voor het Pro-model van 360 naar 1.000 RPM, waardoor grotere datavolumes sneller verwerkt kunnen worden.
- Kortere antwoorden: De updates leveren kortere antwoorden op, met een reductie van 5 tot 20% in de uitvoerlengte voor taken zoals samenvattingen en vraag en antwoord. Dit verbetert de efficiëntie en verlaagt de verwerkingskosten.
Anthropic : Claude AI
Claude is een AI-chatbot en de naam van de onderliggende Large Language Models (LLMs). Het is ontworpen voor natuurlijke, tekstgebaseerde gesprekken. Claude blinkt uit in samenvatten, bewerken, Q&A, besluitvorming, code schrijven en meer.
Anthropic biedt verschillende versies van het Claude-model aan: Claude 1, Claude 2, Claude 3.5 Sonnet en Claude 3 Opus. Dit zijn allemaal taalgebaseerde modellen met kleine verschillen in mogelijkheden. Claude wordt getraind op actuele data en kan tot 75.000 woorden tegelijk verwerken. Dit stelt het in staat om een kort boek te lezen en vragen te beantwoorden.
Anthropic is een AI-startup, opgericht door voormalige OpenAI-leden, met een focus op AI-ethiek. Dario en Daniela Amodei richtten het bedrijf op in 2021. Ze speelden een sleutelrol bij de ontwikkeling van OpenAI’s GPT-3. Ze verlieten OpenAI vanwege zorgen over AI-veiligheid, wat leidde tot de oprichting van Anthropic.
Anthropic richt zich op AI-veiligheid om zich te onderscheiden. In tegenstelling tot OpenAI’s GPT-4, dat is getraind op menselijke voorkeuren, introduceerde Anthropic “constitutionele AI”. Deze aanpak traint de AI om een constitutioneel document te volgen op basis van principes zoals vrijheid, privacy en verzet tegen onmenselijke behandeling. Anthropic promoot dit als een uniek veilige en verantwoorde benadering van AI-ontwikkeling.
Character-AI
Character AI is een geavanceerde technologie die gebruik maakt van kunstmatige intelligentie om virtuele personages te creëren die in staat zijn om natuurlijke en levensechte gesprekken te voeren. Deze AI-gedreven personages kunnen worden ingezet in verschillende toepassingen, zoals videogames, virtuele assistenten, klantenservicebots en educatieve tools. Door gebruik te maken van geavanceerde taalmodellen, zoals die gebaseerd op transformerarchitecturen, kunnen de personages contextueel relevante en coherente antwoorden geven, wat zorgt voor een meer interactieve en boeiende gebruikerservaring.
Character AI stelt ontwikkelaars en bedrijven in staat om dynamische en mensachtige interacties te simuleren, waardoor de betrokkenheid en tevredenheid van gebruikers toeneemt. Het uiteindelijke doel van Character AI is om AI-systemen te creëren die gesprekken met gebruikers natuurlijker en intuïtiever maken, waardoor de kloof tussen mens en machine verder wordt verkleind. De innovatieve AI-chatbottechnologie van Character AI kan zich voordoen als historische personen zoals Queen Elizabeth en William Shakespeare, maar ook als fictieve personages zoals Draco Malfidus, en stelt gebruikers in staat om te praten en rollenspellen te spelen met, nou ja, iedereen, levend of dood.
De Turing test
Om erachter te komen hoe erg een A.I. lijkt op een mens is de Turing test bedacht. In deze test word een deelnemer gevraagd aan te geven of hij met een robot of met een echt persoon aan het chatten is. De Turing test kijkt dus niet naar de intelligentie van de A.I., maar naar hoe goed de A.I. een mens kan nadoen. Tot nu toe heeft geen enkele A.I. de Turing test succesvol voltooid, echter luidt er wel een theorie die zegt dat als er momenteel een A.I. zou zijn die slim genoeg zou zijn om te slagen voor de Turing test deze ook slim genoeg is om te weten dit niet te doen ;-). De Turing test is daarom ook niet per se het beste model om de intelligentie van A.I. te meten.
Mogelijkheden
De toepassingsmogelijkheden van A.I. zijn nagenoeg eindeloos en zijn in te delen in deze categorieën:
- Nieuwe informatie genereren , transformeren en tonen.
- Ondersteuning bij creatie van nieuwe ideeën.
- Ondersteuning bij het uitvoeren van (dagelijkse) werkzaamheden.
Informatie genereren, analyseren en tonen
Er zijn momenteel al een aantal A.I. tools die ons helpen en ondersteunen op dit vlak. Het bekendste voorbeeld hiervan is ChatGPT. ChatGPT is in staat om gehele teksten, verhalen en zelfs boeken te schrijven. Het beoordelen op juistheid en plaatsen in de juiste context blijft (vooralsnog) mensenwerk.
Ondersteunen bij de creatie van nieuwe ideeën.
Verbeelding en creativiteit een van onze belangrijkste en beste tools tijdens het proces van innovatie. Het is lastig om ideeën te verbeelden. Als een idee helder genoeg is omschreven, kan je met een AI tool als ChatGPT aan de slag gaan om te kijken naar de mogelijkheden om dit idee te realiseren. Met AI als deze kan het innovatie proces versneld worden: AI is 24/7 beschikbaar.
Ondersteunen in het uitvoeren van werkzaamheden
A.I. ondersteunen de mens in een tal van verschillende situaties. Robots kunnen worden ingezet om gevaarlijke taken uit te voeren. Taken zoals inspecties van installaties die gevaarlijk kunnen zijn voor de mens worden nu gedaan door een robot. Een voorbeeld hiervan is een pomp station in Oostenrijk die een Boston Dynamics robot gebruikt die inspecties uitvoert wat veel tijd bespaard voor werknemers.
Verder kunnen robots mensen ondersteunen in het dagelijks leven met bijvoorbeeld schoonmaken. Veel mensen hebben tegenwoordig al een robot stofzuiger die de vloer schoonmaakt. In de toekomst zullen er waarschijnlijk nog vele andere werkzaamheden in het huis zijn die door robots uitgevoerd gaan worden.
Gen AI verhoogt de productiviteit van eigenlijk alle kenniswerkers: para legals worden voor een belangrijk deel vervangen door op LLM gebaseerde software van Harvey Nash, content marketeers en software ontwikkelaars zien hun output met een multiplier van 4 stijgen in 2030, docenten krijgen meer ruimte voor persoonlijke begeleiding van studenten.
Fusie van AI en biotechnologie
De kruising van AI met biotechnologie belooft spectaculaire vooruitgangen. In gepersonaliseerde geneeskunde bijvoorbeeld, stelt AI ons in staat om genomische en medische gegevens met ongekende snelheid en precisie te analyseren, wat vroege diagnoses of op maat gemaakte behandelingen vergemakkelijkt. Deze sector is sterk in opkomst en is een van de gebieden waar AI grote veranderingen kan brengen op het gebied van gezondheidszorg.
Robotica
De vooruitgang in humanoïde robotica wordt gedreven door doorbraken in AI, sensortechnologie en batterijtechnologie. Prognoses schatten de marktwaarde tegen 2050 op $24 biljoen. Deze robots zullen industrieën zoals ouderenzorg, productie en logistiek transformeren. Ze bieden oplossingen voor arbeidstekorten door vergrijzing en dalende geboortecijfers. Bedrijven zoals Tesla, Boston Dynamics en Agility Robotics leiden de innovaties. Dalende kosten maken robots steeds toegankelijker. Deze verschuiving belooft economische groei en maatschappelijke veranderingen. Robots nemen repetitieve en gevaarlijke taken over en mensen krijgen meer ruimte voor creatieve en voldoening gevende activiteiten.
Angst voor AI
Alhoewel AI en andere autonome robots een tal van voordelen met zich meebrengen is er alsnog grote angst onder de mensen. Dit is begrijpelijk, het is namelijk voorspeld dat robots in de toekomst tot 90% van de huidige banen kunnen beïnvloeden. Deze zorg is bij vele mensen ontstaan. Gelukkig zorgen robots er niet alleen voor dat mensen in vele gebieden vervangen worden, maar ook ontstaat er door hen nieuwe carrièremogelijkheden voor hoogopgeleiden.
Er is nog een andere, veel grotere, angst onder mensen over AI, namelijk dat robots de wereld zullen overnemen. Zoals Elon Musk ook waarschuwde.
Deze wetten van robotica zijn, door Isaac Asimov, in 1956 bedacht in I,Robot om dit te voorkomen:
- Wet 1: Robot mag de mensheid of een individu geen letsel aanbrengen of door nalatigheidletsel laten aanbrengen.
- Wet 2: Een robot moet bevelen uitvoeren die hem door mensen wordt gegeven, tenzij dit in strijd is met wet 1.
- Wet 3: Een robot moet zijn eigen bestaan beschermen, tenzij die bescherming in strijd is met wet 1 of 2.
De opkomst van AI roept belangrijke ethische vragen op, met name met betrekking tot het gebruik van gegevens, de transparantie van algoritmen en de sociale impact van automatisering. Regelgeving rond AI wordt steeds noodzakelijker naarmate deze technologieën geïntegreerd raken in de samenleving. Er worden debatten gevoerd over de noodzaak om AI-ontwikkeling te reguleren om misstanden te voorkomen, vooral in gevoelige domeinen zoals gezondheid, financiën of openbare veiligheid.
Raakvlakken met andere thema’s
Een van de velden die verbeterd worden met A.I. chatbots. Lees meer over chatbots in het thema Next UI.
A.I. kan grote veranderingen maken in hoe er in de toekomst omgegaan zal worden met programmeren. Ben je benieuwd hoe programmeren er in de toekomst uit zal zien? Bekijk het thema Future of Programming.
Door een combinatie van AI en Quantum Computing zal er in de toekomst een nog veel betere en sterkere AI kunnen ontstaan. Bekijk Quantum computing ook eens!
Case studies
Hieronder vind u een aantal case studies en toepassingen van Autonomie:
- Woodside, een vooraanstaand Australisch energiebedrijf is het potentieel aan het bekijken of de Boston Dynamics Spot robot gebruikt kan worden voor inspectie doeleinde
- Facebook wilt door middel van AI inbreuk makende inhoud van berichten filteren
- Deloitte heeft een lijst met 16 practical cases van AI
- Github Copilot een technologie die developers helpt met code te schrijven
- Tesla autopilot
Technologie
- Creëer Ai zonder Data Science
- Boston dynamics spot robot
- IBM Watson services
- Salesforce Einstein
- Jasper Ai
Communities
Artikelen en blogs
- Intel mobileye
- IoT & Healthcare