De verschillende soorten AI Er zijn verschillende manieren om AI te classificeren, maar een veelgebruikte indeling is gebaseerd op de mate van gelijkenis met menselijke intelligentie. Volgens deze indeling zijn er drie soorten AI:

• Zwakke AI of Narrow AI: Dit is het type AI dat zich richt op één specifieke taak of domein, zoals het herkennen van gezichten, het vertalen van talen of het aanbevelen van producten. Zwakke AI kan zeer goed presteren op zijn eigen gebied, maar kan niet gemakkelijk worden overgedragen naar andere taken of situaties. De meeste bestaande AI-systemen vallen onder deze categorie.
• Sterke AI of General AI: Dit is het type AI dat in staat is om elke taak uit te voeren die een mens kan doen, zoals redeneren, leren, plannen, problemen oplossen en creatief zijn. Sterke AI heeft een algemeen begrip van de wereld en kan zich aanpassen aan nieuwe omstandigheden of doelen. Sterke AI bestaat nog niet, maar wordt beschouwd als een mogelijk toekomstig doel van AI-onderzoek.
• Superintelligente AI: Dit is het type AI dat verder gaat dan sterke AI en superieur is aan de menselijke intelligentie op alle gebieden, zoals kennis, wijsheid, sociale vaardigheden en emoties. Superintelligente AI zou in staat zijn om zichzelf te verbeteren en nieuwe niveaus van intelligentie te bereiken die voor mensen onvoorstelbaar zijn. Superintelligente AI is een hypothetisch concept dat veel ethische en existentiële vragen oproept.

Machine learning

Machine learning is een subgebied van AI dat zich bezighoudt met het ontwerpen en ontwikkelen van algoritmen en modellen die kunnen leren van gegevens zonder expliciet geprogrammeerd te worden. Machine learning maakt gebruik van statistische technieken om patronen te ontdekken in grote hoeveelheden gegevens en om voorspellingen of beslissingen te maken op basis van die patronen. Machine learning kan worden onderverdeeld in drie hoofdcategorieën:

• Supervised learning: Dit is het type machine learning waarbij het algoritme leert van gelabelde gegevens, dat wil zeggen gegevens waarbij de gewenste uitkomst of het antwoord al bekend is. Het doel van supervised learning is om een functie te vinden die de invoer (bijvoorbeeld een afbeelding) koppelt aan de uitvoer (bijvoorbeeld een label). Voorbeelden van supervised learning zijn classificatie (het indelen van objecten in categorieën), regressie (het voorspellen van een continue waarde) en sentimentanalyse (het bepalen van de emotie achter een tekst).
• Unsupervised learning: Dit is het type machine learning waarbij het algoritme leert van ongelabelde gegevens, dat wil zeggen gegevens waarbij de gewenste uitkomst of het antwoord niet bekend is. Het doel van unsupervised learning is om de onderliggende structuur of verdeling van de gegevens te ontdekken zonder voorafgaande kennis of aannames. Voorbeelden van unsupervised learning zijn clustering (het groeperen van objecten op basis van hun gelijkenis), dimensiereductie (het verminderen van het aantal kenmerken of variabelen van de gegevens) en anomaliedetectie (het identificeren van afwijkende of ongewone patronen).
• Reinforcement learning: Dit is het type machine learning waarbij het algoritme leert door interactie met een omgeving, waarbij het beloningen of straffen ontvangt voor zijn acties. Het doel van reinforcement learning is om een beleid te vinden dat de cumulatieve beloning over de tijd maximaliseert. Voorbeelden van reinforcement learning zijn robotica (het besturen van een robot om een taak uit te voeren), speltheorie (het vinden van de optimale strategie in een competitieve situatie) en zelfrijdende auto’s (het navigeren van een voertuig in een complexe omgeving).

Natuurlijke taalverwerking (Natural Language Processing)

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een subgebied van AI dat zich bezighoudt met het analyseren, begrijpen en genereren van natuurlijke talen, zoals Nederlands, Engels, Chinees, etc. NLP maakt gebruik van machine learning, linguïstiek, statistiek en informatica om verschillende taken uit te voeren die verband houden met menselijke communicatie, zoals:

• Tekstanalyse: Dit is het proces van het extraheren van nuttige informatie uit geschreven of gesproken teksten, zoals het identificeren van de belangrijkste onderwerpen, entiteiten, relaties, sentimenten, meningen, intenties, etc. Tekstanalyse kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het samenvatten van documenten, het extraheren van feiten, het beantwoorden van vragen, het detecteren van spam, het modereren van inhoud, etc.
• Tekstgeneratie: Dit is het proces van het produceren van geschreven of gesproken teksten op basis van bepaalde input of criteria, zoals een trefwoord, een afbeelding, een geluid, een dialoog, etc. Tekstgeneratie kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het schrijven van artikelen, gedichten, verhalen, liedjes, grappen, slogans, etc.
• Tekstvertaling: Dit is het proces van het omzetten van geschreven of gesproken teksten van de ene taal naar de andere taal, met behoud van de betekenis en de stijl. Tekstvertaling kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het communiceren met mensen die een andere taal spreken, het leren van een nieuwe taal, het toegankelijk maken van informatie voor een breder publiek, etc.

Beeldherkenning

Beeldherkenning (of computer vision) is een subgebied van AI dat zich bezighoudt met het analyseren, begrijpen en manipuleren van visuele informatie, zoals afbeeldingen, video’s, grafieken, etc. Beeldherkenning maakt gebruik van machine learning, wiskunde en informatica om verschillende taken uit te voeren die verband houden met menselijke visie, zoals:

• Objectdetectie: Dit is het proces van het lokaliseren en identificeren van objecten in een afbeelding of video, zoals personen, dieren, voertuigen, planten, etc. Objectdetectie kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het tellen van objecten, het volgen van objecten, het herkennen van gezichten, het scannen van barcodes, etc.
• Scènebegrip: Dit is het proces van het interpreteren en beschrijven van de context en de betekenis van een afbeelding of video. Scènebegrip kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het genereren van bijschriften of verhalen bij afbeeldingen of video’s, het beantwoorden van vragen over afbeeldingen of video’s, het classificeren of segmenteren van afbeeldingen of video’s, etc.
• Beeldgeneratie: Dit is het proces van het creëren van nieuwe afbeeldingen of video’s op basis van bepaalde input of criteria, zoals een tekst, een schets, een stijl.

De meest belangrijke voor nu. Generatieve AI