Definitie: Kunstmatige intelligentie (AI, van artificial intelligence) is het vakgebied binnen de informatica dat computersystemen bouwt die taken uitvoeren waarvoor normaal menselijke intelligentie nodig is, zoals leren, taal begrijpen, patronen herkennen, redeneren en beslissen. Moderne AI leert die vaardigheden grotendeels uit grote hoeveelheden voorbeelden, in plaats van uit vooraf geschreven regels.
In het kort
- De term artificial intelligence bestaat sinds midden jaren vijftig; VRT noemt 1955 als eerste gebruik, MT/Sprout spreekt van 1956.
- Bijna alle AI die vandaag wordt gebruikt is smalle AI: goed in één soort taak. Algemene AI die alles kan wat een mens kan, bestaat nog niet.
- Machine learning en deep learning vormen de basis van moderne AI; generatieve AI zoals ChatGPT maakt nieuwe tekst, beelden of code.
- AI maakt fouten, kan vooroordelen uit data overnemen en vraagt menselijke controle, vooral bij beslissingen over mensen.
Wat is AI?
Wat is AI precies? Volgens het Europees Parlement, dat VRT aanhaalt, is AI de mogelijkheid om een machine menselijke vaardigheden te laten vertonen, zoals leren, redeneren, plannen en creativiteit. DataCamp omschrijft het als een deelgebied van de informatica dat systemen bouwt die taken uitvoeren waarvoor menselijke intelligentie nodig is, zoals problemen oplossen, spraak herkennen en beslissingen nemen.
AI is dus geen enkel product, maar een verzamelnaam. Een spamfilter, een routeplanner, de aanbevelingen op Netflix, gezichtsherkenning op je telefoon en een chatbot als ChatGPT vallen er allemaal onder. Wat ze gemeen hebben: ze nemen invoer, herkennen daarin patronen en geven een uitkomst die slim lijkt.
DataCamp noemt een paar veelvoorkomende misvattingen. AI is niet hetzelfde als robots, begrijpt tekst niet zoals mensen dat doen, is niet vanzelf objectief en vervangt niet alle banen.
AI betekenis en geschiedenis
Het idee van denkende machines is ouder dan de computer, maar het vakgebied begon in de jaren veertig en vijftig. Volgens OVHcloud probeerden onderzoekers als Alan Turing toen al een kunstmatig brein te ontwikkelen. De Turing-test beoordeelt of een machine in een gesprek niet van een mens te onderscheiden is.
| Jaar | Gebeurtenis |
|---|---|
| 1955 tot 1956 | De term artificial intelligence wordt geïntroduceerd |
| 1966 | Eliza van MIT, een vroeg gespreksprogramma met voorgeprogrammeerde antwoorden |
| 1997 | Schaakcomputer Deep Blue van IBM verslaat wereldkampioen Garry Kasparov |
| 2011 | Apple lanceert spraakassistent Siri; Amazon volgt drie jaar later met Alexa |
| 2020 en later | Grote taalmodellen zoals GPT-3, met volgens MT/Sprout 175 miljard parameters |
| Daarna | Generatieve AI zoals ChatGPT wordt dagelijks door het grote publiek gebruikt |
De jaartallen voor Eliza komen van MT/Sprout, die voor Deep Blue en Siri van VRT.
Hoe werkt kunstmatige intelligentie?
Er zijn grofweg twee manieren om een computer slim gedrag te laten vertonen.
Regels. Een programmeur schrijft vooraf uit wat het systeem moet doen: als dit, dan dat. Dat werkt goed voor duidelijke, stabiele taken, maar loopt vast bij situaties die niemand heeft voorzien.
Leren uit voorbeelden. Bij machine learning krijgt het systeem grote hoeveelheden voorbeelden en zoekt het zelf de patronen. Volgens DataCamp is dit de methode die AI zijn intelligentie geeft. DataCamp beschrijft het proces in zeven stappen: gegevens verzamelen, gegevens voorbereiden, een algoritme kiezen, het model trainen, het model testen, het in gebruik nemen en het blijven verbeteren.
Het resultaat van training heet een model. Een model herkent patronen in nieuwe invoer en geeft een voorspelling, zoals “deze mail is spam”, “op deze foto staat een kat” of “het volgende woord in deze zin is waarschijnlijk…”.
Machine learning, deep learning en generatieve AI
| Begrip | Wat het is | Voorbeeld |
|---|---|---|
| Machine learning | Systemen leren van voorbeelden in plaats van expliciete regels | Fraudedetectie bij betalingen |
| Deep learning | Machine learning met neurale netwerken van vele lagen | Spraak- en beeldherkenning |
| Natural language processing | Het verwerken en genereren van menselijke taal | Vertaaldiensten, samenvattingen |
| Taalmodel | Een model dat getraind is om tekst te voorspellen en te maken | De modellen achter ChatGPT, Claude of Gemini |
| Generatieve AI | AI die nieuwe tekst, beelden, muziek of code maakt | Een conceptmail of illustratie laten maken |
| Conversational AI | AI die met mensen in gesprek gaat via tekst of spraak | Chatbots, Siri, Alexa |
Volgens MT/Sprout gebruikt deep learning neurale netwerken met tientallen tot honderden lagen. Generatieve AI maakt nieuw materiaal op basis van patronen in grote datasets.
Welke soorten AI zijn er?
AI wordt vaak ingedeeld naar wat het kan:
- Smalle AI (narrow AI). Ontworpen voor één taak, zoals schaken, vertalen of beelden herkennen. Volgens DataCamp valt vrijwel alle huidige AI hieronder.
- Algemene AI (AGI). Een AI die elke intellectuele taak van een mens kan uitvoeren. Lenovo en DataCamp noemen dit nog hypothetisch.
- Superintelligentie. Een AI die mensen op bijna alle vlakken overtreft. DataCamp plaatst dit eerder in sciencefiction en speculatie.
Ook generatieve AI als ChatGPT is, ondanks de brede inzetbaarheid, in deze indeling geen algemene AI. Het is zeer goed in taal, maar heeft geen eigen begrip of doelen.
Voorbeelden van AI in het dagelijks leven en in bedrijven
- Dagelijks leven. Routeplanners, spraakassistenten, aanbevelingen bij Netflix en Spotify, en fotoherkenning op je telefoon.
- Zorg. Volgens DataCamp de analyse van medische beelden en het ontdekken van medicijnen.
- Financiën. Fraudedetectie en het beoordelen van transacties.
- Retail. Aanbevelingen en het voorspellen van de vraag.
- Logistiek. OVHcloud noemt planning, voorraadbewaking en het beheer van goederenstromen.
- Kantoorwerk. Documenten samenvatten, gegevens uit facturen halen, conceptteksten schrijven en vragen beantwoorden op basis van eigen documenten.
Volgens een IBM-enquête die DataCamp aanhaalt, gebruikte in 2022 al 35% van de bedrijven AI.
Beperkingen en risico’s van AI
- Fouten en hallucinaties. Taalmodellen kunnen overtuigend klinkende maar onjuiste antwoorden geven.
- Vooroordelen. AI leert van bestaande gegevens en neemt daarin aanwezige vooroordelen over. MT/Sprout noemt een recruitmenttool van Amazon die mannen voortrok en daarna werd stopgezet.
- Uitlegbaarheid. Bij complexe modellen is vaak niet te zien waarom een uitkomst tot stand kwam. MT/Sprout noemt dat het black-boxprobleem.
- Privacy. Gegevens die je in een AI-dienst invoert, kunnen worden opgeslagen of gebruikt.
- Afhankelijkheid. Wie een proces volledig op één AI-dienst bouwt, is afhankelijk van de prijzen en keuzes van die aanbieder.
Ook regelgeving speelt een rol. In de Europese Unie geldt de AI-verordening, die eisen stelt aan AI-systemen afhankelijk van het risico, met strengere regels voor toepassingen die beslissingen over mensen beïnvloeden.
Neemt AI banen over?
VRT legt die vraag voor aan Chris Sugira van Belfius Asset Management. Hij vergelijkt AI met Excel: het beroep van boekhouder verdween niet toen spreadsheets kwamen, en is volgens hem vandaag zelfs een knelpuntberoep. AI verandert vooral taken binnen banen. Werk dat bestaat uit herhaalbaar verwerken, samenvatten of sorteren, verschuift naar controleren, beslissen en het contact met mensen.
Waar begin je met AI in je bedrijf?
- Kies één terugkerende taak. Bijvoorbeeld e-mails sorteren, gegevens uit documenten halen of conceptantwoorden voorbereiden.
- Bepaal wat goed resultaat is. Verzamel een paar voorbeelden van hoe het nu wordt gedaan.
- Begin met bestaande tools. Veel taken kun je eerst testen met een algemene AI-assistent, zonder iets te bouwen.
- Let op gegevens. Voer geen vertrouwelijke of persoonsgegevens in zonder afspraken over opslag en verwerking.
- Houd een mens in de route. Laat AI voorbereiden en een medewerker controleren, zeker in het begin.
- Meet het effect. Kost de taak minder tijd, en blijft de kwaliteit gelijk of wordt die beter?
Pas als een aanpak in het klein werkt, is het zinvol om AI in te bouwen in een eigen applicatie of werkproces.
Wat betekent dit voor jouw project?
Bij AI begin ik niet bij de technologie, maar bij het proces. Wat komt binnen, wie moet ermee verder en welke informatie heeft die persoon nodig? Pas dan wordt duidelijk of AI een stap kan voorbereiden, en welke stap een mens moet blijven controleren.
Bij Contentooo, een workflow rond intake, klantprofiel, onderzoek, conceptgeneratie, controle, vrijgave en klantakkoord, is precies dat de vraag: waar helpt AI bij de verwerking, en waar blijft inhoudelijke controle nodig? Goede invoer bepaalt wat een volgende stap kan opleveren. Dat geldt voor elke AI-toepassing.
Vraag? Wil je weten of AI een terugkerende taak in je bedrijf kan ondersteunen? Stuur me welke taak het is, welke informatie erbij nodig is en wie het resultaat controleert. Dan bepalen we samen de logische eerste stap.
Veelgestelde vragen over AI
Wat is AI?
AI, kunstmatige intelligentie, is het vakgebied dat computersystemen bouwt die taken uitvoeren waarvoor normaal menselijke intelligentie nodig is, zoals leren, taal begrijpen, patronen herkennen en beslissen. Moderne AI leert dat grotendeels uit grote hoeveelheden voorbeelden.
Wat is het verschil tussen AI en machine learning?
AI is het brede vakgebied van slimme computersystemen. Machine learning is een onderdeel daarvan, waarbij systemen leren van voorbeelden in plaats van van vooraf geschreven regels.
Bestaat er al AI die net zo slim is als een mens?
Nee. Vrijwel alle huidige AI is smalle AI, die goed is in een bepaald soort taak. Algemene AI, die elke intellectuele taak van een mens kan uitvoeren, is nog hypothetisch.
Verwante termen
AI-agent · AI-chatbot · AI-hallucinatie · Prompt · AI-automatisering · RAG
← Terug naar de kennisbank