1. Machine Learning (ML)
Machine learning is waarschijnlijk de bekendste vorm van AI-technologie. Het is een methode waarbij computers leren van gegevens, zonder dat ze expliciet geprogrammeerd worden om specifieke taken uit te voeren. In plaats daarvan gebruiken ze grote hoeveelheden data om patronen te herkennen en beslissingen te nemen.
Toelichting:
Het idee achter machine learning is dat de AI steeds beter wordt in zijn taak naarmate hij meer voorbeelden krijgt. Dit is bijvoorbeeld hoe spraakherkenning of aanbevelingssystemen werken. Hoe meer gegevens de AI verwerkt, hoe beter hij wordt in het herkennen van patronen of het doen van voorspellingen.
Voorbeelden:
- Netflix gebruikt machine learning om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen op basis van films en series die je eerder hebt bekeken.
- Google Foto’s herkent gezichten en objecten in je foto’s en kan bijvoorbeeld al je vakantiefoto’s van de zee groeperen zonder dat je ze zelf hoeft te sorteren.
2. Deep Learning
Deep learning is een subcategorie van machine learning, maar het verdient een aparte vermelding omdat het zeer krachtig is. Deep learning gebruikt neurale netwerken die werken zoals het menselijk brein, met verschillende lagen die informatie verwerken. Het is vooral effectief bij zeer complexe taken, zoals beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking.
Toelichting:
Bij deep learning zijn er veel “lagen” van verwerking, waardoor het systeem in staat is om zeer gedetailleerde en complexe patronen te leren herkennen. Dit maakt het mogelijk om bijvoorbeeld beelden en video’s nauwkeurig te analyseren of spraak zeer precies om te zetten in tekst.
Voorbeelden:
- Gezichtsherkenning op je smartphone maakt vaak gebruik van deep learning om te leren hoe jouw gezicht eruitziet en om je telefoon te ontgrendelen.
- Autonome voertuigen zoals zelfrijdende auto’s gebruiken deep learning om hun omgeving te interpreteren en veilig door het verkeer te navigeren.
3. Neurale netwerken
Een neuraal netwerk is een AI-technologie die is geïnspireerd door hoe het menselijk brein werkt. Het bestaat uit neuronen die verbonden zijn met elkaar, net zoals onze hersencellen. Elk neuron ontvangt input, verwerkt die en stuurt de output door naar andere neuronen. Deze manier van informatie verwerken maakt het mogelijk om complexe patronen te herkennen.
Toelichting:
Neurale netwerken zijn de kern van veel AI-systemen die we dagelijks gebruiken. Het is de technologie achter veel toepassingen die verband houden met beeld, geluid en taal. Omdat neurale netwerken zeer goed zijn in het verwerken van grote hoeveelheden informatie, kunnen ze bijvoorbeeld beelden analyseren, teksten vertalen en zelfs kunstmatige stemmen genereren.
Voorbeelden:
- Siri en Google Assistant maken gebruik van neurale netwerken om gesproken taal te begrijpen en om natuurlijke antwoorden te genereren.
- Spamfilters in e-mail gebruiken neurale netwerken om te leren welke e-mails ongewenst zijn en welke belangrijk zijn, en houden je inbox zo schoon.
4. Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) is een technologie die AI in staat stelt om menselijke taal te begrijpen, te interpreteren en erop te reageren. Dit is de technologie die chatbots en virtuele assistenten aandrijft.
Toelichting:
NLP stelt computers in staat om teksten te analyseren en op basis daarvan betekenisvolle reacties te geven. Dit is een enorm belangrijk onderdeel van AI, omdat het computers dichter bij menselijke communicatie brengt. Het stelt AI ook in staat om bijvoorbeeld documenten samen te vatten, vragen te beantwoorden en zelfs emotie in tekst te herkennen.
Voorbeelden:
- Google Translate maakt gebruik van NLP om geschreven en gesproken tekst te vertalen tussen verschillende talen.
- Chatbots op klantenservicepagina’s gebruiken NLP om je vragen te begrijpen en je van de juiste antwoorden te voorzien.
5. Robotics
Robotics in AI verwijst naar het gebruik van AI om robots te laten handelen en beslissingen te laten nemen. Deze robots kunnen zowel fysiek bewegen als taken uitvoeren op basis van wat ze waarnemen in hun omgeving.
Toelichting:
Robots met AI kunnen complexe handelingen uitvoeren, zoals het herkennen van objecten, het plannen van routes of het reageren op veranderingen in hun omgeving. AI maakt het mogelijk dat robots taken uitvoeren die variëren van simpel tot extreem complex, zoals schoonmaakrobots of geavanceerde productierobots in fabrieken.
Voorbeelden:
- Stofzuigrobots zoals de Roomba gebruiken AI om obstakels in je huis te detecteren en een efficiënte schoonmaakroute te plannen.
- Robotarmen in autofabrieken monteren auto’s door delen op hun plaats te schroeven en te lassen op basis van vooraf geprogrammeerde instructies en hun waarnemingen.
6. Computer Vision
Computer vision is een technologie die AI in staat stelt om beelden en video’s te begrijpen en te interpreteren. Het is wat een computer ‘ziet’, vergelijkbaar met hoe wij mensen met onze ogen zien.
Toelichting:
AI-systemen die gebruik maken van computer vision kunnen objecten in foto’s herkennen, bewegingen volgen in video’s en zelfs gezichten identificeren. Deze technologie wordt steeds belangrijker in toepassingen waar visuele informatie centraal staat, zoals veiligheid, gezondheid en amusement.
Voorbeelden:
- Beveiligingscamera’s met AI kunnen verdachte bewegingen detecteren en meldingen sturen wanneer er iets ongewoons gebeurt.
- Medische beeldvorming gebruikt AI om bijvoorbeeld afwijkingen in röntgenfoto’s of MRI-scans te detecteren, wat artsen helpt om sneller diagnoses te stellen.