AI ontrafeld: Het cruciale onderscheid tussen AI, machine learning en deep learning
Artificiële intelligentie (AI), een term die vaak opduikt in maatschappelijke discussies, speelt een cruciale rol in de huidige en toekomstige vormgeving van onze samenleving. Mijn recente ervaring met het geven van een AI-training bracht iets boeiends aan het licht: er bestaat een grote verscheidenheid aan definities voor het begrip AI, wat leidt tot uiteenlopende interpretaties. Voor organisaties is het van essentieel belang om een nauwkeurig begrip te hebben van AI en haar belangrijke subcategorieën - machine learning en deep learning. Een diepgaand begrip is namelijk onontbeerlijk voor zowel overheidsorganisaties als bedrijven om te begrijpen wat AI wel en niet kan en welke toegevoegde waarde en risico’s het met zich meebrengt, vooral voor bestuurders die verantwoordelijk zijn voor het maken van strategische keuzes over het inzetten van deze geavanceerde technologie. Dit begrip vormt de basis voor de effectieve implementatie van AI-toepassingen in diverse sectoren. Dit artikel verkent het onderscheid tussen deze sleutelconcepten en benadrukt het belang ervan voor organisaties.
Samenvattend de verschillen tussen AI, machine learning en deep learning
AI is het overkoepelende begrip dat beschrijft hoe wij computers gebruiken om menselijke intelligentie te simuleren. Binnen dit veld bevindt zich machine learning, waarbij machines zelfstandig leren uit data, zonder specifieke programmering. Nog een stap verder gaat deep learning, een meer gespecialiseerde tak van machine learning die complexe neurale netwerken gebruikt om nog ingewikkeldere patronen in omvangrijke datasets te ontrafelen. Deze verhouding tussen deze begrippen is visueel weergegeven in de figuur hieronder.
AI: Meer dan machine learning en deep learning
Hoewel machine learning en deep learning belangrijke aspecten van AI zijn, is AI veel meer dan dat. Traditionele AI-technologieën, zoals regelgebaseerde systemen en expertsystemen, zijn nog altijd essentieel in diverse toepassingen. Regelgebaseerde systemen worden bijvoorbeeld gebruikt in belastingsoftware om belastingaanslagen te berekenen volgens vastgestelde wettelijke kaders. Deze systemen, die logische redeneringen en vaste regels volgen, vertegenwoordigen de traditionele facetten van AI. Daarnaast bevinden traditionele AI-technologieën zich bijvoorbeeld ook in geautomatiseerde planningstools die logistieke operaties beheren, waarbij middelen en personeel efficiënt worden toegewezen op basis van specifieke doelstellingen en beslisregels.
Machine learning onafhankelijk van deep learning
Machine learning is ideaal in situaties waar organisaties te maken hebben met uitgebreide datasets met minimaal honderden observaties (bijvoorbeeld van burgers) met vaak tientallen kenmerken (zoals inkomen, aantal kinderen etc.). Het biedt de mogelijkheid om waardevolle patronen te identificeren die te ingewikkeld zijn voor menselijke analyse, maar niet de geavanceerde complexiteit van deep learning vereisen. Een illustratief voorbeeld van machine learning is het Random Forest algoritme en een concreet voorbeeld van een gemeentelijke casus vind je hier. Het voordeel van machine learning algoritmes ten opzichte van deep learning is dat de uitkomsten – wel afhankelijk van het type algoritme – een redelijke mate van uitlegbaarheid hebben.
De kern van deep learning
Deep learning, een geavanceerde tak van machine learning, maakt gebruik van uitgebreide neurale netwerken met diverse verborgen lagen en die verborgen lagen verklaren de oorsprong van de term ‘deep’. Deze methode excelleert in het identificeren van vele, ingewikkelde en niet-lineaire relaties en patronen binnen omvangrijke datasets. Dit maakt het uitermate geschikt voor complexe taken, waaronder natuurlijke taalanalyse, objectherkenning in beelden en het verwerken van uitgebreide sensorinformatie. Overheidsinstanties kunnen bijvoorbeeld profiteren van deep learning in intelligente verkeerssystemen, die niet alleen actuele verkeersstromen analyseren, maar ook toekomstige patronen voorspellen, wat leidt tot verbeterde verkeersdoorstroming en verhoogde veiligheid.
Generatieve AI: een gespecialiseerde vorm van deep learning
Binnen het spectrum van deep learning technologieën neemt generatieve AI een bijzondere plaats in. Deze geavanceerde vorm van deep learning focust op het creëren van nieuwe content, variërend van tekst tot beelden, door het leren en imiteren van bestaande patronen en stijlen. Generatieve AI maakt gebruik van complexe neurale netwerken om niet alleen bestaande data te interpreteren, maar ook om originele en creatieve output te genereren die vergelijkbaar is met of geïnspireerd door menselijke creaties. Deze technologie heeft de potentie om niet alleen de manier waarop we met data omgaan te revolutioneren, maar biedt ook nieuwe mogelijkheden op allerlei gebieden, zoals programmeren, schrijven en brainstormen. Het illustreert de diepgang en diversiteit van deep learning en opent deuren naar ongekende creatieve en praktische toepassingen en verdient om die reden een eigen artikel.
De impact van goede begripsvorming op organisaties en projecten
Het begrijpen van de verschillen tussen AI, machine learning en deep learning is cruciaal voor organisaties om geïnformeerde keuzes te maken. Dit inzicht stelt hen in staat om de technologische mogelijkheden volledig te benutten en de juiste balans te vinden tussen innovatie en praktische uitvoerbaarheid. De sleutel ligt in het kiezen van de technologie die complex genoeg is om de gestelde doelen te bereiken, maar toch eenvoudig genoeg om efficiënt en kosteneffectief te zijn en een oplossing voor het probleem te zijn. Dit leidt ook tot meer gestroomlijnde en beheersbare projecten. Het begrijpen van deze subtiele verschillen kan organisaties helpen om niet alleen tijd en middelen te besparen, maar ook om technologieën te kiezen die beter aansluiten bij de specifieke behoeften en doelstellingen.
Klaar voor de volgende stap?
De waarde van een grondige kennis over AI, machine learning en deep learning is onmiskenbaar voor een weloverwogen AI-strategie. Een goede strategie en uitvoering kan significant bijdragen aan het vertrouwen van burgers en de effectiviteit van dienstverlening verhogen.
*Dit artikel is tot stand gekomen in samenwerking met ChatGPT-4.
Bent u klaar om de mogelijkheden van AI binnen uw organisatie te verkennen?
Neem vandaag nog contact op met ons team van experts voor een op maat gemaakt advies. Samen kunnen we een AI-strategie ontwikkelen die aansluit bij uw organisatie, helpt bij het navigeren door de complexiteit van AI-technologieën en uw doelen op een efficiënte en effectieve manier realiseert.
Gerelateerde Inzichten
