Alles over artificiële intelligentie
Wat is AI precies?
Tegenwoordig is kunstmatige intelligentie steeds meer aanwezig. Maar eerst moet je begrijpen wat het is. Om het kort en simpel te houden, een AI is een computerprogramma dat in staat is om grote hoeveelheden gegevens te verwerken, te redeneren of zelfs patronen te onderscheiden die mensen niet kunnen ontdekken.
Een AI kan puur reactief zijn, dit is stadium 1. In dat geval heeft het geen geheugen, geen ervaring, het is gewoon in staat om de wereld op een bepaald moment waar te nemen.
In fase 2 zal de AI een beperkt geheugen hebben, dus informatie vasthouden en weten hoe het verleden ervaren kan worden. Kortom, een AI van niveau 2 doet al een heleboel dingen.
Bij NOVO SENSO is het onze missie om AI te ontwikkelen die mensen die voor dieren zorgen helpt en niet vervangt. Om deze missie tot een goed einde te brengen, is het belangrijk om te begrijpen wat kunstmatige intelligentie is.
AI heeft inderdaad vele facetten en beeldherkenning, ook bekend als “labelen”, is een belangrijke fase in het leerproces van kunstmatige intelligentie.
Waaruit bestaat deze beeldherkenning dan?
Labelen is een verzameling beelddetectie- en analysemethoden om een specifieke taak te automatiseren. Het is een computervisietechnologie die in staat is om plaatsen, mensen, objecten en vele andere soorten elementen in een afbeelding te identificeren en conclusies te trekken door ze te analyseren.
Foto- of videoherkenning kan in verschillende mate van nauwkeurigheid worden uitgevoerd, afhankelijk van het type informatie of concept dat wordt gezocht. Dit komt omdat een model of algoritme in staat is om een specifiek element te detecteren, net zoals het eenvoudig een afbeelding kan toewijzen aan een grote categorie. Om een specifieke taak te automatiseren, moet het algoritme worden getraind en dit is een enorme taak. Het opbouwen van een gelabelde dataset voor het leren van het algoritme is echter een essentiële stap in deze “computer vision” projecten.
Als we de algoritmen voor objectdetectie nemen, dan vereist het trainen van het algoritme vanaf nul miljoenen afbeeldingen om nauwkeurige resultaten te bereiken, maar reeds getrainde algoritmen kunnen worden afgestemd voor een specifieke taak met behulp van een relatief kleinere set afbeeldingen. Dit proces van hertrainen en afstemmen van een algoritme wordt transfer learning genoemd.
Maar zelfs met transfer learning is er een aanzienlijke hoeveelheid menselijke arbeid nodig om ze op gang te krijgen. Gemiddeld zijn er minstens 1.500 en 2.000 gelabelde afbeeldingen nodig om deze specifieke taak te automatiseren. Een lange en tijdrovende missie, maar niettemin noodzakelijk voor een goed werkend algoritme!
Beeldherkenning is echter slechts een van de vele taken van kunstmatige intelligentie. Deze AI-term wordt gebruikt om elke keer aan te duiden dat een computer een taak uitvoert die menselijke intelligentie nabootst. We hebben de identificatie en locatie van een object in een video gezien, maar er zijn er nog meer, die ook mogelijk zijn:
- Vertalen van tekst of spraak uit een vreemde taal (natuurlijke taalverwerking).
- Bepalen of je een gezonde hoeveelheid slaap en beweging krijgt (activiteitsherkenning).
Zoals je ziet is de wereld van kunstmatige intelligentie erg groot en gevarieerd, maar we hopen dat je met dit artikel iets beter begrijpt wat er achter het begrip “kunstmatige intelligentie” schuilgaat.
