Kunstmatige intelligentie: voorbeelden, typen en kenmerken

Wat is kunstmatige intelligentie?

De term kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar intelligentiebewerkingen die worden uitgevoerd door machines die zijn ontworpen om de mogelijkheden van het menselijk brein te reproduceren door combinaties van algoritmen.

Meer specifiek is kunstmatige intelligentie er een die bepaalde machines in staat stelt de omgeving om hen heen waar te nemen en erop te reageren op een vergelijkbare manier als het menselijk brein. Dit impliceert het vermogen om functies uit te voeren zoals redeneren, perceptie, leren en probleemoplossing.

Computerwetenschappen, logica, filosofie en robotica hebben bijgedragen aan de creatie en het ontwerp van machines die problemen kunnen oplossen met behulp van het kunstmatige-intelligentiemodel.

De term kunstmatige intelligentie werd voor het eerst bedacht door John MacCarthy, Marvin Minsky en Claude Shannon in 1956. Ze definieerden het als 'de wetenschap en vindingrijkheid van het maken van intelligente machines, vooral intelligente computerprogramma's'.

De eerste onderzoeken gaan echter terug naar de Grieken. Aristoteles was in feite de eerste die het functioneren van het menselijk denken beschreef en de regels waarmee het in staat is rationele conclusies te trekken.

Voorbeelden van kunstmatige intelligentie

AI is aanwezig in veel van de huidige technologie, vooral in smartphones , tablets, computers en allerlei apparaten met geïntegreerde elektronische systemen.

Als voorbeeld van kunstmatige intelligentie in het dagelijks leven kunnen we verwijzen naar:

• domotica (intelligente airconditioning, programmeren om lichten en apparaten aan en uit te zetten, enz.); autonome voertuigen; stemassistenten zoals Google Assistant, Siri (Apple) of Alexa (Amazon Echo), onder andere; Google-woordenboek voor voorspelling; Software voor beeldherkenning; Software voor beveiliging en fraudecontrole; Software voor gewoonteanalyse; Voorspellingen voor digitale marketing; Voorspellingen en suggesties voor de consumptie van nieuws, muziek, films, series, enz.

Soorten kunstmatige intelligentie

Theoretisch gezien zijn er tegenwoordig vier verschillende soorten kunstmatige intelligentie, aldus onderzoeker Arend Hintze. Laten we eens kijken.

Reactieve machines

Het verwijst naar die machines die zijn ontworpen om de beschikbare informatie in de omgeving te evalueren en om een ​​onmiddellijk probleem op basis van die informatie op te lossen. Dit type AI bewaart of onthoudt niet en leert daarom niet. Jouw taak is om de informatie van een bepaald moment te analyseren, mogelijke oplossingen te bouwen en de meest efficiënte te kiezen.

In 1990 creëerde IBM een systeem met deze mogelijkheid genaamd Deep Blue, verantwoordelijk voor het winnen van een wedstrijd tegen kampioen schaker Garry Kasparov. Tegenwoordig wordt reactieve AI bijvoorbeeld gebruikt in autonome auto's .

Machines met beperkt geheugen

Het verwijst naar technologie die informatie gebruikt die is verkregen uit een database en die bovendien basisinformatie over de omgeving kan vastleggen en ervan kan leren. Is het geval bijvoorbeeld, GPS-technologie.

Machines met theorie

Het is een type AI dat nog in ontwikkeling is. We hopen dat bepaalde machines in de toekomst zowel het menselijk denken als gevoelens kunnen begrijpen en op basis daarvan beslissingen kunnen nemen. Daarom gaat het om sociale interactie. Een voorbeeld van dergelijk AI-onderzoek is de robot Sophia, gemaakt in 2016.

Machines met zelfbewustzijn

Machines met zelfbewustzijn zijn machines die in staat zijn tot zelfbewuste waarnemingen, gedachten en attitudes, dat wil zeggen machines die in staat zijn om mensen waar te nemen, te redeneren en te handelen.

Kenmerken van kunstmatige intelligentie

• Vermogen om te reageren op beschikbare informatie in de omgeving; Geheugen en leren van specifieke ervaringen; Vermogen om specifieke problemen op te lossen; Aanpassingsvermogen; Vermogen tot zintuiglijke waarneming (auditief, visueel, tactiel); Vermogen om te beheren, dat wil zeggen een coherente infrastructuur en duidelijk voor zijn toepassing; Veerkracht, dat wil zeggen capaciteit voor optimalisatie; Goede prestaties, dat wil zeggen de mogelijkheid om efficiënt met een grote hoeveelheid informatie om te gaan; Meetbaar karakter om prestaties te kwantificeren en toekomstige investeringen te doen.