Kunsmatige Intelligentie? Machine Learning? Deep Learning?

Bij kunstmatige intelligentie gaat het over het algemeen om de poging om intelligent gedrag na te bootsen of te simuleren. Machine learning en deep learning zijn daarbij subgebieden.

Programma's die machine learning gebruiken, kunnen met behulp van algoritmes het handelen van mensen berekenen om bijv. creditcardfraude te onthullen. Deep learning gaat daarbij een stap verder en gebruikt hiërarchische lagen om het proces van machine learning uit te voeren. Dat wil zeggen: kunstmatige neurale netwerken worden opgebouwd die vergelijkbaar zijn met het menselijke brein. Ingewikkelde concepten kunnen worden aangeleerd, doordat ze uit eenvoudigere lagen (hidden layers) zijn samengesteld. Deze lagen verwerken gegevens en geven ze door aan de volgende laag die de informatie op haar beurt bewerkt en ze doorgeeft aan de volgende laag enzovoorts. Dit laagjesmodel kan oneindig worden voortgezet en gaat diep. Vandaar ook de benaming “deep learning”.

De deep learning-technologie wordt bijvoorbeeld ingezet in zelfrijdende auto's om te differentiëren tussen verkeersborden, auto's en mensen. Deep learning is ook te vinden in computers en smartphones in de vorm van intelligente spraakbesturing. De gebruiksmogelijkheden zijn zowat oneindig en in vergelijking met machine learning nog veel preciezer. Het enige nadeel: deep learning heeft veel rekenprestaties nodig.

NVIDIA – De beste Prestaties voor AI.
Microsoft Azures AI en graph AI – AI-Tools voor Ontwikkelaars.
IBM Watson - Het Innovatieve AI Platform voor Organisaties.
Kunstmatige intelligentie.
Welke typen van kunstmatige intelligentie zijn er?

Er zijn op dit moment drie tot vijf verschillende typen van kunstmatige intelligentie. Op het eerste heeft AI geen invloed, d.w.z. dat de mens nog de controle heeft over alles. De andere typen worden bepaald afhankelijk van de graad van autonomie en hoeveel invloed AI kan hebben. Dit begint met de taken van een assistent en kan reiken tot een zelfdenkende en zelf handelende machine. Op veel gebieden zit AI nog op het laagste niveau en veel machines zijn nog niet in staat om onafhankelijk te ageren. Dit kan echter de komende jaren snel veranderen. Zelfrijdende auto's zijn daarbij nog maar het begin.

Uitdaging: prestaties.

Kunstmatige intelligentie vergt duidelijk hogere rekenprestaties dan alle andere nu bekende toepassingen. Vooral deep learning-algoritmes hebben veel prestaties nodig om informatie stuk voor stuk te kunnen analyseren en evalueren. Dit kan niet worden bereikt zonder versnelling door middel van grafische processors (Graphics Processing Unit/GPU). Tot de momenteel krachtigste GPU's op de markt behoren de NVIDIA® Tesla® graphic processors. Hiermee kunnen organisaties hun veeleisende applicaties voor High Performance Computing (HPC) en hyperscale workloads in het datacenter versnellen. Hiermee kunnen organisaties hun meest veeleisende applicaties voor High Performance Computing (HPC) en hyperscale workloads in het datacenter versnellen. Het voordeel: Petabytes aan data kunnen sneller en gemakkelijker worden verwerkt dan met standaard CPU's. Of het nu gaat om deep learning, energie-onderzoek, virtuele desktops of zelfrijdende auto's – de Tesla-grafische processors leveren enorme prestaties om omvangrijke berekeningen en simulaties mogelijk te maken binnen korte tijd.

Wil je advies van één van onze experts?

Neem dan contact met ons op via het contactformulier.

* verplichte velden

Bekijk onze privacyverklaring die je uitgebreid informeert over onze gegevensverwerking en jouw rechten inzake gegevensbescherming.