Hoe kan AI verbeterd worden?

De honger van de AI: Hoe we kunstmatige intelligentie naar een hoger niveau tillen

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen jaren een spectaculaire opmars gemaakt, maar de technologie bevindt zich nog steeds in een fase van snelle ontwikkeling. De vraag is dan ook: hoe kunnen we AI verder verbeteren en zijn potentieel volledig ontsluiten? Een cruciaal aspect hiervan is de data die de AI voedt. Het spreekwoordelijke “garbage in, garbage out” principe geldt hier in volle glorie.

Het huidige succes van AI is grotendeels te danken aan de enorme hoeveelheden data die beschikbaar zijn geworden. Echter, kwantiteit alleen is niet voldoende. We zien steeds vaker dat grotere, diverser samengestelde datasets de sleutel zijn tot een significant accuratere AI. Een AI-model getraind op een homogene dataset, bijvoorbeeld alleen foto’s van blanke mannen, zal slechter presteren bij het herkennen van vrouwen of mensen met een andere etniciteit. Dit leidt niet alleen tot onnauwkeurige resultaten, maar kan ook leiden tot ongewenste bias en discriminatie.

Een uitgebreidere data-input, die een breder spectrum aan representaties omvat, is dus essentieel. Dit betekent meer dan alleen een grotere hoeveelheid data; het vereist een bewuste inspanning om diversiteit te garanderen. Dit omvat diversiteit in demografische kenmerken (leeftijd, geslacht, etniciteit, geografische locatie), maar ook diversiteit in context, situaties en perspectieven. Een AI die bijvoorbeeld medische diagnoses moet stellen, moet getraind worden op data van patiënten met diverse medische achtergronden en leefstijlen.

Naast diversiteit is de kwaliteit van de data van paramount belang. Onvolledige, inconsistente of foutieve data zullen de accuratesse van het model negatief beïnvloeden. Data cleaning, validatie en annotatie zijn daarom cruciale stappen in het trainingsproces. Dit is een tijdrovende en vaak complexe taak, maar onmisbaar voor het ontwikkelen van betrouwbare AI-systemen.

Verder kijken we naar de architectuur van de AI-modellen zelf. De huidige dominante methoden, zoals deep learning, hebben hun beperkingen. Onderzoek naar nieuwe architecturen, algoritmes en trainingsprocedures is van groot belang om de prestaties van AI te verbeteren en de energie-efficiëntie te verhogen. Dit omvat bijvoorbeeld onderzoek naar federated learning, waarbij data lokaal verwerkt wordt om privacy te beschermen, en explainable AI (XAI), waarmee we de beslissingen van AI-systemen beter kunnen begrijpen en verklaren.

Kortom, de verbetering van AI is een multidimensionaal probleem dat niet alleen meer data vereist, maar ook data van hogere kwaliteit, diversiteit in representatie, en innovatie in de architectuur en training van de modellen. Door deze aspecten zorgvuldig te overwegen, kunnen we de potentie van AI ten volle benutten en de ontwikkeling van eerlijke, betrouwbare en efficiënte AI-systemen bevorderen.