Hoe wordt een AI getraind?

De Opvoeding van een Kunstmatige Intelligentie: Twee Wegen naar Inzicht

Kunstmatige intelligentie (KI), ooit een futuristisch concept, is steeds meer verweven met ons dagelijks leven. Van slimme assistenten tot zelfrijdende auto’s, KI-systemen lijken soms zelf te denken en te leren. Maar hoe verkrijgen deze systemen hun intelligentie? De “opvoeding” van een KI gebeurt hoofdzakelijk via twee wegen: datagedreven leren en kennisgedreven leren. Beide methoden hebben hun eigen aanpak en leiden tot verschillende soorten “intelligentie”.

Datagedreven leren: Leren door ervaring

Stel je een kind voor dat leert fietsen. Het begint onhandig, valt vaak, maar leert door vallen en opstaan uiteindelijk de balans te vinden. Datagedreven leren werkt op een vergelijkbare manier. Algoritmes, de bouwstenen van KI, worden “losgelaten” op enorme datasets. Ze zoeken zelf naar patronen en verbanden in de data, zonder expliciete instructies. Dit proces, ook wel machine learning genoemd, staat centraal in veel moderne KI-toepassingen.

Binnen datagedreven leren bestaan verschillende technieken, zoals deep learning met neurale netwerken. Deze netwerken, geïnspireerd door de menselijke hersenen, zijn bijzonder effectief in het herkennen van complexe patronen, bijvoorbeeld in afbeeldingen of spraak. Hoe meer data het algoritme verwerkt, hoe beter het wordt in het uitvoeren van de taak. Denk aan een spamfilter die steeds beter spam herkent naarmate hij meer e-mails analyseert.

Kennisgedreven leren: Leren door instructie

In tegenstelling tot datagedreven leren, is kennisgedreven leren gebaseerd op expliciete regels en instructies. Menselijke experts programmeren de KI met hun kennis en expertise. Dit is vergelijkbaar met een leerkracht die een leerling specifieke regels en formules aanleert. Experts definiëren de logica en redeneerprocessen die de KI moet volgen om tot een conclusie te komen.

Een voorbeeld hiervan zijn expertsystemen, die worden gebruikt voor medische diagnoses of financiële analyses. Deze systemen bevatten gecodeerde kennis van experts op een bepaald gebied en gebruiken deze kennis om beslissingen te nemen of advies te geven.

Twee wegen, één doel: Intelligente systemen

Zowel datagedreven als kennisgedreven leren leiden tot intelligente systemen, maar met verschillende karakteristieken. Datagedreven systemen blinken uit in patroonherkenning en adaptief gedrag, terwijl kennisgedreven systemen sterk zijn in logisch redeneren en verklaarbaarheid. De keuze voor een specifieke methode hangt af van de toepassing en de beschikbare data.

Steeds vaker worden beide methoden gecombineerd in hybride systemen, om de sterke punten van beide te benutten. De toekomst van KI ligt waarschijnlijk in deze synergie, waarin datagedreven leren en kennisgedreven leren elkaar aanvullen en versterken om steeds intelligentere en bruikbare systemen te creëren.