Hoe wordt een AI getraind?

De Twee Paden naar Intelligentie: Hoe AI Wordt Getraind

Artificiële Intelligentie (AI) is alomtegenwoordig aan het worden. Van de aanbevelingen die we online zien tot de spraakassistenten in onze telefoons, AI stuurt een groot deel van onze digitale wereld aan. Maar hoe wordt deze intelligentie nu eigenlijk gecreëerd? Het antwoord ligt in twee fundamenteel verschillende benaderingen: datagedreven leren en kennisgedreven leren.

Het Pad van de Data: Datagedreven Leren

Stel je voor dat je een kind leert fietsen. Je geeft misschien wat algemene tips, maar uiteindelijk leert het kind door te vallen en op te staan, door te observeren en te experimenteren. Datagedreven leren werkt volgens een vergelijkbaar principe. In essentie wordt een AI-algoritme “gevoed” met enorme hoeveelheden data – foto’s, tekst, geluidsfragmenten, wat dan ook relevant is voor de taak die de AI moet leren uitvoeren.

Het algoritme, vaak een neuraal netwerk, analyseert deze data op zoek naar patronen en relaties. Het past zijn interne parameters continu aan om de resultaten te verbeteren. Bijvoorbeeld, een AI die katten moet herkennen, wordt gevoed met duizenden afbeeldingen van katten. Na verloop van tijd leert het algoritme de onderscheidende kenmerken van een kat – de oren, de snorharen, de vorm van het gezicht – te herkennen en kan het met steeds grotere nauwkeurigheid nieuwe afbeeldingen classificeren als “kat” of “geen kat”.

De kracht van datagedreven leren ligt in zijn vermogen om complexe patronen te ontdekken die voor mensen onmogelijk te identificeren zouden zijn. Het kan bijvoorbeeld voorspellen welke klanten het meest waarschijnlijk een product zullen kopen, of zelfs nieuwe medicijnen ontwerpen door data uit klinische onderzoeken te analyseren. Het nadeel is echter dat het enorme hoeveelheden data vereist en dat de resultaten soms onvoorspelbaar en moeilijk te interpreteren kunnen zijn. We weten dat het werkt, maar soms is het lastig om te begrijpen waarom het werkt.

Het Pad van de Regels: Kennisgedreven Leren

In tegenstelling tot datagedreven leren, berust kennisgedreven leren op de expliciete programmering van regels en logica door menselijke experts. Denk hierbij aan het bouwen van een schaakprogramma. Programmeurs kunnen specifieke regels inprogrammeren die aangeven hoe de stukken mogen bewegen, welke strategieën effectief zijn en hoe de AI op bepaalde situaties moet reageren.

In plaats van te leren door te observeren, volgt de AI hier voorgeprogrammeerde instructies. Dit maakt de werking van de AI transparanter en gemakkelijker te begrijpen dan bij datagedreven leren. Je kunt precies zien welke regels worden toegepast en waarom de AI een bepaalde beslissing neemt.

Kennisgedreven leren is vooral nuttig voor taken waarbij de regels goed gedefinieerd en stabiel zijn. Denk aan systemen voor het beheer van voorraden, het plannen van vluchten of het diagnosticeren van bepaalde medische aandoeningen. Het nadeel is echter dat het minder flexibel is dan datagedreven leren. Als de regels veranderen of als de AI met onverwachte situaties wordt geconfronteerd, kan het zijn dat de geprogrammeerde regels ontoereikend zijn.

De Toekomst: Een Hybride Benadering

Hoewel deze twee benaderingen vaak als afzonderlijk worden beschouwd, zien we steeds vaker een trend naar hybride systemen die de voordelen van beide combineren. Door bijvoorbeeld een kennisgedreven systeem te voeden met data kan de AI de oorspronkelijk geprogrammeerde regels verfijnen en aanpassen, wat leidt tot nog intelligentere en effectievere systemen.

De toekomst van AI-training ligt waarschijnlijk in het vinden van de juiste balans tussen het “zelfstandig” leren van data en het sturen van het proces met behulp van menselijke expertise. Door beide paden te bewandelen, kunnen we AI ontwikkelen die niet alleen intelligent is, maar ook betrouwbaar, transparant en in staat om complexe problemen in de echte wereld op te lossen.