Welke soorten AI zijn er?

De veelkleurige wereld van Kunstmatige Intelligentie: Een overzicht van soorten AI

Kunstmatige Intelligentie (KI) is geen monolithisch geheel, maar een brede term die verschillende soorten en benaderingen omvat. Het onderscheid tussen deze types is vaak subtiel en de lijnen kunnen wazig zijn, maar een categorisering helpt ons de complexiteit te begrijpen. We kunnen AI grofweg indelen op basis van hun capaciteiten en de onderliggende technologieën.

1. Op basis van capaciteit:

• Reactieve machines (Reactive Machines): Dit is de meest basale vorm van AI. Deze systemen reageren enkel op directe input, zonder geheugen of vermogen om eerdere ervaringen te gebruiken. Deep Blue, het schaakprogramma dat Garry Kasparov versloeg, is een klassiek voorbeeld. Het kan de huidige stand van het bord analyseren en de beste zet berekenen, maar het “weet” niets van eerdere zetten of de context van het spel. Ze zijn volledig gebaseerd op de huidige situatie.

• Beperkte geheugen AI (Limited Memory AI): Deze AI-systemen kunnen wel eerdere ervaringen gebruiken om beslissingen te nemen. Zelfrijdende auto’s zijn een goed voorbeeld: ze analyseren sensorgegevens (camera’s, radar, etc.) in combinatie met een beperkte hoeveelheid eerdere data om hun rijgedrag te bepalen. Dit geheugen is echter tijdelijk en wordt niet gebruikt voor langetermijnleren.

• Theorie van de Geest AI (Theory of Mind AI): Dit is een hypothetisch type AI dat nog niet bestaat. Een “Theory of Mind” AI zou in staat zijn om de mentale toestanden van anderen (mensen en andere AI) te begrijpen, zoals overtuigingen, intenties en emoties. Dit is cruciaal voor complexe sociale interacties en samenwerking.

• Zelfbewuste AI (Self-Aware AI): Dit is eveneens een hypothetisch type AI dat zichzelf bewust is van zijn eigen bestaan en mentale toestanden. Dit is het domein van sciencefiction, en de vraag of en hoe zo’n AI mogelijk is, blijft een onderwerp van intense debatten binnen de filosofie en de wetenschap.

2. Op basis van onderliggende technologie:

• Machine Learning (ML): ML is een benadering waarbij AI-systemen leren uit data, zonder expliciet geprogrammeerd te worden. In plaats van regelgebaseerde systemen te gebruiken, gebruiken ML-algoritmen statistische methoden om patronen in data te identificeren en voorspellingen te doen.

• Deep Learning (DL): Deep Learning is een subveld van Machine Learning dat gebruik maakt van kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen (deep neural networks). Deze netwerken kunnen zeer complexe patronen in data herkennen en zijn verantwoordelijk voor veel recente doorbraken in gebieden zoals beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning.

• Regelgebaseerde systemen (Rule-based systems): Dit zijn oudere, traditionelere AI-systemen die werken op basis van vooraf gedefinieerde regels en logica. Hoewel minder flexibel dan ML-systemen, blijven ze nuttig voor specifieke taken waar duidelijke regels toepasbaar zijn.

Conclusie:

Het landschap van Kunstmatige Intelligentie is dynamisch en voortdurend in ontwikkeling. De hierboven beschreven categoriseringen bieden een bruikbaar raamwerk om de verschillende soorten AI te begrijpen, maar het is belangrijk te onthouden dat de grenzen tussen deze categorieën vaak vloeibaar zijn en dat veel AI-systemen hybride vormen vertegenwoordigen. De toekomst zal ongetwijfeld leiden tot nieuwe types en subtypen van AI, aangezien onderzoek en ontwikkeling op dit gebied onverminderd doorgaan.