Inhoudsopgave
Hoe leert een AI?
Bij reinforcement learning leert het algoritme een taak uit te voeren door het krijgen van beloningen voor acties die een juiste uitkomst opleveren. Dit soort algoritmes kunnen we gebruiken als er weinig data beschikbaar is.
Hoe werkt kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie (KI), of artificiële intelligentie (AI), zijn apparaten die reageren op data of impulsen uit hun omgeving. Daarmee nemen ze zelfstandig beslissingen. Het gaat bij KI dus niet om de rekenkracht, maar om de mogelijkheid (zelfstandig) te leren en beslissingen te nemen.
Hoe wordt AI toegepast?
AI wordt toegepast in alledaagse scenario’s, zoals fraudedetectie in de financiële dienstverlening, voorspellingen van winkelaankopen en online interactie met de klantsupport. Hier zijn enkele voorbeelden: Fraudedetectie. In de financiële dienstverlening wordt kunstmatige intelligentie op twee manieren gebruikt.
Waarom is AI belangrijk?
AI vooral sterk in samenwerking met mensen Het is goed te weten dat machines in films de wereld overnemen maar dat AI in de echte wereld het beste functioneert in samenwerking met mensen. Machines zijn vooral goed in het uitvoeren van eenvoudige, nauw omschreven taken.
Wat is het verschil tussen AI en ML?
AI is de overkoepelende wetenschap die zich bezighoudt met het creëren van machines die een zekere vorm van intelligentie vertonen. Machine Learning is een onderdeel van AI dat zich toespitst op technieken waarmee computers kunnen bijleren op basis van ingevoerde data en patronen.
Wat is sterke AI?
Binnen de AI wordt onderscheid gemaakt tussen ‘sterke AI’ (strong) en ‘beperkte AI’ (narrow). Strong AI houdt zich bezig met onderzoek met betrekking tot het creëren van een computer of software die echt kan redeneren en problemen oplossen, en die wellicht zelfbewustzijn (beleving van de eigen identiteit) zou hebben.
Wat is het verschil tussen AI en deep learning?
Machine Learning is een onderdeel van AI dat zich toespitst op technieken waarmee computers kunnen bijleren op basis van ingevoerde data en patronen. Deep Learning is op zijn beurt de verzamelnaam voor een groep technieken voor zelfsturende Machine Learning, waarbij algoritmes zichzelf slimmer maken.
Wat zijn de gevaren van robots?
De toenemende datastroom rond robots leidt ook tot tal van cyberrisico’s, voorziet Van der Bend. ‘Het gevaar bestaat dat je robot gehackt of ‘gegijzeld’ wordt, met alle nare gevolgen van dien.