In de steeds digitaler wordende wereld van vandaag is kunstmatige intelligentie (AI) niet langer een abstract concept uit sciencefiction, maar een krachtige realiteit die ons dagelijks leven doordringt. Van steeds beter wordende virtuele assistenten zoals ChatGPT tot programma’s zoals Sora die op basis van tekstuele input volledige video’s kunnen creëren, en geavanceerde algoritmen die de basis vormen voor besluitvorming in bedrijven, de impact van AI is onmiskenbaar en groeit exponentieel. Over de hele wereld wordt de potentie van AI steeds meer erkend en geïmplementeerd in ons dagelijks leven. Maar waar is dit allemaal begonnen? Hoe zijn we tot dit punt gekomen?
Een Terugblik op de Geschiedenis van AI
De oorsprong van AI gaat terug tot de vroege 20e eeuw, met pioniers zoals Alan Turing die de basis legden voor de theoretische fundamenten van deze machines. In de jaren ’50 en ’60 bloeide het concept van kunstmatige intelligentie op, met de ontwikkeling van de eerste neurale netwerken en expertsystemen. Echter, deze vooruitgang werd in de jaren ‘70 gevolgd door een duistere periode voor AI, bekend als de “AI-winter”, waarin de vooruitgang traag was en de financiering vanuit de Amerikaanse en Britse overheden afnam. Het tekort aan computerkracht was een van de belemmeringen, aangezien zonder voldoende rekenkracht het onderzoek naar AI beperkt werd.
Doorbraken en Revitalisatie
Gelukkig brachten de jaren ’80 en ’90 nieuwe doorbraken in het AI-onderzoek met zich mee. Computers werden krachtiger en AI kon nu worden toegepast om complexe wiskundige problemen op te lossen. . Het onderzoek naar machine learning, een subveld van AI dat zich richt op het ontwikkelen van algoritmen die kunnen leren van en reageren op gegevens, groeide aanzienlijk. Deze ontwikkelingen openden de deur naar deep learning, een techniek binnen machine learning die gebruikmaakt van kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen. Deep learning bleek buitengewoon effectief in taken zoals beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking. Dit leidde tot de ontwikkeling van enkele van de meest bekende toepassingen van AI die we vandaag de dag kennen.
Moderne Toepassingen van AI
Vandaag de dag is AI alomtegenwoordig in ons dagelijks leven. We zien het in zoekmachines zoals Google en Bing die ons helpen bij het vinden van relevante informatie, in spraakgestuurde assistenten – zoals Siri – die onze stem herkennen en opdrachten uitvoeren, en in gepersonaliseerde advertenties/aanbevelingen die worden gegenereerd door algoritmen die onze voorkeuren begrijpen. Maar AI gaat verder dan consumententoepassingen; het wordt ook gebruikt in verschillende sectoren zoals gezondheidszorg (bijvoorbeeld het diagnosticeren van ziekten), financiën en transport (denk bijvoorbeeld aan autonome voertuigen).
Een opkomende trend in de wereld van AI – die veel in het nieuws is – is generatieve AI, die in staat is om nieuwe inhoud te genereren op basis van bestaande gegevens. Deze technologie stelt programma’s zoals Sora in staat om volledige video’s te creëren op basis van tekstuele input. Modellen zoals ChatGPT en Google Gemini kunnen natuurlijke gesprekken voeren met gebruikers, terwijl DALL-E, ontwikkeld door OpenAI, verbluffende afbeeldingen genereert op basis van tekstuele beschrijvingen. Andere voorbeelden zijn onder meer DeepDream van Google, dat psychedelische effecten creëert in afbeeldingen, en AI Dungeon, een tekst avonturenspel dat dynamische verhalen genereert op basis van de input van de speler. En dit is nog maar het topje van de ijsberg. Elke dag zien we nieuwe ontwikkelingen die laten zien dat we aan het begin staan van een revolutie in AI!
Uitdagingen en Beperkingen
Ondanks de vooruitgang brengt de opkomst van AI ook (onvoorziene) uitdagingen met zich mee. Dit is bijvoorbeeld in de vorm van discriminatie; bias in datasets kan namelijk leiden tot discriminerende AI-systemen, terwijl de complexiteit van deep learning-modellen hun interpretatie bemoeilijkt. Bovendien roepen ethische kwesties rond privacy en surveillance vragen op over hoe AI op verantwoorde wijze kan worden toegepast.
De Rol van AI in Engineering en Management
In de sectoren die we bij Kitech Recruitment bedienen, speelt AI een steeds grotere rol. In engineering kunnen AI en machine learning worden gebruikt voor predictive maintenance (het bepalen van de levensduur van een machine), optimalisatie van productieprocessen en ontwerpoptimalisatie. Daarnaast kan AI ook worden ingezet voor het herkennen van datatrends en het verbeteren van de efficiëntie van een bedrijf. En wie weet wat er over 5, 10 of 20 jaar mogelijk zal zijn?
Tot Slot
Terwijl we terugkijken op de reis die AI heeft afgelegd, is het duidelijk dat we slechts aan het begin staan van wat deze technologie kan bereiken. Met de juiste aanpak en aandacht voor ethische en maatschappelijke implicaties heeft het het potentieel om onze wereld op ongekende manieren te transformeren. Maar hoe? In de volgende blog zal ik jullie meenemen in de toekomst, en zullen we in meer detail kijken naar hoe AI gebruikt kan worden en wat de gevaren ervan kunnen zijn.
Robert Dilber
Bronnen:
- https://www.historyofdatascience.com/ai-winter-the-highs-and-lows-of-artificial-intelligence/
- https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/
- https://www.technologyreview.com/2016/11/10/156141/the-future-of-artificial-intelligence-and-cybernetics/
- https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/iEgWi99bt65tQ4vEo44zSa-970-80.jpg.webp
- https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/projects/history-ai.pdf
- https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai
- https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/generative-AI
- https://ai.google/discover/generativeai/
- https://openai.com/about