07/09/2017
Artificial Intelligence, of AI, is niet langer toekomstmuziek. Het speelt een cruciale rol in het transformeren van bedrijfsprocessen, het automatiseren van taken, het verbeteren van klantbeleving en het versnellen van innovatie. Toch worden termen zoals AI, Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) vaak door elkaar gebruikt. Wat betekenen ze precies, en hoe kan jouw bedrijf er optimaal van profiteren?
Bij CQM, een Data Science consultancybedrijf, zetten onze experts deze technologieën in om bedrijfsresultaten te verbeteren. We leggen je graag uit wat deze termen betekenen en hoe wij jouw bedrijf kunnen helpen de voordelen ervan ten volle te benutten.
Wat is AI? Artificiële Intelligentie
AI verwijst naar technologieën die ontworpen zijn om menselijke intelligentie na te bootsen. Denk aan systemen die kunnen redeneren, leren, plannen en problemen oplossen. Binnen AI onderscheiden we drie belangrijke categorieën:
-
Super AI: Dit is de droom van veel onderzoekers, waarbij systemen worden ontwikkeld die volop kunnen redeneren, problemen oplossen zoals mensen dat doen en vooral ook eigen beslissingen nemen. Denk daarbij aan films als The Matrix of iRobot, maar weet dat dit in de praktijk vooralsnog sciencefiction blijft.
-
General AI: Dit is een type kunstmatige intelligentie dat het vermogen heeft om algemene taken op te lossen en is toepasbaar in verschillende domeinen. Een goed (en tot nu toe enige) voorbeeld is generatieve AI. Deze vorm richt op het creëren van nieuwe inhoud, zoals tekst, afbeeldingen, audio of video. Het maakt hierbij gebruik van Large Language Models, een specifieke vorm van Deep Learning. Generatieve AI blinkt uit in flexibiliteit, maar heeft uitdagingen op het gebied van betrouwbaarheid door een fenomeen dat “AI-hallucinatie” genoemd wordt. AI-hallucinatie, of "informatiehallucinatie" verwijst naar een fenomeen waarbij een AI-systeem, zoals een taalmodel of beeldgenerator, informatie genereert die onjuist, ongegrond of volledig verzonnen is, terwijl het wel overtuigend en waarheidsgetrouw kan overkomen. Denk aan gegenereerde plaatjes waarin een dier zes poten heeft of een afgebeeld persoon te veel vingers. Generatieve AI is daarom ideaal voor gebruik in situaties waarin creativiteit en veelzijdigheid centraal staan, maar de uitkomst nog altijd door mensen beoordeeld, verbeterd en verwerkt wordt.
-
Narrow AI: Deze traditionele AI-technieken richten zich op specifieke, goed gedefinieerde taken. Denk bijvoorbeeld aan een schaakcomputer zoals AlphaZero, het optimaliseren van iets specifieks als de energievoorziening in kassen, of het voorspellen van de fluctuaties in de vraag naar een product en de planning van (transport)voertuigen. Bij Narrow AI worden wiskundige technieken, zoals statistiek, machine learning, simulatie, reinforcement learning en optimalisatie toegepast. Dat levert consistente en transparante resultaten op. Narrow, of Traditionele AI is daarom vooral geschikt voor situaties waarin precisie en transparantie cruciaal zijn en vindt daarom vooral toepassing in (de verbetering van) kostenbepalende bedrijfs- en productieprocessen.
Wat is Machine Learning? De motor achter AI
Machine Learning (ML) is een subdomein van AI dat zich richt op algoritmes die leren van data. In plaats van regels en instructies handmatig te coderen, ontwikkelen ML-systemen hun eigen inzichten en oplossingen door patronen te herkennen in grote datasets.
Hoe werkt Machine Learning?
Machine Learning gebruikt statistische technieken om data te analyseren en voorspellingen te doen. Denk aan toepassingen zoals:
- Vraagvoorspelling: Voorspellen naar de vraag van producten of diensten.
- Aanbevelingen: Bedrijven verbeteren klantbeleving door aanbevelingen voor hun producten te personaliseren.
- Predictive maintenance: Industrieën voorspellen onderhoudsbehoeften om downtime te minimaliseren.
Wat is Deep Learning? De volgende stap
Deep Learning (DL), een tak van Machine Learning, is gebaseerd op neurale netwerken die de werking van het menselijk brein nabootsen. Dit maakt het mogelijk om complexe relaties tussen data-invoer en -uitvoer te modelleren.
Waarom is Deep Learning revolutionair?
Bij gecontroleerde Deep Learning wordt het model getraind met vooraf gelabelde data. Bij ongecontroleerde DL leert het algoritme zelfstandig patronen herkennen, wat vooral nuttig is in situaties waarin het labelen van data kostbaar of onmogelijk is, zoals bij ongestructureerde datasets, bijvoorbeeld klantfeedback of socialmediagegevens.
DL heeft bewezen effectief te zijn in gebieden waar menselijke intelligentie lange tijd superieur was, zoals:
- Spraakherkenning: Zoals virtuele assistenten en toepassingen in het omzetten van gesproken taal naar geschreven tekst.
- Natuurlijke taalverwerking (Natural Language Processing of NLP): Zoals chatbots en spraakassistenten die klantvragen direct afhandelen.
- Beeldherkenning: Bijvoorbeeld voor kwaliteitscontrole in productieprocessen of het analyseren van röntgenfoto’s om afwijkingen te detecteren.
Een concreet voorbeeld van hoe CQM Deep Learning voor een klant heeft toegepast, is de case van beeldherkenning voor efficiëntere spoorinspectie.
Bij CQM combineren onze consultants diepgaande domeinkennis met statistiek en Machine Learning-technieken om maatwerk oplossingen te bieden die echt impact maken en zijn toegespitst op specifieke vraagstellingen.
Conclusie: Zet in op maatwerk AI
De verschillende soorten van AI, en mechanismes als Machine Learning en Deep Learning zijn krachtige technologieën die bedrijven in staat stellen concurrentievoordeel te behalen. Bij CQM geloven we dat de sleutel tot succes ligt in de slimme toepassing van verschillende technieken, toegespitst op jouw unieke bedrijfsuitdagingen. Samen zorgen we ervoor dat technologie niet alleen ondersteunend is, maar een op maat gemaakte drijvende kracht achter de groei van je bedrijf.
Hoe CQM je met AI verder kan helpen
Bij CQM werkt een multidisciplinair team van data scientists, wiskundigen en domeinexperts. Onze kracht ligt in het op maat toepassen van de juiste AI-technologie op de juiste zakelijke uitdaging, of dat nu draait om geavanceerde data-analyse, procesoptimalisatie of innovatieve projecten.
Waarom samenwerken met CQM?
Bij ons draait het niet alleen om het beantwoorden van je vraag, maar om het achterhalen van de vraag áchter de vraag. We helpen je de kern van het probleem te ontdekken, zodat we met de juiste oplossingen echte impact kunnen maken. Die impact maken we door:
- Toepassingsgerichte expertise: Van traditionele AI-systemen tot geavanceerde Deep Learning-oplossingen, wij hebben de ervaring om de juiste technologie toe te passen en direct te vertalen naar meerwaarde.
- Interdisciplinaire aanpak: Onze consultants combineren kennis uit informatica, statistiek, en wiskunde met domeinkennis en praktijk inzichten uit verschillende sectoren.
- Data-driven strategieën: Wij ontwikkelen oplossingen die zijn afgestemd op specifieke bedrijfsdoelen en schaalbaar zijn voor de toekomst.
Ben je klaar om te ontdekken hoe en welke vorm van artificiële intelligentie jouw organisatie naar een hoger niveau kan tillen? Peter Hulsen is benieuwd naar je specifieke doelstellingen en denkt graag met je mee tijdens een vrijblijvende kennismaking.
