Artificiële Intelligentie: hoe kunnen we er berekenbaarheid mee creëren?

Introductie

Met artificiële intelligentie (AI) kunnen systemen zelf leren en beslissingen nemen. De mogelijkheden van AI hebben ons versteld doen staan met haar vaardigheden in rijden zonder stuur, zelfdiagnose van auto’s, gezichtsherkenning en nog veel meer. De mogelijkheid om AI te kunnen gebruiken betekent echter ook dat er een risico is op falen en verwarring. Om deze risico’s te verminderen, is er een manier waarop we AI berekenbaar kunnen maken, zodat systemen meer betrouwbare resultaten kunnen produceren. In deze blogpost zullen we kijken naar hoe we de berekenbaarheid van AI kunnen verbeteren

Wat is rekenbaarheid?

Rekenbaarheid is het vermogen van een AI-systeem om op solide, eenduidige basis te beslissen. Het is het vermogen om verbanden op betrouwbare wijze te verwerken om te voorspellen wat er staat te gebeuren. In feite betekent goede rekenbaarheid dat een AI-systeem dezelfde resultaten kan teruggeven, ongeacht wie ermee werkt of waar het wordt gebruikt.

De verschillende soorten AI-systemen

Er zijn verschillende soorten AI-systemen die vandaag de dag worden gebruikt. Het grootste verschil tussen deze systemen is hun vermogen om te leren. Er zijn systemen die klaar zijn om te gebruiken, maar de meeste systemen hebben veel trainingen nodig voordat ze optimaal kunnen werken. AI-systemen kunnen worden gecategoriseerd in regressiemodellen, kunstmatige neurale netwerken (ANN’s), beslisbomen en perceptron modellen.

Hoe kunnen we AI verbeteren?

Om AI te verbeteren, is het belangrijk dat ze goed geoptimaliseerd zijn. Hier zijn enkele manieren waarop dit gedaan kan worden:

Toegepaste statistische technieken:

Met statistische technieken kunnen we kijken hoe AI-systemen fouten maken, waardoor we meer inzicht krijgen in hoe ze werken en hoe ze verbetering kunnen krijgen.

Hyperparameterniveaus:

Hyperparameters zijn het aantal variabelen dat we kunnen instellen om de prestaties te verbeteren. Door het veranderen van de instellingen van de hyperparameters kun je de prestaties van het AI-systeem verbeteren.

Overweging van multi-variabelen:

Als een systeem meerdere variabelen heeft, zoals de leeftijd, geslacht, inkomen, locatie, enz., Dan is het belangrijk om te weten hoe deze variabelen op elkaar inwerken. Deze inzichten kunnen ons helpen betere voorspellingen te maken.

Verwerken van historische data:

Door historische data te gebruiken, kunnen AI-systemen beter leren en meer informatie verzamelen. Dit is vooral nuttig voor systemen die patronen moeten herkennen of voorspellingen moeten doen.

Waarom is rekenbaarheid belangrijk?

Rekenbaarheid is belangrijk omdat het ervoor zorgt dat AI-systemen begrijpbaar en betrouwbaar zijn. Het vermijdt ook de naamloze kracht van AI die kan leiden tot ongewenste resultaten of fouten in de uitkomsten. AI-systemen met hoge rekenbaarheid verminderen ook de trainingstijd en inspanning die nodig is om ze te ontwikkelen.

Conclusie

In dit artikel hebben we gezien hoe AI berekenbaar kunnen worden gemaakt. Door gebruik te maken van technieken zoals statistische technieken, hyperparameterniveaus, multi-variabele overwegingen en het verwerken van historische data, kunnen we de berekenbaarheid van AI verbeteren. Dit zorgt ervoor dat AI-systemen betrouwbaar en begrijpbaar zijn voor mensen, waardoor er geen verrassingen meer kunnen ontstaan.