De Valkuilen Van Artificiële Intelligentie: Waarom AI Noot Altijd Slaagt

Introductie

Artificiële intelligentie (AI) is de afgelopen jaren sterk in opmars. Technologische ondernemingen zoals Google, Facebook en Amazon zijn van plan om deze technologie te gebruiken om hun bedrijven te autonoom en te helpen hun concurrentievoordeel te behouden. Helaas kampt AI met een aantal valkuilen die AI soms ervan weerhouden om succesvol te zijn. In deze korte samenvatting worden de gebreken en uitdagingen van AI opgesomd, wat belangrijk is voor het begrijpen waarom AI soms geen succes ervaart.

Valkuil #1: Algoritmen Ontwikkelen

De eerste fout die AI tegenkomt, is het ontwikkelen van algoritmen. Elke AI-systemen is gebaseerd op algoritmes. Deze algoritmen handelen afzonderlijke taken uit. Wanneer deze algoritmen onvoldoende flexibel en robuust zijn, kan AI niet volledig volgens de verwachtingen functioneren. Daarnaast zijn algoritmen kwetsbaar voor patches of veranderingen in het algoritme dat de output van het systeem kan veranderen. Om deze reden is het ontwikkelen van algoritmen voor AI zeer tijdrovend en vergt het meerdere stappen om goed te kunnen functioneren.

Valkuil #2: Ontbrekende Data

Algoritmen werken enkel op basis van data. De kwaliteit van de data beïnvloedt sterk het resultaat van de AI. Als de data die de AI ontvangt, te oud, onvolledig of foutief is, kan AI geen goede resultaten produceren. Afhankelijk van de situatie is het maar al te gemakkelijk voor datafouten te gaan verzamelen. Bijvoorbeeld als je een AI-systeem wilt bouwen voor het detecteren van bestuurders die buiten de toegestane snelheidslimiet rijden, kan het zijn dat de AI de driver over- of undershoots als gevolg van een datafout.

Valkuil #3: Evaluatie van Resultaten

Als de juistheid van het resultaat wordt beoordeeld, is dat lastig. AI-systemen zijn vaak ondoorzichtig, omdat maar een deel van hun verwerking openbaar is. Daarnaast zijn er verschillende benchmarks en productie-tests om de prestaties van een AI-systeem te meten. AI-systemen kunnen verschillende prestaties bieden, afhankelijk van het vereiste prestatieniveau.

Valkuil #4: Limited Resources

AI heeft veel middelen nodig om succesvol te zijn. De meeste AI-systemen worden uitgevoerd in datacenters met sterke computersystemen die veel energie vereisen. Daarnaast is het ook noodzakelijk dat AI-systemen toegankelijk zijn voor technici die het systeem kunnen onderhouden. Een gebrek aan doorzichtige resources is een grote obstakel voor AI, omdat gebrek aan resources de leertijd, kosten en prestaties van een AI-systeem kan beperken.

Valkuil #5: Cyberaanvallen

Het is belangrijk om te begrijpen dat AI-systemen gevoelig zijn voor cybergaanvallen. Aanvallen zoals DDoS of phishing-aanvallen kunnen AI-systemen ernstig schaden, vooral als de systemen niet goed beveiligd zijn. Een privacyschending of het verlies van gegevens is het gevolg van een dergelijke aanval en kan leiden tot verlies van vertrouwen in het AI-systeem.

Valkuil #6: Hal Verloop

AI moet data verwerken, bewust worden van de resultaten en zichzelf steeds blijven verbeteren. Hal verloop is een verschijnsel waarbij een AI-systeem voortdurend afgeleid wordt door omgevings- en akoestische stimuli. De AI blijft achter met het verwerken en begrijpen van de data, wat kan leiden tot een laag presteerveld. Onderzoek heeft gezien dat AI-systemen soms tot zeven procent afnemen van het presteerveld als gevolg van hal verloop.

Valkuil #7: Slechte Framing van Problemen

AI-systemen zijn beperkt in hun cyclische redenering en vermogen om logische verbintenissen te herkennen. Wanneer een AI-systeem wordt uitgerust met een slecht geevalueerd probleem, wordt het adembenemende vermogen van AI aanzienlijk verminderd. Om AI’s volledig te laten genieten van hun mogelijkheden, is een gerichte framing van het probleem vereist.

Valkuil #8: Verlies in Motivatie

AI vereist een constante motivatie in de vorm van feedback van eindgebruikers. Als AI-systemen geen goede feedback krijgen of geen feedback krijgen om zich continu te verbeteren, is het mogelijk dat AI-systemen gedemotiveerd raken, wat leidt tot lagere prestaties.

Conclusie

Artificiële intelligentie heeft zijn beperkingen, vooral ten opzichte van menselijke intelligentie. De bovenstaande valkuilen zijn slechts enkele, maar cruciale obstakels die AI tegenkomt. Met behulp van constante verbetering en voortdurende monitoring, kunnen AI-systemen aanzienlijk beter worden, waardoor AI in staat is om grote successen te behalen.