Kunstmatige Intelligentie – De Mogelijkheden en De Uitdagingen

Wat is kunstmatige intelligentie (KI)?

Kunstmatige intelligentie (AI) is een onderdeel van de informatica op het gebied van bewustzijn. Het focust op de creatie van computersystemen en machines die in staat zijn te leren, redeneren en handelen zoals een menselijk brein. AI combineert technologieën zoals machine learning, diepte leren, natuurlijk taalverwerking, computer visie, algoritmen en robottaxonomie.

Hoe KI tot stand komt

KI ontwikkelt zich steeds verder door complexe algoritmes te verbeteren en analyse te maken van grote hoeveelheden data. Dergelijke algoritmes, in aanvulling op ontkoppelingsalgoritmen, helpen bij het creëren van intelligente machines die menselijke taal, patroonherkenning en cognitieve capaciteiten nabootsen. In combinatie met machine learning en deep learning kunnen AI-systemen grote hoeveelheden data analyseren en patroonherkenning ondersteunen om voorspellingen te doen. AI-gebaseerde chatbots maken bijvoorbeeld gebruik van deze algoritmen om data te verwerken, handelingen te doen en problemen op te lossen.

Typen Artificial Intelligence

Elke vorm van AI kan worden onderverdeeld in 3 basisvormen:

• Narrow AI: Sterk gespecialiseerde AI waarvoor een soortgelijk doel en/of proces wordt gebruikt door systemen. Het is beperkt tot wat het is ontworpen om te doen en wordt meestal gebruikt in automatisering van routinetaken.
• Generieke AI: AI die in staat is zich te ontwikkelen en meerdere taken of overnames te leren. In tegenstelling tot Narrow AI heeft Generic AI veel meer verschillende toepassingen.
• Autonome AI: AI met eigen agenda’s, verantwoordelijkheden en verwachtingen. Autonome AI kan zelf conflicten oplossen en verantwoordelijkheidsgevoel en secundaire taken ontwikkelen. Deze AI wordt momenteel nog slechts gebruikt in service robots en auto’s maar zal later ook een rol spelen in humanoïde robots.

Hoe KI wordt toegepast vandaag

KI wordt algemeen gebruikt en wordt steeds vaker geïntegreerd in alledaagse technologieën, waaronder:

• Foto’s en video’s taggen. Computers gebruiken AI-algoritmen om foto’s automatisch te taggen met informatie over objecten en personen die erin voorkomen.
• Smart homes. Smart homes gebruiken AI-algoritmen en sensoren om te reageren op instructies of bewegingen van gebruikers. Door deze technologieën kan de verlichting worden aangestuurd, apparaten worden ingeschakeld of beveiligingssystemen worden geactiveerd.
• Voice-activated zoekmachines. Gebruikers kunnen zoekopdrachten uitvoeren met spraak-actieve zoekmachines zoals Alexa of Google Assistant door vragen te stellen. Deze zoekmachines gebruiken AI-algoritmen voor het verwerken van spraak, waardoor gebruikers kunnen zoeken naar informatie zonder een toetsenbord of muis te hoeven gebruiken.

Uitdagingen bij de Implementatie van KI

Hoewel KI veelbelovende toepassingen heeft, brengt de implementatie ervan ook een aantal uitdagingen met zich mee:

• Kosten. Hoewel de kosten voor implements van AI in sommige gevallen goedkoper is dan traditionele softwareontwikkelingsstrategieën, blijft het kostbaar om systemen met AI op te zetten. Bovendien moeten gebruikers soms investeringen doen in extra machines, laboratoria en technologie die nodig zijn om AI-systemen aan te sturen.
• Audit trail. Hoewel AI-systemen een grote hoeveelheid data kunnen verzamelen, bieden ze geen beveiligingsmaatregelen. Dit kan leiden tot problemen met betrekking tot privacy en beveiliging omdat de gegevens niet kunnen worden geverifieerd of gecontroleerd.
• Gebrek aan verantwoordelijken. Bij systemen die geautomatiseerd zijn met AI-technologie, is er geen verantwoordelijke die helderilijk aansturing geeft. Dit kan leiden tot problemen als AI niet naar behoren presteert.
• Gebrek aan diversiteit. AI-systemen hebben misschien veel gegevens verzameld, maar deze gegevens worden niet altijd verzameld in verschillende omgevingen waardoor ze bijvoorbeeld gevoelig zijn voor vormen van discriminatie, zoals genderdiscriminatie.
• Risico’s van verlies. Er is steeds meer AI-gebaseerde software die is ontworpen om toegang te krijgen tot grote hoeveelheden gegevens, maar als dit niet in het protocol wordt opgenomen, is er een grote kans op datalekken.

De Ethische Uitdagingen Bij De Implementatie van AI

Hoewel KI veelbelovende mogelijkheden biedt voor bedrijven, organisaties en individuen, brengt de integratie ervan ook een aantal ethische uitdagingen met zich mee. Sommige van deze ethische uitdagingen omvatten:

• Discriminatie. KI-systemen zijn gebaseerd op diepteleren, wat autonome systemen mogelijk maakt in staat om gedrag te voorspellen. Als de algoritmische ontwikkeling echter is gebaseerd op dubieuze gegevens, bestaat er een goede kans dat de systemen in de fout gaan en discriminatie voortbrengen.
• Moraliteit. Omdat AI-systemen zich op basis van hun training blijven ontwikkelen, stuiten ze soms op situaties waarmee ze niet zijn ontworpen om om te gaan. Sommige ervan kunnen gevaarlijk of moreel verkeerd zijn, waarb