Kunstmatige Intelligentie en de ‘Onvolmaakte’: Waarom Perfectie Niet Belangrijk Is in AI

Inleiding

Kunstmatige intelligentie (AI) is een snel evoluerende technologie die momenteel op veel gebieden wordt toegepast. Hoewel AI enorm veel potentie heeft op het gebied van het oplossen van ontwerp- en engineeringproblemen, is het tegelijkertijd ook erg kwetsbaar voor fouten. Het is belangrijk dat AI-systemen diepgaande kennis hebben van hun doelomgeving, opdat ze kunnen functioneren als verwacht. Maar perfectie is niet noodzakelijk om AI-systemen effectief te laten stakelen.

Ai & “imperfectie”

Het begrip “imperfectie” is belangrijk bij het begrijpen van AI. AI-systemen kunnen niet alle informatie die ze nodig hebben om een beslissing te nemen binnen een bepaalde omgeving verwerken; daarom worden AI-systemen vooraf geconfigureerd, trainen ze zichzelf algoritmen toegevoegd en krijgen ze informatie die hun behoefte aan wijsheid kan bevredigen. De verzameling kennis die AI-systemen verzamelen is vaak niet compleet; AI-systemen kunnen fouten maken als ze geen complete kennis hebben van hun omgeving.

Voordelen van imperfectie

Hoewel perfectionisme in AI een grote verantwoordelijkheid is voor de systemen, kan de imperfectie in AI ook voordelen hebben. AI-systemen kunnen bijvoorbeeld verrassende resultaten bereiken als ze onvolledige informatie krijgen, waardoor het systeem innovatief kan denken en creatieve maatregelen kan nemen.

Adaptief leren

Adaptief leren is een vorm van leren waarbij AI-systemen meer leringen proberen te trekken uit gegevens die worden verstrekt. Aangezien AI vaak moet leren van gegevens om succesvol te kunnen zijn, is dit een manier waarop AI-systemen hun kennisbasis kunnen verbeteren door experimenten uit te voeren met willekeurige gegevens.

Minimale bias

AI-systemen hebben ook veel voordelen voor het verminderen van bias bij mensen. Door imperfectie is het moeilijker voor een AI-systeem om gebrekkige invoer te koppelen aan verkeerde conclusies, omdat het systeem gedwongen wordt om alle informatie te verwerken en te overwegen voordat het een conclusie trekt. Ook kunnen AI-systemen mensen beschermen tegen menselijke biaseisen en vooroordelen door geautomatiseerde systemen te gebruiken die objectiever zijn.

Open data

Open data is een fundamenteel onderdeel van AI-ontwikkeling, omdat open data een veelzijdige bron van informatie is die AI-systemen kan voorzien van een diversiteit aan informatie. Open data kan AI helpen bij het verzamelen van grote hoeveelheden informatie, van welke meningsverschillen er ook tussen mensen bestaan, wat een belangrijke rol speelt bij het effectief creeëren van AI-systemen.

Nauwkeurigheid

Hoewel AI-systemen niet perfect hoeven te zijn om effectief te werken, is nauwkeurigheid een belangrijk aspect van AI-ontwikkeling. De nauwkeurigheid van AI-systemen kan worden verhoogd door het verstrekken van meer informatie en meer training aan het systeem.

Conclusie

Kunstmatige intelligentie is een evoluerende technologie met talloze applications, en perfectie is niet altijd noodzakelijk voor AI-systemen. Imperfectie kan ervoor zorgen dat AI-systemen baat hebben bij open data, minimale bias hebben en meer kunnen bijdragen aan nauwkeurigheid.