Kunstmatige Onvolmaaktheid: waarom technologie onnauwkeurigheid omarmt

Introductie

Kunstmatige intelligentie (AI) begon een enorme vlucht te nemen toen computers hun capaciteit kregen om hun eigen beslissingen te nemen. Misschien heb je wel gehoord van computers die moeilijke berekeningen konden doen in een fractie van een seconde of auto’s die zelfstandig konden rijden. Maar AI begint zich steeds meer te focussen op problemen die er niet om ons zo nauwkeurig mogelijk te laten voorspellen. In plaats daarvan zoekt AI naar oplossingen die bestand zijn tegen barsten van de realiteit, een begrip dat bekend staat als kunstmatige onvolmaaktheid.

Wat Is Kunstmatige Onvolmaaktheid?

Kunstmatige onvolmaaktheid is een term die is bedacht door de AI-theoreticus Yoav Shoham. Het is een filosofie die de mogelijkheid biedt om computerprogramma’s te schrijven die tolerant zijn voor kleine verschillen in iets, zelfs als die verschillen niet relevant lijken.

In feite is kunstmatige onvolmaaktheid een techniek die wordt toegepast om problemen op te lossen waarvoor het moeilijk is om een exacte oplossing te vinden, zoals lokalisatie of objectherkenning. Het gaat erom dat de computer een oplossing vindt die aanvaardbaar is, zelfs als het antwoord alleen maar ‘ongeveer’ is.

Waarom Is Het Handig?

De voordelen van kunstmatige onvolmaaktheid zijn dat het computeralgoritmes in staat stelt om meer flexibel te zijn en te reageren op situaties die niet precies overeenkomen met hun aanvankelijk getrainde dataset. Het helpt bij het maken van betere voorspellingen doordat de computer in staat is om meerdere variabelen binnen een beperkt kader te overwegen.

Kunstmatige onvolmaaktheid is ook goed voor de verwerking van taalvraagstukken. Als een algoritme wordt getraind met een fout in een woord of een syntaxisfout, kan het al voorzien hoe de betekenis zou kunnen wijzigen met behulp van de context die het leest.

Hoe Werkt Het?

Kunstmatige onvolmaaktheid werkt door een bepaald niveau van tolerantie op te leggen voor kleine verschillen in de waarnemingen. De computer zal dingen accepteren als goed genoeg, zelfs als het niet helemaal perfect is.

Kunstmatige onvolmaaktheid is over het algemeen gericht op twee verschillende soorten problemen: lokalisatie en objectherkenning.

Lokalisatie houdt in dat een algoritme in staat is om te reageren op een afbeelding of foto die is genomen vanuit een ander hoek dan waar het algoritme voor is getraind.

Objectherkenning houdt in dat algoritmes in staat zijn om andere objecten in een gegeven context te herkennen, zoals voetgangers in een bepaalde locatie.

Aanbevelingen Uit De Praktijk

Er zijn veel manieren waarop kunstmatige onvolmaaktheid kan worden toegepast. Een voorbeeld is het gebruik van verschillende technieken, zoals gezichtsherkenning en lokalisatie, om mensen in een bepaalde locatie te herkennen.

Een ander voorbeeld is het gebruik van meerdere algoritmes om naar een bestand te zoeken, waarbij de algoritmes worden getraind om het bestand te zoeken als het een andere naam heeft of als het is verplaatst naar een andere locatie.

Het Gebruik Van Kunstmatige Onvolmaaktheid In De Toekomst?

Kunstmatige onvolmaaktheid zal in de toekomst waarschijnlijk veel worden toegepast op problemen waarvoor het moeilijk is om een exact antwoord te geven. AI-algoritmes zullen meer flexibele manieren leren om problemen op te lossen, waardoor ze veel gebruikt zullen worden in verschillende toepassingen, zoals productverpakkingen en autonoom rijden.

Conclusie

Kunstmatige onvolmaaktheid is een techniek die veelbelovend is in AI-toepassingen omdat het in staat stelt om flexibeler te reageren op onverwachte situaties. Het is goed voor situaties waar exactheid moeilijk is en het biedt een veelbelovende manier om mensen te helpen bij het oplossen van ingewikkelde problemen.