Sinds de lancering van ChatGPT in november 2022 is generatieve AI breed beschikbaar en niet meer weg te denken uit onze omgeving maar artificiële intelligentie is niets nieuws. We gebruiken het allemaal, maar vaak onbewust.
Is dit AI?
We gebruiken al meer AI dan we denken. Wil je graag meer weten over waar we AI al gebruiken, vaak zonder het zelf te beseffen? Bekijk dan deze video.
Wat is AI?
Artificial intelligence (AI) is het vermogen van computers om taken uit te voeren waarvoor mensen hun intelligentie inzetten. Denk aan interageren met de omgeving, analyseren, redeneren, problemen oplossen en voorspellen. Met behulp van data kunnen bepaalde AI-systemen worden “getraind” om voorspellingen of aanbevelingen te doen of beslissingen te nemen, soms zonder menselijke tussenkomst.
AI verwijst naar op machines gebaseerde systemen die op basis van doelstellingen die de mens definieert beslissingen kunnen nemen en voorspellingen en aanbevelingen kunnen doen die een invloed hebben op reële of virtuele omgevingen. AI-systemen communiceren met ons en beïnvloeden onze omgeving direct of indirect. Vaak lijken ze zelfstandig te werken en kunnen ze hun gedrag aanpassen door te leren over de context. (Bron: UNICEF).
Wat is generatieve AI?
Artificiële intelligentie biedt de mogelijkheid om mensachtig te leren én te genereren. In de context waar een gebruiker AI inzet, door het gebruik van online tools (vb. ChatGPT, Copilot of Bing Image Creator) gaat het meestal om generatieve AI of Gen AI. Als mens geef je een opdracht (prompt) aan een online tool en vervolgens wordt er een tekst, afbeelding, tabel… gegenereerd.
Large Language Models (LLM’s) zijn een vorm van generative AI en zijn in staat om tekst te begrijpen en te genereren. Je kunt deze technologie gebruiken om antwoorden op vragen te voorspellen, creatief te schrijven (zoals koppen, blogposts, etc.), tekst te vertalen of samenvattingen van teksten te genereren. Je kunt het ook gebruiken om code te genereren, te vertalen of om fouten op te sporen.
LLM’s worden over het algemeen getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens, soms zelfs met petabytes aan data. Hierdoor begrijpen ze de relaties tussen zinnen, woorden en delen van woorden, iets dat ze hebben geleerd door enorme hoeveelheden data van het web in te nemen, waaronder honderdduizenden Wikipedia-vermeldingen, socialmediaberichten en nieuwsartikelen. LLM’s zijn zelftoezichthoudend. Met andere woorden: het is een Machine-Learning-algoritme dat geen geannoteerde gegevens door mensen (labeling) vereist, omdat het in de eerste fase die labels zelf genereert en deze gegenereerde labels vervolgens in een latere fase gebruikt.