Met de toenemende computerkracht, ook wel bekend als kunstmatige intelligentie (AI), zoeken bedrijven manieren om die kracht te gebruiken om problemen op te lossen. AI is het vermogen van een computer om te leren van zijn ervaring en om te handelen in complexe omgevingen, waardoor het in staat is om met menselijke intelligentie en prestaties te concurreren. Er zijn verschillende benaderingen voor het creëren van kunstmatige intelligentie, waaronder klassieke AI en neurale netwerken. Deze twee benaderingen hebben hun eigen kansen en uitdagingen, dus het is belangrijk om te weten wat het verschil is.
Wat is Klassieke AI?
Klassieke AI, ook wel bekend als ongevoelige AI of symbolische AI, is een benadering waarbij computers handelen op basis van kennis die expliciet aan het programma is gegeven. Deze benadering vereist dat een programmeur alle regels en algoritmes handmatig coderen in de programmacode. Kortom, de programmeur moet de computer alles wat die moet weten en alle paden die die kan kiezen, handmatig vertellen. Een voorbeeld hiervan is het Systeem voor thermische schokken, dat in staat was om het spel “thermische schokken” te spelen en te winnen, maar niet in staat was om veel meer te doen dan dat.
Wat is een Neuraal Netwerk?
Neurale netwerken, ook wel bekend als diep leren, passen op verschillende manieren AI toe. Een neurale netwerk bestaat uit meerdere lagen, waarvan elke laag vele “neuronen” bevat. Iedere laag is verbonden met de volgende laag. Elke laag verzamelt informatie over de gegevens die sterker worden ervaren als ze door elke laag gaan. De computer leert door procesherhaling en wordt steeds beter en accurater in zijn voorspellingen.
Een voorbeeld van een neurale netwerk is Google’s ImageNet. Dit is een database waarin meer dan 14 miljoen afbeeldingen zijn geïndexeerd. Het netwerk leert wat elk beeld voorstelt met behulp van een proces dat “deep learning” wordt genoemd. De computer krijgt miljoenen afbeeldingen te zien en ontleedt elk beeld om te begrijpen wat het precies voorstelt.
Hoe verschillen Klassieke AI en Neurale Netwerken?
Het grote verschil tussen klassieke AI en neurale netwerken is hoe elke benadering omgaat met onbekende informatie. In klassieke AI hebben programmeurs nauwkeurig coderingen moeten schrijven om de computer te laten weten wat die moet doen, en als er onbekende informatie is die de computer niet heeft geleerd, voert de machine misschien onjuiste acties uit.
Neurale netwerken verschillen hierin doordat deze algoritmes gebruiken op basis van de gegevens die ze hebben ervaren. Ze verzamelen gegevens en verwerken ze door ze door verschillende lagen heen te voeren, zodat ze beter begrijpen wat de gegevens betekenen en hoe ze die moeten gebruiken. Als de computer nieuwe informatie ontvangt, gaat hij op zoek naar patronen die overeenkomen met wat hij al eerder heeft geleerd. Dit betekent dat neurale netwerken veel flexibeler zijn dan klassieke AI, waardoor ze beter in staat zijn om te functioneren in complexe omgevingen.
Waarom Gebruiken Bedrijven Beide Benaderingen?
Hoewel neurale netwerken veel flexibeler zijn dan klassieke AI, is het in sommige gevallen nog steeds beter om klassieke AI te gebruiken. Als er duidelijke regels en paden zijn die de computer moet volgen, zoals bij het programmeren van een computer om een spel te spelen, is het logischer om een klassieke AI-benadering te gebruiken. Dit is omdat een neurale netwerk meestal inefficiënt zou zijn als het moest worden ingezet voor taken die al volledig zijn geautomatiseerd door algoritmes.
In andere gevallen, zoals bij zelfrijdende voertuigen, kunnen neurale netwerken een voordeel bieden omdat ze veel flexibeler zijn en in staat zijn om voortdurend te leren. In deze gevallen bieden neurale netwerken de voordeel dat ze beter in staat zijn om te “denken” uit de doos en om te improviseren, net zoals dat mensen kunnen.
Kortom, vanwege hun flexibiliteit en capaciteit om voortdurend te leren, zijn neurale netwerken een krachtigere techniek dan klassieke AI als het gaat om het oplossen van problemen met een sterk complexe structuur. Aan de andere kant, als de problemen die de computer moet oplossen veel logisch nadenken vereisen, zijn klassieke AI-benaderingen vaak de beste keuze.
Hoe Werken Klassieke AI en Neurale Netwerken Samen?
Hoewel de twee benaderingen van AI verschillende voordelen bieden, weten meer bedrijven hoe ze beide technieken effectief kunnen gebruiken om betere resultaten te bereiken. Door klassieke AI en neurale netwerken samen te voegen, kunnen bedrijven hun systemen efficiënter implementeren en uiteindelijk betere resultaten behalen.
Voordelen van het gebruik van Klassieke AI en Neurale Netwerken Samen
- Betere prestaties: Door beide technieken samen te gebruiken, kunnen organisaties een betere prestatie behalen dan als ze alleen gebruik maken van een van beide. Door klassieke AI te gebruiken om de basisregels af te leggen en neurale netwerken voor het leren van complexere problemen, kunnen bedrijven hun AI-capaciteiten verbeteren.
- Gemakkelijker schaalbaarheid: Door zowel klassieke AI als neurale netwerken te gebruiken, kunnen bedrijven makkelijker schalen. Door gebruik te maken van klassieke AI om het basiswerk te doen en neurale netwerken voor de meer complexe problemen, kan een bedrijf de schaalbaarheid aanzienlijk verhogen.
- Betere accurate voorspellingen: Omdat neurale netwerken in staat zijn om voortdurend te leren, kunnen ze betere voorspellingen doen dan klassieke AI. Door het combineren van de twee benaderingen, kunnen bedrijven hun voorspellingen aanzienlijk verbeteren.
Hoe Bepaalt U Welke Benadering het Beste is Voor Uw Bedrijf?
Het kiezen van de juiste AI-benadering hangt af van de attributen die uw bedrijf nodig heeft. Als uw bedrijf een probleem moet oplossen dat gebaseerd is op meer logica dan geleerde kennis, is het meestal beter om te kiezen voor klassieke AI. Aan de andere kant, als uw bedrijf wil dat computers leren van hun ervaringen en een steeds betere oplossing bieden, kunt u het beste kiezen voor neurale netwerken.
Bovendien kunt u beide benaderingen gebruiken om de beste resultaten te behalen. Door klassieke AI te gebruiken om de basisregels af te leggen en neurale netwerken voor meer complexe problemen, kunnen bedrijven hun AI-capaciteiten verbeteren en betere resultaten behalen.
Conclusie
Klassieke AI en neurale netwerken zijn twee verschillende benaderingen van AI, waarbedrijven verschillende voordelen van kunnen ervaren. Terwijl klassieke AI geschikt is voor taken die veel logisch denkwerk vereisen, zijn neurale netwerken beter in staat om te leren en operationale continuous improvement te bieden. Hoewel beide benaderingen hun eigen voordelen bieden, is het vaak beter om de twee benaderingen te combineren om de beste resultaten te behalen.