AI is gebaseerd op verschillende technologieën. Je hebt wellicht al gehoord van machine learning en natural language processing (NLP). Een term die ook veel wordt genoemd in de wereld van AI, is neuraal netwerk.
Maar wat is een neuraal netwerk precies? En hoe werken neurale netwerken in AI?
In dit artikel vertellen we je hier meer over. Op die manier willen we je een beeld geven van wat een neuraal netwerk is, hoe het werkt en hoe het wordt toegepast in AI.
Inhoud
Wat is een neuraal netwerk?
Wij als mensen beschikken allemaal over een neuraal netwerk. Dit bevindt zich in de hersenen. Dit neurale netwerk bestaat uit neuronen. Die neuronen brengen signalen naar elkaar over. Op basis van deze signalen kun jij iets herkennen, iets begrijpen of een handeling gaan uitvoeren.
Het interessante aan een neuraal netwerk is dat de neuronen in jouw hersenen allemaal op een bepaalde manier reageren. Maar nog interessanter is dat de neuronen zich aan kunnen passen. Met andere woorden, het neurale netwerk zorgt ervoor dat, wij als mens, dingen kunnen leren.
Dit principe is natuurlijk heel interessant. Vandaar dat men ernaar streeft om iets vergelijkbaars te creëren in computers. Op die manier zouden computers namelijk zelf kunnen leren, zonder dat mensen dit vooraf hoeven te programmeren.
Kortom, in AI vind je ook neurale netwerken terug. Deze komen steeds vaker voor, worden steeds verder ontwikkeld en zijn dus gebaseerd op het neurale netwerk in onze hersenen.
Waarom passen we neurale netwerken in AI toe?
Het antwoord op deze vraag is eigenlijk redelijk simpel. Het streven is om AI net zo te laten denken, redeneren en handelen als mensen. Door neurale netwerken in AI toe te passen, kan AI ons goed assisteren of zelfs taken van ons overnemen.
Daarnaast zorgt een neuraal netwerk in AI ervoor dat we niet meer alles te hoeven programmeren. Een ouderwetse computer kan namelijk alleen maar taken uitvoeren die geprogrammeerd zijn. Alles wat daar niet onder valt, zal de computer niet uit kunnen voeren. Het systeem geeft dan een “fout” aan.
Om die reden kunnen computers en systemen zich dus ook veel sneller ontwikkelen als ze werken met een neuraal netwerk.
Voorbeelden van neurale netwerken in AI
Een neuraal netwerk kan gebruikt worden in AI. Om je daar een beeld van te geven, willen we je meenemen in enkele voorbeelden.
Om te beginnen worden neurale netwerken in AI toegepast in de zorg. Dit gebeurt bijvoorbeeld door AI foto’s/scans te laten analyseren. AI kan, op basis van alle data uit het verleden, snel en accuraat aangeven of er iets niet klopt op de foto. Hierdoor kan een ziekte bijvoorbeeld in een vroeger stadium herkend worden.
Aan de andere kant kunnen ook commerciële bedrijven dit gebruiken. Dit kunnen ze doen door AI te laten voorspellen hoeveel producten er verkocht moeten worden om winst te draaien, of dit realistisch is een bepaalde periode en waar de kans van slagen het grootste is.
Tot slot maken mensen ook steeds vaker gebruik van neurale netwerken in hun dagelijks leven. Zo gebruiken steeds meer jongeren ChatGPT. Dit draait ook op neurale netwerken. De chatbot leert telkens weer om betere uitkomsten te geven. Zo kun je bijvoorbeeld met AI steeds betere teksten schrijven.
Kortom, neurale netwerken worden vooral ingezet om data te analyseren en op basis daarvan een voorspelling te doen. Voorwaarde is wel dat de data, waartoe het netwerk toegang heeft, correct en up to date is.
De risico’s van neurale netwerken
Neurale netwerken in AI kunnen ons heel veel voordelen bieden. Er zijn echter ook een aantal punten waar we rekening mee moeten houden.
Om te beginnen is het van essentieel belang dat de neurale netwerken gevoed worden met correcte data. Het systeem is namelijk niet in staat om onderscheid te maken tussen correcte en incorrecte informatie. Dit houdt in dat het ook incorrecte data meeneemt in zijn verwerking. We moeten, als mensen, dus blijven controleren of het klopt wat AI zegt.
Ook moeten we rekening houden met privacy. We moeten het neurale netwerk laten begrijpen dat het persoonsgegevens niet zomaar opslaat en vervolgens weergeeft in toekomstige antwoorden of analyses.