Kunstmatige Intelligentie is een onderwerp waar we steeds meer over lezen en horen. Dat wil niet zeggen dat het voor iedereen ook helemaal duidelijk is hoe AI werkt. Je hoort immers zoveel verschillende termen langskomen. Om die reden hebben we dit artikel over neurale netwerken voor beginners geschreven.
Wat zijn neurale netwerken nu precies? En hoe wordt dat toegepast in AI?
In dit artikel nemen we je mee om een beeld te krijgen van neurale netwerken in AI en de toepassing daarvan.
Inhoud
Wat is een neuraal netwerk?
Omdat dit een artikel over neurale netwerken voor beginners is, willen we bij het begin beginnen.
Een neuraal netwerk is een systeem wat in de hersenen van mensen verwerkt zit. Dit neurale netwerk bestaat uit allerlei cellen, waaronder neuronen. Binnen dit netwerk worden signalen doorgegeven. Deze signalen leiden tot het verwerken van informatie.
Het bijzondere aan een neuraal netwerk is dat het kan veranderen. Met andere woorden, we kunnen anders gaan reageren op hetzelfde signaal. Simpel gezegd kunnen we op die manier dingen leren.
Dit neurale netwerk zorgt er dus voor dat wij ons als mensen informatie kunnen ontvangen, verwerken en ons op basis daarvan kunnen ontwikkelen.
Wat is een neuraal netwerk in AI?
Een neuraal netwerk in AI is geinspireerd op het neurale netwerk in onze hersenen. Het is een systeem dat in staat is om binnenkomende informatie (data) te analyseren en een bijpassende keuze te maken. Als dit niet juist blijkt, dan kan het systeem zich aanpassen.
Een neuraal netwerk in AI zorgt er dus voor dat AI op een vergelijkbare manier als mensen kan denken, verwerken en handelen.
Hoe werkt een neuraal netwerk in AI?
Het begint allemaal bij het voeden met data. Je geeft het systeem toegang tot (grote) hoeveelheden data.
Hierna vraag je iets aan het systeem. Bijvoorbeeld om een correlatie uit die data te halen, om de best mogelijke oplossing te vinden of om afwijkingen op te sporen.
Vervolgens komt AI met een uitkomst. Hierbij is het vaak van belang dat je AI feedback geeft. AI moet namelijk leren of de uitkomst goed of gewenst is. Je geeft dus feedback aan AI.
Deze feedback neemt AI op in zijn systeem. Hierbij gaat het binnen zijn data aangeven of bepaalde data zwaarder moet wegen, welke data er correct is en welke data er incorrect is. Hiermee zal het in het vervolg een ander (en beter) antwoord genereren.
Hoe worden neurale netwerken toegepast?
Het zelflerende karakter van neurale netwerken kan op verschillende manieren toegepast worden. Hieronder vind je enkele voorbeelden.
Één van de meest bekende voorbeelden is ChatGPT. Deze chatbot leert continu bij doordat het feedback ontvangt op zijn antwoorden. Zo kun je dus een tekst schrijven met AI en vervolgens aan AI vertellen of het je bevalt of niet. Het neurale netwerk achter ChatGPT leert vervolgens of het iets goed doet, of dat het voortaan bij deze vraag een ander antwoord moet genereren.
In de financiële wereld worden neurale netwerken gebruikt om voorspellingen te doen. Denk hierbij aan een bank die controleert op fraude. Door het neurale netwerk te leren welke signalen vaak samengaan met fraude, kun je AI trainen om frauduleuze transacties te herkennen. Dit scheelt een hoop tijd en geld voor een bank.
In de gezondheidszorg kunnen neurale netwerken helpen bij het stellen van diagnoses. Je geeft AI toegang tot allerlei casussen uit het verleden. Op die manier kan het neurale netwerk leren welke patronen hier in zitten. Op basis daarvan kan AI vervolgens helpen met het stellen van een diagnose.