Machine learning en AI: Zoek de Verschillen.
De discussie over de voordelen van machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) is niet nieuw. Maar nu zelfrijdende auto’s en robots realiteit zijn komen er interessante vragen op ons af, zoals: hebben we richtlijnen en regelgeving nodig op dit gebied? Wat zijn de sociale gevolgen? En met welke ethische vraagstukken krijgen we te maken als machines beslissingen voor ons nemen? Op vrijdag 17 februari gaan experts hier tijdens een live tweetchat op in en kunnen er vragen worden gesteld. Data Scientist Erwin Huizenga bespreekt in deze blog vast de belangrijkste begrippen die relevant zijn voor dit gesprek.
Je zou kunnen zeggen dat machine learning de automatisering van het inzicht is. Het helpt ons continu relatief eenvoudig nieuwe patronen en relaties in (online) data te ontdekken. Met de snel toenemende hoeveelheid data uit onder meer het IoT, zal de relevantie van machine learning dus alleen maar toenemen. Gezien de aandacht voor het begrip zou je trouwens bijna denken dat het iets nieuws is. De eerste algoritmes werden echter al 50 jaar geleden ingezet. Wat machine learning echter juist nu zo interessant maakt is dat de wereld om ons heen zo is veranderd: grote hoeveelheden data, vrijwel ongelimiteerde volumes aan data-opslag en computerkracht gecombineerd met de expertise van mensen, organisaties en bedrijven.
AI een paraplubegrip
Begrippen die overigens vaak in dezelfde context worden gebruikt als machine learning zijn deep learning, cognitive computing en kunstmatige intelligentie. Waarbij cognitive computing zowel naast als in plaats van AI wordt gebruikt. Dit maak de discussie er niet makkelijker op. Je zou kunnen zeggen dat AI het paraplubegrip is. Het is het breedste begrip waar alles onder valt als computers menselijke intelligentie nabootsen. Hiermee kunnen simpele if-then regels AI zijn, maar ook machine learning en deep learning. Machine learning is daarmee dus een onderdeel van AI.
Deep learning
Deep learning vormt een subdomein van machine learning en past heel effectief technieken toe om vrijwel ieder probleem met behulp van menselijke of kunstmatige intelligentie op te lossen. Het kan daarmee potentieel erg boeiende toepassingen hebben. Cognitive computing omvat alles. Het is AI (inclusief de subdomeinen machine learning en deep learning) samen met natural language processing. Cognitive computing maakt interactie tussen mens en machine mogelijk. Een cognitief systeem begrijpt input als tekst, spraak, foto’s en video’s. Het kan input vertalen naar actie en output leveren die bruikbaar is voor mensen. Hiermee kunnen computers inzichten uit enorme hoeveelheden data halen zonder dat er mensen bij betrokken zijn.
Nemen machines de wereld over?
Nemen door deze technieken machines uiteindelijk de wereld over? Zo’n vaart zal het niet lopen. Cognitive computing-systemen kunnen op een menselijk aandoende manier taken uitvoeren, maar dit gaat slechts om hele specifieke taken. Je kunt bijvoorbeeld een neuraal netwerk gebruiken om een computer snel te leren hoe het heel goed een spelletje moet spelen. Maar dat is dan direct het enige wat het kan. Wel roepen al deze technieken door de schijnbaar oneindige mogelijkheden interessante vragen op. Wie is er bijvoorbeeld verantwoordelijk voor het formuleren van ethische richtlijnen voor het gebruik ervan? En hoe voorkom je onbedoelde neveneffecten van de toepassing ervan?