Sprekende voorbeelden van hoe AI ons in ons dagelijks leven tijd, geld en energie bespaart Kunstmatige Intelligentie voor dummies - part 1

Als je ooit een Uber-taxi hebt genomen of je telefoon een verkeerd gespeld woord automatisch hebt laten corrigeren, dan heb je AI al gebruikt. Hoewel het misschien niet altijd meteen duidelijk is, heeft kunstmatige intelligentie op bijna ontelbare manieren invloed op bijna alle aspecten van ons leven. In dit en een volgend artikel bekijken we een aantal alledaagse voorbeelden van hoe kunstmatige intelligentie ons in ons dagelijks leven tijd, geld en energie bespaart.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Voordat we kunnen vaststellen hoe kunstmatige intelligentie ons leven beïnvloedt, is het handig om precies te weten wat het is (en wat het niet is). Het woordenboek definieert kunstmatige intelligentie als: “De theorie en ontwikkeling van computersystemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals visuele waarneming, spraakherkenning, besluitvorming en vertaling tussen talen.”

In wezen is kunstmatige intelligentie dus de methode waarmee een computer gegevens kan verwerken door middel van statistische analyses, waardoor het deze gegevens kan begrijpen, analyseren en ervan kan leren door middel van speciaal ontworpen berekeningen (algoritmes). En dat is een geheel geautomatiseerd proces. Apparaten met kunstmatige intelligente kunnen gedragspatronen onthouden en hun reacties veranderen om zich aan dat gedrag aan te passen of veranderingen daarin te voorspellen.

Kunstmatige intelligentie verandert veel bedrijfsprocessen zoals we die kennen. Wat veel mensen echter zich niet realiseren – of er in ieder geval niet bij stilstaan – is hoe AI ook invloed heeft op ons “normale” alledaagse leven. Daarom geven we in dit en het volgende artikel een aantal voorbeelden die je zeker zult herkennen en misschien wel dagelijks gebruikt.

Kaarten en navigatie

AI heeft ons reizen drastisch verbeterd. In plaats van te vertrouwen op gedrukte kaarten of routebeschrijvingen, kun je nu Waze, Google of Apple Maps op je telefoon gebruiken en je bestemming intypen.

Maar hoe weet de applicatie dan waar hij je heen moet sturen? En nog beter: wat de optimale route is, en waar je wegversperringen en verkeersopstoppingen kunt verwachten? Nog niet zo lang geleden werd hier alleen de – op satellieten gebaseerde – GPS beschikbare route getoond. Nu wordt kunstmatige intelligentie ingebouwd om gebruikers een veel betere ondersteuning te bieden.

Met behulp van machine learning onthouden de algoritmes de contouren van gebouwen in de omgeving die het al eerder heeft ‘geleerd’ toen er iemand langs kwam. Dit zorgt voor betere beelden op de kaart en voor herkenning en begrip van huis- en gebouwnummers. De applicatie heeft ook ‘geleerd’ om veranderingen in de verkeersstromen te begrijpen en te identificeren, zodat het een route kan aanbevelen die wegblokkades en files vermijdt.

Gezichtsdetectie en -herkenning

Ook in het alledaagse gebruik van de camera op onze telefoons wordt tegenwoordig veel kunstmatige intelligentie gebruikt. Bijvoorbeeld bij het gebruik van virtuele filters op ons gezicht bij het maken van foto’s en selfies. Hiervoor wordt gezichtsdetectie gebruikt, wat betekent dat elk menselijk gezicht wordt geïdentificeerd.

Maar ook voor het gebruik van gezichts-ID voor het ontgrendelen van onze telefoons, wordt gezichtsherkenning gebruikt, waardoor een specifiek gezicht wordt herkend. Gezichtsherkenning wordt daarnaast ingezet voor bewaking en beveiliging door overheidsinstellingen en op luchthavens.

Autocorrect

AI-algoritmes gebruiken machine learning, deep learning en natuurlijke taalverwerking om onjuist taalgebruik te identificeren en correcties voor te stellen in bijvoorbeeld tekstverwerkers en telefoon-apps. Taalkundigen en computerwetenschappers werken samen om machinegrammatica te leren, net zoals je dat op school hebt geleerd. De algoritmes worden aangeleerd door middel van allerlei taalgegevens. Wanneer je een komma verkeerd gebruikt, zal de editor deze detecteren en voor je verbeteren. Dit vereist een goede kennis van hoe je deze algoritmes maakt en laat ‘leren’, maar de ‘business logica’ (in dit geval de kennis van de taal en de grammatica) is mogelijk nog belangrijker.

Tot zover de voorbeelden voor deze keer. In een volgend artikel volgen nog een aantal ‘alledaagse’ voorbeelden van de toepassing van kunstmatige intelligentie.