De voor- en nadelen van kunstmatige intelligentie op een rij zetten – IBM Blog

Kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar de convergente gebieden van computer- en datawetenschap die zich richten op het bouwen van machines met menselijke intelligentie om taken uit te voeren waarvoor voorheen een mens nodig was. Bijvoorbeeld leren, redeneren, probleemoplossing, perceptie, taalbegrip en meer. In plaats van te vertrouwen op expliciete instructies van een programmeur, kunnen AI-systemen leren van gegevens, waardoor ze complexe problemen (evenals eenvoudige maar repetitieve taken) kunnen aanpakken en in de loop van de tijd kunnen verbeteren.

De huidige AI-technologie kent een reeks gebruiksscenario's in verschillende sectoren; Bedrijven gebruiken AI om menselijke fouten te minimaliseren, de hoge operationele kosten te verlagen, realtime data-inzichten te bieden en de klantervaring te verbeteren, naast vele andere toepassingen. Als zodanig vertegenwoordigt het een aanzienlijke verandering in de manier waarop we computers benaderen, waarbij systemen worden gecreëerd die workflows kunnen verbeteren en elementen van het dagelijks leven kunnen verbeteren.

Maar zelfs met de talloze voordelen van AI heeft het opmerkelijke nadelen in vergelijking met traditionele programmeermethoden. De ontwikkeling en inzet van AI kan gepaard gaan met zorgen over de gegevensprivacy, het verdwijnen van banen en cyberveiligheidsrisico's, om nog maar te zwijgen van de enorme technische opgave om ervoor te zorgen dat AI-systemen zich gedragen zoals bedoeld.

In dit artikel bespreken we hoe AI-technologie functioneert en leggen we de voor- en nadelen van kunstmatige intelligentie uit in vergelijking met traditionele computermethoden.

Wat is kunstmatige intelligentie en hoe werkt het?

AI werkt op drie fundamentele componenten: data, algoritmen en rekenkracht. 

• Datum: AI-systemen leren en nemen beslissingen op basis van data, en ze hebben grote hoeveelheden data nodig om effectief te kunnen trainen, vooral in het geval van machine learning (ML)-modellen. Gegevens worden vaak onderverdeeld in drie categorieën: trainingsgegevens (helpt het model te leren), validatiegegevens (stemt het model af) en testgegevens (beoordeelt de prestaties van het model). Voor optimale prestaties moeten AI-modellen gegevens ontvangen uit diverse datasets (bijvoorbeeld tekst, afbeeldingen, audio en meer), waardoor het systeem het geleerde kan generaliseren naar nieuwe, onzichtbare gegevens.
• algoritmen: Algoritmen zijn de sets regels die AI-systemen gebruiken om gegevens te verwerken en beslissingen te nemen. De categorie AI-algoritmen omvat ML-algoritmen, die leren en voorspellingen en beslissingen nemen zonder expliciete programmering. AI kan ook werken vanuit deep learning-algoritmen, een subset van ML die gebruik maakt van meerlaagse kunstmatige neurale netwerken (ANN’s) – vandaar de ‘diepe’ descriptor – om abstracties op hoog niveau binnen big data-infrastructuren te modelleren. En algoritmen voor versterkend leren stellen een agent in staat gedrag te leren door functies uit te voeren en straffen en beloningen te ontvangen op basis van hun juistheid, waarbij het model iteratief wordt aangepast totdat het volledig is getraind.
• Computer kracht: AI-algoritmen vereisen vaak aanzienlijke computerbronnen om zulke grote hoeveelheden gegevens te verwerken en complexe algoritmen uit te voeren, vooral in het geval van deep learning. Veel organisaties vertrouwen op gespecialiseerde hardware, zoals grafische verwerkingseenheden (GPU's), om deze processen te stroomlijnen. 

AI-systemen vallen ook vaak in twee brede categorieën:

• Kunstmatige smalle intelligentie, ook wel smalle AI of zwakke AI genoemd, voert specifieke taken uit zoals beeld- of stemherkenning. Virtuele assistenten zoals Siri van Apple, Alexa van Amazon, IBM Watsonx en zelfs ChatGPT van OpenAI zijn voorbeelden van beperkte AI-systemen.
• Kunstmatige algemene intelligentie (AGI), of Sterke AI, kan elke intellectuele taak uitvoeren die een mens kan uitvoeren; het kan kennis over verschillende domeinen begrijpen, leren, aanpassen en ermee werken. AGI is echter nog steeds slechts een theoretisch concept.

Hoe werkt traditioneel programmeren?

In tegenstelling tot AI-programmering vereist traditioneel programmeren dat de programmeur expliciete instructies schrijft die de computer in elk mogelijk scenario moet volgen; de computer voert vervolgens de instructies uit om een ​​probleem op te lossen of een taak uit te voeren. Het is een deterministische aanpak, vergelijkbaar met een recept, waarbij de computer stapsgewijze instructies uitvoert om het gewenste resultaat te bereiken.

De traditionele aanpak is zeer geschikt voor duidelijk gedefinieerde problemen met een beperkt aantal mogelijke uitkomsten, maar het is vaak onmogelijk om regels te schrijven voor elk afzonderlijk scenario wanneer taken complex zijn of een mensachtige perceptie vereisen (zoals bij beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking, enz.). Dit is waar AI-programmering een duidelijke voorsprong biedt op op regels gebaseerde programmeermethoden.

Wat zijn de voor- en nadelen van AI (vergeleken met traditioneel computergebruik)?

Het reële potentieel van AI is enorm. Toepassingen van AI omvatten het diagnosticeren van ziekten, het personaliseren van feeds op sociale media, het uitvoeren van geavanceerde data-analyses voor weermodellering en het aansturen van de chatbots die onze klantenondersteuningsverzoeken afhandelen. AI-aangedreven robots kunnen zelfs auto's in elkaar zetten en de straling van bosbranden minimaliseren.

Zoals bij elke technologie zijn er voor- en nadelen van AI, vergeleken met traditionele programmeertechnologieën. Afgezien van fundamentele verschillen in de manier waarop ze functioneren, verschillen AI en traditioneel programmeren ook aanzienlijk in termen van controle door de programmeur, gegevensverwerking, schaalbaarheid en beschikbaarheid.

• Controle en transparantie: Traditioneel programmeren biedt ontwikkelaars volledige controle over de logica en het gedrag van software, waardoor nauwkeurig maatwerk en voorspelbare, consistente resultaten mogelijk zijn. En als een programma zich niet gedraagt ​​zoals verwacht, kunnen ontwikkelaars de codebase doorzoeken om het probleem te identificeren en te corrigeren. AI-systemen, en vooral complexe modellen zoals diepe neurale netwerken, kunnen moeilijk te controleren en te interpreteren zijn. Ze werken vaak als ‘zwarte dozen’, waarvan de input en output bekend zijn, maar het proces dat het model gebruikt om van de een naar de ander te komen is onduidelijk. Dit gebrek aan transparantie kan problematisch zijn in sectoren die prioriteit geven aan de uitlegbaarheid van processen en besluitvorming (zoals de gezondheidszorg en de financiële sector).
• Leren en gegevensverwerking: Traditionele programmering is rigide; het vertrouwt op gestructureerde gegevens om programma's uit te voeren en heeft doorgaans moeite met het verwerken van ongestructureerde gegevens. Om een ​​programma nieuwe informatie te ‘leren’, moet de programmeur handmatig nieuwe gegevens toevoegen of processen aanpassen. Traditioneel gecodeerde programma's hebben ook moeite met onafhankelijke iteratie. Met andere woorden: ze zijn mogelijk niet in staat om onvoorziene scenario's op te vangen zonder expliciete programmering voor die gevallen. Omdat AI-systemen leren van enorme hoeveelheden gegevens, zijn ze beter geschikt voor het verwerken van ongestructureerde gegevens zoals afbeeldingen, video's en tekst in natuurlijke taal. AI-systemen kunnen ook voortdurend leren van nieuwe gegevens en ervaringen (zoals bij machinaal leren), waardoor ze hun prestaties in de loop van de tijd kunnen verbeteren en ze vooral nuttig kunnen maken in dynamische omgevingen waar de best mogelijke oplossing in de loop van de tijd kan evolueren.
• Stabiliteit en schaalbaarheid: Traditioneel programmeren is stabiel. Zodra een programma is geschreven en debuggen, zal het elke keer op exact dezelfde manier bewerkingen uitvoeren. De stabiliteit van op regels gebaseerde programma's gaat echter ten koste van de schaalbaarheid. Omdat traditionele programma's alleen kunnen leren door middel van expliciete programmeerinterventies, vereisen ze dat programmeurs code op schaal schrijven om de activiteiten op te schalen. Dit proces kan voor veel organisaties onbeheersbaar, zo niet onmogelijk blijken. AI-programma's bieden meer schaalbaarheid dan traditionele programma's, maar met minder stabiliteit. De automatiserings- en continue leerfuncties van op AI gebaseerde programma's stellen ontwikkelaars in staat processen snel en relatief eenvoudig te schalen, wat een van de belangrijkste voordelen van AI is. Het improvisatiekarakter van AI-systemen betekent echter dat programma’s niet altijd consistente, passende antwoorden bieden.
• Efficiëntie en beschikbaarheid: Op regels gebaseerde computerprogramma's kunnen 24 uur per dag, 7 dagen per week, XNUMX dagen per week beschikbaar zijn, maar soms alleen als ze XNUMX uur per dag door menselijke werknemers kunnen worden bediend.

AI-technologieën kunnen 24/7 draaien zonder menselijke tussenkomst, zodat de bedrijfsvoering continu kan draaien. Een ander voordeel van kunstmatige intelligentie is dat AI-systemen saaie of repetitieve taken (zoals gegevensinvoer) kunnen automatiseren, waardoor bandbreedte van werknemers kan worden vrijgemaakt voor werktaken met een hogere waarde en de loonkosten van het bedrijf kunnen worden verlaagd. Het is echter de moeite waard te vermelden dat automatisering aanzienlijke gevolgen voor het banenverlies voor de beroepsbevolking kan hebben. Sommige bedrijven zijn bijvoorbeeld overgestapt op het gebruik van digitale assistenten om werknemersrapporten te beoordelen, in plaats van dergelijke taken te delegeren aan een personeelsafdeling. Organisaties zullen manieren moeten vinden om hun bestaande personeelsbestand te integreren in nieuwe workflows, mogelijk gemaakt door productiviteitswinsten als gevolg van de integratie van AI in de bedrijfsvoering.

Maximaliseer de voordelen van kunstmatige intelligentie met IBM Watson

Omdia voorspelt dat de mondiale AI-markt in 200 een waarde van 2028 miljard dollar zal hebben.¹ Dat betekent dat bedrijven mogen verwachten dat de afhankelijkheid van AI-technologieën zal toenemen, terwijl de complexiteit van zakelijke IT-systemen ook steeds groter wordt. Maar met de IBM watsonx™ AI- en dataplatformhebben organisaties een krachtig hulpmiddel in hun gereedschapskist om AI op te schalen.

Met IBM watsonx kunnen teams databronnen beheren, verantwoorde AI-workflows versnellen en AI eenvoudig in het hele bedrijf implementeren en integreren, allemaal op één plek. watsonx biedt een reeks geavanceerde functies, waaronder uitgebreid werklastbeheer en realtime gegevensmonitoring, ontworpen om u te helpen door AI aangedreven IT-infrastructuren te schalen en te versnellen met vertrouwde gegevens in de hele onderneming.

Hoewel niet zonder complicaties, biedt het gebruik van AI een kans voor bedrijven om gelijke tred te houden met een steeds complexer en dynamischer wordende wereld door deze te ontmoeten met geavanceerde technologieën die die complexiteit aankunnen.

Zet AI aan het werk met watsonx