NL | EN
Menu
Onze verhalen

Vier indrukwekkende voorbeelden van AI in actie

We zijn steeds meer afhankelijk van AI-algoritmen

Eerder schreven we over de ontwikkeling van artificial intelligence, kortweg AI, en over de mogelijkheden en risico’s ervan. In dit artikel slaan we de brug naar de praktijk en leggen we uit op welke indrukwekkende manieren AI tegenwoordig wordt ingezet.

We beginnen voor het gemak even dicht bij huis, in de onlinemarketing. Misschien schiet de term AI je daarbij niet direct te binnen. Toch is de technologie inmiddels zo goed als onmisbaar voor succes in e-commerce. Zo kun je dankzij AI veel efficiënter klantdata analyseren en e-mailmarketing inzetten. En wat dacht je van realtime personalisatie van websites? Om de concurrentie voor te blijven ben je als marketeer steeds meer afhankelijk van AI-algoritmen. En dat geldt ook voor veel andere werkvelden.

Zoals we in ons vorige artikel schreven, heeft de technologie de laatste jaren een enorme vlucht genomen. De algoritmes zijn in relatief korte tijd flink verbeterd en de rekenkracht van computers is exponentieel toegenomen. Die twee ontwikkelingen samen maken AI-toepassingen mogelijk waar we voorheen niet eens van konden dromen. En naar verwachting blijven de ontwikkelingen de komende jaren doorzetten en komen er steeds meer geavanceerde toepassingen bij. Hieronder lees je vier voorbeelden van gebieden waarin AI tegenwoordig wordt toegepast. En die zijn best indrukwekkend.

Betekent AI het einde van de wereld?

Lees over de ontwikkeling van artificial intelligence.

Naar het artikel

AI in games

Misschien wel het meest aansprekende voorbeeld van de vooruitgang in AI: de toepassing ervan in games. Dammen was een van de eerste spelletjes die computers konden spelen. Dat was in 1952, net nadat computers waren uitgevonden. De intelligentie van computers was toen nog lang niet op menselijk niveau. Sindsdien is er veel onderzoek gedaan naar algoritmes die menselijke intelligentie in dit soort spellen simuleren. In 1997 versloeg IBM's Deep Blue de toenmalig wereldkampioen Garri Kasparov in schaken. Een enorme prestatie, maar niet meteen een teken van intelligentie. Deep Blue was namelijk geprogrammeerd met menselijke kennis van schaken en gebruikte vooral rekenkracht om Kasparov te verslaan

Voorbeelden van AI in games

In 1997 versloeg IBM's Deep Blue de toenmalig wereldkampioen Garri Kasparov in schaken. (foto: Mitchell Johnson)

Al sinds de jaren 80 wordt er onderzoek gedaan naar algoritmes voor neurale netwerken. Cognitief psycholoog en computerwetenschapper Geoffrey Hinton en anderen waren er namelijk van overtuigd dat computers hiermee zelf konden leren op basis van ingevoerde data. Maar om dat mogelijk te maken, was meer rekenkracht en data nodig. Halverwege de jaren 10 van deze eeuw waren die eindelijk in voldoende mate beschikbaar en begin 2016 versloeg DeepMind's AlphaGo de achttienvoudig Go-wereldkampioen Lee Sedol. Het grote verschil met Deep Blue? AlphaGo was niet geprogrammeerd met de menselijke logica van het spel Go, maar leerde zichzelf het spel aan. Dit was mogelijk dankzij de techniek van een neuraal netwerk en reinforcement learning.

Dammen, schaken en Go zijn stuk voor stuk strategische spellen waar intelligentie en inzicht voor nodig zijn om het op hoog niveau te kunnen spelen. Maar er bestaan natuurlijk veel complexere games dan alleen deze bordspellen. Strategische 3D-games als Dota2, Starcraft en Quake, bijvoorbeeld. Ook op dat gebied is er de afgelopen jaren grote progressie geboekt. Sam Altman, CEO van OpenAI, denkt zelfs dat er uiteindelijk geen spel meer zal bestaan dat computers niet op bovenmenselijk niveau beheersen.

Met steeds krachtigere computers, geavanceerdere AI en betere virtual reality (VR) worden games steeds realistischer. Hoe ze er over tien jaar uitzien? Het is goed mogelijk dat een simulatiegame dan niet meer te onderscheiden is van de echte wereld. Sterker nog, er zijn mensen die beweren dat het niet ondenkbaar is dat we op dit moment al in een simulatie leven.

AI in medische toepassingen

AI wordt op een waardevolle manier ingezet voor medische doeleinden. Algoritmes weten bijvoorbeeld steeds beter afwijkingen op röntgenfoto's en MRI-scans te vinden, en zo tumoren in een vroeg stadium te detecteren. Dat doen algoritmes ook bij OCT-scans, die worden ingezet voor het voorspellen van oogziekten. Doordat algoritmes afwijkingen sneller detecteren dan mensen, kan AI veel tijdwinst opleveren voor artsen. Zij houden zo meer tijd over voor werkzaamheden waar een computer minder goed bij kan helpen.

Voorbeelden van AI in medische toepassingen

Algoritmes weten steeds beter afwijkingen op röntgenfoto's en MRI-scans te vinden. (foto: Owen Beard)

AI-behandeling

Ook in het tijdrovende proces van medicijnontwikkeling kan AI een grote rol gaan spelen. Het in AI gespecialiseerde bedrijf DeepMind ontwikkelt op dit moment het systeem AlphaFold, dat de vorm van eiwitstructuren voorspelt. Eiwitten zijn complexe moleculen die zo zijn gevouwen dat ze elk hun eigen unieke 3D-vorm hebben. Het kan voorkomen dat ze ‘verkeerd’ zijn gevouwen, wat waarschijnlijk het geval is bij ziekten als Parkinson, Huntington en cystische fibrose. AlphaFold kan daarom uitkomst bieden bij de behandeling van deze ziekten.

AI als huisarts

Verschillende experts, waaronder futuroloog Yuval Harari, verwachten dat AI in de nabije toekomst ook als persoonlijke huisarts kan functioneren. Op basis van je klachten stelt de computer dan een diagnose. Bij twijfelgevallen word je alsnog naar een menselijke arts doorverwezen. Zeker in landen of gebieden waar niet iedereen even gemakkelijk toegang heeft tot een goede arts kan dit uitkomst bieden.

Tegenwoordig is het al best eenvoudig om biometrische gegevens van je lichaam te verzamelen. Door een horloge dat je bloeddruk meet, bijvoorbeeld. Of met je telefooncamera, waarmee je eenvoudig een foto van een verdachte moedervlek maakt. Naar verwachting zijn er in de toekomst steeds meer van dit soort tools. De Amerikaanse uitvinder Ray Kurzweil voorspelt zelfs dat binnen enkele decennia nanobots in het lichaam de vitale functies monitoren. Als een AI-arts deze gegevens combineert met de laatste kennis in de medische wereld, is het mogelijk om afwijkingen in je lichaam te detecteren al voordat de symptomen opspelen. Kurzweil gaat nog een stap verder: hij denk dat afwijkingen zelfs automatisch gerepareerd kunnen worden, waardoor onze levensverwachting flink kan stijgen.

AI in tekst en spraak

‘Hey Siri, hoe laat is het?’ Dat een apparaat hier in duidelijke taal het juiste antwoord op geeft, verbaast ons al niet meer. De technologie die dit mogelijk maakt, bestaat voor een groot deel uit geavanceerde AI-algoritmes. En doordat die de laatste jaren een stuk slimmer zijn geworden, is ook de kwaliteit van spraakherkenning en -synthese enorm verbeterd. Naar verwachting zal die de komende jaren nog verder verbeteren. Dat kan ingrijpende gevolgen hebben voor diverse banen. Zo presenteerde het Chinese staatspersbureau Xinhua laatst de allereerste AI-nieuwslezers.

Iedereen een eigen tolk

AI-algoritmes zijn de laatste jaren ook steeds beter geworden in tekstvertaling. Dat merk je onder meer aan de kwaliteit van Google Translate. Het AI-bedrijf DeepMind vertaalt met AI zelfs eeuwenoude, beschadigde Griekse inscripties. Als vertaalcomputers worden gecombineerd met de steeds betere tekst- en spraakherkenning, heeft iedereen binnenkort een eigen tolk tot zijn beschikking.

Op het gebied van spraaksynthese gaan de ontwikkelingen al net zo snel. Onderzoekslab OpenAI ontwikkelde vorig jaar een algoritme dat, naar eigen zeggen, zeer geloofwaardige teksten kan genereren. Uit angst voor misbruik bij het genereren van nepnieuws wilden de onderzoekers het algoritme niet helemaal prijsgeven. En met Lyrebird AI kun je door een aantal zinnetjes in te spreken je eigen computerstem maken.

Risico’s

Daarnaast worden algoritmes steeds beter in het generen van geloofwaardige foto's en video's. Ook wordt geëxperimenteerd met het generen van muziek een kunst – al kun je vraagtekens zetten bij de schoonheid ervan. 

In dit alles schuilt natuurlijk een serieus risico. Want als deze technologie zich in hetzelfde tempo blijft verbeteren, wat kun je dan over een paar jaar nog geloven van wat je ziet, leest en hoort? Zo gebruikten criminelen AI deep fakes om iemand een groot geldbedrag te laten overmaken door hem te laten geloven dat deze opdracht van zijn werkgever kwam.

AI in beeldherkenning

Neurale netwerken worden eveneens steeds beter in het herkennen van afbeeldingen en video's. Zo ontgrendel je de nieuwste telefoons door simpelweg je gezicht ervoor te houden, met dank aan software die in staat om is jouw specifieke gezicht te herkennen. En maak je ergens een foto van, dan vertelt Google Lens je binnen een paar seconden wat het is.

AI in beeldherkenning

Beeldherkenning ingezet in beveiliging. (Foto: proxyclick)

Van 2010 tot en met 2017 werd de jaarlijkse ImageNet Challenge georganiseerd, waarbij computers werden uitgedaagd om zoveel mogelijk afbeeldingen te herkennen uit een database met meer dan 14 miljoen gelabelde afbeeldingen. De algoritmes zijn enorm verbeterd en na zeven jaar werd de Challenge opgeheven: het ‘probleem’ is opgelost. Toch zitten de algoritmes er nog geregeld enorm naast. Meestal is dat grappig of onschuldig, maar bij toepassingen als zelfrijdende auto’s kan dit leiden tot gevaarlijke situaties

Beeldherkenning kan onze veiligheid gelukkig ook ten goede komen, bijvoorbeeld als de techniek wordt ingezet in de beveiliging. Zo kunnen slimme camera’s 24/7 in de gaten houden of er geen misdrijf plaatsvindt. Ook zijn er algoritmes die op basis van een selfie een inschatting maken van je persoonlijkheid, en zelfs of je op mannen of vrouwen valt. Het is dan ook niet ondenkbaar dat een algoritme binnenkort bepaalde ziektes bij mensen kan herkennen. Natuurlijk kleeft daar ook een keerzijde aan, die je vast al voelt aankomen. Want met steeds meer intelligente camera’s bekruipt je al snel een Big Brother-gevoel.

Potentie

Al deze toepassingen tonen stuk voor stuk de grote potentie van AI aan. Dat we steeds afhankelijker worden van de slimme technologie bewijzen ook de snelle ontwikkelingen in het landschap van onlinemarketing. En dat weten we bij Aviva Solutions als geen ander: dagelijks zien we in de praktijk hoeveel méér conversie onze klanten bereiken door het effectief inzetten van personalisatie, klantdata en e-mailmarketing. Wil je dus voorop blijven lopen, dan kun je niet meer om AI heen, in welk vakgebied je ook werkt.

Ook profiteren van onze kennis en ervaring in marketing en e-commerce? Lees meer over onze dienstenonze aanpak en ons werk. Of bel of mail ons. We helpen je graag.

Profiel

Martin Opdam werkt sinds 1995 als software developer waarvan de laatste 11 jaar bij Aviva Solutions. Hij heeft in die tijd gewerkt aan projecten voor verschillende bedrijven in allerlei branches. In 2016 werd zijn interesse in artificial intelligence gewekt na een gesprek met een collega en het lezen van de blogposts van Wait But Why. Vooral de snelheid waarmee AI (en technologie in het algemeen) zich ontwikkelt, gecombineerd met het feit dat de meeste mensen zich hier niet bewust van zijn, maakte dat hij zijn opgedane kennis wilde delen. Eerst met collega’s tijdens een kennissessie op kantoor bij Aviva Solutions, later ook met een groter publiek zoals bij .Net Zuid en Future Tech. Hij hoopt dat zijn enthousiasme over AI meer mensen bewustmaakt van deze technologie en de mogelijkheden en risico’s.