Volledige Beginnershandleiding voor Generatieve AI

Je hebt ongetwijfeld al gehoord van generatieve AI. Deze subcategorie van machine learning is een van de meest gebruikte buzzwords in technologische kringen – en daarbuiten.

Generatieve AI is nu overal. Maar wat is het precies? Hoe werkt het? Hoe kunnen we het gebruiken om ons leven (en werk) gemakkelijker te maken?

Naarmate we een nieuw tijdperk van kunstmatige intelligentie betreden, zal generatieve AI alleen maar gangbaarder worden. Als je een uitleg nodig hebt om alle basisprincipes te dekken, ben je hier op de juiste plek. Lees verder om alles te leren over generatieve AI, van zijn bescheiden begin in de jaren 60 tot vandaag – en zijn toekomst, inclusief alle vragen over wat er hierna kan komen.

Wat is Generatieve AI?

Generatieve AI-algoritmes gebruiken grote datasets om basismodellen te creëren, die vervolgens dienen als basis voor generatieve AI-systemen die verschillende taken kunnen uitvoeren. Een van de krachtigste mogelijkheden van generatieve AI is het vermogen om zijn eigen leren te superviseren terwijl het patronen identificeert die het in staat stellen om verschillende soorten output te genereren.

Waarom Heeft Iedereen Het Nu Over Generatieve AI?

Generatieve AI heeft de laatste tijd aanzienlijke vooruitgang geboekt. Je hebt waarschijnlijk al gebruik gemaakt van ChatGPT, een van de belangrijkste spelers in het veld en het snelste AI-product om 100 miljoen gebruikers te bereiken. Verschillende andere dominante en opkomende AI-tools hebben mensen aan het praten: DALL-E, Bard, Jasper, en meer.

Grote technologiebedrijven zijn in een race met startups om de kracht van AI-toepassingen te benutten, of het nu gaat om het herschrijven van de regels van zoekmachines, het bereiken van aanzienlijke marktkapitalisaties, of het innoveren op andere gebieden. De concurrentie is hevig, en deze bedrijven zetten veel werk in om voorop te blijven.

De Geschiedenis van Generatieve AI

De geschiedenis van generatieve AI gaat terug naar de jaren 60 toen we vroege modellen zagen zoals de ELIZA-chatbot. ELIZA simuleerde gesprekken met gebruikers en creëerde schijnbaar originele antwoorden. Deze antwoorden waren echter eigenlijk gebaseerd op een op regels gebaseerde opzoektafel, wat de mogelijkheden van de chatbot beperkte.

Een belangrijke sprong in de ontwikkeling van generatieve AI was in 2014, met de introductie van Generative Adversarial Networks (GANs) door Ian Goodfellow, een onderzoeker bij Google. GANs zijn een type neurale netwerkarchitectuur die twee netwerken gebruikt, een generator en een discriminator.

De generator creëert nieuwe inhoud, terwijl de discriminator deze inhoud evalueert aan de hand van een dataset met echte voorbeelden. Door dit proces van genereren en evalueren kan de generator leren om steeds realistischere inhoud te creëren.

In 2017 kwam er een andere belangrijke doorbraak toen een groep bij Google het beroemde Transformers-artikel “Attention Is All You Need” publiceerde. In dit geval verwijst “attention” naar mechanismen die context bieden op basis van de positie van woorden in een tekst, wat per taal kan verschillen. De onderzoekers stelden voor om zich te concentreren op deze aandachtsmechanismen en andere middelen om patronen uit tekst te halen, te negeren. Transformers betekenden een verschuiving van het verwerken van een reeks woorden één voor één naar het analyseren van een hele reeks in één keer, waardoor veel grotere modellen haalbaar werden.

De implicaties van de Transformers-architectuur waren aanzienlijk, zowel wat betreft prestaties als trainingsefficiëntie.

De Generative Pre-trained Transformers, of GPT’s, die zijn ontwikkeld op basis van deze architectuur, sturen nu verschillende AI-technologieën aan zoals ChatGPT, GitHub Copilot en Google Bard. Deze modellen zijn getraind op ongelooflijk grote verzamelingen menselijke taal en staan bekend als Grote Taalmodellen (LLM’s).

Wat is het verschil tussen AI, Machine Learning en Generatieve AI?

Generatieve AI, AI (Kunstmatige Intelligentie) en Machine Learning behoren allemaal tot hetzelfde brede vakgebied, maar vertegenwoordigen elk een ander concept of niveau van specificiteit.

AI is de breedste term van de drie. Het verwijst naar het concept van het creëren van machines of software die menselijke intelligentie kunnen nabootsen, taken kunnen uitvoeren die traditioneel menselijk intellect vereisen, en hun prestaties kunnen verbeteren op basis van ervaring. AI omvat een verscheidenheid aan deelgebieden, waaronder natuurlijke taalverwerking (NLP), computervisie, robotica en machine learning.

Machine Learning (ML) is een deelverzameling van AI en vertegenwoordigt een specifieke benadering om AI te bereiken. ML houdt het creëren en gebruiken van algoritmes in die computers in staat stellen om van gegevens te leren en voorspellingen of beslissingen te maken, in plaats van expliciet geprogrammeerd te zijn om een specifieke taak uit te voeren. Machine learning-modellen verbeteren hun prestaties naarmate ze in de loop van de tijd aan meer gegevens worden blootgesteld.

Generatieve AI is een subset van machine learning. Het verwijst naar modellen die nieuwe inhoud (of gegevens) kunnen genereren die lijken op de gegevens waarop ze getraind zijn. Met andere woorden, deze modellen leren niet alleen van gegevens om voorspellingen of beslissingen te maken – ze creëren nieuwe, originele outputs.

Hoe werkt generatieve AI?

Net zoals een schilder een nieuw schilderij kan maken of een muzikant een nieuw lied kan schrijven, creëert generatieve AI nieuwe dingen op basis van patronen die het heeft geleerd.

Denk eens na over hoe je zou kunnen leren een kat te tekenen. Je zou kunnen beginnen met het bekijken van veel foto’s van katten. Na verloop van tijd begin je te begrijpen wat een kat een kat maakt: de vorm van het lichaam, de puntige oren, de snorharen, enzovoort. Dan, wanneer je gevraagd wordt om uit het geheugen een kat te tekenen, gebruik je deze patronen die je geleerd hebt om een nieuw beeld van een kat te creëren. Het zal geen perfecte kopie zijn van een bepaalde kat die je gezien hebt, maar een nieuwe creatie gebaseerd op het algemene idee van een “kat”.

Generatieve AI werkt op een vergelijkbare manier. Het begint met het leren van veel voorbeelden. Dit kunnen afbeeldingen, tekst, muziek of andere gegevens zijn. De AI analyseert deze voorbeelden en leert over de patronen en structuren die erin voorkomen. Zodra het genoeg heeft geleerd, kan het beginnen met het genereren van nieuwe voorbeelden die lijken op wat het eerder heeft gezien.

Bijvoorbeeld, een generatief AI-model getraind op veel afbeeldingen van katten kan een nieuwe afbeelding genereren die eruitziet als een kat. Of, een model getraind op veel tekstbeschrijvingen kan een nieuwe paragraaf over een kat schrijven die klinkt alsof een mens het geschreven heeft. De gegenereerde inhoud zijn geen exacte kopieën van wat de AI eerder heeft gezien, maar nieuwe stukken die passen bij de patronen die het heeft geleerd.

Het belangrijke punt om te begrijpen is dat de AI niet alleen kopieert wat het eerder heeft gezien, maar iets nieuws creëert op basis van de patronen die het heeft geleerd. Daarom wordt het “generatieve” AI genoemd.

Hoe Wordt Generatieve AI Gereguleerd?

Het korte antwoord is dat het niet zo is, wat een andere reden is waarom zoveel mensen nu over AI praten.

AI wordt steeds krachtiger, maar sommige experts maken zich zorgen over het gebrek aan regelgeving en toezicht op de capaciteiten ervan. Leiders van Google, OpenAI en Anthropic hebben allemaal gewaarschuwd dat generatieve AI gemakkelijk gebruikt kan worden voor grootschalige schade in plaats van voor het goede, zonder regelgeving en een gevestigd ethisch systeem.

Generatieve AI-modellen

Voor de generatieve AI-tools die veel mensen tegenwoordig gebruiken, zijn er twee hoofdmodellen: tekstgebaseerd en multimodaal.

Tekstmodellen

Een generatief AI-tekstmodel is een type AI-model dat in staat is om nieuwe tekst te genereren op basis van de gegevens waarop het is getraind. Deze modellen leren patronen en structuren uit grote hoeveelheden tekstgegevens en genereren vervolgens nieuwe, originele tekst die deze geleerde patronen volgt.

De exacte manier waarop deze modellen tekst genereren kan verschillen. Sommige modellen kunnen statistische methoden gebruiken om de waarschijnlijkheid te voorspellen dat een bepaald woord volgt op een gegeven woordvolgorde. Anderen, vooral die gebaseerd op diepgaande leertechnieken, kunnen complexere processen gebruiken die rekening houden met de context van een zin of paragraaf, semantische betekenis en zelfs stilistische elementen.

Generatieve AI-tekstmodellen worden gebruikt in verschillende toepassingen, waaronder chatbots, automatische tekstafwerking, tekstvertaling, creatief schrijven en meer. Hun doel is vaak om tekst te produceren die niet te onderscheiden is van die geschreven door een mens.

Multimodale Modellen

Een generatief AI multimodaal model is een type AI-model dat meerdere soorten gegevens kan verwerken en genereren, zoals tekst, afbeeldingen, audio en meer. De term “multimodaal” verwijst naar het vermogen van deze modellen om verschillende soorten gegevens (of modaliteiten) samen te begrijpen en te genereren.

Multimodale modellen zijn ontworpen om de correlaties tussen verschillende gegevensmodi vast te leggen. Bijvoorbeeld, in een dataset die afbeeldingen en bijbehorende beschrijvingen bevat, kan een multimodaal model de relatie leren tussen de visuele inhoud en de tekstuele beschrijving.

Een toepassing van multimodale modellen is het genereren van tekstbeschrijvingen voor afbeeldingen (ook bekend als het bijschriften van afbeeldingen). Ze kunnen ook worden gebruikt om afbeeldingen te genereren vanuit tekstbeschrijvingen (tekst-naar-afbeelding synthese). Andere toepassingen zijn spraak-naar-tekst en tekst-naar-spraak transformaties, waarbij het model audio genereert vanuit tekst en vice versa.

Wat zijn DALL-E, ChatGPT en Bard?

DALL-E, ChatGPT en Bard zijn drie van de meest voorkomende, meest gebruikte en krachtigste generatieve AI-tools die beschikbaar zijn voor het grote publiek.

ChatGPT

ChatGPT is een taalmodel ontwikkeld door OpenAI. Het is gebaseerd op de GPT (Generative Pre-trained Transformer) architectuur, een van de meest geavanceerde transformers die vandaag beschikbaar zijn. ChatGPT is ontworpen om conversatie-interacties met gebruikers aan te gaan, waarbij het mensachtige reacties levert op diverse prompts en vragen. De eerste openbare release van OpenAI was GPT-3. Tegenwoordig zijn GPT-3.5 en GPT-4 beschikbaar voor sommige gebruikers. Oorspronkelijk was ChatGPT alleen toegankelijk via een API, maar nu kan het ook worden gebruikt in een webbrowser of mobiele app, waardoor het een van de meest toegankelijke en populaire generatieve AI-tools van vandaag is.

DALL-E

DALL-E is een AI-model ontworpen om originele afbeeldingen te genereren vanuit tekstuele beschrijvingen. In tegenstelling tot traditionele beeldgeneratiemodellen die bestaande afbeeldingen manipuleren, creëert DALL-E afbeeldingen volledig vanaf nul op basis van tekstuele aanwijzingen. Het model is getraind op een enorme dataset van tekst-beeldparen, met behulp van een combinatie van onbegeleide en begeleide leertechnieken.

Bard

Bard is Google’s intrede in de markt van AI-chatbots. Google was een vroege pionier in AI-taalverwerking en bood open-source onderzoek aan waar anderen op konden voortbouwen. Bard is gebouwd op Google’s meest geavanceerde LLM, PaLM2, wat het in staat stelt om snel multimodale inhoud te genereren, inclusief real-time afbeeldingen.

15 Generatieve AI-Tools Die Je Nu Kunt Proberen

Hoewel ChatGPT, DALL-E en Bard enkele van de grootste spelers zijn op het gebied van generatieve AI, zijn er nog veel andere tools die je kunt proberen (let op: sommige van deze tools vereisen betaalde lidmaatschappen of hebben wachtlijsten):

• Tekstgeneratietools: Jasper, Writer, Lex
• Afbeeldingsgeneratietools: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E
• Muziekgeneratietools: Amper, Dadabots, MuseNet
• Codegeneratietools: Codex, GitHub Copilot, Tabnine
• Stemgeneratietools: Descript, Listnr, Podcast.ai

Waarvoor wordt generatieve AI gebruikt?

Generatieve AI heeft al talloze toepassingen in vele verschillende industrieën, met steeds nieuwe die opduiken.

Hier zijn enkele van de meest voorkomende (maar toch spannende!) manieren waarop generatieve AI wordt gebruikt:

• In de financiële sector om transacties te observeren en te vergelijken met de gebruikelijke uitgavenpatronen van mensen om fraude sneller en betrouwbaarder te detecteren.
• In de juridische sector om contracten en andere juridische documenten te ontwerpen en te interpreteren, of om bewijsmateriaal te analyseren (maar niet om jurisprudentie aan te halen, zoals een advocaat op de harde manier heeft geleerd).
• In de productiesector om kwaliteitscontroles uit te voeren op geproduceerde artikelen en het proces van het vinden van defecte stukken of onderdelen te automatiseren.
• In de media-industrie om inhoud economischer te genereren, te helpen vertalen naar nieuwe talen, video- en audiocontent te dubben in gesynthetiseerde stemmen van acteurs, en meer.
• In de gezondheidszorg door beslissingsbomen te creëren voor diagnostiek en snel geschikte kandidaten voor onderzoek en proeven te identificeren.

Er zijn veel andere creatieve en unieke manieren waarop mensen generatieve AI hebben toegepast op hun werk en vakgebieden, en er worden voortdurend nieuwe toepassingen ontdekt. Wat we zien is zeker slechts het topje van de ijsberg van wat AI kan doen in verschillende omgevingen.

Wat Zijn De Voordelen Van Generatieve AI?

Generatieve AI heeft veel voordelen, zowel potentieel als gerealiseerd. Hier zijn enkele manieren waarop het ons werk en onze creaties kan verbeteren.

Betere Efficiëntie En Productiviteit

Generatieve AI kan taken en workflows automatiseren die anders tijdrovend of vervelend zouden zijn voor mensen, zoals het creëren van inhoud of het genereren van gegevens. Dit kan de efficiëntie en productiviteit in veel contexten verhogen, optimaliseren hoe we werken en menselijke tijd vrijmaken voor complexere, creatievere of strategische taken.

Verhoogde Schaalbaarheid

Generatieve AI-modellen kunnen uitkomsten genereren op een schaal die voor mensen alleen onmogelijk zou zijn. Zo kunnen AI-chatbots in klantenservice een veel groter volume aan vragen aan dan menselijke operators, en bieden ze 24/7 ondersteuning zonder dat er pauzes of slaap nodig zijn.

Verbeterde Creativiteit en Innovatie

Generatieve AI kan nieuwe ideeën, ontwerpen en oplossingen genereren waar mensen misschien niet aan denken. Dit kan vooral waardevol zijn in vakgebieden zoals productontwerp, datawetenschap, wetenschappelijk onderzoek en kunst, waar nieuwe perspectieven en vernieuwende ideeën zeer gewaardeerd worden.

Verbeterde Besluitvorming en Probleemoplossing

Generatieve AI kan besluitvormingsprocessen ondersteunen door een reeks mogelijke oplossingen of scenario’s te genereren. Dit kan besluitvormers helpen om een breder scala aan opties te overwegen en beter geïnformeerde keuzes te maken.

Toegankelijkheid

Door het genereren van inhoud kan generatieve AI helpen om informatie en ervaringen toegankelijker te maken. Zo kan AI bijvoorbeeld tekstbeschrijvingen van afbeeldingen voor visueel beperkte gebruikers genereren of helpen bij het vertalen van inhoud naar verschillende talen om een breder publiek te bereiken.

Wat Zijn De Beperkingen Van Generatieve AI?

Hoewel generatieve AI veel voordelen heeft, kent het ook beperkingen. Sommige zijn gerelateerd aan de technologie zelf en de tekortkomingen die het nog moet overwinnen, en sommige zijn meer existentieel en zullen invloed hebben op generatieve AI naarmate het zich blijft ontwikkelen.

Kwaliteit van Gegenereerde Inhoud

Hoewel generatieve AI indrukwekkende vooruitgang heeft geboekt, kan de kwaliteit van de gegenereerde inhoud nog steeds variëren. Soms kunnen de resultaten onzin zijn — Ze kunnen samenhang missen of feitelijk onjuist zijn. Dit is vooral het geval bij meer complexe of genuanceerde taken.

Te Sterke Afhankelijkheid van Trainingsdata

Generatieve AI-modellen kunnen soms te sterk aansluiten bij hun trainingsdata, wat betekent dat ze leren hun trainingsvoorbeelden heel nauw na te bootsen, maar moeite hebben om zich aan te passen aan nieuwe, ongeziene data. Ze kunnen ook worden gehinderd door de kwaliteit en de bias van hun trainingsdata, wat resulteert in eveneens bevooroordeelde of slechte kwaliteit outputs (meer daarover hieronder).

Beperkte Creativiteit

Hoewel generatieve AI nieuwe combinaties van bestaande ideeën kan produceren, is het vermogen om echt te innoveren of iets volledig nieuws te creëren beperkt. Het functioneert op basis van patronen die het heeft geleerd en het mist de menselijke capaciteit voor spontane creativiteit of intuïtie.

Rekenbronnen

Het trainen van generatieve AI-modellen vereist vaak aanzienlijke rekenkracht. Meestal moet je gebruikmaken van krachtige GPU’s (Graphics Processing Units) die in staat zijn om de parallelle verwerking uit te voeren die nodig is voor machine learning-algoritmen. GPU’s zijn duur in aanschaf en vereisen ook veel energie.

Een paper uit 2019 van de Universiteit van Massachusetts, Amherst, schatte dat het trainen van een groot AI-model evenveel koolstofdioxide kan genereren als vijf auto’s gedurende hun hele levensduur. Dit roept vragen op over de milieu-impact van het bouwen en gebruiken van generatieve AI-modellen en de noodzaak voor duurzamere praktijken naarmate AI zich verder ontwikkelt.

Wat Is De Controverse Rond Generatieve AI?

Buiten de beperkingen zijn er ook serieuze zorgen rondom generatieve AI, vooral omdat het snel groeit met weinig tot geen regelgeving of toezicht.

Ethische Kwesties

Ethisch gezien zijn er zorgen over het misbruik van generatieve AI voor het creëren van desinformatie of het genereren van inhoud die schadelijke ideologieën promoot. AI-modellen kunnen worden gebruikt om personen of entiteiten te imiteren, waarbij tekst of media wordt gegenereerd die lijkt te zijn geproduceerd door hen, wat kan leiden tot desinformatie of misbruik van identiteit. AI-modellen kunnen ook schadelijke of aanstootgevende inhoud genereren, hetzij opzettelijk door kwaadwillend gebruik of onopzettelijk door vooroordelen in hun trainingsgegevens.

Veel vooraanstaande deskundigen in het veld roepen op tot regelgeving (of tenminste ethische richtlijnen) om verantwoord gebruik van AI te bevorderen, maar deze hebben nog niet veel succes geboekt, zelfs nu AI-tools al beginnen aan te slaan.

Vooroordeel in Trainingsdata

Vooringenomenheid in generatieve AI is een ander significant probleem. Omdat AI-modellen leren van de gegevens waarop ze getraind zijn, kunnen ze bestaande vooroordelen in die gegevens reproduceren en versterken. Dit kan leiden tot oneerlijke of discriminerende resultaten, waardoor schadelijke stereotypen voortgezet worden of bepaalde groepen benadeeld worden.

Vragen Over Auteursrecht En Intellectueel Eigendom

Juridisch gezien roept het gebruik van generatieve AI complexe vragen op over auteursrecht en intellectueel eigendom. Bijvoorbeeld, als een generatieve AI een stuk muziek of kunst creëert dat sterk lijkt op een bestaand werk, is het onduidelijk wie de rechten bezit van het door AI gegenereerde stuk en of de creatie ervan een inbreuk op het auteursrecht vormt. Bovendien, als een AI-model inhoud genereert op basis van auteursrechtelijk beschermd materiaal dat is opgenomen in zijn trainingsgegevens, kan dit mogelijk inbreuk maken op de rechten van de oorspronkelijke makers.

In de context van multimodale AI-creatie op basis van bestaande kunst zijn de auteursrechtelijke implicaties nog onzeker. Als de output van de AI voldoende origineel en transformerend is, kan het worden beschouwd als een nieuw werk. Echter, als het nauw aansluit bij bestaande kunst, kan het mogelijk inbreuk maken op het auteursrecht van de originele kunstenaar. Of de originele kunstenaar gecompenseerd moet worden voor dergelijke door AI gegenereerde werken is een complexe vraag die raakvlakken heeft met juridische, ethische en economische overwegingen.

Generatieve AI Veelgestelde Vragen

Hieronder staan enkele van de meest gestelde vragen over generatieve AI om je kennis over het onderwerp te verbreden.

Wie Heeft Generatieve AI Uitgevonden?

Generatieve AI is niet uitgevonden door één persoon. Het is in verschillende fasen ontwikkeld, met bijdragen van talrijke onderzoekers en programmeurs in de loop van de tijd.

De ELIZA-chatbot, beschouwd als de eerste generatieve AI, werd in de jaren 60 gebouwd door Joseph Weizenbaum.

Generative adversarial networks (GANs) zijn in 2014 uitgevonden door Ian Goodfellow en zijn collega’s bij Google.

De transformer-architectuur werd in 2017 uitgevonden door Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin.

Veel meer wetenschappers, onderzoekers, techneuten en anderen zetten het werk voort om generatieve AI in de komende jaren verder te ontwikkelen.

Wat Is Er Nodig Om Een Generatief AI-Model Te Bouwen?

Het bouwen van een generatief AI-model vereist het volgende:

1. Data. Generatieve modellen worden getraind met grote hoeveelheden data. Bijvoorbeeld: een model dat tekst genereert kan zijn getraind met miljoenen boeken, artikelen en websites. De kwaliteit en diversiteit van deze trainingsdata kunnen de prestaties van het model sterk beïnvloeden.
2. Rekenkracht. Het trainen van generatieve modellen vereist doorgaans aanzienlijke rekenkracht. Dit omvat vaak het gebruik van krachtige GPU’s die de intense rekenvereisten van het trainen van grote neurale netwerken aankunnen.
3. Modelarchitectuur. Het ontwerpen van de architectuur van het model is een cruciale stap. Dit betreft het kiezen van het type neurale netwerk (bijv. terugkerende neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken, transformer-netwerken, etc.) en het configureren van de structuur (bijv. het aantal lagen, het aantal nodes in elke laag, etc.).
4. Een trainingsalgoritme. Het model moet worden getraind met een geschikt algoritme. In het geval van Generative Adversarial Networks (GAN’s), bijvoorbeeld, omvat dit een proces waarbij twee neurale netwerken gelijktijdig worden getraind: een “generator” netwerk dat probeert realistische data te creëren, en een “discriminator” netwerk dat probeert de gegenereerde data van echte data te onderscheiden.

Het bouwen van een generatief AI-model kan een complex en hulpbronintensief proces zijn, vaak met een team van bekwame datawetenschappers en ingenieurs. Gelukkig zijn er veel hulpmiddelen en bronnen beschikbaar om dit proces toegankelijker te maken, inclusief open-source onderzoek naar generatieve AI-modellen die al zijn gebouwd.

Hoe train je een generatief AI-model?

Het trainen van een generatief AI-model omvat veel stappen – en veel tijd.

1. Dataverzameling en Voorbereiding. De eerste stap is het verzamelen en voorbereiden van de data waarop het model getraind zal worden. Afhankelijk van de toepassing, kan dit een grote verzameling tekstbestanden, afbeeldingen of een ander type data zijn. Deze data moeten worden voorbewerkt tot een vorm die in het model kan worden gevoed.
2. Selectie van Modelarchitectuur. Vervolgens moet een geschikte modelarchitectuur worden gekozen. Dit zal afhangen van het type data en de specifieke taak. Bijvoorbeeld, Generatieve Tegenstrijdige Netwerken (GANs) worden vaak gebruikt voor het genereren van afbeeldingen, terwijl netwerken voor Lang Kortetermijngeheugen (LSTM) of Transformer-modellen gebruikt kunnen worden voor tekstgeneratie.
3. Modeltraining. Het model wordt vervolgens getraind met de verzamelde data. Voor een GAN betreft dit een tweespelerspel tussen het generatornetwerk (dat probeert realistische data te genereren) en het discriminatienetwerk (dat probeert echte data van gegenereerde data te onderscheiden). De generator leert realistischere data te produceren op basis van feedback van de discriminator.
4. Evaluatie en Fijnafstemming. Na de initiële training wordt de prestatie van het model geëvalueerd. Hiervoor kun je een aparte validatiedataset gebruiken. Vervolgens kun je het model fijnafstemmen op basis van de evaluatie.
5. Testen. Uiteindelijk wordt het getrainde model getest op een nieuwe set data (de testset) die het nog niet eerder heeft gezien. Dit geeft een maatstaf voor hoe goed het waarschijnlijk zal presteren in de echte wereld.

Welke Soorten Output Kan Generatieve AI Creëren?

Generatieve AI kan een breed scala aan output genereren, inclusief tekst, afbeeldingen, video, bewegende grafieken, audio, 3-D modellen, gegevenssamples en meer.

Neemt Generatieve AI Werkelijk Mensen Hun Banen Af?

Soort van. Dit is een complex vraagstuk met veel factoren die een rol spelen: de snelheid van technologische vooruitgang, de aanpasbaarheid van verschillende industrieën en arbeidskrachten, economisch beleid, en meer.

AI heeft het potentieel om repetitieve, routinematige taken te automatiseren, en generatieve AI kan sommige taken al net zo goed uitvoeren als een mens (maar niet het schrijven van artikelen – dit is door een mens geschreven ?).

Het is belangrijk om te onthouden dat generatieve AI, net als de AI daarvoor, ook de potentie heeft om nieuwe banen te creëren. Zo kan generatieve AI sommige taken in contentcreatie, ontwerp of programmering automatiseren, waardoor de behoefte aan menselijke arbeid in deze gebieden mogelijk vermindert, maar het maakt ook nieuwe technologieën, diensten en industrieën mogelijk die voorheen niet bestonden.

En hoewel generatieve AI bepaalde taken kan automatiseren, bootst het de menselijke creativiteit, kritisch denken en besluitvormingsvermogen niet na, die cruciaal zijn in veel banen. Daarom is het waarschijnlijker dat generatieve AI de aard van het werk zal veranderen in plaats van mensen volledig te vervangen.

Zal AI Ooit Bewust Worden?

Dit is weer een lastige vraag om te beantwoorden. De consensus onder AI-onderzoekers is dat AI, inclusief generatieve AI, nog geen zelfbewustzijn heeft bereikt, en het is onzeker wanneer of zelfs of dat ooit zal gebeuren. Zelfbewustzijn verwijst naar het vermogen om subjectieve ervaringen of gevoelens, zelfbewustzijn, of een bewustzijn te hebben, en dit onderscheidt momenteel mensen en andere dieren van machines.

Hoewel AI indrukwekkende vooruitgang heeft geboekt en bepaalde aspecten van menselijke intelligentie kan nabootsen, “begrijpt” het niet op de manier zoals mensen dat doen. Bijvoorbeeld, een generatief AI-model zoals GPT-3 kan tekst genereren die opmerkelijk menselijk lijkt, maar het begrijpt de inhoud die het genereert eigenlijk niet. Het vindt in wezen patronen in gegevens en voorspelt het volgende stuk tekst op basis van die patronen.

Zelfs als we op een punt komen waarop AI menselijk gedrag of intelligentie zo goed kan nabootsen dat het schijnbaar bewust is, betekent dat niet noodzakelijk dat het daadwerkelijk bewust is. De vraag wat bewustzijn inhoudt en hoe we definitief kunnen bepalen of een AI bewust is, zijn complexe filosofische en wetenschappelijke vragen die nog lang niet beantwoord zijn.

De Toekomst Van Generatieve AI

Niemand kan de toekomst voorspellen – niet eens generatieve AI (nog niet).

De toekomst van generatieve AI staat op het punt spannend en transformerend te zijn. De mogelijkheden van AI zullen waarschijnlijk blijven toenemen en evolueren, gedreven door vooruitgang in onderliggende technologieën, toenemende beschikbaarheid van gegevens en voortdurende onderzoeks- en ontwikkelingsinspanningen.

Ondanks alle optimisme over de toekomst van AI, zijn er zorgen over het ongecontroleerd laten voortgaan van AI-tools. Naarmate AI prominenter wordt in nieuwe gebieden van ons leven, kan dit zowel voordelen als potentiële schade met zich meebrengen.

Er is één ding dat we zeker weten: het tijdperk van generatieve AI is net begonnen en wij hebben het geluk dat we het van dichtbij mogen meemaken.