Wat is generatieve AI?
Generatieve AI is een vorm van kunstmatige intelligentie die tekst, afbeeldingen en gevarieerde inhoud kan produceren op basis van de gegevens waarop het wordt getraind.
Uitleg generatieve AI
Generatieve AI verwijst naar modellen voor kunstmatige intelligentie die zijn ontworpen om nieuwe inhoud te genereren in de vorm van geschreven tekst, audio, afbeeldingen of video's. Toepassingen en use cases zijn veruit en breed. Generatieve AI kan worden gebruikt om een kort verhaal te maken op basis van de stijl van een bepaalde auteur, een realistisch beeld te genereren van een persoon die niet bestaat, een symfonie te componeren in de stijl van een beroemde componist, of een videoclip te maken op basis van een eenvoudige tekstuele beschrijving.
Om de uniciteit van generatieve AI beter te begrijpen, is het handig om te begrijpen hoe het verschilt van andere soorten AI, programmering en machine learning:
Traditionele AI verwijst naar AI-systemen die specifieke taken kunnen uitvoeren door vooraf bepaalde regels of algoritmen te volgen. Het zijn voornamelijk op regels gebaseerde systemen die niet van gegevens kunnen leren of in de loop der tijd niet kunnen verbeteren. Generatieve AI daarentegen kan leren van data en nieuwe data-instances genereren.
Machine learning stelt een systeem in staat om te leren van data in plaats van door expliciete programmering. Met andere woorden, machine learning is het proces waarbij een computerprogramma zich zelfstandig kan aanpassen aan en leren van nieuwe data, wat resulteert in het ontdekken van trends en inzichten. Generatieve AI maakt gebruik van machine learning-technieken om van te leren en nieuwe data te creëren.
Conversationele AI stelt machines in staat menselijke taal op een mensachtige manier te begrijpen en erop te reageren. Hoewel generatieve AI en conversationele AI misschien vergelijkbaar lijken, met name wanneer generatieve AI wordt gebruikt om mensachtige tekst te genereren, ligt het primaire verschil in hun doel. Conversationele AI wordt gebruikt om interactieve systemen te creëren die mensachtige dialogen kunnen aangaan, terwijl generatieve AI breder is en de creatie van verschillende datatypen omvat, niet alleen tekst.
Kunstmatige algemene intelligentie (AGI) verwijst naar zeer autonome systemen – momenteel hypothetisch – die de mens op het meest economisch waardevolle werk kunnen overtreffen. Indien gerealiseerd, zou AGI in staat zijn om kennis te begrijpen, te leren, aan te passen en te implementeren in een breed scala van taken. Hoewel generatieve AI een onderdeel van dergelijke systemen kan zijn, is het niet gelijkwaardig aan AGI. Generatieve AI richt zich op het creëren van nieuwe data-instances, terwijl AGI een breder niveau van autonomie en capaciteit aanduidt.
Wat onderscheidt generatieve AI?
Generatieve AI heeft de mogelijkheid om nieuwe data-instances te genereren in verschillende typen, niet alleen tekst. Dit maakt generatieve AI nuttig voor het ontwerpen van virtuele assistenten die mensachtige reacties genereren, het ontwikkelen van videogames met dynamische en evoluerende content en zelfs het genereren van synthetische data voor het trainen van andere AI-modellen, vooral in scenario's waar het verzamelen van gegevens uit de praktijk uitdagend of onpraktisch kan zijn.
Generatieve AI heeft al een grote impact op bedrijfsapplicaties. Het kan innovatie stimuleren, creatieve taken automatiseren en gepersonaliseerde klantervaringen bieden. Veel bedrijven zien generatieve AI als een krachtige nieuwe tool voor het creëren van content, het oplossen van complexe problemen en het transformeren van de manier waarop klanten en werknemers omgaan met technologie.
Hoe generatieve AI werkt
Generatieve AI werkt op de principes van machine learning, een tak van kunstmatige intelligentie die machines in staat stelt om te leren van data. In tegenstelling tot traditionele modellen voor machine learning die patronen leren en voorspellingen of beslissingen nemen op basis van die patronen, gaat generatieve AI echter een stap verder. Het leert niet alleen van data, maar creëert ook nieuwe data-instances die de eigenschappen van de invoergegevens nabootsen.
In de belangrijkste generatieve AI-modellen – hieronder nader besproken – is de algemene workflow om generatieve AI te laten werken als volgt:
Gegevensverzameling: Er wordt een grote dataset verzameld met voorbeelden van het type inhoud dat moet worden gegenereerd. Bijvoorbeeld een dataset van afbeeldingen voor het genereren van realistische afbeeldingen, of een dataset van tekst voor het genereren van coherente zinnen.
Modeltraining: Het generatieve AI-model wordt opgebouwd met behulp van neurale netwerken. Het model wordt getraind op de verzamelde dataset om de onderliggende patronen en structuren in de data te leren.
Generering: zodra het model is getraind, kan het nieuwe inhoud genereren door bemonstering vanuit de latente ruimte of via een generatornetwerk, afhankelijk van het gebruikte model. De gegenereerde inhoud is een synthese van wat het model heeft geleerd van de trainingsgegevens.
Verfijning: Afhankelijk van de taak en de toepassing kan de gegenereerde inhoud verder worden verfijnd of nabewerkt om de kwaliteit ervan te verbeteren of aan specifieke vereisten te voldoen.
De hoeksteen van generatieve AI is deep learning, een type machine learning dat de werking van het menselijk brein imiteert bij het verwerken van data en het creëren van patronen voor besluitvorming. Deep learning modellen maken gebruik van complexe architecturen die bekend staan als kunstmatige neurale netwerken. Dergelijke netwerken omvatten talrijke onderling verbonden lagen die informatie verwerken en overdragen, waardoor neuronen in de menselijke hersenen worden nagebootst.
Soorten generatieve AI
Soorten generatieve AI zijn divers, elk met unieke kenmerken en geschikt voor verschillende toepassingen. Deze modellen vallen in de eerste plaats in de volgende drie categorieën:
- Transformatormodellen: Voor tekstgenerering zijn transformatorgebaseerde modellen zoals GPT-3 en GPT-4 cruciaal geweest. Ze maken gebruik van een architectuur die hen in staat stelt om de gehele context van de invoertekst te bekijken, waardoor ze zeer coherente en contextueel geschikte tekst kunnen genereren.
- Generatieve tegengestelde netwerken (GAN's): GAN's bestaan uit twee delen, een generator en een discriminator. De generator creëert nieuwe gegevensinstanties, terwijl de discriminator deze instanties evalueert op authenticiteit. In wezen gaan de twee delen een spel aan, waarbij de generator ernaar streeft om gegevens te creëren die de discriminator niet kan onderscheiden van de echte data, en de discriminator probeert beter te worden in het spotten van de nepgegevens. Na verloop van tijd wordt de generator bekwaam in het creëren van zeer realistische data-instances.
- Variationele auto-encoders (VAE's): VAE's vertegenwoordigen een ander type generatief model dat gebruikmaakt van de principes van statistische inferentie. Ze werken door invoergegevens te coderen in een latente ruimte (een gecomprimeerde weergave van de gegevens) en vervolgens deze latente weergave te decoderen om nieuwe gegevens te genereren. De introductie van een willekeurigheidsfactor in het coderingsproces stelt VAE's in staat om diverse maar vergelijkbare gegevensinstances te genereren.
Terwijl transformatorgebaseerde modellen, VAE's en GAN's, enkele van de meest voorkomende soorten generatieve AI-modellen vertegenwoordigen die momenteel worden gebruikt, bestaan er ook andere modellen. Twee belangrijke voorbeelden zijn autoregressieve modellen, die toekomstige datapunten voorspellen op basis van eerdere datapunten en normaliserende flowmodellen, die een reeks transformaties gebruiken om complexe gegevensdistributies te modelleren.
Ontdek het nieuwste over generatieve AI
Contentmakers en bedrijfsleiders hebben een schat aan nieuwe mogelijkheden binnen handbereik. Ontdek hoe je generatieve AI gebruikt om meer te creëren dan alleen tekst.
Ontdek de nieuwste generatieve AI
Contentmakers en bedrijfsleiders hebben een schat aan nieuwe mogelijkheden binnen handbereik. Ontdek hoe je generatieve AI gebruikt om meer te creëren dan alleen tekst.
Voorbeelden en use cases van generatieve AI
Voorbeelden en use cases van generatieve AI groeien in aantal. Met zijn unieke vermogen om nieuwe data-instances te creëren, leidt generatieve AI tot diverse en interessante applicaties in de volgende sectoren:
Kunst en entertainment: Generatieve AI is gebruikt om unieke kunstwerken te maken, muziek te componeren en zelfs scripts voor films te genereren. Er zijn gespecialiseerde platforms gemaakt die generatieve algoritmen gebruiken om door gebruikers ingediende afbeeldingen om te zetten in kunststukken in de stijl van beroemde schilders. Andere platforms gebruiken convolutionele neurale netwerken om droomachtige, zeer ingewikkelde beelden te genereren. Deep learning modellen kunnen muzikale composities genereren met meerdere instrumenten, verspreid over een breed scala aan stijlen en genres. En met de juiste aanwijzingen kan generatieve AI worden gebruikt om filmscripts, romans, gedichten en vrijwel elke denkbare vorm van literatuur te genereren.
Technologie en communicatie: op het gebied van technologie en communicatie wordt generatieve AI gebruikt om mensachtige tekstantwoorden te produceren, waardoor de chatbot boeiender wordt en meer natuurlijke en uitgebreide gesprekken kan voeren. Het is ook gebruikt om meer interactieve en boeiende virtuele assistenten te creëren. Het vermogen van het model om mensachtige tekst te genereren, maakt deze virtuele assistenten veel geavanceerder en nuttiger dan voorgaande generaties virtuele assistent-technologie.
Ontwerp en architectuur: Generatieve AI wordt gebruikt om ontwerpopties en ideeën te genereren om grafische ontwerpers te helpen bij het maken van unieke ontwerpen in minder tijd. Generatieve AI is ook gebruikt door architecten om unieke en efficiënte plattegronden te genereren op basis van relevante trainingsdata.
Wetenschap en geneeskunde: In de biowetenschappen wordt generatieve AI gebruikt om nieuwe mogelijke geneesmiddelen te ontwerpen, waardoor de ontdekkingsfase wordt teruggebracht tot een kwestie van dagen in plaats van jaren. Voor medische beeldvorming worden nu GAN's gebruikt om synthetische brein MRI-beelden te genereren voor het trainen van AI. Dit is met name nuttig in scenario's waarin gegevens schaars zijn vanwege privacyproblemen.
E-commerce: Bedrijven gebruiken GAN's om hyperrealistische 3D-modellen voor reclame te maken. Deze AI-gegenereerde modellen kunnen worden aangepast aan de gewenste demografische en esthetische behoeften. Generatieve algoritmen worden ook gebruikt om gepersonaliseerde marketingcontent te produceren, waardoor bedrijven effectiever met hun klanten kunnen communiceren.
Uitdagingen bij het implementeren van generatieve AI
Uitdagingen bij de implementatie van generatieve AI omvatten een reeks technische en ethische kwesties die moeten worden aangepakt naarmate de technologie op grotere schaal wordt toegepast. Hier onderzoeken we enkele van de belangrijkste uitdagingen waar organisaties vandaag de dag mee te maken hebben.
Gegevensvereisten: Generatieve AI-modellen vereisen een aanzienlijke hoeveelheid hoogwaardige, relevante gegevens om effectief te trainen. Het verkrijgen van dergelijke gegevens kan een uitdaging zijn, met name op gebieden waar gegevens schaars, gevoelig of beschermd zijn, zoals in de gezondheidszorg of financiën. Bovendien kan het een complexe taak zijn om de diversiteit en representativiteit van de gegevens te waarborgen om vooroordelen in de gegenereerde output te voorkomen. Een oplossing voor deze uitdaging zou het gebruik van synthetische data kunnen zijn – kunstmatig gecreëerde data die de kenmerken van echte data nabootst. Bedrijven in nichedata zijn steeds meer gespecialiseerd in het genereren van synthetische data die kunnen worden gebruikt voor AI-training, met behoud van privacy en vertrouwelijkheid.
Complexe training: Het trainen van generatieve AI-modellen, met name de complexere modellen zoals GAN's of transformatormodellen, is rekenkundig intensief, tijdrovend en duur. Het vereist aanzienlijke middelen en expertise, die een belemmering kunnen zijn voor kleinere organisaties of die nieuw voor AI. Gedistribueerde training, waarbij het trainingsproces over meerdere machines of GPU's wordt verdeeld, kan helpen het proces te versnellen. Ook overdrachtsonderwijs, een techniek waarbij een vooraf getraind model op een specifieke taak wordt afgestemd, kan de trainingscomplexiteit en resourcevereisten verminderen.
Controle van de output: Het controleren van de output van generatieve AI kan een uitdaging zijn. Generatieve modellen kunnen content genereren die ongewenst of irrelevant is. AI-modellen kunnen bijvoorbeeld tekst creëren die denkbeeldig, onjuist, aanstootgevend of bevooroordeeld is. Het verbeteren van de training van het model door het verstrekken van meer uiteenlopende en representatieve gegevens kan helpen om dit probleem op te lossen. Ook de invoering van mechanismen voor het filteren of controleren van de gegenereerde inhoud kan de relevantie en geschiktheid ervan garanderen.
Ethische zorgen: Generatieve AI roept verschillende ethische zorgen op, met name met betrekking tot de authenticiteit en integriteit van de gegenereerde inhoud. Deepfakes, gemaakt door GAN's, kunnen worden misbruikt om verkeerde informatie te verspreiden of voor frauduleuze activiteiten. Generatieve tekstmodellen kunnen worden gebruikt om misleidende nieuwsartikelen of neprecensies te maken. Het vaststellen van robuuste ethische richtlijnen voor het gebruik van generatieve AI is cruciaal. Technologieën zoals digitale watermerken of blockchain kunnen helpen bij het traceren en verifiëren van AI-gegenereerde content. Ook de ontwikkeling van AI-geletterdheid onder het publiek kan de risico's op verkeerde informatie of fraude beperken.
Regelgevende hindernissen: Er is een gebrek aan duidelijke richtlijnen voor de regelgeving voor het gebruik van generatieve AI. Naarmate AI zich snel blijft ontwikkelen, worstelen wet- en regelgeving om bij te blijven, wat leidt tot onzekerheden en mogelijke juridische geschillen.
Voortdurende dialoog en samenwerking tussen technologen, beleidsmakers, juristen en de samenleving in het algemeen zijn nodig om een alomvattend en doeltreffend regelgevingskader tot stand te brengen. Deze moeten erop gericht zijn het verantwoorde gebruik van AI te bevorderen en tegelijkertijd de risico's ervan te beperken.
Geschiedenis van generatieve AI
De geschiedenis van generatieve AI wordt gekenmerkt door verschillende belangrijke ontwikkelingen en mijlpalen. In de jaren 80 begonnen datawetenschappers die verder wilden gaan dan de vooraf gedefinieerde regels en algoritmen van traditionele AI, de zaden van een generatieve aanpak te planten met de ontwikkeling van eenvoudige generatieve modellen zoals de Naive Bayes classificator.
Later in de jaren tachtig en negentig kwam de introductie van modellen zoals Hopfield Networks en Boltzmann machines met als doel neurale netwerken te creëren die in staat zijn om nieuwe data te genereren. Maar het opschalen van grote datasets was moeilijk en problemen zoals het verdwijnende gradiëntprobleem maakten het moeilijk om diepe netwerken te trainen.
In 2006 loste de Restricted Boltzmann Machine (RBM) het verdwijnende gradiëntprobleem op, waardoor het mogelijk werd om lagen in een diep neuraal netwerk voor te trainen. Deze aanpak leidde tot de ontwikkeling van diepe geloofsnetwerken, een van de vroegste diepe generatieve modellen.
In 2014 werd het generatieve tegenstrijdige netwerk (GAN) geïntroduceerd, waaruit een indrukwekkend vermogen blijkt om realistische data te genereren, met name beelden. Rond dezelfde tijd werd de variationele auto-encoder (VAE) geïntroduceerd, die een probabilistische benadering aanbood aan autoencoders die een meer principieel kader voor het genereren van data ondersteunden.
De late jaren 2010 zagen de opkomst van op transformatoren gebaseerde modellen, met name op het gebied van Natural Language Processing (NLP). Modellen als generatieve pre-trainingstransformatoren (GPT) en Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) zorgden voor een revolutie in NLP met een vermogen om mensachtige tekst te begrijpen en te genereren.
Tegenwoordig is generatieve AI een levendig veld met actief onderzoek en diverse toepassingen. De technologie blijft evolueren, met nieuwere modellen zoals GPT-4 en DALL-E die de grenzen verleggen van wat AI kan genereren. Er is ook een groeiende focus op het meer controleerbaar en ethisch verantwoord maken van generatieve AI.
De geschiedenis van generatieve AI is een bewijs van de enorme vooruitgang in AI in de afgelopen decennia. Het toont de kracht van het combineren van robuuste theoretische fundamenten met innovatieve praktische toepassingen. In de toekomst zullen de lessen uit deze geschiedenis dienen als leidraad bij het benutten van het potentieel van generatieve AI op een verantwoorde en effectieve manier, het vormgeven van een toekomst waarin AI de menselijke creativiteit en productiviteit op ongekende manieren verbetert.
Conclusie
Al is generatieve AI – een term die ooit lijkt op een concept dat recht uit sciencefiction is getrokken – een integraal onderdeel geworden van ons dagelijks leven. De opkomst binnen het grotere gebied van AI betekent een aanzienlijke sprong voorwaarts. Aan de mogelijkheden van traditionele AI – die van data kan leren, beslissingen kan nemen en processen kan automatiseren – voegt het de kracht van creatie toe. Deze innovatie effent de weg voor toepassingen die voorheen onvoorstelbaar waren.
Voor bedrijven in alle branches leidt generatieve AI de weg naar de opkomst van echte 'business AI' waarmee organisaties processen kunnen automatiseren, klantinteracties kunnen verbeteren en op talloze manieren efficiënter kunnen werken. Van het genereren van realistische afbeeldingen en animaties voor de gamingindustrie tot het creëren van virtuele assistenten die e-mails kunnen opstellen of code kunnen schrijven tot het maken van synthetische gegevens voor onderzoeks- en trainingsdoeleinden, business AI kan bedrijven helpen de prestaties in alle bedrijfsonderdelen te verbeteren en de groei tot ver in de toekomst te stimuleren.