Deep learning is op dit moment een van de meest besproken onderwerpen in de wereld van kunstmatige intelligentie. Maar wat is het precies en hoe werkt het?
We nemen je mee op een reis door de fascinerende wereld van deep learning. We vertellen hoe deep learning werkt en welke mogelijkheden het biedt. We zullen ook enkele uitdagingen en ethische vraagstukken bespreken die gepaard gaan met deze technologie. Lees verder en ontdek wat deep learning inhoudt.
Wat is deep learning?
Stel je voor dat je nog nooit hebt gehoord van het heelal. Als kind was je misschien alleen gefocust op de aarde en wat zich daarop bevindt. Naarmate je ouder wordt, hoor je misschien van anderen over de maan, de zon en de sterren. Je wordt nieuwsgierig en begint vragen te stellen over wat er zich buiten de aarde bevindt.
Naarmate je leert over de wetenschap van astronomie, begin je te begrijpen hoe groot het heelal is en hoe het zich uitstrekt tot ver buiten onze eigen melkweg. Je leert over de verschillende planeten, sterren en melkwegstelsels en hoe ze zich tot elkaar verhouden. Je begint te beseffen hoe klein de aarde eigenlijk is in vergelijking met de rest van het heelal.
Op dezelfde manier gebruikt deep learning kunstmatige neurale netwerken om informatie te verwerken. Het netwerk wordt getraind door het voeden van enorme hoeveelheden data. Denk daarbij aan bijvoorbeeld afbeeldingen of tekst, die zijn voorzien van labels. Het netwerk past zich vervolgens aan door te leren van de patronen in de data en de relatie tussen de input en de output. Na verloop van tijd is het netwerk in staat om te begrijpen wat er op een nieuwe afbeelding te zien is, zonder dat het expliciet is geprogrammeerd.
Hoe werkt Deep learning?
Deep learning bestaat uit drie belangrijke stappen: informatie voeden, informatie verwerken en zelfverbetering. Dit proces stelt computers in staat om te leren en zichzelf te verbeteren door middel van patronen en data. Laten we samen de stappen van deep learning verkennen en ontdekken hoe deze technologie ons kan helpen de toekomst vorm te geven.
Voeden met informatie
Voeden is de basis van leren, of je nu een menselijke hersenen of een computer bent. Informatie voeden is dan ook de eerste stap van Deep Learning, waarbij enorme hoeveelheden data worden gebruikt om een kunstmatig neuraal netwerk te trainen en het de vaardigheden te geven om nieuwe taken te leren.
Verwerken van informatie
Wanneer een deep learning-model informatie ontvangt, moet het die informatie verwerken en patronen herkennen om het leerproces te bevorderen. Dit gebeurt door middel van complexe algoritmes. Deze zijn in staat om specifieke kenmerken te identificeren en te begrijpen, zoals de vorm, kleur of grootte van objecten. Door deze patronen te herkennen, wordt het model beter in het uitvoeren van taken zoals beeld- of spraakherkenning.
Verbeteren
Zelfverbetering is een fundamenteel aspect van deep learning. Door continu te leren van nieuwe gegevens en ervaringen, kan het model zichzelf steeds verder verbeteren en nieuwe kennis opdoen. Dit proces kan oneindig doorgaan en leiden tot nieuwe ontdekkingen en toepassingen van deep learning.
Welke data gebruikt deep learning?
De data die gebruikt wordt om een deep learning model te trainen, kan uit verschillende bronnen komen, afhankelijk van het doel van het model. Zo kan het gaan om tekstuele data zoals boeken, artikelen en websites, afbeeldingen en video’s, of sensorische data zoals temperatuur- en geluidsmetingen.
ChatGPT is getraind met behulp van miljarden tekstuele gegevens die afkomstig zijn van het internet. Dit kunnen allerlei soorten tekst zijn, zoals boeken, nieuwsartikelen, sociale media posts, en zelfs e-mails en chats. Dit enorme corpus van tekstuele data wordt gebruikt om het model te trainen op de syntaxis, semantiek en stijl van menselijke taal.
Hoe zit dat met auteursrecht?
Een veel aangekaart vraagstuk is hoe deep learning samen gaat met auteursrecht. ChatGPT is bijvoorbeeld getraind met een enorme hoeveelheid tekstuele data afkomstig van het internet, waarvan sommige mogelijk auteursrechtelijk beschermd zijn. Omdat de data gebruikt wordt voor het trainen van een model en niet om originele werken te creëren, kan dit onder bepaalde omstandigheden zijn toegestaan onder het auteursrecht.
Er gaan de laatste maanden veel verzoeken rond om google foto’s te delen met grote partijen. Ze willen tegen een kleine betaling de foto’s zo veel mogelijk mensen om de modellen te trainen. Dat is dus ook een manier van het voeden van de afbeeldingen en video’s, door het rechtstreeks aan mensen te vragen die daar geen probleem mee hebben.
Uitdagingen en ethische vraagstukken van deep learning
Deep learning heeft de potentie om ons leven op vele manieren te verbeteren, maar het brengt ook uitdagingen en ethische vraagstukken met zich mee.
- Het deep learning-systeem kan bevooroordeeld raken. Als het systeem is getraind met een beperkt type gegevens, zoals trainingsmateriaal alleen afkomstig van mensen van één specifieke groep, kan het systeem minder goed presteren wanneer het te maken krijgt met gegevens van andere groepen. Dit kan leiden tot ongelijkheid en discriminatie bij het gebruik van deep learning-toepassingen.
- Een ander belangrijk vraagstuk is privacy. Met het toenemende gebruik van deep learning in verschillende toepassingen, zoals gezichtsherkenning, kan het verzamelen en opslaan van persoonlijke gegevens een bedreiging vormen voor de privacy van individuen.
- Verantwoordelijkheid voor de beslissingen die worden genomen door geautomatiseerde systemen komt ook vaak naar boven. Als er fouten optreden in deze systemen, wie is er dan verantwoordelijk? Is het de ontwikkelaar van het systeem, de eigenaar of de gebruiker?
- Er is ook nog de kwestie van de beperkte toegang tot de technologie. Hoewel deep learning veel potentieel heeft om de samenleving te verbeteren, hebben nog niet alle delen van de wereld toegang tot deze technologie.
- AI in verkeerde handen kan grote gevolgen hebben. Als AI bijvoorbeeld wordt gebruikt voor militaire doeleinden of om individuen te bespioneren, kan het een bedreiging vormen voor de veiligheid en privacy van mensen.
Bij het gebruik van deep learning en kunstmatige intelligentie komen nog mee ruitdaginen kijken. Bijvoorbeeld de zorg over de mogelijkheid van een toekomstige overname van AI. Hoewel dit scenario momenteel nog ver weg lijkt, kan de snelle ontwikkeling van AI in de toekomst onverwachte gevolgen hebben. Er is een groeiende angst dat AI op een dag menselijke intelligentie kan overtreffen en mogelijk een bedreiging kan vormen voor onze samenleving.
Onbeperkte mogelijkheden
Net als ons brein, is het vermogen van deep learning-netwerken om te leren en te begrijpen wat er om hen heen gebeurt, onbeperkt. Deep learning-modellen kunnen zichzelf blijven verbeteren en coderen, maar dit gebeurt niet op een spontane manier. Het model moet nog steeds worden getraind op nieuwe gegevens. Ook parameters moeten handmatig worden ingesteld om ervoor te zorgen dat het model de gewenste uitkomsten produceert. Het proces van deep learning is dus niet volledig autonoom.
Deep learning is als een oneindige reis door een onontdekt universum. Vol met ontelbare mogelijkheden en onbeperkte potentie. Het biedt de kans om grenzen te verleggen en kennis te vergroten op manieren die we ons nooit hadden kunnen voorstellen.
FAQ
Wat is deep learning?
Deep learning is een type kunstmatige intelligentie dat is geïnspireerd op de manier waarop het menselijk brein werkt. Net zoals onze hersenen informatie opslaan en verwerken door middel van neurale netwerken, werkt deep learning door het gebruik van kunstmatige neurale netwerken.
Hoe werkt deep learning?
Deep learning gebruikt kunstmatige neurale netwerken om informatie te verwerken. Het netwerk wordt getraind door het voeden van enorme hoeveelheden data. Het past zich vervolgens aan door te leren van de patronen in de data en de relatie tussen de input en de output. Na verloop van tijd is het netwerk in staat om te begrijpen wat er op een nieuwe afbeelding te zien is, zonder dat het expliciet is geprogrammeerd.
Welke data gebruikt deep learning?
De data die gebruikt wordt om een deep learning model te trainen, kan uit verschillende bronnen komen, afhankelijk van het doel van het model. Zo kan het gaan om tekstuele data zoals boeken, artikelen en websites, afbeeldingen en video’s, of sensorische data zoals temperatuur- en geluidsmetingen.
Berust er geen auteursrecht op deze data?
Een veel aangekaart vraagstuk is hoe deep learning samen gaat met auteursrecht. Het gebruik van auteursrechtelijk beschermd materiaal voor het trainen van deep learning modellen kan onder bepaalde omstandigheden zijn toegestaan, aangezien de data wordt gebruikt voor het trainen van een model en niet om originele werken te creëren.
Wat zijn de uitdagingen en ethische vraagstukken van deep learning?
Een van de grootste uitdagingen is de bias die kan worden ingebouwd in de systemen als gevolg van de gegevens waarmee ze zijn getraind. Een ander belangrijk ethisch vraagstuk is privacy. Het verzamelen en opslaan van persoonlijke gegevens kan een bedreiging vormen voor de privacy van individuen.
Bronvermelding
- Hinton, G. (2012). A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines. Retrieved from https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/guideTR.pdf
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
