Voor- en nadelen van kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie (AI) is een van de meest veelbelovende technologieën voor groei van vandaag. Volgens recente gegevens vrijgegeven door het adviesbureau Gartner organisaties die AI hebben geïmplementeerd groeide van 4 naar 14% tussen 2018 en 2019.

In feite neemt hetzelfde adviesbureau kunstmatige intelligentie op in zijn technologietrends voor het jaar 2020. AI richtte zich specifiek op het verbeteren van de IT-beveiliging.

AI is een sleuteltechnologie in Industrie 4.0 vanwege alle voordelen die het biedt voor bedrijven en iedereen die een digitaal transformatieproces wil starten, zou het in hun processen moeten toepassen.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Het concept van kunstmatige intelligentie bestaat al heel lang. In feite,John McCarthy creëerde de term kunstmatige intelligentie in 1950 en Alan Turing begon datzelfde jaar al over deze realiteit te praten in een artikel getiteld "Computing Machinery and Intelligence".

Sindsdien is deze discipline van de informatica sterk geëvolueerd.

Voor Massachusetts Institute of Technology professor Patrick H. Winston, IA zijn "constraint-enabled algoritmen die worden blootgelegd door representaties die looping-modellen ondersteunen die denken, perceptie en actie met elkaar verbinden. ”

Andere auteurs, zoals DataRobot CEO Jeremy Achin , definieer kunstmatige intelligentie als een computersysteem dat door machines wordt gebruikt om werk uit te voeren waarvoor menselijke intelligentie vereist is.

Voor het hoofd van de technologische encyclopedie van Tech Target, Margaret Rose, het is een systeem dat verschillende menselijke processen simuleert, zoals leren, redeneren en zelfcorrectie.

Zoals we kunnen zien, verwijzen de drie definities van AI naar machines of computersystemen die denken. Ze zenden redeneringen uit die menselijke intelligentie nabootsen om taken uit te voeren die alleen mensen kunnen doen.

Andere bronnen gaan echter verder en definiëren AI als een computersysteem dat wordt gebruikt om complexe problemen op te lossen die de capaciteit van het menselijk brein te boven gaan.

In die zin maakt AI gebruik van de kracht van machines om complexe problemen op te lossen die de menselijke geest niet kan bereiken.

De voorzitter van het Future Life Institute, Max Tegmark , schiet in deze richting en stelt dat "aangezien alles wat we leuk vinden aan onze beschaving een product is van onze intelligentie, het versterken van onze menselijke intelligentie met kunstmatige intelligentie de potentie heeft om de beschaving te laten bloeien als nooit tevoren".

Met betrekking tot dit probleem hebben Google Deep Mind en Oxford University voerde onderzoek uit waarvan de conclusies aangeven dat AI in staat is beschadigde en onleesbare oude Griekse teksten te ontcijferen. Hoewel het foutenpercentage van historici en epigrafen 57,3% is, is het foutenpercentage van het algoritme dat verantwoordelijk is voor deze prestatie 30,1%.

Deze voorbeelden laten ons zien hoe AI verder gaat dan de menselijke capaciteit om complexe problemen op te lossen. Maar hoe werkt AI?

Hoe werkt AI?

AI werkt door middel van algoritmen die handelen vanuit programmeerregels en de subset Machine Learning (ML) en de verschillende ML-technieken zoals Deep Learning (DL).

Machineleren (ML)

Het is een tak van kunstmatige intelligentie en een van de meest voorkomende die verantwoordelijk is voor het ontwikkelen van technieken voor de algoritmen die zijn ontwikkeld om in de loop van de tijd te leren en te verbeteren. Het omvat een grote hoeveelheid code en complexe wiskundige formules om machines in staat te stellen de oplossing voor een bepaald probleem te vinden.

Dit aspect van AI is een van de meest ontwikkelde voor commerciële of zakelijke doeleinden op dit moment, omdat het wordt gebruikt om grote hoeveelheden gegevens snel te verwerken en op een voor mensen begrijpelijke manier te deponeren.

Een duidelijk voorbeeld hiervan zijn gegevens van productie-installaties waarbij de aangesloten elementen een constante stroom aan gegevens over machinestatus, productie, functionaliteit, temperatuur, etc. naar een centrale kern voeren.

Deze enorme hoeveelheid gegevens afgeleid van het productieproces moeten worden geanalyseerd om continue verbetering en passende besluitvorming . te bereiken door de omvang van deze gegevens moet de mens echter veel tijd (dagen) besteden aan analyse en traceerbaarheid.

Dit is wanneer Machine Learning in het spel komt , waardoor gegevens geanalyseerd kunnen worden terwijl ze in het productieproces worden opgenomen en het identificeren van patronen of afwijkingen sneller en nauwkeuriger in bedrijf. Op deze manier kunnen waarschuwingen of alerts worden geactiveerd voor besluitvorming.

De ML is echter een relatief brede categorie. De ontwikkeling van deze kunstmatige intelligentieknooppunten heeft geleid tot wat nu bekend staat als Deep Learning (DL).

Deep Learning (DL)

Het is een nog specifiekere versie van Machine Learning (ML) die verwijst naar een reeks algoritmen (of neurale netwerken) die zijn ontworpen voor machine learning en die deelnemen aan niet-lineair redeneren.

Bij deze techniek worden de algoritmen gegroepeerd in kunstmatige neurale netwerken die bedoeld zijn om te werken als de menselijke neurale netwerken die in de hersenen aanwezig zijn. Het is een techniek waarmee je op een diepgaande manier kunt leren zonder een specifieke code ervoor.

Deep Learning is van fundamenteel belang om veel meer geavanceerde functies uit te voeren waardoor de analyse van een breed scala aan factoren tegelijkertijd mogelijk is.

Deep Learing wordt bijvoorbeeld gebruikt om contextualiseren de informatie die wordt ontvangen door de sensoren die worden gebruikt in autonome auto's: de afstand van objecten, de snelheid waarmee ze bewegen, voorspellingen op basis van de beweging die ze maken, enz. Ze gebruiken deze informatie om te beslissen onder andere hoe en wanneer van rijstrook te wisselen.

We bevinden ons nog steeds in een fase waarin de DL zich nog in een zeer vroeg ontwikkelingsstadium van zijn volledige potentieel bevindt. We zien dat hetin toenemende mate wordt gebruikt in het bedrijfsleven door data om te zetten in veel meer gedetailleerde en schaalbare sets.

AI in zakelijke omgeving

AI wordt al gebruikt in veel commerciële en productietoepassingen, waaronder automatisering, taalverwerking en analyse van productiegegevens.

Dit staat toe dat bedrijven over het algemeen optimaliseren zowel hun productieprocessen, operaties als het verbeteren van hun interne efficiëntie.

AI werkt via verschillende computerprogrammeerregels waarmee een machine zich als een mens kan gedragen en problemen kan oplossen.

Het belang van bedrijven bij het implementeren van AI-technieken in hun processen ligt in de voordelen die het met zich meebrengt.

Voordelen van AI

Verschillende stemmen in de technologiesector verdedigen de voordelen van kunstmatige intelligentie (AI).

Productmanager van Infinia ML, Andy Chan, tijdens een TED Talks met meer dan 40.000 bezoeken op YouTube, de verschillende voordelen van AI op het werk.

Kai-Fu Lee , oprichter van het durfkapitaalfonds Sinovation Ventures en een leidende figuur op het gebied van technologie, beschrijft ook de belangrijkste voordelen van AI in een TED Talks-video met meer dan 600.000 plays.

Rekening houdend met deze twee experts, zijn dit de belangrijkste voordelen van AI toegepast op een bedrijfssector:

1. Automatiseert de processen. Kunstmatige intelligentie stelt robots in staat om repetitieve, routinematige en procesoptimalisatietaken automatisch en zonder menselijke tussenkomst te ontwikkelen.

2. Verbeter creatieve taken. AI bevrijdt mensen van routinematige en repetitieve taken en stelt hen in staat meer tijd te besteden aan creatieve functies.

3. Biedt precisie. De toepassing van AI kan een grotere precisie bieden dan mensen, bijvoorbeeld in industriële omgevingen kunnen machines beslissingen nemen die voorheen handmatig werden genomen of gecontroleerd zonder AI.

4. Vermindert menselijke fouten. AI vermindert storingen veroorzaakt door menselijke beperkingen. In sommige productielijnen wordt AI gebruikt om door middel van infraroodsensoren kleine scheurtjes of defecten te detecteren in onderdelen die niet waarneembaar zijn voor het menselijk oog.

5. Vermindert de tijd die wordt besteed aan gegevensanalyse. Hiermee kunnen de analyse en exploitatie van de gegevens die zijn afgeleid van de productie in realtime worden uitgevoerd.

6. Voorspellend onderhoud. Het maakt het mogelijk om onderhoud aan de industriële apparatuur uit te voeren op basis van de tijden en de gebruiksomstandigheden ervan, waardoor de prestaties en levenscyclus kunnen worden verbeterd.

7. Verbetering van de besluitvorming op zowel productie- als bedrijfsniveau. Door meer informatie op een gestructureerde manier te hebben, kunnen alle verantwoordelijken sneller en efficiënter beslissingen nemen.

8. Controle en optimalisatie van productieprocessen en productielijnen Door AI worden efficiëntere, foutloze processen bereikt, waardoor meer controle over de productielijnen in het bedrijf wordt verkregen.

9. Verhoging van de productiviteit en kwaliteit in de productie. AI verhoogt niet alleen de productiviteit op machineniveau, het maakt werknemers ook productiever en verhoogt de kwaliteit van het werk dat ze doen. Met meer informatie kunnen ze hun werk gerichter bekijken en betere beslissingen nemen.

Risico's en barrières van AI

Sommige stemmen zijn van mening dat kunstmatige intelligentie (AI) risico's met zich meebrengt. Vooral als het potentieel van AI wordt verkend en niet alleen beperkt tot het reproduceren van menselijke taken. Auteurs zoals Stephen Hawking of Bill Gates en verschillende onderzoekers hebben hun bezorgdheid geuit over AI.

Met betrekking tot toetredingsdrempels zijn dit enkele van de meest voorkomende die zich in de zakelijke omgeving kunnen voordoen: 

• Beschikbaarheid van gegevens. Vaak worden gegevens afzonderlijk over bedrijven gepresenteerd of zijn ze inconsistent en van lage kwaliteit, wat een grote uitdaging vormt voor bedrijven die op grote schaal waarde willen creëren uit AI. Om deze barrière te overwinnen, is het essentieel om van bij het begin een duidelijke strategie op te stellen, zodat AI-gegevens op een georganiseerde en consistente manier kunnen worden geëxtraheerd.

• Gebrek aan gekwalificeerde professionals. Een ander obstakel dat vaak voorkomt op bedrijfsniveau voor de adoptie van AI is de schaarste aan profielen met vaardigheden en ervaring in dit soort implementaties. Het is in deze gevallen cruciaal om professionals te hebben die al aan projecten van dezelfde omvang hebben gewerkt.

Ontdek de projecten die zijn ontwikkeld door het professionele team van Nexus Integra

• De kosten en implementatietijd van AI-projecten. De uitvoeringskosten, zowel op het moment als op economisch vlak, zijn een zeer belangrijke factor bij de keuze om dit soort projecten uit te voeren. Bedrijven die geen interne vaardigheden hebben of niet bekend zijn met AI-systemen, moeten de uitbesteding van zowel implementatie als onderhoud waarderen om succesvolle resultaten in hun project te behalen.

Kortom, AI is een zeer belangrijke hulpbron geworden voor bedrijven omdat het hen in staat stelt veel concurrerender te zijn en meer voordelen te behalen, vooral in productie- en productieomgevingen.

Om al deze redenen is er steeds meer vraag naar dit soort professionele profielen in de industriële sector, waardoor het essentieel is om groepen experts in het veld te hebben om efficiënte strategieën voor digitale transformatie te ontwikkelen.