AI: Voordelen, risico's en industriële impact

Kunstmatige Intelligentie (AI) is een van de meest belovende technologieën voor groei vandaag de dag. Volgens recente data vrijgegeven door het adviesbureau Gartner zijn organisaties die AI hebben geïmplementeerd gegroeid van 4 tot 14% tussen 2018 en 2019.

Feitelijk neemt dezelfde adviesfirma Kunstmatige Intelligentie op in haar technologie-trends voor het jaar 2020. Specifiek AI gericht op het verbeteren van IT-beveiliging.

AI is een sleuteltechnologie in Industrie 4.0 vanwege alle voordelen die het aan bedrijven brengt en allen die een digitale transformatieproces willen starten, zouden het in hun processen moeten adopteren.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Het concept van Kunstmatige Intelligentie bestaat al lang. Feitelijk creëerde John McCarthy de term Kunstmatige Intelligentie in 1950 en Alan Turing begon al datzelfde jaar te praten over deze realiteit in een artikel getiteld "Computing Machinery and Intelligence".

Sindsdien is deze discipline van informatica sterk geëvolueerd.

Voor professor Patrick H. Winston van het Massachusetts Institute of Technology, is AI "constraint enabled algorithms exposed by representations that support looping models that link thought, perception and action."

Andere auteurs, zoals DataRobot CEO Jeremy Achin, definiëren kunstmatige intelligentie als een computersysteem dat gebruikt wordt voor machines om werk te verrichten dat menselijke intelligentie vereist.

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

Zoals we zien, verwijzen de drie definities van AI naar machines of computersystemen die nadenken. Ze produceren redenering die menselijke intelligentie namatigt om taken uit te voeren die alleen mensen kunnen doen.

Echter, andere bronnen gaan verder en definiëren AI als een computersysteem dat gebruikt wordt om complexe problemen op te lossen die buiten de capaciteit van de menselijke hersenen liggen.

In deze zin benut AI 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 aan onze beschaving leuk vinden een product is van onze intelligentie, het versterken van onze menselijke intelligentie met kunstmatige intelligentie het potentieel heeft om de beschaving te laten bloeien als nooit tevoren".

Wat dit punt betreft, hebben Google Deep Mind en Oxford University onderzoek gedaan wiens conclusies aangeven dat AI in staat is beschadigde en onleesbare oude Griekse teksten te ontcijferen. Terwijl de foutmarge van historici en epigrafisten 57,3% is, is de foutmarge van het algoritme verantwoordelijk voor deze prestatie 30,1%.

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

Hoe werkt AI?

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

Machine Learning (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 te leren en zich over tijd te verbeteren. Het omvat een grote hoeveelheid code en complexe wiskundige formules om machines in staat te stellen de oplossing voor een gegeven probleem te vinden.

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

Een duidelijk voorbeeld hiervan is data van productie-installaties waar de verbonden elementen een constante stroom data voeden over machinestatus, productie, functionaliteit, temperatuur, etc. naar een centrale kern.

Deze enorme hoeveelheid data afgeleid van het productieproces moet geanalyseerd worden om continue verbetering en passende besluitvorming te bereiken, echter het volume van deze data betekent dat mensen veel tijd (dagen) moeten besteden aan analyse en traceerbaarheid.

Dit is het moment dat Machine Learning in spel komt, waardoor data geanalyseerd kan worden zodra het in het productieproces wordt geïntegreerd en patronen of anomalieën in de werking sneller en nauwkeuriger geïdentificeerd worden. Op die manier kunnen waarschuwingen of alerts geactiveerd worden voor besluitvorming.

Echter, ML is een relatief brede categorie. De ontwikkeling van deze kunstmatige intelligentie-knooppunten heeft geleid tot wat nu bekend is als Deep Learning (DL).

Deep Learning (DL)

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

In deze techniek worden de algoritmen gegroepeerd in kunstmatige neurale netwerken die bedoeld zijn om te handelen als de menselijke neurale netwerken in de hersenen. Het is een techniek die je in staat stelt om op een diepe manier te leren zonder specifieke code daarvoor.

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

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

We zijn nog in een stadium waar DL nog in een heel vroeg stadium van ontwikkeling van zijn volle potentieel is. We zien dat het steeds meer in het bedrijfsleven gebruikt wordt door data om te zetten in veel gedetailleerdere en schaalbare sets.

AI in zakelijke omgeving

AI wordt al gebruikt in veel commerciële en productie-toepassingen, waaronder automatisering, taalverwerking en productiedata-analyse.

Dit stelt in dat op algemeen niveau bedrijven zowel hun productieprocessen, operaties als interne efficiëntie optimaliseren.

AI werkt via verschillende computerprogrammeerregels die een machine in staat stellen om zich als een mens te gedragen en problemen op te lossen.

De interesse van bedrijven in het implementeren van AI-technieken in hun processen ligt in de voordelen die het brengt.

Voordelen van AI

Verschillende stemmen in de technologiesector verdedigen de voordelen van Kunstmatige Intelligentie (AI).

Andy Chan, Product Manager van Infinia ML, bij een TED Talks met meer dan 40.000 bekeken op Youtube, ontleedt de diverse voordelen van AI op het werk.

Kai-Fu Lee, oprichter van het venture capital fonds Sinovation Ventures en een toonaangevende figuur in het technologieveld, beschrijft ook de hoofvoordelen van AI in een TED Talks-video met meer dan 600.000 afspeelingen.

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

1. Automatiseert de processen. Kunstmatige Intelligentie stelt robots in staat om herhalende, routinematige en procesoptimalisatietaken automatisch en zonder menselijke ingriep te ontwikkelen.

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

3. Biedt precisie. De toepassing van AI is in staat om grotere precisie te bieden dan mensen, bijvoorbeeld in industriële omgevingen, kunnen machines beslissingen nemen die voorheen handmatig of zonder AI gemonitord werden.

4. Reduceert menselijke fouten. AI reduceert falen veroorzaakt door menselijke beperkingen. In sommige productielijnen wordt AI gebruikt om, middels infraroodsensoren, kleine scheuren of defecten in onderdelen te detecteren die ondetecteerbaar zijn voor het menselijk oog.

5. Reduceert tijd besteed aan data-analyse. Het stelt de analyse en exploitatie van de data afgeleid van productie in real-time mogelijk.

6. Voorspellend onderhoud. Het stelt in staat om onderhoud van industriële apparatuur uit te voeren gebaseerd op de tijden en condities van werking van dezelfde, wat de prestaties en levenscyclus vergroot.

7. Verbetering in besluitvorming op zowel productie- als zakelijk niveau. Door meer informatie op een gestructureerde manier te hebben, stelt het elk van de verantwoordelijken in staat om beslissingen sneller en efficiënter te nemen.

8. Controle en optimalisatie van productieve processen en productielijnen Door AI worden efficiëntere, foutloze processen bereikt, met meer controle over productielijnen in het bedrijf.

9. Toename in productiviteit en kwaliteit in productie. AI verhoogt niet alleen de productiviteit op machineniveau, het maakt werknemers ook productiever en verhoogt de kwaliteit van het werk dat ze doen. Meer informatie hebben stelt hen in staat om een meer gerichte blik op hun werk te hebben en betere beslissingen te nemen.

Risico's en barrières van AI

Sommige stemmen geloven dat Kunstmatige Intelligentie (AI) risico's heeft. Vooral als het potentieel van AI wordt verkend en niet alleen beperkt tot het reproduceren van menselijke taken. Auteurs als Stephen Hawking of Bill Gates en verschillende onderzoekers hebben hun zorgen over AI uitgesproken.

Wat betreft barrières voor toetreding, zouden dit enkele van de meest voorkomende die in de zakelijke omgeving kunnen optreden zijn:

• Databeschikbaarheid. Vaak wordt data gepresenteerd in isolatie in bedrijven of is inconsistent en van lage kwaliteit, wat een significante uitdaging vormt voor bedrijven die waarde willen creëren uit AI op schaal. Om deze barrière te overwinnen, zal het vitaal zijn om van het begin af een duidelijke strategie op te stellen zodat AI-data op een georganiseerde en consistente manier kan worden geëxtraheerd.

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

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

• De kosten en implementatietijd van AI-projecten. De implementatiekosten, zowel op tijd- als economisch niveau, is een heel belangrijk factor bij het kiezen om dit type project uit te voeren. Bedrijven die interne vaardigheden missen of niet bekend zijn met AI-systemen, moeten de uitbesteding van zowel implementatie als onderhoud waarderen om succesvolle resultaten in hun project te verkrijgen.

Kortom, AI is een zeer belangrijk hulpbron voor bedrijven geworden, aangezien het hen in staat stelt om veel concurrerender te zijn en grotere voordelen te verkrijgen, met name in productie- en productieomgevingen.

Het is om al deze redenen dat deze typen professionele profielen steeds meer in de industriële sector worden gevraagd, wat het essentieel maakt om expertgroepen in het veld te hebben om efficiënte strategieën voor digitale transformatie te ontwikkelen.