6.1 Artificial intelligence: wat is het en definities

Deze pagina is een concept. Reacties via nora@ictu.nl of tekstvoorstellen in de wiki zijn welkom.

Artificial intelligence[bewerken]

Artificial intelligence speelt een steeds grotere rol in de maatschappij en uiteraard ook in de context van mobiele applicaties. Traditionele vormen van AI konden al langer in de mobiele context worden ingezet. Denk hierbij aan zaken als beeldherkenning, Natural Language processing en patroonherkenning. De laatste ontwikkelingen op het gebied van GenAI maken dat AI van alles kan genereren, zoals afbeeldingen, videos en tekst. De api’s van de libraries van Large Language Models (LLM’s) kunnen benaderd worden, waardoor heel veel intelligentie toegevoegd kan worden aan mobiele apps. Verder is er de opkomst van agentic AI, een vorm van AI die zelfstandig kan handelen om taken uit te voeren. Mobiele apps kunnen bv. meerdere AI agents coördineren voor dynamische processen en agentic AI kan worden gebruikt voor real-time personalisatie.

Tenslotte komen er allerlei vernieuwingen op het gebied van search (AI beeld ondersteunde zoekvragen en Circle to Search, AI digital assistants en on device AI, bv met Gemini Nano).

Allereerst de afbakening van de gebieden waarover we het hebben. Voorlopig willen we in navolging van de Engelstalige wiki (en dan vertaald) als werkdefinitie het volgende aanhouden:

“AI is de intelligentie die gedemonstreerd wordt door machines.”

Aangezien termen als machine learning, deep learning en generative AI in het onderstaande ook regelmatig voor zullen komen is hieronder in een figuur geplot hoe deze zaken zich tot elkaar verhouden.

Machine learning[bewerken]

Machine learning (ML) kunnen we omschrijven als een specifieke vorm van Artificial Intelligence (AI). AI is the broader concept of machines being able to carry out tasks in a way that we would consider “smart”. (definitie Forbes).

Machine Learning is a current application of AI based around the idea that we should really just be able to give machines access to data and let them learn for themselves. (Definitie Forbes)

Er zijn vele vormen van machine learning. In de mobiele context zal vaak gebruik gemaakt worden van neurale netwerken bij bijvoorbeeld beeldherkenning, spraakherkenning en sentimentherkenning. Zowel iOS als Android bieden nu uitgebreide mogelijkheden om ML-modellen te integreren in apps, wat resulteert in een breed scala aan innovatieve functies en verbeterde gebruikerservaringen. Voor toepassing van ML kan je denken aan predictieve analyse, gebruikersgedrag voorspellen of aanbevelingssystemen.

Deep learning[bewerken]

Er zijn vele definities van deep learning. Om het te onderscheiden van minder diepe contexten wordt er vaak op gewezen dat er dan sprake is van een meerlaags neuraal netwerk. Deep Learning kan gebruikt worden voor (complexe) patroonherkenning zoals beeld- en spraakherkenning. Apple introduceerde Core ML, Vision Framework en Create ML, terwijl Android TensorFlow, Android Neural Networks API en ML Kit in heeft geïntroduceerd. Met deze tools kunnen ontwikkelaars hun creativiteit de vrije loop laten en AI toepassen in apps.

Generatieve AI[bewerken]

Bij generatieve AI wordt er content gegenereerd.

Large language models[bewerken]

LLM’s zijn large language models die specifiek bij het genereren van tekst kunnen worden ingezet.

Volgende pagina: 6.2 Manifestatievormen van AI op Mobiel