Wat leer je in deze aflevering?
In deze aflevering van AIToday Live verkennen we de impact en het potentieel van machine learning, onderzoeken we de toepassingen van deep learning in technologieën zoals zelfrijdende auto's en bekijken we hoe reinforcement learning systemen zoals ChatGPT traint. Daarnaast bespreken we de vooruitgang van generatieve AI in het creëren van inhoud die nauwelijks van menselijk werk te onderscheiden is, en introduceren we Retrieval Augmented Generation als sleutel tot betrouwbaardere en accurate AI-modellen.
Deze thema's worden grondig besproken door kenners uit de industrie en bieden luisteraars inzicht in de huidige en toekomstige staat van kunstmatige intelligentie. De podcast is beschikbaar op Spotify, Apple Podcasts en Google Podcasts, en nodigt iedereen uit om meer te leren over deze fascinerende ontwikkelingen in de AI-technologie.
Kernbegrippen
- Machine learning
- Computers leren patronen uit data zonder expliciete programmering, bijvoorbeeld spamfilters die e-mails classificeren.
- Deep learning
- Neurale netwerken met meerdere lagen herkennen complexe patronen in grote datasets voor taken als beeldherkenning.
- Reinforcement learning
- Modellen leren door interactie en feedback; goede acties worden beloond, slechte bestraft.
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Techniek die externe databases raadpleegt om antwoorden met bronnen te verrijken en hallucinaties te verminderen.
Transcript
Vandaag bij AIToday Live. Wat is machine learning en deep learning en hoe vormen deze de basis voor generatieve AI? En er is een game changer op komst, maar daar hoor je later meer over in deze aflevering. Laten we beginnen bij machine learning de basis. Machine learning is de kern van veel AI systemen. Het is een methode waarbij computers leren van data om taken te verrichten zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor specifieke situaties. Dit leren gebeurt door algoritme die patronen en regelmatigheden in de data herkennen. Denk bijvoorbeeld aan spam filters in e-mail. Een machine learning model wordt getraind met voorbeelden van zowel spam als niet spam e-mails en het leert onderscheid te maken op basis van kenmerken zoals bijvoorbeeld sleutelwoorden afzenden opmaak. Zodra het model getraind is kan het nieuwe e-mails beoordelen en spam effectief filteren. Eentje verder hebben we deep learning. Deep learning is een subset van machine learning maar met een diepere en complexe benadering. Het maakt gebruik van normale netwerken met vele lagen en daarmee ook diep om nog complexere patronen in grote datasets te herkennen. Een bekend voorbeeld van deep learning is beeldherkenning. Systemen kunnen afbeeldingen analyseren en objecten identificeren van gezicht tot landschappen. Deze technologie wordt gebruikt in zelfrijdende auto's bijvoorbeeld waar het essentieel is dat het voetgangers en andere voertuigen en verkeersborden herkent. Een andere techniek in de ER is reinforcement learning. In tegenstelling tot de eerdere benaderingen waarbij je een model leert van een bestaande dataset leert reinforcement door interactie met zijn omgeving. Het is gebaseerd op het principe van trial and error waarbij het model beloningen ontvangt voor juiste beslissingen en soms straffen voor fouten. Dit is bijvoorbeeld gebruikt om ChatGPT te trainen. Dus voor goede antwoorden bij een vraag wordt een beloning gegeven, bij een slecht antwoord wordt een straf uitgedeeld. En dan komen we op de generatieve AI. Want die verbindt eigenlijk al deze technieken. Het is generatieve AI gaat nog een stap verder. In plaats van alleen data te analyseren en te classificeren met machine learning genereert deze vorm van AI nieuwe content. Denk aan kunstwerken, muziek of tekst die niet van menselijk werk te onderscheiden is. Het bekendste voorbeeld is GPT-4 van OpenAI. Een large language model, een taalmodel dat in staat is om overtuigende teksten te genereren. Daarmee hebben we eigenlijk een heel breed spectrum van AI technieken te pakken. Van het analyseren van data, machine learning, naar het herkennen van complexe patronen, deep learning, tot het leren van interactieve acties in een omgeving met reinforcement learning. En die spelen allemaal een cruciale rol in de ontwikkeling van generatieve AI. Maar, de game changer, er is een volgende stap die vooral large language models beter gaat maken. En het grootste probleem nu is dat je geen bronvermelding krijgt bij GPT of welk ander large language model dan ook. Maar daar gaat verandering in komen met een nieuwe techniek en die heet Retrieval Augmented Generation. In gewoon Nederlands zou je zeggen het genereren van tekst aangevuld met kennis uit de bron. Deze techniek is ontwikkeld voor het verbeteren van de kwaliteit van gegenererde antwoorden. De techniek werkt door feiten uit een externe database te halen. Deze feiten helpen om juist die grote taalmodellen, zodat ze gebruik kunnen maken van de nieuwste en meest correcte informatie. Dit maakt het mogelijk voor gebruikers om beter te begrijpen hoe deze taalmodellen hun antwoorden genereren. Hierdoor vermindert de kans dat het taalmodel gevoelige data lekt of misleidende informatie, tussen aanhalingstekens, hallucineert, oftewel fouten maakt. Het is die Retrieval Augmented Generation vormt dus een belangrijke toevoeging aan de basis van generatieve AI door een extra laag van betrouwbaarheid en relevantie toe te voegen aan de informatie die wordt gegenereerd. Deze technologie staat aan de vooravond van de nieuwe fase in de evolutie van generatieve AI, waarbij, denk ik, de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van gegenereerde inhoud aanzienlijk wordt verbeterd. Bedankt voor het luisteren, vergeet je niet te abonneren via je favoriete podcast app, en tot de volgende keer! Tot ziens! [Muziek]