Untitled

Untitled

De evolutie van Artificial Intelligence: Een overzicht

Symbolische AI (1950s - 1980s)

De eerste AI-golf was gebaseerd op het idee dat menselijke intelligentie kon worden nagebootst door expliciete regels en logica:

• Expert Systems: Gespecialiseerde systemen die menselijke expertise probeerden te repliceren in specifieke domeinen zoals medische diagnose
• Fuzzy Logic: Introduceerde de mogelijkheid om met onzekerheid en "grijze gebieden" om te gaan
• Regelgebaseerde Systemen: Werkten met 'als-dan' regels voor besluitvorming

Connectionistische AI (1980s - heden)

Deze benadering bracht een paradigmaverschuiving teweeg in AI-ontwikkeling:

Vroege Neurale Netwerken (1980s-1990s):

• Begon met eenvoudige Perceptron’s
• Werd initieel beperkt door computerkracht en beschikbare data
• Leidde tot fundamenteel onderzoek in Patroonherkenning

Deep Learning Revolutie (2010s):

• Convolutional Neural Networks (CNN) revolutioneerden computervisie
• Doorbraken in spraakherkenning
• Ontwikkeling van complexere architecturen voor verschillende toepassingen

Transformer Era (2017-heden):

• Transformers brachten een revolutie in natuurlijke taalverwerking
• Ontwikkeling van Large Language Models zoals GPT-3.5 , BERT , en Llama
• Verbeterde prestaties in verschillende AI-domeinen

Generatieve AI (2020s):

• GANs voor het genereren van realistische beelden
• Diffusion models voor hoogwaardige beeldgeneratie
• VAEs voor het leren van complexe datarepresentaties

Specialistische Toepassingen

• Recommender Systems: Evolutie van simpele collaborative filtering naar complexe hybride systemen
• Spraaktechnologie: Integratie van deep learning in ASR en TTS systemen
• Computer Vision: Van basis beeldherkenning naar complexe scene-interpretatie

Belangrijke Ontwikkelingen en Trends

• Multimodale AI: Systemen die verschillende soorten input (tekst, beeld, geluid) kunnen verwerken
• Schaalvergroting: Steeds grotere modellen met miljarden parameters
• Efficiëntie: Focus op kleinere, efficiëntere modellen als reactie op de energetische impact van grote modellen
• Hybrid AI: Hernieuwde interesse in het combineren van symbolische en connectionistische benaderingen
• Ethiek en Verantwoording: Toenemende aandacht voor AI-veiligheid, bias, en transparantie

Deze ontwikkeling is nog steeds gaande, met nieuwe doorbraken en innovaties die regelmatig verschijnen. De toekomst lijkt te wijzen naar meer geïntegreerde systemen die verschillende benaderingen combineren voor optimale resultaten.

AI-Modellen
│
├── Symbolische AI
│   ├── Expert Systems
│   ├── Fuzzy Logic
│   ├── Regelgebaseerde Systemen
│
├── Connectionistische AI (Neurale Netwerken)
│   ├── Large Language Models (LLMs)
│   │   ├── GPT (zoals GPT-4)
│   │   ├── BERT
│   │   ├── T5
│   │   ├── LLaMA
│   │   ├── PaLM
│   │
│   ├── Generative AI
│   │   ├── Generative Adversarial Networks (GANs)
│   │   ├── Variational Autoencoders (VAEs)
│   │   ├── Diffusion Models
│   │
│   ├── Computer Vision Modellen
│   │   ├── Convolutional Neural Networks (CNNs)
│   │   ├── Vision Transformers (ViTs)
│   │
│   ├── Recurrente Modellen
│   │   ├── Recurrent Neural Networks (RNNs)
│   │   ├── Long Short-Term Memory (LSTMs)
│   │   ├── Gated Recurrent Units (GRUs)
│   │
│   ├── Transformer-gebaseerde Modellen
│   │   ├── Encoder-Decoder Architecturen
│   │   ├── Decoder-Only Architecturen (zoals GPT)
│   │   ├── Encoder-Only Architecturen (zoals BERT)
│   │
│   ├── Recommender Systems
│   │   ├── Collaborative Filtering
│   │   ├── Content-Based Filtering
│   │   ├── Hybrid Recommendatiesystemen
│   │
│   ├── Spraakherkenning en Synthese
│   │   ├── Automatic Speech Recognition (ASR)
│   │   ├── Text-to-Speech (TTS)
│   │
│   ├── Reinforcement Learning (Leerstrategie, geen modeltype)
│       ├── Deep Q-Networks (DQN)
│       ├── Proximal Policy Optimization (PPO)
│       ├── Actor-Critic Architecturen

Praktijk

Ontwikkelingen

Experimenten

Kennisbank

Aanbieders

Modellen

Diensten

Concepten en begrippen