Wat is Generative AI?
Generative AI, afgeleid van “Generative Adversarial Networks” (GANs), verwijst naar een specifieke vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die gericht is op het genereren van nieuwe en originele inhoud. GANs zijn ontworpen om creatieve output te produceren, zoals afbeeldingen, teksten, geluiden en meer, die niet eerder zijn waargenomen en die kunnen lijken op menselijk gegenereerde content.
Wat is generative AI vs normale AI?
Generative AI en “normale” AI verschillen in hun doel en functie, maar het is belangrijk op te merken dat “normale” AI een enigszins vage term is, omdat AI-systemen variëren in hun complexiteit en toepassingen. Laten we de verschillen tussen Generative AI en andere AI-benaderingen bespreken:
Generative AI:
- Doel: Het hoofddoel van generatieve AI, specifiek Generative Adversarial Networks (GANs), is het genereren van nieuwe en originele content die lijkt op menselijke creaties. Dit kan variëren van afbeeldingen en teksten tot geluiden en zelfs video’s.
- Werking: GANs maken gebruik van twee neurale netwerken, het generator-netwerk en het discriminator-netwerk, die tegen elkaar strijden tijdens het trainingsproces. Het generator-netwerk probeert steeds realistischere inhoud te creëren, terwijl het discriminator-netwerk probeert onderscheid te maken tussen door mensen gemaakte content en gegenereerde content.
“Normale” AI:
- Doel: De doelen van AI-systemen kunnen zeer divers zijn en omvatten vaak het uitvoeren van specifieke taken, het maken van voorspellingen, het automatiseren van processen of het analyseren van gegevens. Het doel kan variëren afhankelijk van het type AI, zoals machine learning, deep learning, of reinforcement learning.
- Werking: Traditionele AI-algoritmen kunnen gebruikmaken van regels en patronen om specifieke taken uit te voeren. Machine learning, een subcategorie van AI, leert van gegevens en past zijn gedrag aan op basis van ervaringen.
Belangrijkste Verschillen:
- Creativiteit: Generative AI blinkt uit in creativiteit door nieuwe, originele content te genereren. Andere vormen van AI zijn vaak gericht op het uitvoeren van taken op basis van vooraf bepaalde regels of het leren van patronen in gegevens.
- Toepassingen: Generative AI wordt vaak gebruikt voor artistieke creaties, zoals het genereren van kunstwerken, mensachtige gezichten, en zelfs muziek. Andere vormen van AI hebben meer praktische toepassingen, zoals voorspellende analyses, spraakherkenning, of autonome voertuigen.
Generator-netwerk en het Discriminator-netwerk
Het bijzondere aan GANs is het gebruik van twee neurale netwerken, het generator-netwerk en het discriminator-netwerk, die met elkaar concurreren om het systeem te trainen. Het generator-netwerk creëert nieuwe content, terwijl het discriminator-netwerk probeert te onderscheiden tussen door mensen gemaakte content en de door het generator-netwerk geproduceerde content.
Tijdens het trainingsproces verbetert het generator-netwerk zijn vermogen om realistische output te produceren, terwijl het discriminator-netwerk zijn vaardigheid om onderscheid te maken tussen echt en gegenereerd verbetert. Dit voortdurende proces van concurrentie en leren leidt uiteindelijk tot de creatie van inhoud die indrukwekkend authentiek kan lijken.
Technoligische trends en zakelijke projecten
In het artikel over de technologische trends voor 2024, wordt “GenAI” (Generative AI) gebruikt als een verkorte term voor Generative Adversarial Networks en verwijst naar de verwachte verschuiving van theorie naar praktijk in het gebruik van deze technologie in zakelijke projecten. Wie weet waar we allemaal gaan tegenkomen in het aankomend jaar, maar een ding wat zeker is is dat we dit jaar vele ontwikkeling zullen blijven zien in de wereld van AI en we jullie graag op de hoogte houden over de ontwikkelingen.
