Uitbreidbaarheid

Wat is AI-uitbreidbaarheid?

AI-uitbreidbaarheid verwijst naar het vermogen van kunstmatige intelligentiesystemen (AI) om hun mogelijkheden uit te breiden naar nieuwe domeinen, taken en datasets zonder volledige hertraining of significante architecturale veranderingen. Dit concept focust op het ontwerpen van AI-systemen die flexibel en aanpasbaar zijn, waardoor ze nieuwe functies kunnen opnemen, extra taken aankunnen en naadloos kunnen integreren met andere systemen.

In essentie draait AI-uitbreidbaarheid om het creëren van AI-systemen die kunnen evolueren en groeien in de loop der tijd. In plaats van geïsoleerde toepassingen voor specifieke taken te bouwen, worden uitbreidbare AI-systemen ontworpen als platforms die uitgebreid kunnen worden om aan veranderende eisen te voldoen. Deze benadering maximaliseert de waarde van AI-investeringen door organisaties in staat te stellen hun AI-mogelijkheden efficiënt uit te breiden wanneer zich nieuwe kansen en uitdagingen voordoen.

Hoe wordt AI-uitbreidbaarheid bereikt?

Het bereiken van AI-uitbreidbaarheid omvat het toepassen van verschillende technieken en ontwerpprincipes die AI-systemen flexibel en aanpasbaar maken. Belangrijke methoden zijn:

Transfer Learning

Transfer learning is een techniek waarbij een vooraf getraind model, ontwikkeld voor één taak, wordt hergebruikt voor een andere maar verwante taak. In plaats van een nieuw model vanaf nul te trainen, wordt de kennis van het bestaande model overgedragen naar de nieuwe taak, waardoor minder data en rekenkracht nodig zijn.

Voorbeeld:

• Een computer vision-model dat is getraind om dieren te herkennen kan worden aangepast om plantensoorten te identificeren door gebruik te maken van de geleerde kenmerken voor beeldherkenning.
• Een taalmodel dat is getraind op nieuwsartikelen kan worden verfijnd om medische terminologie te begrijpen voor zorgtoepassingen.

Multi-Task Learning

Multi-task learning houdt in dat één model wordt getraind om meerdere taken gelijktijdig uit te voeren. Deze aanpak stimuleert het model om algemene representaties te ontwikkelen die bruikbaar zijn voor verschillende taken. Door kennis tussen taken te delen, wordt het model veelzijdiger en aanpasbaarder.

Voorbeeld:

• Een taalmodel dat is getraind op zowel vertaling als sentimentanalyse kan taalnuances beter begrijpen, waardoor het effectiever is bij nieuwe taalgerelateerde taken.
• Een AI-assistent die is getraind op agendabeheer en e-mailbeheer kan overkoepelende patronen in gebruikersgedrag leren, wat de prestaties over taken heen verbetert.

Modulaire Opzet

Modulaire opzet in AI houdt in dat systemen worden opgebouwd uit verwisselbare en onafhankelijke componenten of modules. Deze architectuur maakt het mogelijk om nieuwe functionaliteiten toe te voegen of bestaande aan te passen zonder het kernsysteem te beïnvloeden.

Voorbeeld:

• Een chatbotsysteem waarbij nieuwe modules kunnen worden geïntroduceerd om verschillende typen vragen of talen af te handelen. Ontwikkelaars kunnen deze modules toevoegen zonder het hele systeem opnieuw te bouwen.
• Een AI-gedreven aanbevelingsengine kan nieuwe databronnen of algoritmen als aparte modules integreren, waardoor de mogelijkheden worden uitgebreid zonder bestaande functionaliteit te verstoren.

Flexibele en Aanpasbare Architecturen

AI-systemen ontwerpen met flexibiliteit in gedachten zorgt ervoor dat ze zich kunnen aanpassen aan veranderende eisen en nieuwe technologieën kunnen integreren. Dit omvat het gebruik van open standaarden, het ontwerpen van API’s voor interactie met andere systemen en het ondersteunen van plug-ins of extensies die nieuwe functies toevoegen.

Voorbeeld:

• Een AI-platform dat API’s biedt voor ontwikkelaars om aangepaste applicaties bovenop de kernfunctionaliteit te bouwen.
• Ondersteuning voor plug-ins maakt het mogelijk voor externe ontwikkelaars om de mogelijkheden van het AI-systeem uit te breiden, waardoor een ecosysteem van extensies ontstaat.

Voorbeelden van AI-uitbreidbaarheid

Uitbreidbare Chatbots

Denk aan een klantenservicechatbot die oorspronkelijk is ontworpen om supporttickets af te handelen. Door uitbreidbaarheid kan dezelfde chatbot worden uitgebreid om:

• Verkoopvragen: Door een nieuwe module voor verkoopgerelateerde vragen te integreren, kan de chatbot klanten helpen met productinformatie en aankoopbeslissingen.
• IT-support: Door een IT-supportmodule toe te voegen kan de chatbot technische problemen oplossen.
• HR-vragen: Door de chatbot uit te breiden om HR-gerelateerde vragen te beantwoorden, wordt de bruikbaarheid binnen een organisatie vergroot.

Ontwikkelaars kunnen deze mogelijkheden toevoegen door het bestaande model te trainen op nieuwe datasets of nieuwe modules te integreren, zonder het hele systeem te herzien.

Computer Vision-systemen

Een computer vision-model dat is ontwikkeld voor kwaliteitscontrole in de productie kan worden uitgebreid om:

• Voorraadbeheer: Het model aanpassen om inventarisobjecten te herkennen en te tellen.
• Veiligheidsmonitoring: Het model trainen om gevaren te detecteren of naleving van veiligheidsprotocollen te bewaken.

Door gebruik te maken van transfer learning kan het model efficiënt aan deze nieuwe taken worden aangepast.

Natural Language Processing (NLP)-platforms

Een NLP-engine die wordt gebruikt voor sentimentanalyse op sociale media kan worden uitgebreid naar:

• Juridische documentanalyse: Het model verfijnen met juridische teksten ter ondersteuning van contractreview.
• Samenvatting van medische dossiers: Het model aanpassen om patiëntendossiers samen te vatten voor zorgprofessionals.

Deze uitbreiding wordt bereikt door het model te trainen op domeinspecifieke data, waardoor het gespecialiseerde taken aankan.

Onderzoek naar AI-uitbreidbaarheid

AI-uitbreidbaarheid is een complex en zich ontwikkelend vakgebied dat de afgelopen jaren veel aandacht heeft gekregen. Het onderzoekslandschap is rijk aan studies die zich richten op verschillende aspecten van AI-systemen en hun integratie in diverse domeinen.

1. Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations door Chen Chen et al. (Gepubliceerd: 2024-09-12).
   Dit artikel benadrukt het cruciale belang van AI-veiligheid in het licht van snelle technologische vooruitgang, vooral met Generatieve AI. Het stelt een nieuw raamwerk voor dat AI-veiligheid benadert vanuit het perspectief van betrouwbare, verantwoorde en veilige AI. De studie bespreekt huidig onderzoek en ontwikkelingen, behandelt de belangrijkste uitdagingen en presenteert innovatieve methodologieën voor het ontwerp en testen van AI-veiligheid. Het doel is het vertrouwen in digitale transformatie te vergroten door AI-veiligheidsonderzoek te bevorderen. Lees meer.

2. AI-Mediated Exchange Theory door Xiao Ma en Taylor W. Brown (Gepubliceerd: 2020-03-04).
   Dit position paper introduceert de AI-Mediated Exchange Theory (AI-MET) als een raamwerk om communicatie en integratie tussen diverse mens-AI-onderzoeksgemeenschappen te faciliteren. AI-MET breidt de Social Exchange Theory uit door AI te zien als bemiddelaar in mens-tot-mensrelaties. Het artikel schetst initiële bemiddelingsmechanismen en laat zien hoe AI-MET bruggen kan slaan tussen verschillende wetenschappelijke perspectieven op mens-AI-relaties. Lees meer.

3. Low Impact Artificial Intelligences door Stuart Armstrong en Benjamin Levinstein (Gepubliceerd: 2017-05-30).
   Dit onderzoek verkent het concept van ’low impact’ AI, dat tot doel heeft de potentiële gevaren van superintelligente AI te minimaliseren door ervoor te zorgen dat deze de wereld niet ingrijpend verandert. Het artikel stelt definities en methoden voor om low impact te waarborgen, en bespreekt bekende problemen en toekomstige onderzoekslijnen. Lees meer.

4. On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Behavior in Human-AI Collaboration door Guanghui Yu et al. (Gepubliceerd: 2024-06-10).
   Deze studie benadrukt het belang van het meenemen van menselijke overtuigingen in het ontwerp van AI-agenten voor effectieve samenwerking tussen mens en AI. Het bekritiseert bestaande benaderingen die uitgaan van statisch menselijk gedrag en benadrukt de noodzaak om rekening te houden met dynamische menselijke reacties op AI-gedrag om de samenwerking te verbeteren. Lees meer.