Sinds 2016 is AI een buzz-afkorting die rond zoemt in onze wereld. We hebben Kunstmatige Intelligentie (KI of AI), Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL of DNN).Wat is nu precies het verschil tussen de verschillende technieken?

AI is meer een container begrip dat gebruikt wordt voor niet-menselijke apparaten die in onze ogen een vorm van intelligentie vertonen.

Machine Learning
Kunstmatige intelligentie is al een begrip sinds de jaren ’50 maar heeft altijd een hoog SF gehalte gehad. Sinds een aantal jaren is er Machine Learning. ML kan gezien worden als een vorm van patroonherkenning waarbij de computer zelf bepaalt hoe parameters gewogen moeten worden om invoer zo goed mogelijk te mappen op uitvoer.

Deep Learning
Met de komst van Internet, cloud computing en betere algoritmes werd het mogelijk om niet honderden voorbeelden te gebruiken maar miljoenen! Een van de eerste spraakmakende voorbeelden (2012) van het gebruik van Deep Learning was het door Google ontwikkelde systeem om plaatjes van katten te kunnen herkennen. Ook andere grote bedrijven als Microsoft, Amazon, Apple, HP en Facebook kwamen met mooie voorbeelden waarbij Deep Learning (of wel het leren m.b.v. Deep Neural Networks of DNN’s) gebruikt wordt.

Een aansprekend voorbeeld was het gebruik van DNN’s door Microsoft om veel beter spraak te herkennen (Microsoft/InterSpeech, 2011). In de voorafgaande jaren was de herkenning slechts met veel moeite een beetje beter geworden: het leek of we tegen een soort plafond aan liepen waar we maar niet doorheen konden. Na de presentatie van Microsoft storte iedereen zich op DNN’s en ASR met gevolg dat de resultaten van de spraakherkenning heel snel veel beter werden.

Het volledige, door Erik Bouwer en mij geschreven stuk, staat op de websites van CustomerFirst en hier