In tegenstelling tot de conventionele programmering op basis van regels, maakt AI gebruik van machine learning (ML)/deep learning (DL) om patronen in gegevens te herkennen.
Een eenvoudig voorbeeld illustreert het potentieel. We gaan ervan uit dat we ingrediënten voor een gerecht hebben (input) en ook weten welk gerecht aan het eind geserveerd moet worden (output). Het recept ontbreekt echter (verbinding tussen input en output). Het recept kan echter worden gevonden door zelflerende algoritmen. Zo kan een AI zelfstandig een oplossing vinden voor een bestaand probleem. Over het algemeen spreken we van een zwakke AI, die slechts één taak kan vervullen. Waarom gebruiken we dan AI? Sommige problemen zijn zo ingewikkeld dat het onmogelijk is ze op te lossen met regelgebaseerde programmering. Bovendien is een AI in staat om het patroon dat eerder uit gegevens is geleerd, toe te passen op nieuwe situaties.
In tegenstelling tot conventionele programmering op basis van regels, maakt een AI gebruik van machine learning (ML)/deep learning (DL) om patronen in gegevens te herkennen. Zo kan een AI zelfstandig een oplossing vinden voor een bestaand probleem.
Over het algemeen spreken we van een zwakke AI die slechts één taak kan uitvoeren. Waarom gebruiken we dan AI? Sommige problemen zijn zo ingewikkeld dat het onmogelijk is ze op te lossen met regelgebaseerde programmering. Bovendien is een AI in staat om het patroon dat eerder uit gegevens is geleerd, toe te passen op nieuwe situaties.