Maak jij al gebruik van neurale netwerken? Je denkt misschien van niet, maar wij weten zeker dat je er elke dag mee in aanraking komt. Het zit bijvoorbeeld verweven in diensten als Spotify, Netflix, Siri, Amazon, ChatGPT en meer.
Maar gebruik je de kracht van neurale netwerken ook al voor de groei van jouw bedrijf? Dat is een betere vraag. In deze gids leggen we je alles uit over neurale netwerken. We bespreken de basisprincipes, behandelen voorbeelden en signaleren kansen voor Nederlandse bedrijven.
Wat is een neuraal netwerk en hoe werkt het binnen AI?
Een neuraal netwerk in termen van artificiële intelligentie is een model dat is geïnspireerd op het menselijke brein. Het bestaat uit allerlei lagen van kunstmatige neuronen die onderlinge verbindingen hebben. Zo leren neurale netwerken om complexe taken uit te voeren.
Als we iets dieper op de materie ingaan, komen er termen als deep learning en machine learning om de hoek kijken. Hiermee kan AI patronen herkennen, informatie verwerken en nauwkeurige voorspellingen doen. Om dat beter uit te leggen, duiken we eerst in de biologie.
Een neuraal netwerk in de biologie
Wist je dat het menselijk brein uit ongeveer 86 miljard neuronen bestaat? Deze biologische neuronen geven de hele tijd signalen af naar andere neuronen. Dit gaat via elektrische en chemische processen.
Hoe werkt het menselijk brein?
Wanneer de ene neuron een signaal krijgt van de andere neuron, verwerkt het de informatie en bepaalt het of het zelf ook een signaal af moet geven aan een andere neuron. Zo ontstaat er een stroom van informatie en is het mogelijk om herinneringen te vormen en beslissingen te maken.
Verbonden neuronen en verborgen lagen
In zekere zin vormen de neuronen een complex systeem van communicatie. Dankzij een biologisch neuraal netwerk ontwikkelen mensen functies als spraak en motoriek. Het neurale netwerk vormt op subtiele wijze dus hoe we met z’n allen denken, voelen en handelen.
Van echte naar kunstmatige neuronen
Datawetenschappers en AI-ontwikkelaars zijn gek op neuronen. Door de jaren heen zijn ze er steeds beter in geworden om de biologische processen van neuronen na te bootsen op kunstmatige wijze. Deze nieuwe neuronen zijn wiskundige modellen met elektronische circuits.
Elke kunstmatige neuron in een netwerk ontvangt input van een andere neuron en zodoende ontstaat ook hier een netwerk van communicatie. Dit digitale netwerk kan vervolgens ook specifieke taken uitvoeren en functies ontwikkelen, zoals wederom spraak en motoriek.
Een neuraal netwerk in de technologie
Een technologisch neuraal netwerk is dus een nabootsing van een biologisch neuraal netwerk. Je kunt neurale netwerken ook wel het hart van de kunstmatige intelligentie noemen. Interessant is hoe neurale netwerken in AI verder kunnen gaan dan het menselijke brein.
Een kunstmatig neuraal netwerk
Een kunstmatig neuraal netwerk bestaat in zekere zin uit drie lagen: de laag van input, verborgen lagen en de laag van output. Bij de input ontvangt een neuron ruwe gegevens, zoals een foto of een tekst.
Vervolgens verwerken verborgen lagen de informatie en genereert de laatste neuron in de keten het resultaat. Dit kan bijvoorbeeld een classificatie van een foto, een gegenereerde tekst of een voorspelling zijn. Iets wat traditionele computers natuurlijk niet kunnen.
Deep learning, machine learning en neurale netwerken
De ontwikkelingen met neurale netwerken gaan snel. Denk hierbij aan deep learning. Dit is een vorm van machine learning waarbij er nog veel meer verborgen lagen zijn. Dit zorgt voor nog dieper onderzoek en zodoende herkent het ook steeds complexere patronen. Het is een voortdurend leerproces.
Ook convolutional neural networks (CNN’s) zijn van belang. Deze technologie is vooral cruciaal als het gaat om beeldherkenning. Het kan bijvoorbeeld handgeschreven cijfers en letters herkennen en in combinatie met vertaaltechnologie meteen ook vertalen in iedere taal.
Vormen van supervised learning
Neurale netwerken leren altijd op basis van voorbeelden. Daarom is het ook nodig om ze te trainen. Supervised learning geeft neurale netwerken zowel de input als de gewenste output. Zo leert het netwerk om op basis van ervaring te leren en steeds nauwkeuriger te reageren.
Het ene neuron reageert dus op het andere en zo krijg je resultaten. Als het nog niet goed werkt, geef je het model aanvullende gegevens en nog meer specifieke kenmerken. Als de gebruiker uitdrukkelijk aangeeft wat de bedoeling is, pikt het model dit snel op en leert bepaalde functies aan.
Toepassingen van neurale netwerken in AI-oplossingen
Goed, nu weet je dus hoe neurale netwerken vanuit de biologie hun weg hebben gevonden in de hedendaagse artificial intelligentie. Tijd om te ontdekken hoe je kunstmatige neurale netwerken kunt inzetten om je bedrijf vooruit te helpen. We zetten acht toepassingen voor je op een rij.
Chatbots
Op basis van een combinatie van natuurlijke taalverwerking en deep learning helpen chatbots je op natuurlijke gesprekken te voeren. Chatbots zijn ideaal om klanten 24/7 te helpen en kunnen ook intern nuttig zijn. Bijvoorbeeld een slimme chathulp in je intranetomgeving.
Spraakherkenning
Deep learning-modellen zijn ook in staat om spraak om te zetten in tekst. De klanken en stemgeluiden in een audiobestand kunnen het herkennen en transformeren tot geschreven tekst. Dit maakt het bijvoorbeeld mogelijk om automatisch notulen te genereren.
Beeldherkenning
Convolutional neural networks (CNN’s) maken het mogelijk om beelden nauwkeurig te analyseren. Het filtert foto’s op basis van visuele kenmerken als lijnen, vormen en texturen. Dit vormt de basis voor slimme oplossingen als kwaliteitscontrole, toegangscontrole en monitoring.
Beeldanalyse
Beeldanalyse gaat nog een stap verder. In ziekenhuizen is medische beeldanalyse een hulpmiddel om afwijkingen op MRI- of CT-scans te detecteren. Zo helpt AI dus doktoren om sneller en betere diagnoses te stellen. Dat kan mensenlevens redden.
Voorspellingen
Neurale netwerken maken het ook mogelijk om patronen in het gedrag van klanten te herkennen. Of bijvoorbeeld patronen in het ziekteverloop op kantoor. Zodoende kan het ook nauwkeurige voorspellingen doen voor de toekomst. Zo kun je bijna in de toekomst kijken.
Aanbevelingen
Bedrijven als Netflix en Spotify verwerken die voorspellingen tot aanbevelingen. Ze weten precies welke muziek je hebt geluisterd of welke films je hebt gekeken. Op basis van een elektronisch communicatienetwerk raden ze je vervolgens vergelijkbare liedjes en series aan.
Fraudepreventie
Neurale netwerken helpen tegenwoordig ook om fraude te voorkomen. Kunstmatige intelligentie herkent afwijkende patronen in financiële transacties. Als er een afwijking wordt gedetecteerd, geeft het systeem een signaal af. Zo kan een financiële instelling sneller schakelen.
Generatieve AI
Ook het genereren van teksten of beelden met bijvoorbeeld ChatGPT, Gemini, Dall-E of Sora heeft te maken met neurale netwerken. Je stopt er je input in, de verborgen lagen gaan aan de slag en vervolgens krijg je de output gepresenteerd. Hiermee kun je ook allerlei toepassingen genereren voor je marketing.
Duurzame AI-ontwikkeling: de impact van neurale netwerken en hoe het anders kan
Als je het ons vraagt, zijn neurale netwerken geweldig. Toch zijn er ook beperkingen. Het trainen van grote modellen kost bijvoorbeeld enorme hoeveelheden aan energie en data. Hierbij moet je je bewust zijn van het milieu en ook scherp zijn op zaken als privacy.
Artificial intelligence met GreenPT
Bij Brthrs hebben we ook oog voor deze kwesties. We maken bijvoorbeeld gebruik van GreenPT, een groen en privacyvriendelijk alternatief voor ChatGPT. GreenPT is open source, wordt aangedreven door duurzame energie en wordt gehost op Europese servers.
Ethisch gebruik met betrekking tot doeleinden
Ook van belang is dat we AI inzetten op ethische wijze. Het is hierbij van belang of iets strikt noodzakelijk is. Technische opslag is bijvoorbeeld noodzakelijk als het legitieme doel voorkeuren opslaan betreft. Daarnaast hebben anonieme statistische doeleinden de voorkeur.
Rekening houden met privacy
Ook privacy is dus van groot belang. Geen enkel bedrijf wil datalekken of onverantwoord omspringen met gegevens van klanten. Wij zijn op de hoogte van alle relevante wetgeving vanuit Nederland en de Europese Unie. Onze oplossing voldoet aan vrijwillige naleving en alle belangrijke standaarden.
Meer weten over neurale netwerken en kunstmatige intelligentie?
Ben je benieuwd naar de mogelijkheden van neurale netwerken en andere vormen van kunstmatige intelligentie voor jouw onderneming? Neem dan gerust contact met ons op. We gaan graag met je in gesprek om samen de mogelijkheden te verkennen.
Vaak is er meer mogelijk dan je denkt. Wie investeert in artificiële intelligentie is de concurrentie een stap voor. Wij doen dat met een combinatie van technische kennis en maatschappelijke verantwoordelijkheid.
We horen graag van je!
