• Uitleg
• |
• Artificial intelligence
• |
• po
• vo
• mbo

Wat is artificial intelligence?

Artificial intelligence is een technologie die steeds verder doordringt in het onderwijs. Maar wat is het eigenlijk? Hoe werkt het en welke toepassingen zijn er? Het is voor schoolleiders van belang om de technologie op basisniveau te begrijpen, zodat de juiste gesprekken gevoerd worden en bewuste keuzes gemaakt worden bij een verantwoorde inzet van de technologie.

Door Eva Leurink

12 juni 2024

6 minuten lezen

Met artificial intelligence (AI) of kunstmatige intelligentie bedoelen we computersystemen die intelligent gedrag vertonen. Denk aan systemen die gezichten herkennen, automatisch teksten genereren of een volgende serie op je favoriete videostreamingdienst aanbevelen.

Huidige toepassingen van AI

AI is geen nieuwe technologie. Computerwetenschappers werken sinds de jaren ’50 al aan technologieën die menselijke intelligentie proberen na te bootsen. Wat wel nieuw is, zijn de huidige toepassingsvormen van AI en de aandacht die het wereldwijd krijgt.  

AI kan al langer ondersteunen bij eenvoudige taken zoals het automatisch invoeren van gegevens. Inmiddels ondersteunt de technologie ook bij complexere taken zoals analyseren, scenario’s voorspellen en content genereren. Tegenwoordig worden systemen ontwikkeld die zelfs emoties kunnen interpreteren en op basis daarvan een handeling formuleren die lijkt op een menselijke reactie.  

AI-systemen lijken door deze ontwikkelingen wellicht steeds meer op mensen, maar het blijven computersystemen. Door de term ‘artificial intelligence’ lijkt het alsof deze systemen daadwerkelijk intelligent zijn. Dat is echter niet zo. Het zijn systemen die heel goed zijn in patroonherkenning en op basis daarvan supersnelle berekeningen en voorspellingen kunnen maken. 

Verschillende soorten AI 

Er is niet één specifieke vorm van AI. De verschillende systemen hebben elk een eigen doel. Bijna alle AI is taakspecifiek, wat betekent dat ze heel goed zijn in één specifieke taak waarvoor ze zijn ontworpen. Een AI die goed is in schaken kan niet ineens een ander spel spelen. De manier waarop een AI-systeem wordt gemaakt verschilt ook.  

Kennisgedreven AI maakt gebruik van vooraf bedachte stappenplannen. Bijvoorbeeld: ‘als leerling opdracht a goed maakt, dan krijgt leerling daarna opdracht b’. Zo’n stappenplan wordt in computersystemen een algoritme genoemd. Het AI-systeem kan vervolgens nieuwe data verwerken op basis van dat stappenplan. 

Datagedreven AI maakt gebruik van machine learning. Op basis van grote hoeveelheden data worden modellen getraind. De systemen ‘leren zelf’ door heel veel data te analyseren en patronen te herkennen.  

Bij kennisgedreven AI is er sprake van expliciete instructies bedacht door een mens. Bij datagedreven AI is sprake van statistische interpretatie van data tijdens het trainen van het AI-systeem. Hierdoor is inzicht in de werking van datagedreven AI lastiger dan bij kennisgedreven AI. Dat noemen we een black box. Machine learning betekent dat computers leren van data en op basis daarvan voorspellingen kunnen doen. We onderscheiden drie methoden: 

• Supervised machine learning: ‘begeleid leren’, waarbij een systeem wordt getraind met voorbeelden die gelabeld zijn door mensen. Een deels zelfrijdende auto ‘leert’ het verschil tussen een bal en een kind omdat mensen die plaatjes hebben gelabeld.
• Unsupervised machine learning: ‘zonder begeleiding leren’, waarbij het systeem zelf informatie structureert en patronen herkent zonder gelabelde voorbeelden. Denk aan gezichtsherkenning.
• Reinforcement learning: het systeem leert op basis van straffen en belonen. Zo leert het gewenste en niet gewenste handelingen. Denk aan een AI-systeem dat zichzelf leert schaken omdat het leert met welke stappen het wint of verliest.
• Deep learning is een subgroep van machine learning. Daarbij leren systemen op basis van complexe neurale netwerken die geïnspireerd zijn op de werking van de hersenen van mensen.
• Taalmodellen maken gebruik van deep learning en vormen de technische basis van generatieve AI-toepassingen zoals ChatGPT. Deze toepassingen genereren content op basis van een vraag of opdracht dat een prompt wordt genoemd. Denk aan teksten, afbeeldingen, video’s, presentaties, audio en computercode.

Hoe werkt AI?

Een AI-systeem bestaat uit twee bestanddelen: algoritmen en data. Deze twee bestanddelen bepalen de kwaliteit van het AI-systeem. Als het algoritme niet goed is, werkt het systeem niet zoals we willen. En als de data niet goed is, kloppen de uitkomsten ook niet.  

AI werkt op basis van drie onderdelen die in samenhang worden uitgevoerd:  

1. Detecteren: het systeem verzamelt data, zoals de informatie in een leerlingadministratiesysteem of een elektronische leeromgeving.

2. Interpreteren: clusteralgoritmen of classificatie-algoritmen analyseren die data om bepaald gedrag of bepaalde prestaties van een leerling op te merken. 

3. Handelen: op basis van de analyse wordt een handeling gedaan, zoals het geven van feedback of het bepalen van een vervolgopdracht.

Om een AI-systeem te maken, trainen en gebruiken is veel rekenkracht en heel veel data nodig. Digitale leeromgevingen verzamelen steeds meer data. Bijvoorbeeld over waar de leerling op heeft geklikt, hoe lang een leerling over een opdracht heeft gedaan of welke opdracht door de hele klas fout is gemaakt. Het is allemaal informatie die door een AI gebruikt kan worden om interpretaties te doen en op basis daarvan handelingen te bepalen.

Toepassingen van AI

AI zit momenteel al in veel toepassingen die we dagelijks gebruiken. Denk aan navigatie-apps, zoekmachines, chatbots, gedeeltelijk zelfrijdende auto’s en robots. AI wordt in verschillende sectoren gebruikt, zoals het stellen van diagnoses in de gezondheidszorg en voor het voorspellen van markttrends in de financiële sector. In het onderwijs zien we ook al verschillende toepassingen: 

Adviserende systemen: AI die op basis van data-analyse patronen herkent en advies geeft. Bijvoorbeeld een systeem dat resultaten van leerlingen analyseert en op basis daarvan advies geeft over vervolgstappen in het leerproces.   

Beslissende systemen: AI die op basis van data-analyse patronen herkent en beslissingen neemt. Bijvoorbeeld adaptieve leermiddelen die op basis van de antwoorden van leerlingen automatisch de volgende serie opgaven op het juiste niveau voor de leerling selecteert. 

Generatieve AI: AI die op basis van data-analyse en patroonherkenning zelfstandig content creëert. Het wordt gebruikt om allerlei content te maken, zoals lesplannen, lesmateriaal, jaarverslagen of nieuwsbrieven. Leerlingen gebruiken generatieve AI ook om mee te chatten of om huiswerk mee te maken.  

We zien dat AI-systemen steeds meer ontwikkeld worden om bij meerdere taken tegelijkertijd te ondersteunen. Juist omdat er flink geïnvesteerd wordt in de technologie en ontwikkelingen snel gaan, is het onvoorspelbaar welke toepassingen daadwerkelijk blijvende invloed gaan hebben. Daarom is het goed om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen.

Lees verder

• Artificial intelligence – dit zijn de kansen en risico's
• Wat is generatieve AI?
• Zo zie je AI terug in leermiddelen en andere toepassingen