Het gebruik van computers om gegevens te analyseren en te verwerken is een belangrijk onderdeel van de werking van kunstmatige intelligentie. Computers gebruiken geavanceerde algoritmen om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en verbanden te leggen. Met behulp van deze algoritmen kunnen zij patronen in gegevens vinden en toekomstige gebeurtenissen voorspellen. Dit soort systemen wordt een diep lerend systeem genoemd. Kunstmatige neurale netwerken zijn een type diep lerend systeem. Deze netwerken zijn ontworpen om biologische neurale netwerken in het menselijk brein na te bootsen. Het netwerk neemt grote datasets op en analyseert die herhaaldelijk, waarbij het resultaten geeft op basis van positieve en negatieve versterking.
Met behulp van geavanceerde algoritmen en neurale netwerken kunnen AI-systemen grote hoeveelheden gegevens met hoge snelheid verwerken en op verschillende niveaus analyseren. Dit helpt het systeem om complexe systemen te begrijpen en toekomstige gebeurtenissen sneller te voorspellen. Het is echter belangrijk te onthouden dat geen enkel computerprogramma kan tippen aan de flexibiliteit, kennis en dagelijkse vaardigheden van een mens.
Een van de meest voorkomende AI-toepassingen is spraakgestuurd zoeken. Een AI-programma kan worden getraind om conversatievragen te herkennen en de beste resultaten te geven. Een spraakgestuurde zoekopdracht kan bijvoorbeeld de beste plaats voor een pizza bepalen. Wanneer een gebruiker vraagt “Wat is de beste pizzeria bij mij in de buurt?”, zal de AI op basis van verschillende factoren bepalen waar de gebruiker zich bevindt. De AI zal ook de beste long-tail keywords voor de zoekopdracht identificeren en bepalen. Dit type AI-systeem kan ook taal begrijpen en oefeningen voorstellen om iemand te helpen herstellen van een blessure.
Een ander type AI-systeem is een reactieve machine. Deze machines zijn taakspecifiek en onthouden geen eerdere ervaringen. Als een computerprogramma bijvoorbeeld wordt getraind om een kat te identificeren, zal het daarvoor verschillende knooppunten gebruiken. De nauwkeurigheid van de voorspellingen hangt af van het aantal verborgen lagen en de complexiteit van de input.
Het gebruik van AI om gegevens te analyseren heeft bijgedragen tot de verbetering van veel technologieën. Het heeft ook de productiviteit en de prestaties van ondernemingen verbeterd. Bovendien kan AI worden gebruikt om gegevens te begrijpen die anders onbruikbaar zouden zijn geweest. Het is ook gebruikt om de geneeskunde en de productie te verbeteren. Gepersonaliseerde geneeskunde maakt bijvoorbeeld gebruik van AI om nieuwe medicijnen te testen. In de productie kan het betere prognoses geven van de vraag in de fabriek en fabrieksmanagers helpen betere beslissingen te nemen over logistiek. Het kan ook de efficiëntie van fabrieken verbeteren.
Naast het gebruik in computerzoekmachines en medische diagnoses wordt AI gebruikt om historische gegevens te analyseren. Het kan ook complexe gegevenssets beoordelen en er regelmatigheden in vinden. Dit helpt het systeem om gegevens te begrijpen op een schaal die een mens nooit zou kunnen bereiken.
AI wordt vaak verwerkt in online advertenties om het publiek van de advertenties te bepalen. Het wordt ook gebruikt bij gesproken zoekopdrachten om het beste bedrijf voor een zoeker te bepalen. Het wordt ook gebruikt in de detailhandel om consumenten te helpen de gewenste producten te vinden. Het wordt ook gebruikt in juridische documenten om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en ervoor te zorgen dat velden correct worden ingevuld.
