In feite volg je zelf iedere dag meerdere algoritmen.
(Klik op het plusje voor meer uitleg)
Leer stap voor stap over algoritmes, zoekmachines en beslisbomen.
(Klik op het plusje voor meer uitleg)
Algoritmen zorgen er niet alleen voor dat je de witte van de gekleurde was scheidt. Algoritmisering is een essentieel onderdeel van AI. Zonder reeksen instructies zou deze vorm van intelligentie niet bestaan. Het is de taal waarmee je systemen opdrachten laat uitvoeren.
Het antwoord is simpel: computers maken meestal minder fouten én zijn sneller.
Toch is het een relatief simpel proces als je eenmaal de volgorde van de stappen weet.
Als deze algoritmen nooit waren geschreven, zag de wereld er een heel stuk anders uit... denk bijvoorbeeld aan zoekmachines.
Hoe meer er gelinkt wordt naar een bepaalde website, hoe hoger deze website gerangschikt wordt.
Naast deze ‘natuurlijke’ ranking, kun je ook een hoge ranking kopen. Als je een zoekopdracht intypt en je ziet naast de bovenste paar zoekresultaten ‘Adv.’ staan, besef dan dat deze prominente plekken zijn gekocht door de eigenaren van deze websites.
In gesprek met professor Maarten de Rijke (Universiteit van Amsterdam).
Algoritmen spelen een grote rol in ons dagelijks leven; de toepassingen beperken zich niet tot Google. Denk ook bijvoorbeeld aan het uitstippelen van een route op je navigatiesysteem, het opsporen van verdacht betalingsverkeer of het aanbieden van klantenservice via chatbots. De zaken waarbij algoritmen ons helpen zijn complex, maar zo is het niet altijd geweest...
In de beginjaren werd er vooral geëxperimenteerd met spellen. Dankzij duidelijke spelregels en een helder resultaat (winnen of verliezen) vormt dit een afgebakend domein, perfect om onderzoek te doen naar de keuzes en consequenties waar algoritmen mee te maken hebben.
Van schaken tot en met boter-kaas-en-eieren.
Hier zie je de huidige stand van een potje boter-kaas-en-eieren. Xaviera heeft net een X getekend en Olivier is nu aan zet om een O te plaatsen.
Denk een paar stappen vooruit, aan de verschillende keuzes die Olivier nu heeft en alle consequenties daarvan. Kun je voorspellen wie er wint?
Een computer lukt dit ook: die kan op basis van alle mogelijke keuzes (eigen zetten) én mogelijke consequenties (reacties van de tegenstander) keer op keer een strategische keuze maken, om zo het beoogde einddoel (winnen) te behalen.
Afhankelijk van het aantal keuzemogelijkheden kan een beslisboom oneindig lang worden.
Voor een computer is dat geen probleem: die kan van boven naar beneden, heel snel, alle scenario’s doornemen. Om vervolgens de optimale keuze te maken, voor iedere zet opnieuw.
Je weet nu dat een computer door beslisbomen intelligent gedrag kan vertonen. In de volgende track gaan we in op andere manieren om computers taken te leren: machine learning.