Stel er is een bevolkingsonderzoek gestart naar een bepaalde oogziekte
Je meldt je bij het ziekenhuis en er wordt een foto gemaakt van jouw oog...
Verdiep je in de mogelijkheden van een kunstmatig brein.
Je meldt je bij het ziekenhuis en er wordt een foto gemaakt van jouw oog...
Je kunt je foto laten beoordelen door een oogarts of door een AI-systeem. Onderzoek toont aan dat beide manieren even betrouwbaar zijn.
Onderzoek toont nu aan dat het AI-systeem vaker de juiste diagnose stelt dan de oogarts. Het systeem is dus zelfs beter dan de arts.
Mooi natuurlijk, maar wat is het nu precies?
Dat wil zeggen dat er meestal sprake is van "supervised" learning. Maar het verschil is dat deep learning vooral wordt toegepast op grote, ongestructureerde datasets. Denk bijvoorbeeld aan foto's, video's en geluidsopnames.
Een computer kan kijken omdat hij de digitale plaatjes opknipt in heel veel kleine stukjes. Die kleine stukjes noemen we pixels. Letters en cijfers zijn heel simpel te herkennen voor een computer. Maar er is meer.
Zo heb je bij sommige smartphones geen inlogcode meer nodig, maar kun je deze ontgrendelen met behulp van gezichtsherkenning. Dankzij diezelfde techniek gaat ook de paspoortcontrole op Schiphol tegenwoordig een stuk sneller. En zo is dankzij deep learning nog veel meer mogelijk…
Klik op de kruisjes voor meer uitleg.
Deep learning is een andere benaming voor ‘neurale netwerken’. Het bootst losjes de processen in onze hersenen na. Net zoals in je hersenen, verwerkt deep learning informatie over meerdere lagen.
Maar zijn alleen maar positieve geluiden wel terecht? Of zit er ook een schaduwkant aan deze technologieën? In de volgende track gaan we in op ethische kwesties.