De onmisbare brandstof: Waarom is data zo cruciaal voor AI

Je hebt een supersnelle raceauto (de AI-algoritmes) en een briljante coureur (de AI-wetenschappers). Maar zonder één cruciaal element komt die auto geen meter vooruit: brandstof. In de wereld van Artificiële Intelligentie, en dan met name Machine Learning en Deep Learning, is die brandstof data. Enorme, onvoorstelbare hoeveelheden data. Waarom is data zo cruciaal voor AI? En wat voor soort data is dat dan? Laten we de motorkap openen en kijken naar de brandstof die de AI-revolutie aandrijft.

AI leert van voorbeelden, en voorbeelden zijn data

Zoals we in eerdere artikelen zagen, is het kernidee van moderne AI dat systemen leren van voorbeelden, in plaats van dat elke regel expliciet geprogrammeerd wordt.

• Een spamfilter leert spam herkennen door miljoenen voorbeeldmails (sommige spam, sommige niet) te analyseren.

• Een beeldherkennings-AI leert katten herkennen door tienduizenden foto's van katten (en niet-katten) te 'zien'.

• Een Large Language Model zoals ChatGPT leert taal door miljarden woorden en zinnen van het internet en uit boeken te verwerken.

Al deze 'voorbeelden' – de e-mails, de foto's, de teksten – dat is data. Zonder deze data zou de AI niets hebben om van te leren. Het zou zijn als een student zonder lesboeken of een kok zonder ingrediënten.

De analogie: Een chef-kok die leert koken 

Stel je een beginnende chef-kok voor. Hoe leert hij koken?

1. Recepten (Gestructureerde Data): Hij leest kookboeken. Elk recept is een stukje data met ingrediënten (input) en instructies (proces) die leiden tot een gerecht (output).

2. Proeven en ervaren (Ongestructureerde Data): Hij proeft gerechten van andere chefs. Hij experimenteert zelf. Hij ziet welke smaakcombinaties werken, welke texturen prettig zijn. Dit zijn ook allemaal 'datapunten' die zijn culinaire 'model' verfijnen.

3. Feedback (Labeling): Als hij een gerecht maakt, proeven mensen het en geven feedback: "Te zout," "Heerlijk," "Beetje droog." Dit helpt hem zijn recepten aan te passen.

Een AI-systeem doorloopt een vergelijkbaar proces, maar dan met digitale data en algoritmes.

Meer data = (vaak) betere AI Over het algemeen geldt: hoe meer data je een AI-model geeft tijdens de training, hoe beter het zal presteren. Met meer voorbeelden kan het subtielere patronen ontdekken, beter generaliseren naar nieuwe, onbekende situaties, en robuuster worden tegen fouten. Dit is een van de redenen waarom bedrijven als Google, Meta (Facebook), en Amazon zo succesvol zijn in AI: ze hebben toegang tot gigantische hoeveelheden gebruikersdata.

Maar kwaliteit is net zo belangrijk als kwantiteit! Het is niet alleen de hoeveelheid data die telt, maar ook de kwaliteit. Slechte data leidt tot slechte AI. Dit wordt vaak samengevat als "Garbage In, Garbage Out" (GIGO). Wat betekent 'slechte data'?

• Onjuiste data: Als foto's verkeerd gelabeld zijn (een hondenfoto met het label 'kat'), leert de AI het verkeerd.

• Beperkte of scheve data (Bias): Als een gezichtsherkenningssysteem voornamelijk getraind is op foto's van één bevolkingsgroep, zal het minder goed werken voor andere groepen. Dit leidt tot 'bias' in de AI. (Zie ook het artikel over ethiek).

• Onvolledige data: Als belangrijke informatie ontbreekt, kan de AI geen correcte conclusies trekken.

• Ruisige data: Data met veel fouten, irrelevantie of willekeurige variaties.

Het verzamelen, opschonen, labelen en voorbereiden van data (het 'data pre-processing') is vaak het meest tijdrovende en arbeidsintensieve deel van een AI-project. Goede data-hygiëne is essentieel!

Soorten data voor AI AI kan met allerlei soorten data werken:

• Gestructureerde data: Data die netjes georganiseerd is in tabellen met rijen en kolommen, zoals in een database of spreadsheet (bv. klantgegevens, verkoopcijfers).

• Ongestructureerde data: Data die niet in een vast format zit. Dit is het overgrote deel van de data in de wereld! Denk aan:

  • Tekst (e-mails, boeken, social media posts)

  • Afbeeldingen

  • Audio (spraak, muziek)

  • Video

• Semi-gestructureerde data: Een mix, zoals JSON of XML bestanden die wel enige structuur hebben, maar niet zo rigide als een tabel.

• 
  

Moderne AI, vooral Deep Learning, is steeds beter geworden in het verwerken van ongestructureerde data, wat heeft geleid tot de doorbraken in beeld-, spraak- en taalverwerking.

Data is de nieuwe olie? 

Je hoort soms de uitspraak: "Data is de nieuwe olie." Net als olie in de vorige eeuw een cruciale grondstof was voor de industrie, is data dat nu voor de 'AI-economie'. Bedrijven die veel waardevolle data bezitten en weten hoe ze die moeten gebruiken om AI-systemen te trainen, hebben een groot concurrentievoordeel. Dit roept ook vragen op over eigendom van data, privacy en de macht van grote techbedrijven.

Conclusie: Zonder data geen intelligente machines

Data is het levensbloed van moderne Artificiële Intelligentie. Zonder de enorme datasets die de afgelopen decennia zijn verzameld en beschikbaar gekomen, zouden de indrukwekkende AI-toepassingen van vandaag simpelweg niet bestaan. Het is de brandstof die de leeralgoritmes voedt en hen in staat stelt om patronen te herkennen, voorspellingen te doen en 'slim' gedrag te vertonen. Dus, de volgende keer dat je een AI iets verbazingwekkends ziet doen, bedenk dan dat er een oceaan van data achter schuilgaat die dat mogelijk heeft gemaakt!