Een verkenning van wat AI en machine learning is. Gepresenteerd op de SURF Onderwijsdagen en bij de SURF Special Interest Group AI. Gemaakt door: Thijs van der Horst Duuk Baten

1. DEMYSTIFYING AI
Een realistische verkenning van een
veelbesproken technologie

2. 2
Input Output
Instructies

3. if a == x
do something
else
do something else
3

4. 4
Uitleg aan de hand van voorbeelden:
Rood
Geel
Blauw

5. 5
Machine
Learning
Deep
Learning
Artificial
Intelligence

6. Strong AI
“Menselijke” intelligentie &
zelfbewustzijn
Weak AI
Taakgericht en met specifieke
scope
6

7. Veranderende perceptie van AI
7
1950
Turing test
Isaac Asimov’s “I, Robot”
1997
Deep blue verslaat wereldkampioen schaken
1957
Neuraal netwerk voor computers
1952
Computer leert dammen
2016
AlphaGo wint 5/5
1995
Spamfiltering met Machine Learning
2011
Watson wint Jeopardy
Deep Learning revolutie

8. 8
If it is written in Python, it's probably machine learning
If it is written in PowerPoint, it's probably AI

9. 9
Toepassingen
Rij-ondersteuning &
zelfrijdende auto’s
Spraakherkenning Objectherkenning
PERSON - 99%

10. Data, heel veel data…
10

11. 11

12. 12
Data is niet objectief of eenduidig:
Blauw
Groen

13. 13
Data: valide, neutraal & representatief?
Representativiteit
Is de data representatief
voor de toepassing?
Validiteit
Beschrijft de data hetgeen
je denkt dat deze beschrijft?
Neutraliteit
Is de data ‘neutraal’ of
welke bias zit erin?

14. 14

15. 15
Bias in data is niet nieuw…
… bias in algoritmes wel.

16. 16
Black box of algorithms

17. 17
Oplossingsrichtingen
Human-in-the-loopExplainable AI Counterfactuals

18. 18
Kunstmatige Intelligentie, de take-aways
18
Data is gekleurd, getrainde
algoritmes dus ook.
Geen magie, wel next-level
automatiseren.
Kunstmatig bewustzijn is
nog mijlen ver.
Data is key. Zorg voor een
helder probleem en een
goede match met je data.

19. SIG-AI@list.surfnet.nl
Aanmelden:
sig-ai-subscribe@list.surfnet.nl
21
Thijs van der Horst
E-mail: thijs.vanderhorst@surfnet.nl
Duuk Baten
E-mail: duuk.baten@surfnet.nl