Top 30 AI-termen die je moet kennen voor 2025

De AI-revolutie versnelt, en de taal die deze definieert ook. Om voorop te blijven in de gesprekken die onze toekomst vormgeven, is het beheersen van deze essentiële termen een must. Deze uitgebreide gids behandelt de meest invloedrijke buzzwords die vandaag de dag de AI-landschap domineren, gerangschikt op hun huidige relevantie.

Duik erin en word een AI-insider!

1. Generatieve AI (GenAI)

Nog steeds aan de top van de lijst, Generatieve AI draait om creatie. Deze modellen produceren gloednieuwe inhoud zoals tekst, afbeeldingen, code of audio, in plaats van alleen bestaande data te analyseren. Het is de technologie die de huidige creatieve boom in AI aanwakkert.

2. Large Language Models (LLMs)

De krachtpatser achter veel van GenAI, LLMs zijn AI-modellen die getraind zijn op enorme hoeveelheden tekstdata. Hun primaire functie is het begrijpen, genereren en verwerken van menselijke taal, waardoor ze het brein zijn achter conversatie-AI en geavanceerde schrijftools.

3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT is een familie van grote taalmodellen ontwikkeld door OpenAI. Deze modellen zijn vooraf getraind op enorme datasets en gebruiken de Transformer-architectuur om mensachtige tekst te begrijpen en te genereren. GPT-modellen, zoals GPT-3 en GPT-4, hebben nieuwe standaarden gezet in natuurlijke taalverwerking en vormen de basis van chatbots, contentcreatietools en meer.

4. AI Agent

Meer dan alleen simpele commando’s, een AI Agent is een AI-systeem dat ontworpen is om zijn omgeving waar te nemen, beslissingen te nemen en autonoom acties te ondernemen om specifieke doelen te bereiken. Zie ze als onafhankelijke probleemoplossers in de AI-wereld.

5. Prompt Engineering

Dit is de kunst van effectief communiceren met AI. Prompt engineering is de vaardigheid om de perfecte invoer (een “prompt”) te maken voor AI-modellen, vooral LLMs, om hun uitvoer te sturen en precies de gewenste resultaten te krijgen. Het is cruciaal om het volledige potentieel van AI te benutten.

6. Hallucinatie (in AI)

Wanneer een AI “hallucineert”, genereert het informatie die volkomen plausibel klinkt, maar eigenlijk incorrect, onzinnig of verzonnen is. Het is een grote uitdaging, vooral bij LLM’s, en een belangrijk aandachtspunt voor het verbeteren van de betrouwbaarheid van AI.

7. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Om AI-hallucinaties tegen te gaan, combineert RAG een LLM met een retrievalsysteem. Voordat het een antwoord genereert, haalt de AI relevante, feitelijke informatie uit een specifieke kennisbank, waardoor de antwoorden nauwkeuriger en verifieerbaar worden.

8. Multimodale AI

Deze krachtige AI kan informatie begrijpen en verwerken uit meerdere soorten data tegelijk—zoals tekst, afbeeldingen, audio en video. Multimodale AI maakt rijkere, meer menselijke interacties mogelijk en biedt diverse toepassingen.

9. Fine-tuning

Wil je een AI-model aanpassen voor een specifieke taak? Fine-tuning stelt je in staat om een vooraf getraind AI-model (zoals een algemene LLM) verder te trainen met een kleinere, gespecialiseerde dataset. Hierdoor past het model zich aan aan jouw specifieke taak of domein, waardoor het zeer effectief wordt.

10. Responsible AI

Naarmate AI meer geïntegreerd raakt in ons leven, is het van cruciaal belang om de ethische ontwikkeling en het gebruik ervan te waarborgen. Responsible AI is een overkoepelende term die eerlijkheid, transparantie, verantwoordelijkheid en de algehele voordelige inzet van AI-systemen omvat.

11. AI Safety

Dit veld richt zich op het voorkomen van potentieel catastrofale gevolgen van geavanceerde AI-systemen. AI safety-onderzoek behandelt kritieke kwesties zoals onbedoelde gevolgen, misbruik en het behouden van controle over zeer capabele AI.

12. AI Governance

Wie bepaalt de regels voor AI? AI governance verwijst naar de kaders, beleidslijnen en regelgeving die zijn opgesteld om de ontwikkeling en het gebruik van AI te sturen op een manier die aansluit bij maatschappelijke waarden en wettelijke vereisten.

13. Explainable AI (XAI)

Heb je je ooit afgevraagd waarom een AI een bepaalde beslissing heeft genomen? Explainable AI (XAI) omvat technieken die de uitkomsten en redeneringen van AI-systemen begrijpelijk en interpreteerbaar maken voor mensen. Het is essentieel voor het opbouwen van vertrouwen en het waarborgen van verantwoordelijkheid.

14. Artificial General Intelligence (AGI)

De heilige graal van AI: AGI verwijst naar een hypothetisch type AI dat menselijk cognitieve vaardigheden bezit over een breed scala aan taken, in tegenstelling tot de gespecialiseerde AI die we vandaag hebben. Het is een concept dat veel discussie oproept over het ultieme potentieel van AI.

15. Diffusion Models

Dit zijn de tovenaars achter veel indrukwekkende AI-gegenereerde afbeeldingen. Diffusion models creëren data door te beginnen met willekeurige ruis en deze geleidelijk te “ontruisen” totdat een duidelijke, hoogwaardige afbeelding of andere uitvoer ontstaat.

16. AI Copilot

Zie een AI Copilot als je intelligente assistent. Het is een AI-systeem dat is ontworpen om samen te werken met een mens, hun capaciteiten te vergroten, routine taken te automatiseren, oplossingen voor te stellen en de productiviteit te verhogen in verschillende velden zoals coderen of schrijven.

17. Tokens

De fundamentele eenheden van tekst die LLM’s verwerken worden tokens genoemd. Een token kan een heel woord, een deel van een woord, een leesteken of zelfs een enkel karakter zijn. Het begrijpen van tokens is essentieel voor het beheren van LLM input/output limieten en kosten.

18. Context Window

Het context window is in feite het kortetermijngeheugen van een LLM. Het definieert de maximale hoeveelheid tekst (in tokens) die de AI op een bepaald moment kan “onthouden” of overwegen bij het genereren van een reactie, wat langere, meer samenhangende gesprekken mogelijk maakt.

19. Mixture of Experts (MoE)

In een Mixture of Experts (MoE) neuraal netwerk specialiseren verschillende “expert” sub-netwerken zich in verschillende aspecten van de data. Een “gate” netwerk bepaalt vervolgens welke expert(s) een specifieke input moeten verwerken, waardoor zeer grote AI-modellen efficiënter worden.

20. Synthetic Data

Synthetische data is kunstmatig gegenereerde data die de statistische eigenschappen van echte data nabootst zonder daadwerkelijke persoonlijke informatie te bevatten. Het is onmisbaar voor het trainen van AI-modellen wanneer echte data schaars, gevoelig of te duur is.

21. Reinforcement Learning (RL)

Dit is hoe AI leert door middel van trial en error. Bij Reinforcement Learning voert een AI-agent acties uit in een omgeving en ontvangt beloningen of straffen, waardoor het complexe gedragingen kan leren en doelen kan bereiken, zoals bij gamen of robotica.

22. Machine Learning (ML)

Een kernonderdeel van AI, Machine Learning richt zich op het ontwikkelen van algoritmen die computers in staat stellen om te leren van data zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Het is de basis voor veel AI-toepassingen.

23. Deep Learning (DL)

Een subset van Machine Learning, Deep Learning gebruikt meerlagige neurale netwerken (vaak “deep” neurale netwerken genoemd) om complexe patronen te leren uit grote hoeveelheden data. Dit is wat geavanceerde beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking mogelijk maakt.

24. Neural Network

Geïnspireerd door het menselijk brein, is een Neural Network een computersysteem bestaande uit onderling verbonden “nodes” of “neuronen” die informatie verwerken. Ze zijn de bouwstenen van deep learning-modellen.

25. Overfitting

Bij het trainen van AI-modellen treedt overfitting op wanneer een model de trainingsdata te goed leert, inclusief de ruis en willekeurige fluctuaties. Hierdoor presteert het model slecht op nieuwe, onbekende data, omdat het moeite heeft om te generaliseren.

26. Transfer Learning

Transfer Learning houdt in dat een vooraf getraind model (een model dat al is getraind op een grote dataset voor een algemene taak) wordt hergebruikt voor een andere, maar gerelateerde taak. Het bespaart aanzienlijke tijd en rekenbronnen.

27. Embeddings

Embeddings zijn numerieke representaties (vectoren) van tekst, afbeeldingen of andere gegevens die hun betekenis en relaties vastleggen. AI-modellen gebruiken deze om gegevens efficiënt te begrijpen en te verwerken.

28. Vector Database

Een Vector Database is geoptimaliseerd voor het opslaan, beheren en doorzoeken van vector embeddings. Ze zijn cruciaal voor toepassingen zoals RAG en aanbevelingssystemen, omdat ze snelle gelijkeniszoekopdrachten mogelijk maken.

29. Data Augmentation

Om de hoeveelheid en diversiteit van trainingsgegevens te vergroten, houdt data augmentatie in dat nieuwe gegevens worden gemaakt uit bestaande gegevens door kleine, strategische aanpassingen te maken (bijvoorbeeld het roteren van afbeeldingen of het vervangen van synoniemen in tekst).

30. Automated Decision-Making (ADM)

Automated Decision-Making verwijst naar systemen die beslissingen nemen met minimale menselijke tussenkomst, op basis van algoritmen en gegevens. Dit wordt steeds gebruikelijker in gebieden zoals leninggoedkeuringen of contentmoderatie.

Dat zijn veel geavanceerde concepten! Met deze woordenschat ben je nu beter uitgerust om je weg te vinden in de snel evoluerende wereld van AI. Hoe meer je vertrouwd bent met deze termen, hoe duidelijker je zowel de ongelooflijke kansen als de kritieke uitdagingen zult zien die AI met zich meebrengt.

Over welke van deze termen ben je het meest nieuwsgierig? Laat het ons weten in de reacties!