Introductie

In deze module willen we je graag verbazen met techniek, succes en ongemak rond kunstmatige intelligentie (KI). We hopen natuurlijk dat je hierna niet kunt wachten om met de rest van de module te beginnen om meer te weten te komen over dit interessante en best wel actuele onderwerp. We beginnen de verbazing met beeldherkenning voor de leuk, daarna geven we een voorbeeld van een serieuzere succesvolle toepassing en zadelen we je op met wat ongemak. Als laatste presenteren we het doel van de cursus.

Quick draw

Hoeveel heb je nodig om iets te herkennen? Misschien ken je het spel Pictionary. In dit spel moet je een tekening maken bij een woord en je teamgenoot moet dit woord dan raden. Speel het spel hieronder en laat je verbazen hoe goed AI als teamgenoot in dit spel is.

Quick, Draw!

Geweldig toch? Misschien heb je nu dezelfde vragen als wij hadden:

Hoeveel figuurtjes zijn er gebruikt om jouw tekeningen mee te vergelijken?
Was de app goed in het herkennen? Lag dat aan jouw tekenkunsten of aan de slimheid van de app?
Denk je dat het ingewikkeld is om zo’n spel te bouwen? Leg uit waarom wel/niet.

Quick draw is een open project. Iedereen kan met de code en de dataset aan de slag. Volg deze link en geef het antwoord op de eerste vraag. Het antwoord op de tweede vraag is dat er een neuraal netwerk is ingezet om eerst van 50 miljoen tekeningen te leren. Daardoor is de app in staat heel snel te bepalen tot welke groep jouw tekening behoort, zoals bijvoorbeeld een bal of een fiets. Het indelen van een object bij een groep (categorie, klasse) op basis van vergelijkbare eigenschappen noemt men classificeren. Maar hoe doet zo'n netwerk dat dan?

In deze cursus kun je na een algemeen deel een pad kiezen waarin je je kunt verdiepen in de achterliggende technieken.

Succesverhaal

Er zijn vele terreinen waar kunstmatige intelligentie een groot succes is, waaronder de gezondheidszorg. Het diagnosticeren van ziekten of aandoeningen aan de hand van beeldmateriaal is niet altijd even makkelijk, voor zowel mens als machine. Het bundelen van menselijke intelligentie en kunstmatige intelligentie leidt in veel gevallen tot succes. Het volgende filmpje is een voorbeeld hiervan (Tip: je kunt via de instellingen onderin de ondertiteling laten vertalen naar het Nederlands.)

https://www.youtube.com/embed/Mur70YjInmI?cc_load_policy=1

In het filmpje zie je dat de radiologen trainingsdata moeten vormgeven. In het Quickdraw voorbeeld zijn er 50 miljoen tekeningen gebruikt met weinig tot geen overbodige informatie. In de video zag je beelden voorbij komen met veel meer informatie, maar slechts een klein deel van deze informatie was ook daadwerkelijk nuttig. Bij het zien van het filmpje, kwamen bij ons gelijk een paar vragen naar boven. Hopelijk bij jou ook.

Is dit een toepassing die voor de patiënt voordelig is?
Is dit een toepassing die de zorg duurder maakt?
Hoeveel voorbeelden heeft de KI in de video gezien?