Brief news summary

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft aanzienlijke vooruitgang geboekt, waardoor machines kunnen leren en verbeteren door gebruikersinteracties. Grote taalmodellen zoals ChatGPT, Claude en Gemini vervangen traditionele tools in wereldwijde toepassingen. Complexe taken op het gebied van financiën, geneeskunde, kwantumsystemen en eiwitvouwing kunnen nu door machines worden uitgevoerd. In het boek "Waarom Machines Leren: De Elegantie van Moderne AI" van Anil Ananthaswamy, wordt de ontwikkeling van AI en de wiskundige fundamenten ervan onderzocht. De elegantie van moderne AI ligt in de theorema's en bewijzen van machine learning, die gebruik maken van verschillende wiskundige concepten. Machine learning-algoritmen, met name deep learning, halen patronen uit data zonder expliciete programmering door data om te zetten in vectoren en hoogdimensionale oppervlakken te identificeren. De prestaties van AI zijn echter sterk afhankelijk van de kwaliteit van de trainings- en invoerdata. Het genereren van nieuwe inhoud wordt ook beperkt door de kansverdeling van de trainingsdata. Zorgen over overfitting, waarbij algoritmen fouten maken door irrelevante correlaties, blijven relevant. Het debat over het overtreffen van menselijke capaciteiten door AI houdt rekening met belichaming, interactie met de omgeving en redeneervermogen. Er wordt gekeken naar manieren om zorgen over energieverbruik aan te pakken door het ontwikkelen van efficiëntere kunstmatige neurale netwerken. Het incorporeren van geavanceerde wiskundige takken kan bovendien de patroonherkenning en informatiewinning van AI verder verbeteren.