HC 10 – AI
🟦 1. Belangrijke Begrippen & Definities
Anthropocene – Het huidige tijdperk waarin menselijke activiteit de dominante invloed is op
klimaat en milieu, begonnen rond 1945.
Automata – Het idee dat niet-levende objecten (machines) intelligent gedrag kunnen
vertonen.
Artificial Intelligence (AI) – De wetenschap en technologie die systemen ontwikkelt die
waarnemen, leren, redeneren en handelen zoals mensen.
Cognitive Science – Interdisciplinaire studie van menselijke cognitie: bewustzijn, perceptie,
denken, oordeel en geheugen.
Norbert Wiener – Grondlegger van cybernetica; beschreef communicatie en controle in
systemen via feedbackmechanismen.
Cybernetics – Theorie over systemen met feedback (homeostase); basis voor AI en
automatisering.
Automaticity – Het vermogen van een systeem om taken zelfstandig en continu uit te voeren
zonder menselijke tussenkomst.
Intelligent Agent (IA) – Een systeem dat informatie verwerkt, redeneert, beslissingen neemt
en handelt – analoog aan menselijke cognitie.
Symbolic AI – Top-down benadering die gebruikmaakt van logische regels (IF–THEN) om
menselijk denken te simuleren.
Connectionist AI – Bottom-up benadering waarin neurale netwerken leren door ervaring.
Superintelligence – Een AI-systeem dat menselijke cognitieve vermogens overtreft.
Singularity – Hypothetisch punt waarop mens en machine samensmelten of
ononderscheidbaar worden.
, Machine Learning (ML) – Vorm van AI die patronen leert herkennen aan de hand van data
en vooraf bepaalde kenmerken.
Deep Learning (DL) – Subveld van ML dat gebruikmaakt van meerlagige neurale netwerken
om abstracte representaties te leren.
Artificial General Intelligence (AGI) – Hypothetische AI die menselijke intelligentie in volle
breedte evenaart of overtreft.
Bayes’ Theorem – Wiskundige formule om waarschijnlijkheden aan te passen op basis van
nieuw bewijs.
Fuzzy Logic – Logica die gradaties van waarheid toestaat (tussen 0 en 1) om onzekerheid te
modelleren.
🟩 2. Theorieën / Modellen
Defining AI
Volgens Stanford (2016) is AI een verzameling computationele technologieën geïnspireerd door
menselijke waarneming, leren, redeneren en handelen.
Nilsson en Russell definiëren AI als het creëren van een intelligent agent die autonoom doelen
nastreeft op basis van informatieverwerking.
Practical AI
AI-toepassingen weerspiegelen menselijke functies zoals perceptie, redeneren en besluitvorming.
Belangrijke structuren:
Expert systems: regelsystemen met domeinkennis.
Logische systemen: gebruik van IF–THEN-structuren (Symbolic AI).
Neurale netwerken: leren uit data (Connectionist AI).
Logic: Classical vs. Fuzzy
Klassieke logica: uitspraken zijn óf waar (1) óf onwaar (0).
Fuzzy logic (Lotfi Zadeh, 1965): toestaat dat iets deels waar is (bijv. 0.7).
Toegepast in onzekere besluitvorming zoals temperatuurregeling of risicobeoordeling.
🟦 1. Belangrijke Begrippen & Definities
Anthropocene – Het huidige tijdperk waarin menselijke activiteit de dominante invloed is op
klimaat en milieu, begonnen rond 1945.
Automata – Het idee dat niet-levende objecten (machines) intelligent gedrag kunnen
vertonen.
Artificial Intelligence (AI) – De wetenschap en technologie die systemen ontwikkelt die
waarnemen, leren, redeneren en handelen zoals mensen.
Cognitive Science – Interdisciplinaire studie van menselijke cognitie: bewustzijn, perceptie,
denken, oordeel en geheugen.
Norbert Wiener – Grondlegger van cybernetica; beschreef communicatie en controle in
systemen via feedbackmechanismen.
Cybernetics – Theorie over systemen met feedback (homeostase); basis voor AI en
automatisering.
Automaticity – Het vermogen van een systeem om taken zelfstandig en continu uit te voeren
zonder menselijke tussenkomst.
Intelligent Agent (IA) – Een systeem dat informatie verwerkt, redeneert, beslissingen neemt
en handelt – analoog aan menselijke cognitie.
Symbolic AI – Top-down benadering die gebruikmaakt van logische regels (IF–THEN) om
menselijk denken te simuleren.
Connectionist AI – Bottom-up benadering waarin neurale netwerken leren door ervaring.
Superintelligence – Een AI-systeem dat menselijke cognitieve vermogens overtreft.
Singularity – Hypothetisch punt waarop mens en machine samensmelten of
ononderscheidbaar worden.
, Machine Learning (ML) – Vorm van AI die patronen leert herkennen aan de hand van data
en vooraf bepaalde kenmerken.
Deep Learning (DL) – Subveld van ML dat gebruikmaakt van meerlagige neurale netwerken
om abstracte representaties te leren.
Artificial General Intelligence (AGI) – Hypothetische AI die menselijke intelligentie in volle
breedte evenaart of overtreft.
Bayes’ Theorem – Wiskundige formule om waarschijnlijkheden aan te passen op basis van
nieuw bewijs.
Fuzzy Logic – Logica die gradaties van waarheid toestaat (tussen 0 en 1) om onzekerheid te
modelleren.
🟩 2. Theorieën / Modellen
Defining AI
Volgens Stanford (2016) is AI een verzameling computationele technologieën geïnspireerd door
menselijke waarneming, leren, redeneren en handelen.
Nilsson en Russell definiëren AI als het creëren van een intelligent agent die autonoom doelen
nastreeft op basis van informatieverwerking.
Practical AI
AI-toepassingen weerspiegelen menselijke functies zoals perceptie, redeneren en besluitvorming.
Belangrijke structuren:
Expert systems: regelsystemen met domeinkennis.
Logische systemen: gebruik van IF–THEN-structuren (Symbolic AI).
Neurale netwerken: leren uit data (Connectionist AI).
Logic: Classical vs. Fuzzy
Klassieke logica: uitspraken zijn óf waar (1) óf onwaar (0).
Fuzzy logic (Lotfi Zadeh, 1965): toestaat dat iets deels waar is (bijv. 0.7).
Toegepast in onzekere besluitvorming zoals temperatuurregeling of risicobeoordeling.
