Hoe werkt AI-beeldherkenning?
AI-beeldherkenning is een technologie die gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie (AI) om objecten, personen, tekst en activiteiten in afbeeldingen te identificeren, analyseren en categoriseren. We leggen precies uit hoe AI-beeldherkenning werkt en welke toepassingsgebieden er zijn.
Beeldherkenning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie dat al een breed scala aan mogelijke toepassingen biedt voor zeer uiteenlopende gebieden. Zo kunnen bijvoorbeeld objecten zoals planten worden geïdentificeerd of kunt u met behulp van foto’s op internet naar producten zoeken. AI kan ook mensen herkennen en vervolgens op sociale media naar geschikte profielen zoeken. Dit is gebaseerd op beeldherkenning, wat we in dit artikel nader zullen toelichten.
Wat is beeldherkenning en hoe werkt het?
Beeldherkenning verwijst naar het vermogen van computers om automatisch objecten en personen, maar ook tekst en andere elementen in afbeeldingen en video’s te herkennen en deze te classificeren op basis van onderliggende trainingsmodellen. Daardoor weet de AI bijvoorbeeld dat een kat een kat is. Op het gebied van kunstmatige intelligentie wordt de basis voor de analyse gevormd door machine learning, waarmee AI-modellen kunnen worden getraind om verschillende gegevens te herkennen en te classificeren.
De AI werkt over het algemeen als volgt:
- Verzameling van gegevens: AI vereist meerdere inputs in de vorm van beeldgegevens. Deze beelden worden vaak vooraf gecategoriseerd, zodat het systeem patronen leert en deze later herkent.
- Voorbewerking: Om het systeem zo goed mogelijk te trainen, worden de beelden voorbereid, bijvoorbeeld door de grootte en kleuren van de beeldgegevens aan te passen of effecten te verwijderen.
- Extractie van kenmerken: In de volgende stap haalt het systeem relevante kenmerken, ook wel features genoemd, uit de beeldgegevens. Dit zijn bijvoorbeeld vormen, randen of kleuren.
- Modeltraining: De verwerkte gegevens worden vervolgens gebruikt om een neuraal netwerk te trainen. Het doel hiervan is dat het model leert de geëxtraheerde kenmerken aan specifieke categorieën toe te wijzen.
- Classificatie: Zodra het systeem is getraind, kan het model nieuwe, onbekende beelden analyseren. Op basis hiervan en de aangeleerde patronen worden objecten of personen nu herkend en aan categorieën toegewezen.
- Verfijning en gebruik: Later wordt het model tijdens het gebruik steeds verder verfijnd. Hierdoor kunnen nauwkeurigere aanpassingen worden gemaakt voor het gewenste toepassingsgebied, bijvoorbeeld op het gebied van medische diagnostiek, waar scans uit de radiologie worden onderzocht.
Welke toepassingsgebieden zijn het belangrijkst op het gebied van AI-beeldherkenning?
AI-beeldherkenning wordt tegenwoordig in veel sectoren en dagelijkse toepassingen gebruikt, vaak zonder dat consumenten zich daar direct bewust van zijn. De belangrijkste gebieden zijn:
- Gezondheidszorg: In een sector waar een nauwkeurige analyse van ziektepatronen of -oorzaken cruciaal is, kan AI-beeldherkenning helpen bij het stellen van medische diagnoses. Dit wordt bijvoorbeeld gebruikt in de radiologie om röntgenfoto’s of MRI-scans te analyseren.
- Beveiliging en bewaking: Op het gebied van beveiligingstechnologie wordt AI gebruikt om openbare plaatsen te bewaken. AI maakt bijvoorbeeld gebruik van gezichtsherkenning op luchthavens om te scannen of er personen die als crimineel of gezocht zijn, in de vluchtzone aanwezig zijn. AI-beeldherkenning kan ook worden gebruikt om de toegang tot gebouwen te beperken.
- Mobiliteit: Autonoom rijden zou niet mogelijk zijn zonder AI-ondersteunde beeldherkenning. AI herkent belangrijke factoren zoals verkeersborden, andere voertuigen, mensen op de weg en obstakels, en gebruikt deze informatie om het voertuig te besturen. Dit wordt mogelijk gemaakt door het feit dat camera’s en andere sensoren voortdurend input leveren die in realtime moet worden verwerkt voor een soepele rit.
- Industrie: Beeldherkenning wordt gebruikt voor kwaliteitscontrole bij de productie van goederen en onderdelen. Hierdoor kunnen defecte goederen of onderdelen in een vroeg stadium van het productieproces worden opgespoord en verwijderd. Analyses zijn mogelijk op een detailniveau dat soms moeilijk te zien is voor het menselijk oog.
- Landbouw: Op dit gebied helpt beeldherkenning met behulp van AI om de rijpheid van planten, de behoefte aan voedingsstoffen of tekenen van ongedierte te identificeren. Landbouwbedrijven gebruiken hiervoor vaak drones, die grote oppervlakten kunnen bestrijken zonder andere machines te verplaatsen en zo bijvoorbeeld bodemverdichting te veroorzaken.
- Detailhandel: Hier helpt kunstmatige intelligentie om het bestellen van goederen efficiënter te maken, bijvoorbeeld door producten te herkennen die bijna op zijn en automatisch nieuwe bestellingen te plaatsen. Sommige detailhandelaren gebruiken AI ook om geselecteerde producten te registreren, zodat aan het einde van de aankoop een automatisch boekingsproces wordt geactiveerd. Dit elimineert wachttijden bij de kassa en maakt de winkelervaring efficiënter.
Wat zijn de kansen en risico’s van AI-beeldherkenning?
Beeldherkenning zorgt voor efficiëntere processen op veel gebieden, omdat AI veel taken op zich neemt die mensen en machines slechts met moeite of onvoldoende kunnen uitvoeren. Naast de kansen zijn er echter ook risico’s verbonden aan het gebruik van AI. Deze hebben met name betrekking op de gegevensbasis en de training van kunstmatige intelligentie, aangezien deze bepalend zijn voor de kwaliteit van de analyses en later de resultaten.
Mogelijkheden voor beeldherkenning
- Grotere efficiëntie en betere nauwkeurigheid: De snelheid van de analyse en de precisie van de geëvalueerde gegevens kunnen processen versnellen en resultaten verbeteren, aangezien handmatige evaluatie meer tijd kost en onderhevig kan zijn aan menselijke fouten.
- Innovatieve kracht en nieuwe procesfasen: Door het gebruik van AI kunnen nieuwe technologieën, zoals autonoom rijden, op grote schaal worden toegepast. Beeldherkenning kan ook worden gebruikt om belangrijke stappen in productieprocessen of landbouwproductie te automatiseren.
- Gepersonaliseerde klantervaringen: beeldherkenning door middel van AI kan het winkelproces offline en online individualiseren, waardoor niet alleen de klantervaring wordt verbeterd, maar ook nauwkeuriger aan de behoeften van de klant kan worden voldaan, wat resulteert in meer omzet.
- Verbeterde veiligheidsomgevingen: op verschillende locaties kan AI sneller en nauwkeuriger reageren op veranderingen in openbare ruimtes, waardoor de infrastructuur op belangrijke vervoersknooppunten of openbare plaatsen veiliger wordt.
Risico’s van AI-beeldherkenning
- Gegevensbescherming en privacy: AI kan de openbare veiligheid verbeteren, maar de privacy wordt vaak geschonden doordat persoonsgegevens worden verzameld en geanalyseerd – soms zonder medeweten of toestemming van de betrokken personen. Deze informatie kan in verkeerde handen vallen en worden misbruikt voor criminele doeleinden.
- Discriminatie en vooringenomenheid bij training: AI-systemen analyseren nieuwe gegevens altijd op basis van de gegevens waarmee ze zijn getraind. Als de training bijvoorbeeld voornamelijk wordt uitgevoerd met mensen met een lichte huidskleur, kan dit een negatief effect hebben op mensen met een donkere huidskleur. Dit kan bijvoorbeeld leiden tot problemen bij de toegang tot veiligheidsrelevante gebieden.
- Gebrek aan transparantie: AI-beeldherkenningssystemen zijn complex en de onderliggende training is moeilijk te begrijpen. Dit kan betekenen dat beslissingen op basis van de resultaten van de systemen niet transparant zijn. Beslissingen op het gebied van wetshandhaving kunnen daarom onder bepaalde omstandigheden kritieke resultaten opleveren.
- Verlies van menselijke vaardigheden: hoe meer AI en AI-beeldherkenning menselijke vaardigheden vervangen, hoe groter het risico dat belangrijke vaardigheden worden verwaarloosd. Dit kan leiden tot een verlies van menselijke (specialistische) kennis, bijvoorbeeld op het gebied van autonoom rijden of medische diagnose.
- Kwetsbaarheid voor misbruik: waar grote hoeveelheden gegevens worden opgeslagen en geanalyseerd, zijn er potentiële toegangspunten voor misbruik door cybercriminelen. Zij kunnen bijvoorbeeld AI-beeldherkenning misbruiken om personen te volgen of beveiligingssystemen te manipuleren of volledig uit te schakelen.
Conclusie: AI-beeldherkenning moet op verantwoorde wijze worden gebruikt.
De mogelijkheden die beeldherkenning biedt, zijn enorm in alle sectoren en bieden een aanzienlijk optimalisatiepotentieel voor een breed scala aan gebieden. Vanwege de risico’s die hieraan verbonden zijn, is het echter belangrijk dat de systemen worden gebruikt met de hoogste veiligheidsnormen om misbruik te voorkomen en tegelijkertijd te voldoen aan ethische normen. Bij het trainen van AI moet ook rekening worden gehouden met transparantie en diversificatie van de database. Dit zorgt ervoor dat de technologie op de lange termijn meer voordelen dan nadelen oplevert.