We zien steeds meer gebruik van kunstmatige intelligentie (AI). Ook in de media. AI biedt allerlei voordelen op het gebied van gemak, gebruikerservaring en efficiëntie. Maar hoe ziet het dagelijks leven met behulp van kunstmatige intelligentie eruit? En hoe kunnen we AI in de media gebruiken? Deze maand zetten we weer vijf opvallende toepassingen van AI op een rijtje.
Het gebruik van kunstmatige intelligentie bij nieuwsorganisaties is de laatste jaren flink toegenomen. Uit onderzoek van de Knight Foundation blijkt dat ze AI voornamelijk gebruiken om journalisten te helpen datasets te analyseren of online nieuws te ontdekken. Het onderzoek richtte zich op 130 projecten rond AI bij nieuwsorganisaties in de periode 2012 tot 2020.
In 47% van de gevallen ging het om het gebruik van AI om de verslaggevingscapaciteit te vergroten. Dan moet je denken aan het detecteren van nieuws op social media of het ‘scrapen‘ van Corona-data van overheidswebsites. Nieuwsredacties gebruiken kunstmatige intelligentie ook om kosten te besparen. Dat was in 27% van de projecten het geval. Daarbij gaat het onder meer om het automatisch taggen van content of het vertalen van audio naar tekst. Bij 12% van de projecten ging het om het genereren van extra omzet, zoals door het optimaliseren van betaalmuren en recommendation engines.
Apeel maakt zich sterk voor het verminderen van voedselverspilling. Het Amerikaanse bedrijf, met ook een vestiging in Nederland, heeft de technologie in huis gehaald om met AI en machine learning in een vroeg stadium te detecteren wanneer groenten en fruit dreigen te bederven. Dat is mogelijk geworden door de overname van de startup ImpactVision. Hun systeem scant het elektromagnetische veld rond bederfelijk voedsel om gegevens te verzamelen over versheid, rijpheid en voedingsstoffen. AI analyseert die data.
Apeel gebruikt de technologie van ImpactVision om te kijken hoe de samenstelling van groen en fruit verandert op weg van kas en boerderij naar de winkel. Dat moet de verspilling bij leveranciers, distributeurs en detailhandel tegengaan. Uit onderzoek van de FAO, de voedsel en landbouworganisatie van de VN, blijkt dat elk jaar bijna 25% van alle groenten en fruit in de wereld verloren gaat door bederf.
In tegenstelling tot het menselijk geheugen, verwerken de meeste neurale netwerken informatie zonder onderscheid te maken in wat belangrijk is en wat irrelevant. Op kleine schaal is dit functioneel. Maar de huidige AI-toepassingen hebben moeite met steeds grotere hoeveelheden data, waardoor computerkosten de pan uitrijzen. Facebook wil AI nu in staat stellen meer aandacht te geven aan belangrijke gegevens door een vervaldatum toe te kennen. Het bedrijf heeft daarvoor een nieuwe methode ontwikkeld in deep learning. De methode heet Expire-Span. Neurale netwerken kunnen hiermee voor het eerst op schaal vergeten. Expire-Span helpt AI gegevens die het meest relevant zijn voor toegewezen taken, efficiënt te sorteren en op te slaan.
Expire-Span werkt door eerst informatie te voorspellen die het meest relevant is voor de taak die wordt uitgevoerd. Op basis van die context wijst Expire-Span dan een vervaldatum toe aan elk stukje informatie. Als de datum is verstreken, verdwijnt de informatie geleidelijk uit het AI-systeem. Op die manier wordt informatie die essentieel is voor de werking van het systeem langer bewaard, terwijl irrelevante informatie sneller vervalt. Daardoor komt geheugenruimte vrij om op kerntaken te concentreren. Telkens wanneer een nieuwe dataset wordt toegevoegd, zal het systeem het relatieve belang ervan evalueren. Maar ook wordt het belang van de bestaande datapunten ten opzichte van nieuwe opnieuw beoordeeld. Dit helpt AI om het beschikbare geheugen efficiënter te gebruiken, wat de schaalbaarheid van het hele systeem ten goede komt.
Het vinden van goede nieuwe artiesten is voor de muziekindustrie een flinke uitdaging. A&R-managers bij platenmaatschappijen moeten naar demo’s luisteren of naar optredens gaan op zoek naar juweeltjes. Andrson wil dat proces makkelijker maken. Deze Ierse startup gebruikt AI om onbekende nummers te analyseren en onder meer te vergelijken met populaire tracks.
Andrson laat artiesten hun liedjes en video’s uploaden naar hun platform. Daarna kijkt een algoritme naar meer dan 600 datapunten, waaronder genre, instrumenten en type zang. Op die manier wordt het nummer geanalyseerd en gecategoriseerd. De technologie vindt ook het meest pakkende deel van de song dat ervoor zorgt dat je het nummer leuk vindt.
5. PClean: automatisch opschonen van tabellen
Wetenschappers van MIT hebben een systeem ontwikkeld dat automatisch tabellen opschoont. Het systeem, PClean, verwijdert de typefouten, doublures, ontbrekende waarden, spelfouten en inconsistenties die zo worden gevreesd door iedereen die zich met data bezighoudt. PClean is een van de nieuwe programmeertalen geschreven door onderzoekers van het Probabilistic Computing Project. Ze hebben als doel de ontwikkeling van AI-toepassingen te vereenvoudigen en te automatiseren.
PClean kan een enorme tijdsbesparing opleveren. Volgens verschillende onderzoeken zijn data-analisten tot wel een kwart van hun tijd kwijt aan het opschonen van gegevens. Het automatiseren van dit werk is een uitdaging omdat verschillende datasets verschillende manieren van opschonen vereisen. PClean gebruikt een aanpak die is gebaseerd op menselijke kennis om het proces van gegevens opschonen te automatiseren. Gebruikers moeten bijvoorbeeld zelf aangeven welke problemen kunnen optreden in de tabellen.
Nieuwsgierig naar meer toepassingen van kunstmatige intelligentie? Bekijk hieronder een aantal eerdere edities: