Ontdek Generatieve AI met Emil Rijcken in de Data Dates Podcast

Ontdek Generatieve AI met Emil Rijcken in de Data Dates Podcast

Data Dates is de JADS podcast die data, data science en AI begrijpelijk maakt. In de nieuwste aflevering duiken we dieper in generatieve AI en large language models. Hoewel deze onderwerpen vaak in het nieuws zijn, begrijpen maar weinig mensen echt hoe deze modellen werken. Gelukkig hebben Edwin en Els Emil Rijcken, een vierdejaars PhD-kandidaat bij JADS, bereid gevonden om ons hier meer over te vertellen.

Natural Language Processing

Emil heeft zijn onderzoek gericht op Natural Language Processing (NLP), een domein dat de laatste jaren steeds bekender is geworden dankzij doorbraken zoals ChatGPT. NLP als technologie omvat alles waar taal bij komt kijken. Emil heeft zich specifiek gericht op automatische tekstclassificatie, zoals het labelen van tekst in elektronische patiëntendossiers, in samenwerking met ziekenhuizen. Hij legt uit dat hoewel computers goed zijn in het verwerken van numerieke gegevens, ze moeite hebben met het begrijpen van taal, waardoor het nodig is om taal op een numerieke manier te representeren voor machine learning-modellen.

Taal begrijpen met ChatGPT

Generatieve AI, zoals ChatGPT, heeft de laatste jaren grote sprongen voorwaarts gemaakt, waarbij de Transformer-architectuur van Google een cruciale rol speelt. Deze large language modellen zijn getraind op enorme datasets en zijn in staat om op basis van context te begrijpen welke woorden en zinnen bij elkaar horen. Hoewel generatieve AI voornamelijk bekend staat om het genereren van tekst, denk aan chatbots, benadrukt Emil dat de toepassingen veel breder zijn dan vaak wordt gedacht.

ChatGPT voor het bedenken van recepten

Hij deelt zijn eigen ervaringen met het gebruik van ChatGPT, zowel voor onderzoek als in het dagelijks leven. Emil gebruikt het als een hulpmiddel bij het schrijven van e-mails, als als een coach om zijn eigen schrijfstijl te verbeteren en zelfs voor het bedenken van recepten op basis van de ingrediënten die hij nog in zijn koelkast heeft. Hij wijst erop dat hoewel generatieve AI nuttig kan zijn, het belangrijk is om het niet te zien als een perfecte oplossing, maar eerder als een aanvulling op menselijke creativiteit en redenering.

Ethische en maatschappelijke vraagstukken

Naast het bespreken van de mogelijkheden van generatieve AI, gaat Emil ook in op enkele ethische en maatschappelijke vraagstukken, zoals de impact op onze banen en het energieverbruik van deze modellen. Hij benadrukt dat de toekomst onzeker is, maar dat er mogelijkheden zijn voor menselijke samenwerking met AI om efficiënter te werken, en dat we optimistisch kunnen zijn over de voordelen die deze technologieën kunnen bieden.

Al met al biedt Emil een fascinerend inzicht in de wereld van generatieve AI en de mogelijkheden ervan. Wil je meer weten over dit onderwerp en andere aspecten van data science en AI? Abonneer je dan op Data Dates, mogelijk gemaakt door JADS.