By

AI

Kunstmatige Intelligentie Uitgelegd

Het doel van deze pagina is het uitleggen van AI op basisschoolniveau, met een focus op LLMs. Aan bod komen ChatGPT, Claude, Deepseek en Dall-E.

De afgelopen twee jaar zijn er veel veranderingen geweest in hoe computers problemen oplossen. Wat zijn computerproblemen? Het woord 'probleem' kan meerdere dingen betekenen. 

Misschien heb je wel eens van ChatGPT gehoord. In deze tekst ga ik proberen op basisschoolniveau uit te leggen wat AI (Kunstmatige Intelligentie) is, en vooral wat we bedoelen met LLM's (Large Language Models, of Grote Taalmodellen in het Nederlands).

Wat is een computer eigenlijk?

Om te beginnen, als ik het over computers heb, dan bedoel ik ook mobiele telefoons, chromebooks, tablets, of bijvoorbeeld het digibord in de klas. 

Een computer is eigenlijk een rekenaar. Dat is ook letterlijk wat het Engelse woord betekent. Computers zijn ooit begonnen als rekenmachines omdat mensen al die moeilijke sommen niet meer zelf wilden uitrekenen. De computers van nu zijn ongelooflijk snel - ze kunnen in één tel wel een miljoen sommen uitrekenen!

Maar de laatste tijd gebruiken we computers steeds meer voor taal. En dat is best bijzonder, want voor een computer is taal eigenlijk veel moeilijker dan rekenen.

Leren via taal

Als mensen iets nieuws leren, kan dat op veel verschillende manieren. De juf kan iets uitleggen, of je kunt zelf iets uitproberen. Maar als je iets aan een ander mens wilt leren, gebruik je meestal taal. Heel veel van wat mensen weten, is ergens opgeschreven - in boeken, op internet, in berichten.

Al die teksten met daarin al die feiten, hebben we opgeslagen op de computers. En op die teksten hebben we een computerprogramma getraind. 

Om te begrijpen hoe dat werkt, moet je eerst weten wat voorspellen is. 

Wat is voorspellen?


Computers leren taal door patronen te herkennen en voorspellingen te maken. Laten we daar eens naar kijken:

Voorspellen en Patronen

Wat is een patroon?

Je weet de blauwe lijn. Hoe zou die verder gaan?

Of bedenk een lijn van getallen:

1 2 3 4 ...

Iedereen weet wat het volgende getal is. Maar hetzelfde zou je ook met letters kunnen doen. Bijvoorbeeld: 

BOE?

Welke letter staat er op de plek van het vraagteken?

Activiteit: tel het aantal stemmen / kinderen per letter

K?

R? 

M? 

Iets anders?

Tel het aantal kinderen dat een bepaalde letter kiest. Laten we aan Claude vragen om dit te laten zien in een grafiek:

in de klas zitten 30 kinderen.

10 kinderen denken een K
5 kinderen denken een R
8 kinderen denken een M
de rest denkt iets anders. 

Maak een cirkeldiagram om dit te laten zien.

Als er nu nog een kind in de klas kwam, die toevallig net even naar de wc was. Wat zou die dan zeggen? 

De kans is groter dat dit kind de ene letter zegt, dan de andere.

Wat is kans?

In het begin, ging het vooral om letter-voorspellen. Dit was uitgevonden omdat mensen wilden typen op hun telefoon, maar op zo'n klein scherm zitten alle letters natuurlijk heel dicht bij elkaar. En als iemand één lettertje fout typte, kon je ineens iets heel geks zeggen, zoals:

ik aai de poes

Wat staat er als je de laatste letter fout typt?

Stel, ik begin een zin met: "Er was ...", hoe gaat die zin dan verder? Waarom weet je dat?

Zo werden tekstvoorspellers steeds beter: eerst voorspelden ze alleen letters, later ook hele woorden:

Activiteit: telefoon laten zien woorden voorspellen door volgende woord te kiezen.

Op deze manier kun je hele gekke dingen krijgen, omdat hij alleen naar het laatste woord kijkt. 

Hallo hoe laat ben je thuis voelt in de buurt van de klas te staan op de foto stond de kinderen zijn de ingrediënten voor een uitnodiging

Ieder woord klopt wel een beetje met het vorige woord, maar de hele zin is heel gek. 

Maar sinds een jaar of twee is er iets nieuws. De Grote Taalmodellen.

Wat is een model?

De Grote Taalmodellen zijn getraind op alle dingen die de mensen hebben opgeschreven. Duizend bibliotheken vol boeken zijn gelezen, en de computers moesten daarna het volgende woord voorspellen. Niet met alleen het laatste woord als voorbeeld, maar met de hele begintekst. 

Zo zijn de Grote Taalmodellen gemaakt. Hoe zien die er uit?

En ze kunnen voorspellen hoe een woord verder gaat, of een zin, of zelfs een heel verhaal. Maar als je kan voorspellen hoe een tekst verder gaat, weet je dan hoe het verhaal afloopt? En als je een vraag stelt, wat komt er daarna?

Wat komt er na een vraag?

Zo zijn we er dus achter gekomen dat voor alle makkelijke vragen, het computers best goed lukt om te "voorspellen" wat het antwoord is. 

Maar, zo kan het ook fout gaan.

Wie kent er het grapje: "ork ork ork, soep eet je met een?"

Laten we eens kijken wat Deepseek hierover zegt!

Jokkende computers

Bijna alles wat mensen weten, is opgeschreven. Zo is er natuurlijk het hele internet waar een heleboel dingen over de wereld staan. Maar er staan ook dingen op internet die helemaal niet waar zijn, zoals de volgende zin:

Deze zin is niet waar. 

Klopt die zin?

Een AI weet niet echt of iets waar is of niet. Het kijkt alleen naar welke woorden vaak samen voorkomen en kiest dan wat het meest logisch lijkt. Als een bepaalde combinatie van woorden vaak in teksten staat, zal de de AI die woorden ook teruggeven – zelfs als het eigenlijk niet waar is.

Kan je een taalmodel iets laten zeggen dat niet waar is?

Er is een groot verschil met hoe mensen denken. Een AI begrijpt niet echt wat woorden betekenen zoals wij dat doen. Het ziet patronen en kan daar slim mee werken, maar het heeft geen echt begrip of gevoel zoals mensen. In ieder geval, nu nog niet...

Activiteit: vraag de kinderen om vier of vijf verschillende karakters. Voer ze in met de volgende prompt (of gebruik de voice-modus om het te vragen).

Vertel een kort verhaal over de volgende karakters: 
- de poes die graag op reis wilde
- de ridder met het gebroken zwaard
- Holle Bolle Gijs
- een bezemsteel
Het is een spannend verhaal, dus zorg ervoor dat je het zo spannend mogelijk vertelt, met verschillende stemmetjes voor de verschillende personages.

Plaatjes genereren

Terwijl sommige mensen bezig waren met het leren van taal aan deze modellen, kozen andere mensen er juist voor om bezig te gaan met plaatjes. Ze wilden een computer niet alleen leren lezen en schrijven, maar ook leren kijken. 

In het begin wilden ze computers leren om bijvoorbeeld foto’s te herkennen: “Is dit een kat? Of een mens? Of misschien een auto?” Ze lieten de computer heel veel plaatjes zien en gaven punten als de computer het juiste woord erbij koos.

Zo leerde de computer stap voor stap welke vormen of kleuren horen bij het woord "kat", "auto" of bijvoorbeeld "zeester" 

Op een gegeven moment ontdekten slimme onderzoekers: als je de computer plaatjes én de bijpassende teksten geeft, kun je dat eigenlijk ook omdraaien.

Dat betekent dat de computer, als je vraagt om een plaatje van een “robotkat” of een “roze auto vol glitters”, zelf zo’n afbeelding kan maken!

Hey ChatGPT:

maak een plaatje van een roze auto vol glitters met een robotkat achter het stuur

Maar als we plaatjes kunnen maken, kunnen we ook video's maken. Want een video is gewoon heel veel plaatjes achter elkaar. Ze hebben de modellen getraind op Minecraft, en laten ze vervolgens "voorspellen" hoe het volgende plaatje er uit gaat zien:

https://oasis.decart.ai/starting-point?journey=Desert+Expanse

Wat was er gek aan dit filmpje? Zou dit ook in gewoon Minecraft kunnen gebeuren?

Ik vertelde net dat het niet altijd klopt wat een computer laat zien. Het is makkelijk om dit te laten zien, door de computer te vragen om een plaatje te maken. 

Een plaatje van een muis met 3 ogen 

ChatGPT gaf me het volgende plaatje:

Hoeveel ogen heeft die muis?

Activiteit: laat de kinderen per groepje samen een prompt schrijven voor een afbeelding. 

Hoe zal de toekomst er uit zien?

Het is duidelijk dat AI steeds meer gaat doen voor mensen. Alles wat we kunnen laten doen door een computer, hoeven we niet zelf meer te doen. Hoe minder we zelf hoeven doen, hoe meer tijd we hebben voor dingen die we leuker vinden.

Ik denk dat jullie, als jullie straks op de middelbare school zitten, allemaal een AI in je zak hebben. Daarom is het heel belangrijk om te begrijpen wat een AI wel en niet kan.

Waar gaan we computers nog meer op trainen? Ik heb jullie nu alleen tekst en plaatjes laten zien, maar computers kunnen ook code schrijven...

Code is de taal waarin je precies kan zeggen wat een computer moet doen. Een taalmodel is voor een groot gedeelte ook gemaakt van code.

En wat nou als een taalmodel de code schrijft van een ander taalmodel, dat nog net ietsje slimmer is dan het eerste model?

Vragen aan de klas:

  • Kan AI echt denken zoals mensen?
  • Wanneer begrijp je iets?

Vragen aan mij?

Leestip:
Als je meer wilt lezen over hoe mensen en machines kunnen samenwerken, is het verhaal "De robot van de rommelmarkt" (uit 1967, twee jaar voor de maanlanding!) van Tonke Dragt een aanrader. Het gaat over een jongen genaamd Edu die zijn eigen robot heeft.