Je hoort steeds vaker dat AI ‘redeneert’ als een mens. Maar wat betekent dat eigenlijk? In dit artikel duiken we in één vorm van redeneren: inductief redeneren. Lees ons andere artikel om meer te leren over deductief redeneren.
Inductief redeneren (van specifiek naar algemeen)
Bij inductief redeneren begin je niet met een algemene regel, maar juist met voorbeelden of ervaringen. Op basis daarvan probeer je een algemene conclusie te trekken. Dit heet een bottom-up benadering. Je ziet inductie vaak in het dagelijks leven of in de wetenschap. Je merkt iets op, herkent een patroon en trekt dan een voorzichtige conclusie. De uitkomst is waarschijnlijk, maar niet helemaal zeker.
Een voorbeeld: je ziet dat de zon elke ochtend opkomt in het oosten. Na een tijdje denk je: “De zon komt altijd in het oosten op.” Je hebt een algemene regel bedacht op basis van veel dezelfde situaties. Dat lijkt logisch, maar het is geen vaste zekerheid. Er is altijd een kleine kans dat het een keer anders gaat – bijvoorbeeld door iets in de natuur dat je niet had verwacht.
Inductie in kunstmatige intelligentie
Moderne AI – vooral machine learning – draait grotendeels op inductief redeneren. Het AI-systeem leert zelf patronen en verbanden uit grote hoeveelheden data. Een AI-chatbot zoals ChatGPT is getraind op miljoenen voorbeeldgesprekken, teksten en vragen. Hierdoor heeft het systeem een taalmodel opgebouwd. Dit is inductie: van zinnen en contexten leert het model hoe taal gebruikt wordt, zodat het op nieuwe vragen een passend antwoord kan geven.
Een inductieve chatbot kan hierdoor veel flexibeler zijn in gesprekken. Vraag je iets op een manier die het nog nooit precies zo gezien heeft, dan kan het model toch een antwoord genereren op basis van vergelijkbare voorbeelden uit zijn training. Dus als iemand vraagt ‘Hoe laat kan ik bij jullie terecht op zaterdag?’ dan zal de chatbot niet vastlopen omdat de regels niet goed zijn. Zo’n chatbot voelt daardoor vaak een stuk menselijker aan.
Een groot voordeel is dat inductieve systemen kunnen bijleren. Je kunt een AI trainen met nieuwe data. Stel dat je chatbot veel vragen krijgt over een nieuw product dat nog niet in de training voorkwam, dan kun je die gesprekken toevoegen aan de dataset en het model opnieuw trainen. De chatbot induceert dan nieuwe patronen en verbetert zijn antwoorden.
Het verschil met deductief redeneren
Beide vormen van redeneren lijken logisch, maar ze werken op een andere manier. Ook is er verschil in hoe zeker de conclusie is. Bij inductief redeneren begin je met voorbeelden of ervaringen. Daaruit trek je een algemene conclusie. Die conclusie is waarschijnlijk, maar niet helemaal zeker. Inductie helpt je om nieuwe kennis te ontwikkelen. Je ziet een patroon in de gegevens en maakt daar een regel van. Bij deductief redeneren begin je met een algemene regel. Die pas je toe op een specifieke situatie. Als de regel klopt, dan is je conclusie zeker waar. Deductie gebruik je om bestaande kennis toe te passen. Je ontdekt niets nieuws, maar je gebruikt wat je al weet om een logisch gevolg te trekken.
Bekend voorbeeld van inductieve AI: ChatGPT 4o
ChatGPT-4o is getraind met machine learning op gigantische hoeveelheden tekst (boeken, websites, gesprekken, etc). Het leert patronen in taal te herkennen, zonder dat iemand expliciet regels opgeeft.
Kort gezegd:
- Het ziet voorbeelden van hoe taal werkt.
- Het leert patronen en relaties tussen woorden, zinnen en ideeën.
- Het voorspelt het volgende woord op basis van context.
Dit is puur inductief: het leidt kennis af uit data.
