Kunstmatige intelligentie (AI) is de basis voor het nabootsen van de menselijke intelligentie, doordat hierbij algoritmen worden gemaakt en toegepast die zijn ingebouwd in een dynamische computingomgeving. Simpel gezegd wordt met AI geprobeerd computers te laten denken en reageren alsof ze mensen zijn.

Hiervoor zijn drie belangrijke componenten nodig:

• Computersystemen
• Data en datamanagement
• Geavanceerde AI-algoritmen (code)

Hoe menselijker het gewenste resultaat, hoe meer data en verwerkingskracht nodig zijn.

Mensen zijn al minstens sinds de eerste eeuw voor de gangbare jaartelling geïntrigeerd door de mogelijkheid om machines te ontwikkelen die het menselijke brein kunnen nabootsen. In de moderne tijd werd de term kunstmatige intelligentie bedacht door John McCarthy in 1955. In 1956 organiseerden McCarthy en anderen een conferentie met de titel “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”. Dit was de aanzet tot het ontstaan van machine learning, deep learning, voorspellende analyses en nu normatieve analyses. Er is ook een nieuw vakgebied uit ontstaan: de datawetenschap.

Tegenwoordig genereren mensen en machines samen zoveel data dat wij mensen allang niet meer in staat zijn om die data te verwerken en te interpreteren, en om complexe beslissingen te nemen op basis van die data. Kunstmatige intelligentie vormt de basis voor alle computerlearning en is de toekomst van alle complexe besluitvorming. De meesten van ons weten wel hoe ze niet hoeven te verliezen met boter-kaas-en-eieren (kruisjes en rondjes), ook al zijn er 255.168 unieke zetten, waarvan er 46.080 eindigen in een gelijkspel. Veel minder mensen kunnen zich schaakkampioen noemen, omdat hier al meer dan 500 × 10¹⁸, of 500 triljoen, potentiële zetten zijn. Computers kunnen extreem efficiënt deze combinaties en permutaties berekenen om tot de beste beslissing te komen. AI (en de logische evolutie van machine learning) en deep learning liggen ten grondslag aan de toekomst van zakelijke besluitvorming.

AI wordt toegepast in alledaagse scenario's, zoals fraudedetectie in de financiële dienstverlening, voorspellingen van winkelaankopen en online interactie met de klantsupport. Hier zijn enkele voorbeelden: 

• Fraudedetectie. In de financiële dienstverlening wordt kunstmatige intelligentie op twee manieren gebruikt. Bij de aanvankelijke beoordeling van kredietaanvragen wordt AI gebruikt om de kredietwaardigheid te bepalen. Er worden geavanceerdere AI-engines toegepast om frauduleuze transacties met betaalkaarten in realtime te onderscheppen.
• Virtuele klantsupport. Callcenters maken gebruik van virtuele klantsupport om vragen van klanten te voorspellen en te beantwoorden zonder dat er een mens aan te pas komt. Spraakherkenning, in combinatie met een nagebootste menselijke dialoog, is het eerste interactiemoment wanneer een klant de klantenservice benadert. Gedetailleerdere aanvragen worden doorgezet naar een medewerker.
• Wanneer een klant op een webpagina de chatfunctie (chatbot) start, communiceert die persoon vaak met een computer met gespecialiseerde AI. Als de chatbot de vraag niet begrijpt of niet kan beantwoorden, grijpt een medewerker in om rechtstreeks met de klant te communiceren. Deze niet-interpretatieve situaties worden in een computersysteem met machine learning ingevoerd om de AI-applicatie te verbeteren voor toekomstige interacties.

Als de toonaangevende speler op het gebied van de hybrid cloud begrijpt NetApp hoe belangrijk het is dat data toegankelijk, beheersbaar en controleerbaar is. De NetApp^®-datafabric is een uniforme datamanagementomgeving die apparaten aan de rand van uw netwerk, datacenters en meerdere hyperscale clouds omvat. De datafabric biedt organisaties van elke grootte de mogelijkheid om bedrijfskritische applicaties te versnellen, de zichtbaarheid van data te vergroten, dataprotectie te stroomlijnen en de operationele flexibiliteit te vergroten.

AI-oplossingen van NetApp zijn gebaseerd op de volgende belangrijke bouwstenen: 

• ONTAP^®-software maakt AI en deep learning zowel on-premises als in de hybrid cloud mogelijk.
• AFF all-flash systemen versnellen AI- en deep learning-workloads en nemen performanceknelpunten weg.
• ONTAP Select-software maakt efficiënte dataverzameling aan de rand van uw netwerk mogelijk met IoT-apparaten en databundelingspunten.
• De Cloud Volumes-service kan worden gebruikt om snel prototypen voor nieuwe projecten te ontwikkelen en AI-data van en naar de cloud te verplaatsen.

Bovendien is NetApp big data-analyses en kunstmatige intelligentie in zijn eigen producten en services gaan integreren. Active IQ^® maakt bijvoorbeeld gebruik van miljarden datapunten, voorspellende analyses en krachtige machine learning-algoritmen om proactieve aanbevelingen voor klantsupport te leveren voor complexe IT-omgevingen. Active IQ is een applicatie op basis van de hybrid cloud die is gebouwd met dezelfde NetApp-producten en -technologieën die onze klanten nu al gebruiken om AI-oplossingen te ontwikkelen voor verschillende gebruiksscenario's.