AI vs Machine Learning vs Deep Learning vs Generative AI

1 De AI Hiërarchie: Het Grote Plaatje

AI, Machine Learning, Deep Learning en Generative AI worden vaak door elkaar gebruikt, maar ze zijn niet hetzelfde. Ze vormen een hiërarchie van nested concepts — elk bouwt voort op het vorige.

GenAI

Elke laag is een subset van de vorige. GenAI is een toepassing van Deep Learning.

2 Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence is het breedste concept: elk systeem dat taken uitvoert die normaal menselijke intelligentie vereisen. Dit omvat:

Redeneren — Logische conclusies trekken
Waarnemen — Beelden, spraak of tekst begrijpen
Taal begrijpen — Natuurlijke taal verwerken
Beslissen — Acties kiezen op basis van input

Historische context

AI als vakgebied bestaat sinds de jaren '50. Vroege AI gebruikte rule-based systemen (expert systems) — handmatig geprogrammeerde regels. Pas met Machine Learning leerde AI zélf patronen herkennen.

3 Machine Learning (ML)

Machine Learning is een subset van AI waarbij systemen leren van data in plaats van expliciet geprogrammeerd te worden. Het algoritme vindt zelf patronen.

Supervised Learning

Leren van gelabelde data. Input → Output paren.

Voorbeeld: spam detectie

Unsupervised Learning

Patronen vinden in ongelabelde data.

Voorbeeld: customer segmentation

Reinforcement Learning

Leren door trial-and-error met beloningen.

Voorbeeld: game AI, robotics

4 Deep Learning (DL)

Deep Learning is een subset van ML die gebruik maakt van neural networks met meerdere lagen (vandaar "deep"). Deze netwerken kunnen automatisch features leren uit ruwe data.

Input Layer Hidden Layers (deep) Output

Deep Learning excelleert in taken waar traditionele ML tekortschiet:

Beeldherkenning (CNNs)
Spraakherkenning
Natuurlijke taalverwerking (Transformers)
Autonome voertuigen

5 Generative AI (GenAI)

Generative AI is een toepassing van Deep Learning die nieuwe content creëert: tekst, afbeeldingen, code, audio of video. In plaats van alleen te classificeren of voorspellen, genereert het output die lijkt op de trainingsdata.

Text Generation

• ChatGPT, Claude, Gemini
• LLMs (Large Language Models)
• Code assistenten (Copilot)

Image Generation

• DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion
• Diffusion models
• GANs (older approach)

6 Vergelijkingstabel

Aspect	AI	ML	DL	GenAI
Definitie	Menselijke intelligentie nabootsen	Leren van data	Neural networks	Content creëren
Data nodig	Variabel	Medium	Veel	Enorm
Compute	Laag-Hoog	Medium	Hoog (GPU)	Zeer hoog
Output	Beslissingen	Voorspellingen	Complexe patronen	Nieuwe content

7 Wanneer gebruik je wat?

Rule-based AI

Als je duidelijke, vaste regels hebt en weinig data. Expert systems, decision trees.

Machine Learning

Voorspellingen op gestructureerde data. Classificatie, regressie, clustering.

Deep Learning

Complexe patronen in ongestructureerde data. Beeld, spraak, tekst.

Generative AI

Nieuwe content creëren. Tekst, code, afbeeldingen, samenvattingen.