Regelgebaseerde AI is een vorm van kunstmatige intelligentie die beslissingen neemt op basis van vooraf vastgelegde regels. Het systeem leert niet zelf, maar volgt vaste instructies die door mensen zijn opgesteld.
Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Hoe regelgebaseerde AI werkt
Regelgebaseerde AI werkt volgens het principe: als dit gebeurt, doe dan dat. Alle kennis zit vast in expliciete regels. Daardoor blijft het gedrag voorspelbaar en goed controleerbaar.
De kern bestaat uit zogenaamde if then-regels. Het systeem controleert welke regel past bij de huidige situatie en voert daarna de bijbehorende actie uit. Er vindt geen training plaats met grote hoeveelheden data. Het systeem past zichzelf ook niet automatisch aan op basis van ervaring.
Wanneer een situatie verandert, moeten ontwikkelaars de regels handmatig aanpassen of uitbreiden.
Voorbeelden van regelgebaseerde AI
Een eenvoudig voorbeeld is een thermostaat:
- Als de temperatuur lager is dan 18 graden, dan gaat de verwarming aan.
- Als de temperatuur 18 graden of hoger is, dan blijft de verwarming uit.
Daarnaast gebruikten bedrijven regelgebaseerde AI veel in vroege expertsystemen. Denk aan systemen voor kredietacceptatie, eenvoudige klantenservicebots en automatische controlesystemen binnen administratieve processen.
Ook veel traditionele automatisering werkt nog steeds met vaste regels in plaats van lerende AI-modellen.
Verschil tussen regelgebaseerde AI en machine learning
Het grootste verschil is dat regelgebaseerde AI niet zelf leert.
Bij machine learning ontdekt een model patronen in data en past het zichzelf aan tijdens training. Regelgebaseerde AI doet dat niet. Het systeem blijft altijd afhankelijk van vooraf ingestelde instructies.
Daardoor is regelgebaseerde AI vaak eenvoudiger uit te leggen en beter controleerbaar. Tegelijkertijd is het minder flexibel bij complexe of veranderende situaties.
Waarom regelgebaseerde AI nog steeds belangrijk is
Hoewel moderne AI steeds vaker leert van data, gebruiken organisaties regelgebaseerde systemen nog steeds veel. Vooral bij processen waarbij voorspelbaarheid, veiligheid en controle belangrijk zijn.
Bijvoorbeeld binnen regelgeving, eenvoudige besluitvorming en vaste bedrijfsprocessen kan een regelsysteem betrouwbaarder zijn dan een zelflerend model.
Daarnaast combineren sommige moderne AI-toepassingen machine learning met vaste regels. Daardoor ontstaat extra controle over de uitkomsten.
Verder leren
Wil je begrijpen waarom moderne AI steeds vaker leert van data in plaats van vaste regels, dan is mijn gratis AI basiscursus een goede volgende stap.
Wie liever kijkt dan leest, vindt op het YouTube kanaal De Wereld van AI heldere uitlegvideo’s over AI in begrijpelijke taal.