Machine gebaseerd
Het uitvoeren van de analyse is volledig geautomatiseerd.
Resultaten worden beoordeeld.
Dit leidt mogelijk tot het aanpassen van stuur informatie.
Resultaten zijn buikbaar voor een volgende stap in de analyse.
Wat is Artificiële Intelligentie
Over AI wordt veel gepubliceerd en gesproken. In veel publicaties en discussies ontbreekt een heldere en begrijpelijke definitie van het begrip.
Onlangs heeft de Rekenkamer een rapport gepubliceerd over het gebruik van AI bij overheidsorganisaties in Nederland.
In dit rapport wordt de volgende definitie van AI gehanteerd.
- “Een op een machine gebaseerd systeem dat is ontworpen om met verschillende niveaus van autonomie te werken en dat na het inzetten ervan aanpassingsvermogen kan vertonen, en dat, voor expliciete of impliciete doelstellingen, uit de ontvangen input afleidt hoe output te genereren zoals voorspellingen, inhoud, aanbevelingen of beslissingen die van invloed kunnen zijn op fysieke of virtuele omgevingen.”
Deze definitie wordt in deze website gevolgd.
Gedemonstreerd wordt hoe deze definitie van AI het mogelijk maakt om informatieanalyses te versnellen en consistent te maken.
Machine gebaseerd
De analyse moet geautomatiseerde uitgevoerd kunnen worden voor meerdere teksten.
Herhaling van de analyse moet steeds hetzelfde resultaat opleveren.
Daarbij is menselijk ingrijpen niet nodig.
Om dit te kunnen doen is een algoritme nodig (software) waarmee:
- Teksten geanalyseerd worden .
- De analyse een voorspelbaar resultaat oplevert,
- Het resultaat bruikbaar is voor het vooraf gestelde doel.
Op de website
wetten-analyseren.nl. wordt deze aanpak gebruikt om uit wettelijke teksten bedrijfsregels af te leiden en userstories te genereren waarmee de implementatie van de bedrijfsregels uitgevoerd zou kunnen worden.
Verschillende niveaus van autonomie
De analyse wordt uitgevoerd op verschillende niveaus.
Teksten worden daarbij in stappen getransformeerd van een bekend formaat naar een ander bekend formaat.
Deze transformaties zijn autonoom ten opzicht van elkaar. Elke stap levert een formaat op dat bruikbaar is voor de volgende stap.
Elke stap beschikt over stuurinformatie die specifiek is voor die stap.
Om het algoritme te realiseren voor elke stap worden ontwerp patronen gebruikt. In het ontwerp patroon is gespecificeerd welke informatie nodig is om de stap uit te voeren en welk formaat opgeleverd moet worden.
Wanneer het algoritme wordt uitgevoerd is een aanpassing niet niet nodig vanwege de tekst die geanalyseerd wordt. Wel is het mogelijk om de stuurinformatie aan te passen indien dit nodig blijkt.
Eenmaal toegevoegde stuurinformatie is bruikbaar voor een analyse van andere teksten.
Het algoritme wordt op deze wijze getraind om steeds meer teksten volledig geautomatiseerd te analyseren.
Om de kwaliteit van de resultaten te beoordelen worden web pagina's gegenereerd.
Uit input afleiden wat de output moet zijn
De analyse wordt uitgevoerd om een vooraf bepaald doel te kunnen bereiken
In de voorbeelden voor het analyseren van wetteksten is dat doel uitzoeken welke bedrijfsregels van toepassing zijn om de uitvoering van een wet te kunnen realiseren en voor deze bedrijfsregels aan te geven wat er gedaan moet worden om de realisatie uit te voeren.
De software moet dit kunnen doen voor elk type wetgeving. De enige eis is dat de wettelijke tekst op een standaard manier is gepubliceerd. Dit zorgt ervoor dat het publicatie formaat van elke wettelijke tekst gelijk is.
Via de stuurinformatie kan de software worden 'geleerd' om voor een willekeurige wettelijke tekst de analyse uit te voeren.