Samenvatting Explore the big picture
Hoofdstuk 1 t/m 5
,§1.1
Technologie speelt een cruciale rol in ons leven en stimuleert economische groei.
De wetenschapper Kondratieff ontdekte dat technologische vooruitgang in
cyclussen van 45-60 jaar plaatsvindt, waarbij elke innovatiegolf vaak komt na een
grote crisis, zoals de financiële crisis van 2008 of de COVID-19-pandemie in 2020.
Deze Kondratieff-golven bestaan uit vier fasen:
• Lente (improvement): nieuwe innovaties ontstaan en groeien.
• Zomer (prosperity): de economie bloeit door deze innovaties.
• Herfst (recession): groei vertraagt en er ontstaan problemen.
• Winter (depression): een crisis of recessie leidt tot verandering en een
nieuwe cyclus begint.
Momenteel bevinden we ons in de zesde Kondratieff-golf, waarin digitale technologie en automatisering een centrale rol spelen.
Dit tijdperk wordt ook wel de vierde industriële revolutie genoemd, gekenmerkt door de opkomst van kunstmatige intelligentie, robotica
en slimme technologieën, die de economie en samenleving ingrijpend veranderen.
In de jaren 1930 bestonden digitale computers nog niet en werden berekeningen voornamelijk met de hand of met eenvoudige
mechanische machines uitgevoerd. Alan Turing en John von Neumann waren sleutelfiguren in de ontwikkeling van de
computerwetenschap. In 1936 bedacht Turing het concept van de Turing Machine, een wiskundig model dat later de basis vormde voor de
eerste digitale computers. Tijdens de Tweede Wereldoorlog ontwikkelde Von Neumann een praktische computerarchitectuur op basis van
Turing’s ideeën. Dit resulteerde in de eerste stored-program computer, de Manchester Mark I (1948).
Een belangrijke doorbraak was de uitvinding van de transistor in
1948. Dit is een schakelaar die elektrische signalen doorlaat of
blokkeert, wat de basis vormt voor logische poorten. Door het
combineren van deze poorten kunnen computers rekenen en
complexe taken uitvoeren.
In 1965 voorspelde Gordon Moore dat het aantal transistors op een
computerchip elke 18-24 maanden zou verdubbelen (chips kregen
steeds meer transistors, waardoor computers sneller en krachtiger
worden. Voorbeeld: 10 miljoen in 2000 naar 20 miljoen in 2002).
Een computerchip bevat miljarden transistors, kleine schakelaars die informatie verwerken. Maar hoe kleiner en dichter ze op elkaar zitten,
hoe meer problemen ontstaan:
• Hitteontwikkeling: meer transistors genereren meer warmte, wat de chip kan beschadigen.
• Stroomverlies: bij extreem kleine transistors kan elektriciteit "weglekken", wat energieverspilling veroorzaakt.
Omdat traditionele chips hun limiet bereiken, werken wetenschappers aan nieuwe technologieën zoals nanotechnologie,
quantumcomputers en fotonicacomputers, die computers nog sneller en efficiënter kunnen maken. Deze innovaties zouden de groei van
computerkracht kunnen voortzetten en een nieuw technologisch tijdperk inluiden.
Volgens futurist Ray Kurzweil blijven we van de ene technologie naar de andere
overschakelen, zoals blijkt uit zijn Wet van Versneld Rendement (Law of Accelerating
Returns). Dit betekent dat computerkracht exponentieel zal blijven toenemen, zelfs als
de traditionele transistor zijn limiet bereikt. We staan dus aan de vooravond van een
nieuwe revolutie in computertechnologie.
Verschillende computers:
• Quantumcomputers zijn superkrachtige computers die werken met qubits in
plaats van gewone bits. Hierdoor kunnen ze veel sneller complexe berekeningen uitvoeren dan traditionele computers. Ze worden nog
ontwikkeld, maar kunnen in de toekomst grote doorbraken brengen.
▪ Qubits: de bouwstenen van een quantumcomputer. In tegenstelling tot normale bits (die alleen 0 of 1 kunnen zijn), kunnen
qubits tegelijkertijd 0 én 1 zijn.
▪ Superpositie: de eigenschap waardoor een qubit meerdere toestanden tegelijk kan aannemen (0 én 1), wat
quantumcomputers veel sneller maakt.
▪ Quantumverstrengeling: wanneer twee qubits met elkaar verbonden zijn, beïnvloeden ze elkaar direct, ongeacht de afstand.
Dit zorgt voor supersnelle informatie-uitwisseling.
▪ Sycamore-chip: een quantumcomputer van Google, die in 2019 een berekening uitvoerde in 3 minuten, waarvoor een
gewone supercomputer 10.000 jaar nodig zou hebben.
• Chemische computers gebruiken chemische reacties in plaats van elektrische schakelingen om berekeningen uit te voeren. Ze zijn
vooral nuttig voor het simuleren van biologische processen en chemische experimenten.
• Fotonicacomputers (photonics) werken met lichtdeeltjes (fotonen) in plaats van elektriciteit. Omdat fotonen geen weerstand
ondervinden zoals elektronen, kunnen deze computers veel sneller en energiezuiniger zijn dan traditionele computers.
,• DNA-computers gebruiken DNA-moleculen in plaats van elektrische schakelingen om berekeningen uit te voeren. Ze werken door
chemische reacties tussen DNA-strengen, waardoor ze extreem veel gegevens tegelijk kunnen verwerken. Hoewel ze nog in
ontwikkeling zijn, kunnen ze in de toekomst helpen bij complexe wiskundige problemen en medische doorbraken.
▪ DNA-moleculen: dragers van genetische informatie in levende organismen, gebruikt als bouwstenen voor DNA-computers.
▪ Parallelle verwerking: DNA-computers kunnen miljoenen berekeningen tegelijk uitvoeren door chemische reacties.
▪ Leonard Adleman: wetenschapper die in 1994 aantoonde dat DNA gebruikt kan worden voor berekeningen, door een
complex wiskundig probleem op te lossen.
▪ Hamiltonian path problem: een beroemd wiskundig probleem dat als eerste werd opgelost met een DNA-computer, waarbij
de kortste route tussen steden werd berekend.
§1.2
Mensen onderscheiden zich van andere diersoorten door intelligentie: het vermogen om te leren, problemen op te lossen en de wereld te
begrijpen. Dit komt door onze hersenen, die bestaan uit miljarden neurons (zenuwcellen) en nog meer synapses (verbindingen tussen
cellen). Wetenschappers proberen deze intelligentie na te bootsen met Artificial Intelligence (AI), oftewel kunstmatige intelligentie.
AI stelt computers in staat om dingen te doen die normaal alleen mensen kunnen. Door de toename van rekenkracht en grote
hoeveelheden data is AI de laatste decennia enorm gegroeid.
• Turing Test: bedacht door Alan Turing. Hierbij wordt gekeken of een computer zich zo kan gedragen dat een mens het verschil niet
merkt tussen een gesprek met een machine of een mens.
AI wordt tegenwoordig overal gebruikt, bijvoorbeeld in medische beeldanalyse, automatische vertalingen en slimme apparaten zoals
spraakassistenten. Hoewel AI veel mogelijkheden biedt, kan het nog geen algemene intelligentie bereiken zoals mensen.
Soorten AI:
• Good Old-Fashioned AI (GOFAI)
GOFAI, ook wel symbolic AI genoemd, is een vroege vorm van AI die werkt met vaste regels en logica. Dit betekent dat alle kennis en
instructies handmatig door mensen worden ingevoerd. GOFAI is gebaseerd op vaste regels, handig voor logische problemen zoals
schaken. GOFAI werkt goed bij gestructureerde problemen, zoals schaakspel, waar alle mogelijke zetten kunnen worden berekend.
Het nadeel is dat GOFAI geen nieuwe dingen kan leren of omgaan met onvoorspelbare situaties.
• Machine Learning
Machine learning maakt het mogelijk voor AI om te leren van ervaring in plaats van alleen vaste regels te volgen. Dit betekent dat AI
zichzelf kan verbeteren op basis van data.
Er zijn twee manieren waarop een AI kan leren:
▪ Supervised learning (begeleid leren): AI krijgt vooraf feedback over wat goed of fout is en leert hieruit.
▪ Unsupervised learning (zelflerend): AI zoekt zelf patronen in de data zonder vooraf instructies te krijgen.
• Artificial Neural Networks (ANNs)
ANNs zijn geïnspireerd door het menselijke brein en bestaan uit neuronen die verbonden zijn met elkaar. Deze neuronen versterken
of verzwakken hun verbindingen op basis van ervaring, net zoals mensen leren. Hierdoor kunnen ANNs bijvoorbeeld gezichten
herkennen of gesproken taal begrijpen.
Hoe werkt het?
1. De AI krijgt een input (bijvoorbeeld een afbeelding van een gezicht).
2. De informatie gaat door meerdere lagen van neuronen, die patronen herkennen.
3. De AI bepaalt een output, bijvoorbeeld: "Dit is een gezicht."
4. Door feedback leert het systeem om steeds betere voorspellingen te maken.
• Deep Learning
Deep learning is een geavanceerde vorm van machine learning met meerdere lagen van neuronen (deep neural networks). Het kan
zeer complexe patronen herkennen en zichzelf verbeteren zonder expliciete instructies. Deep learning maakt het mogelijk om
objecten in afbeeldingen te herkennen, zoals katten in video's.
-Neuromorfe computers: bieden een efficiënter alternatief voor softwaregebaseerde AI’s. Ze bootsen biologische hersenen beter na en
werken via chips die als neuronen fungeren. Door hun architectuur kunnen ze sneller en energiezuiniger werken.
Uitdagingen en beperkingen van ANNs:
• Niet de enige oplossing: Hoewel krachtig, hebben ANNs nadelen, zoals het gebrek aan logische redenatie zoals in GOFAI (Good
Old-Fashioned AI).
• Menselijk brein als inspiratie: Hersenen combineren patroonherkenning (linkerhersenhelft) en taalverwerking (rechterhersenhelft),
wat bij AI nog moeilijk is.
• Meer onderzoek nodig naar bewustzijn, creativiteit en emoties.
Technologische singulariteit is het moment waarop AI de menselijke intelligentie overtreft en zichzelf autonoom blijft verbeteren. Dit zou
kunnen leiden tot Artificial Superintelligence (ASI), een AI die veel slimmer is dan mensen.
➔ AI ontwikkelt zich snel en roept ethische en maatschappelijke zorgen op. Er zijn discussies over de rechten van bewuste AI en of zulke
systemen als levensvormen moeten worden erkend. De Europese Unie overweegt al regelgeving op dit gebied.
, §1.3
Biotechnologie: op een technische manier slim gebruikmaken van biologie voor praktische doeleinden. Het manipuleert levende
organismen en wordt gebruikt in geneeskunde, landbouw en genetische modificatie.
DNA bevat de code van het leven en bepaalt de erfelijke eigenschappen van organismen. Het menselijk genoom bestaat uit 3,2 miljard
basenparen en wordt beïnvloed door natuurlijke selectie en genetische mutaties. Hoewel mutaties voordelen kunnen bieden, kunnen ze
ook leiden tot genetische ziekten. Daarnaast kunnen omgevingsfactoren zoals straling DNA beschadigen.
CRISPR-Cas9 maakt het mogelijk DNA gericht aan te passen, waardoor mutaties kunnen worden verwijderd of gewijzigd. Dit proces is snel,
goedkoop en breed toepasbaar, waardoor het een revolutie in genetica en biotechnologie teweegbrengt. CRISPR wordt ingezet tegen
ziekten en virussen, en biedt toepassingen in zowel de geneeskunde als de landbouw.
Geneeskundige toepassingen
• Behandeling van ziekten: CRISPR wordt onderzocht voor het genezen van HIV, kanker en erfelijke aandoeningen.
• Gerichte DNA-aanpassing: in plaats van het hele lichaam aan te passen, worden alleen specifieke cellen behandeld, bijvoorbeeld
bij leverziekten. Dit kan in-vivo (in het lichaam) of ex-vivo (cellen buiten het lichaam aanpassen en terugplaatsen).
• Medicijnafgifte: CRISPR of medicijnen kunnen naar de juiste cellen worden gebracht via virussen of lipide nanodeeltjes (LNPs), die
doelgericht werken en daarna verdwijnen.
• Gepersonaliseerde geneeskunde: DNA-sequencing maakt het mogelijk behandelingen te optimaliseren op basis van genetische
verschillen, leefstijl en omgeving, wat leidt tot effectievere therapieën.
Toepassingen in landbouw en dieren
• Gewassen verbeteren: CRISPR maakt planten weerbaarder, voedzamer en beter bestand tegen klimaatverandering, wat bijdraagt
aan de bestrijding van honger en ziektes.
• Dieren modificeren: genetische aanpassingen hebben geleid tot varkens immuun voor virussen, geiten met kasjmierwol en
muggen die geen malaria verspreiden.
Gene drives en ecologische impact
CRISPR kan gene drives creëren, waardoor genetische mutaties zich snel verspreiden door een populatie. Dit kan worden gebruikt om
muggen steriel te maken en zo ziektes zoals malaria te bestrijden, maar brengt ecologische risico’s met zich mee en kan zelfs als biologisch
wapen worden ingezet.
Ethische dilemma’s en maatschappelijke impact
• Kiembaanmodificatie vs. somatische genbewerking: Somatische genbewerking verandert alleen het individu, terwijl
kiembaanmodificatie genetische veranderingen doorgeeft aan toekomstige generaties en de evolutie beïnvloedt. Dit roept
ethische vragen op, vooral bij de mogelijkheid tot designerbaby’s.
• Experimentele toepassingen: Een Chinese wetenschapper werd veroordeeld voor het genetisch modificeren van baby’s om hen
resistent te maken tegen HIV. Er zijn ook experimenten om uitgestorven soorten zoals de wolharige mammoet terug te brengen.
• Sociale ongelijkheid: Niet iedereen zal toegang hebben tot deze technologie, wat kan leiden tot grotere ongelijkheid in de
gezondheidszorg. Daarnaast kan publieke weerstand ontstaan tegen standaardbehandelingen, vooral bij vaccins, als mensen
alleen gepersonaliseerde medicijnen willen accepteren.
§1.4
Ingenieurs ontwikkelen metamaterialen, die niet in de natuur voorkomen en bijzondere eigenschappen hebben. Een categorie hiervan zijn
smart materials. Dit zijn materialen die grote veranderingen in hun vorm kunnen ondergaan door externe invloeden.
• Self-healing polymer coatings: materiaal met een helend middel. Waarbij het materiaal (glas of de buitenkant van een windturbine)
magisch kan worden geheeld.
• Smart metal alloys (memory metal): metaal dat door het verwarmen/verkoelen van vorm kan veranderen. Een nadeel is dat deze
materialen ‘vermoeid’ raken en afbreken.
• Dielectric elastomers: elastische materialen die bij elektrische spanning uitrekken en kunnen functioneren als kunstmatige spieren of
sensoren.
Enkele materialen die potentie hebben voor revolutionaire toepassingen in technologie en industrie.
• Grafiet: dit is een zacht mineraal dat bestaat uit lagen koolstofatomen. Omdat deze lagen gemakkelijk over elkaar heen schuiven,
wordt het gebruikt in potloden (het ‘lood’), maar ook in batterijen en als smeermiddel.
• Grafeen: dit is een enkele laag koolstofatomen uit grafiet. Het is supersterk, superlicht en geleidt elektriciteit goed. Dit maakt het
een mogelijke gamechanger voor snellere elektronica, betere batterijen en flexibele schermen. Het probleem? Moeilijk
grootschalig te maken, dus het duurt nog even voordat we het overal terugzien.
• Koolstof (Carbon): dit element zit in bijna alles: van ons lichaam tot planten en zelfs in de lucht. In technologie wordt koolstof
gebruikt om flexibele elektronica, medische apparaten en stealth-technologie (onzichtbare materialen voor radar en
lichtabsorptie) te maken.
• Koolstofnanobuisjes (CNT’s): dit zijn minieme buisjes gemaakt van opgerold grafeen. Ze zijn sterker dan staal, maar veel lichter en
kunnen elektriciteit en warmte goed geleiden. Dit maakt ze ideaal voor lichtere en sterkere materialen in de ruimtevaart, snellere
computers en zelfs nieuwe medische technologieën.
Hoofdstuk 1 t/m 5
,§1.1
Technologie speelt een cruciale rol in ons leven en stimuleert economische groei.
De wetenschapper Kondratieff ontdekte dat technologische vooruitgang in
cyclussen van 45-60 jaar plaatsvindt, waarbij elke innovatiegolf vaak komt na een
grote crisis, zoals de financiële crisis van 2008 of de COVID-19-pandemie in 2020.
Deze Kondratieff-golven bestaan uit vier fasen:
• Lente (improvement): nieuwe innovaties ontstaan en groeien.
• Zomer (prosperity): de economie bloeit door deze innovaties.
• Herfst (recession): groei vertraagt en er ontstaan problemen.
• Winter (depression): een crisis of recessie leidt tot verandering en een
nieuwe cyclus begint.
Momenteel bevinden we ons in de zesde Kondratieff-golf, waarin digitale technologie en automatisering een centrale rol spelen.
Dit tijdperk wordt ook wel de vierde industriële revolutie genoemd, gekenmerkt door de opkomst van kunstmatige intelligentie, robotica
en slimme technologieën, die de economie en samenleving ingrijpend veranderen.
In de jaren 1930 bestonden digitale computers nog niet en werden berekeningen voornamelijk met de hand of met eenvoudige
mechanische machines uitgevoerd. Alan Turing en John von Neumann waren sleutelfiguren in de ontwikkeling van de
computerwetenschap. In 1936 bedacht Turing het concept van de Turing Machine, een wiskundig model dat later de basis vormde voor de
eerste digitale computers. Tijdens de Tweede Wereldoorlog ontwikkelde Von Neumann een praktische computerarchitectuur op basis van
Turing’s ideeën. Dit resulteerde in de eerste stored-program computer, de Manchester Mark I (1948).
Een belangrijke doorbraak was de uitvinding van de transistor in
1948. Dit is een schakelaar die elektrische signalen doorlaat of
blokkeert, wat de basis vormt voor logische poorten. Door het
combineren van deze poorten kunnen computers rekenen en
complexe taken uitvoeren.
In 1965 voorspelde Gordon Moore dat het aantal transistors op een
computerchip elke 18-24 maanden zou verdubbelen (chips kregen
steeds meer transistors, waardoor computers sneller en krachtiger
worden. Voorbeeld: 10 miljoen in 2000 naar 20 miljoen in 2002).
Een computerchip bevat miljarden transistors, kleine schakelaars die informatie verwerken. Maar hoe kleiner en dichter ze op elkaar zitten,
hoe meer problemen ontstaan:
• Hitteontwikkeling: meer transistors genereren meer warmte, wat de chip kan beschadigen.
• Stroomverlies: bij extreem kleine transistors kan elektriciteit "weglekken", wat energieverspilling veroorzaakt.
Omdat traditionele chips hun limiet bereiken, werken wetenschappers aan nieuwe technologieën zoals nanotechnologie,
quantumcomputers en fotonicacomputers, die computers nog sneller en efficiënter kunnen maken. Deze innovaties zouden de groei van
computerkracht kunnen voortzetten en een nieuw technologisch tijdperk inluiden.
Volgens futurist Ray Kurzweil blijven we van de ene technologie naar de andere
overschakelen, zoals blijkt uit zijn Wet van Versneld Rendement (Law of Accelerating
Returns). Dit betekent dat computerkracht exponentieel zal blijven toenemen, zelfs als
de traditionele transistor zijn limiet bereikt. We staan dus aan de vooravond van een
nieuwe revolutie in computertechnologie.
Verschillende computers:
• Quantumcomputers zijn superkrachtige computers die werken met qubits in
plaats van gewone bits. Hierdoor kunnen ze veel sneller complexe berekeningen uitvoeren dan traditionele computers. Ze worden nog
ontwikkeld, maar kunnen in de toekomst grote doorbraken brengen.
▪ Qubits: de bouwstenen van een quantumcomputer. In tegenstelling tot normale bits (die alleen 0 of 1 kunnen zijn), kunnen
qubits tegelijkertijd 0 én 1 zijn.
▪ Superpositie: de eigenschap waardoor een qubit meerdere toestanden tegelijk kan aannemen (0 én 1), wat
quantumcomputers veel sneller maakt.
▪ Quantumverstrengeling: wanneer twee qubits met elkaar verbonden zijn, beïnvloeden ze elkaar direct, ongeacht de afstand.
Dit zorgt voor supersnelle informatie-uitwisseling.
▪ Sycamore-chip: een quantumcomputer van Google, die in 2019 een berekening uitvoerde in 3 minuten, waarvoor een
gewone supercomputer 10.000 jaar nodig zou hebben.
• Chemische computers gebruiken chemische reacties in plaats van elektrische schakelingen om berekeningen uit te voeren. Ze zijn
vooral nuttig voor het simuleren van biologische processen en chemische experimenten.
• Fotonicacomputers (photonics) werken met lichtdeeltjes (fotonen) in plaats van elektriciteit. Omdat fotonen geen weerstand
ondervinden zoals elektronen, kunnen deze computers veel sneller en energiezuiniger zijn dan traditionele computers.
,• DNA-computers gebruiken DNA-moleculen in plaats van elektrische schakelingen om berekeningen uit te voeren. Ze werken door
chemische reacties tussen DNA-strengen, waardoor ze extreem veel gegevens tegelijk kunnen verwerken. Hoewel ze nog in
ontwikkeling zijn, kunnen ze in de toekomst helpen bij complexe wiskundige problemen en medische doorbraken.
▪ DNA-moleculen: dragers van genetische informatie in levende organismen, gebruikt als bouwstenen voor DNA-computers.
▪ Parallelle verwerking: DNA-computers kunnen miljoenen berekeningen tegelijk uitvoeren door chemische reacties.
▪ Leonard Adleman: wetenschapper die in 1994 aantoonde dat DNA gebruikt kan worden voor berekeningen, door een
complex wiskundig probleem op te lossen.
▪ Hamiltonian path problem: een beroemd wiskundig probleem dat als eerste werd opgelost met een DNA-computer, waarbij
de kortste route tussen steden werd berekend.
§1.2
Mensen onderscheiden zich van andere diersoorten door intelligentie: het vermogen om te leren, problemen op te lossen en de wereld te
begrijpen. Dit komt door onze hersenen, die bestaan uit miljarden neurons (zenuwcellen) en nog meer synapses (verbindingen tussen
cellen). Wetenschappers proberen deze intelligentie na te bootsen met Artificial Intelligence (AI), oftewel kunstmatige intelligentie.
AI stelt computers in staat om dingen te doen die normaal alleen mensen kunnen. Door de toename van rekenkracht en grote
hoeveelheden data is AI de laatste decennia enorm gegroeid.
• Turing Test: bedacht door Alan Turing. Hierbij wordt gekeken of een computer zich zo kan gedragen dat een mens het verschil niet
merkt tussen een gesprek met een machine of een mens.
AI wordt tegenwoordig overal gebruikt, bijvoorbeeld in medische beeldanalyse, automatische vertalingen en slimme apparaten zoals
spraakassistenten. Hoewel AI veel mogelijkheden biedt, kan het nog geen algemene intelligentie bereiken zoals mensen.
Soorten AI:
• Good Old-Fashioned AI (GOFAI)
GOFAI, ook wel symbolic AI genoemd, is een vroege vorm van AI die werkt met vaste regels en logica. Dit betekent dat alle kennis en
instructies handmatig door mensen worden ingevoerd. GOFAI is gebaseerd op vaste regels, handig voor logische problemen zoals
schaken. GOFAI werkt goed bij gestructureerde problemen, zoals schaakspel, waar alle mogelijke zetten kunnen worden berekend.
Het nadeel is dat GOFAI geen nieuwe dingen kan leren of omgaan met onvoorspelbare situaties.
• Machine Learning
Machine learning maakt het mogelijk voor AI om te leren van ervaring in plaats van alleen vaste regels te volgen. Dit betekent dat AI
zichzelf kan verbeteren op basis van data.
Er zijn twee manieren waarop een AI kan leren:
▪ Supervised learning (begeleid leren): AI krijgt vooraf feedback over wat goed of fout is en leert hieruit.
▪ Unsupervised learning (zelflerend): AI zoekt zelf patronen in de data zonder vooraf instructies te krijgen.
• Artificial Neural Networks (ANNs)
ANNs zijn geïnspireerd door het menselijke brein en bestaan uit neuronen die verbonden zijn met elkaar. Deze neuronen versterken
of verzwakken hun verbindingen op basis van ervaring, net zoals mensen leren. Hierdoor kunnen ANNs bijvoorbeeld gezichten
herkennen of gesproken taal begrijpen.
Hoe werkt het?
1. De AI krijgt een input (bijvoorbeeld een afbeelding van een gezicht).
2. De informatie gaat door meerdere lagen van neuronen, die patronen herkennen.
3. De AI bepaalt een output, bijvoorbeeld: "Dit is een gezicht."
4. Door feedback leert het systeem om steeds betere voorspellingen te maken.
• Deep Learning
Deep learning is een geavanceerde vorm van machine learning met meerdere lagen van neuronen (deep neural networks). Het kan
zeer complexe patronen herkennen en zichzelf verbeteren zonder expliciete instructies. Deep learning maakt het mogelijk om
objecten in afbeeldingen te herkennen, zoals katten in video's.
-Neuromorfe computers: bieden een efficiënter alternatief voor softwaregebaseerde AI’s. Ze bootsen biologische hersenen beter na en
werken via chips die als neuronen fungeren. Door hun architectuur kunnen ze sneller en energiezuiniger werken.
Uitdagingen en beperkingen van ANNs:
• Niet de enige oplossing: Hoewel krachtig, hebben ANNs nadelen, zoals het gebrek aan logische redenatie zoals in GOFAI (Good
Old-Fashioned AI).
• Menselijk brein als inspiratie: Hersenen combineren patroonherkenning (linkerhersenhelft) en taalverwerking (rechterhersenhelft),
wat bij AI nog moeilijk is.
• Meer onderzoek nodig naar bewustzijn, creativiteit en emoties.
Technologische singulariteit is het moment waarop AI de menselijke intelligentie overtreft en zichzelf autonoom blijft verbeteren. Dit zou
kunnen leiden tot Artificial Superintelligence (ASI), een AI die veel slimmer is dan mensen.
➔ AI ontwikkelt zich snel en roept ethische en maatschappelijke zorgen op. Er zijn discussies over de rechten van bewuste AI en of zulke
systemen als levensvormen moeten worden erkend. De Europese Unie overweegt al regelgeving op dit gebied.
, §1.3
Biotechnologie: op een technische manier slim gebruikmaken van biologie voor praktische doeleinden. Het manipuleert levende
organismen en wordt gebruikt in geneeskunde, landbouw en genetische modificatie.
DNA bevat de code van het leven en bepaalt de erfelijke eigenschappen van organismen. Het menselijk genoom bestaat uit 3,2 miljard
basenparen en wordt beïnvloed door natuurlijke selectie en genetische mutaties. Hoewel mutaties voordelen kunnen bieden, kunnen ze
ook leiden tot genetische ziekten. Daarnaast kunnen omgevingsfactoren zoals straling DNA beschadigen.
CRISPR-Cas9 maakt het mogelijk DNA gericht aan te passen, waardoor mutaties kunnen worden verwijderd of gewijzigd. Dit proces is snel,
goedkoop en breed toepasbaar, waardoor het een revolutie in genetica en biotechnologie teweegbrengt. CRISPR wordt ingezet tegen
ziekten en virussen, en biedt toepassingen in zowel de geneeskunde als de landbouw.
Geneeskundige toepassingen
• Behandeling van ziekten: CRISPR wordt onderzocht voor het genezen van HIV, kanker en erfelijke aandoeningen.
• Gerichte DNA-aanpassing: in plaats van het hele lichaam aan te passen, worden alleen specifieke cellen behandeld, bijvoorbeeld
bij leverziekten. Dit kan in-vivo (in het lichaam) of ex-vivo (cellen buiten het lichaam aanpassen en terugplaatsen).
• Medicijnafgifte: CRISPR of medicijnen kunnen naar de juiste cellen worden gebracht via virussen of lipide nanodeeltjes (LNPs), die
doelgericht werken en daarna verdwijnen.
• Gepersonaliseerde geneeskunde: DNA-sequencing maakt het mogelijk behandelingen te optimaliseren op basis van genetische
verschillen, leefstijl en omgeving, wat leidt tot effectievere therapieën.
Toepassingen in landbouw en dieren
• Gewassen verbeteren: CRISPR maakt planten weerbaarder, voedzamer en beter bestand tegen klimaatverandering, wat bijdraagt
aan de bestrijding van honger en ziektes.
• Dieren modificeren: genetische aanpassingen hebben geleid tot varkens immuun voor virussen, geiten met kasjmierwol en
muggen die geen malaria verspreiden.
Gene drives en ecologische impact
CRISPR kan gene drives creëren, waardoor genetische mutaties zich snel verspreiden door een populatie. Dit kan worden gebruikt om
muggen steriel te maken en zo ziektes zoals malaria te bestrijden, maar brengt ecologische risico’s met zich mee en kan zelfs als biologisch
wapen worden ingezet.
Ethische dilemma’s en maatschappelijke impact
• Kiembaanmodificatie vs. somatische genbewerking: Somatische genbewerking verandert alleen het individu, terwijl
kiembaanmodificatie genetische veranderingen doorgeeft aan toekomstige generaties en de evolutie beïnvloedt. Dit roept
ethische vragen op, vooral bij de mogelijkheid tot designerbaby’s.
• Experimentele toepassingen: Een Chinese wetenschapper werd veroordeeld voor het genetisch modificeren van baby’s om hen
resistent te maken tegen HIV. Er zijn ook experimenten om uitgestorven soorten zoals de wolharige mammoet terug te brengen.
• Sociale ongelijkheid: Niet iedereen zal toegang hebben tot deze technologie, wat kan leiden tot grotere ongelijkheid in de
gezondheidszorg. Daarnaast kan publieke weerstand ontstaan tegen standaardbehandelingen, vooral bij vaccins, als mensen
alleen gepersonaliseerde medicijnen willen accepteren.
§1.4
Ingenieurs ontwikkelen metamaterialen, die niet in de natuur voorkomen en bijzondere eigenschappen hebben. Een categorie hiervan zijn
smart materials. Dit zijn materialen die grote veranderingen in hun vorm kunnen ondergaan door externe invloeden.
• Self-healing polymer coatings: materiaal met een helend middel. Waarbij het materiaal (glas of de buitenkant van een windturbine)
magisch kan worden geheeld.
• Smart metal alloys (memory metal): metaal dat door het verwarmen/verkoelen van vorm kan veranderen. Een nadeel is dat deze
materialen ‘vermoeid’ raken en afbreken.
• Dielectric elastomers: elastische materialen die bij elektrische spanning uitrekken en kunnen functioneren als kunstmatige spieren of
sensoren.
Enkele materialen die potentie hebben voor revolutionaire toepassingen in technologie en industrie.
• Grafiet: dit is een zacht mineraal dat bestaat uit lagen koolstofatomen. Omdat deze lagen gemakkelijk over elkaar heen schuiven,
wordt het gebruikt in potloden (het ‘lood’), maar ook in batterijen en als smeermiddel.
• Grafeen: dit is een enkele laag koolstofatomen uit grafiet. Het is supersterk, superlicht en geleidt elektriciteit goed. Dit maakt het
een mogelijke gamechanger voor snellere elektronica, betere batterijen en flexibele schermen. Het probleem? Moeilijk
grootschalig te maken, dus het duurt nog even voordat we het overal terugzien.
• Koolstof (Carbon): dit element zit in bijna alles: van ons lichaam tot planten en zelfs in de lucht. In technologie wordt koolstof
gebruikt om flexibele elektronica, medische apparaten en stealth-technologie (onzichtbare materialen voor radar en
lichtabsorptie) te maken.
• Koolstofnanobuisjes (CNT’s): dit zijn minieme buisjes gemaakt van opgerold grafeen. Ze zijn sterker dan staal, maar veel lichter en
kunnen elektriciteit en warmte goed geleiden. Dit maakt ze ideaal voor lichtere en sterkere materialen in de ruimtevaart, snellere
computers en zelfs nieuwe medische technologieën.
