Leren van impliciete kennis door ervaring verwijst naar het proces waarbij een kunstmatig intelligentiesysteem (AI) kennis opdoet die moeilijk expliciet te formuleren of te verwoorden is, door directe interactie met de omgeving of het verwerken van ongestructureerde data. In tegenstelling tot expliciet leren, dat gebaseerd is op vooraf gedefinieerde regels of labels, stelt deze aanpak het systeem in staat patronen, regelmatigheden of gedragingen te herkennen door herhaalde observatie en experimentatie, vaak zonder directe supervisie. Dit type leren is geïnspireerd op de manier waarop mensen vaardigheden internaliseren door oefening en ervaring zonder formele instructie.

Toepassingen en voorbeelden

Aanbevelingssystemen die relevante content suggereren zonder expliciete kennis van gebruikersvoorkeuren zijn hiervan een voorbeeld. In de robotica passen robots hun gedrag aan dynamische omgevingen aan door impliciet te leren omgaan met onbekende objecten. In natuurlijke taalverwerking kunnen modellen contextuele relaties of taalnuances oppikken die niet expliciet zijn gecodeerd. Fraudedetectiesystemen maken ook gebruik van deze benadering om subtiele afwijkingen in grote hoeveelheden transacties te identificeren.

Belangrijkste softwaretools, bibliotheken en frameworks

Deep learning frameworks zoals TensorFlow, PyTorch en JAX worden veel gebruikt voor het implementeren van impliciet leren, via diepe neurale netwerken, reinforcement learning-architecturen of zelf-lerende modellen. Gespecialiseerde bibliotheken als OpenAI Gym, Stable Baselines3 en Ray RLlib ondersteunen ervaringsgestuurd trainen in gesimuleerde omgevingen.

Recente ontwikkelingen en trends

Actueel onderzoek richt zich op het verbeteren van de generalisatie en robuustheid van modellen die impliciet leren, met name via zelf-lerend leren en deep reinforcement learning. De opkomst van foundation models die impliciete kennis tussen taken en domeinen kunnen overdragen, opent nieuwe mogelijkheden. Trends zijn onder meer de integratie van multimodale signalen (tekst, beeld, actie) en continue aanpassing aan de echte wereld voor steeds autonomere en intelligentere toepassingen.