Terug naar begrippenlijst
Generator
Binnen kunstmatige intelligentie is een generator het deel van een AI-model dat nieuwe content maakt. Dat kan van alles zijn: een stukje tekst, een afbeelding, een melodie of zelfs een stukje code. Het doet dit niet door iets op te zoeken of te kopiëren, maar door iets nieuws te creëren op basis van wat het geleerd heeft tijdens de training. Je vindt generators onder andere terug in generatieve AI-modellen zoals GPT (voor tekst) of DALL·E (voor beeld). In systemen zoals GANs (Generative Adversarial Networks) is de generator zelfs letterlijk de helft van het team. De creatieve helft, om precies te zijn.
Inhoudsopgave
Achter de schermen van AI-creatie
Stel je een generator voor als een AI-brein dat eindeloos nieuwe ideeën kan aandragen zolang jij het een duidelijke richting geeft. Het is getraind op enorme hoeveelheden voorbeelden en gebruikt die kennis om iets origineels te verzinnen dat lijkt op wat het eerder zag, maar nooit precies hetzelfde is.
Een tekstgenerator voorspelt bijvoorbeeld woord voor woord wat logisch volgt op jouw prompt. Een beeldgenerator zet tekst om in pixels. En een muziekgenerator? Die componeert noot voor noot een nieuw geluid. Altijd geïnspireerd, maar nooit letterlijk herhaald.
Geen kopieerapparaat, maar een verbeeldingsmachine
Wat een generator zo krachtig maakt, is dat het geen exacte kopieën produceert. In plaats daarvan werkt het met waarschijnlijkheden: op basis van context, stijl en inhoud schat het in wat er kan volgen. Zo ontstaan teksten, beelden of geluiden die origineel aanvoelen, ook al zijn ze voortgekomen uit statistiek.
Dat maakt generators niet alleen functioneel, maar ook verrassend creatief. Ze zijn de stille kracht achter veel AI-gedreven tools die je al gebruikt, vaak zonder dat je doorhebt wie of wat het écht heeft bedacht.
Wat je erin stopt, bepaalt wat eruit komt
Net als bij een blender hangt de kwaliteit van de output sterk af van de input. Een generator werkt het best als je duidelijk bent over wat je wilt. De prompt, de instellingen en de context zijn de ingrediënten. De generator mixt, verrast en serveert. Maar jij bepaalt de richting. Daarom zie je steeds vaker dat het schrijven van prompts, fine-tunen en cureren van output een skill op zich aan het worden is.
Veelgestelde vragen
Een generator is meestal een onderdeel binnen een groter AI-model. Het model bevat bijvoorbeeld ook een ‘discriminator’ of andere mechanismen die de kwaliteit bewaken.
Ja, dat is het doel. Maar hoe “nieuw” iets is, hangt af van de variatie in de data én hoe het model getraind is.
Absoluut. Omdat het werkt met kansberekening, kan een generator af en toe ontsporen. Dat is ook waarom context en sturing zo belangrijk zijn.
In tools zoals ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot, DALL·E, Runway en meer. Telkens als je iets laat genereren, gaat een generator achter de schermen aan het werk.
Bo Pennings AI specialist
Gerelateerde begrippen
- AI-algoritmes
- AI-model
- Augmented Intelligence
- Autonome AI
- Claude
- Deep Learning
- Ethische AI
- Generatieve AI
- Generative Adversarial Network (GAN)
- Generative Pre-trained Transformer (GPT)
- Low-code AI
- Machine Learning bias
- No-code AI
- Prompt engineering
- Robotic Process Automation (RPA)
- Sentimentanalyse
- Supervised Learning
- Transformer
- Unsupervised Learning
- Validatie
