Phenquestions
Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin telah berkembang selama bertahun-tahun. Contoh bagus dari tren AI adalah munculnya chatbot yang mengambil alih bisnis untuk mengelola permintaan pelanggan yang masuk. Pembelajaran mesin telah membantu menganalisis kumpulan data besar dalam hitungan menit, tetapi kualitas analisisnya sebaik data. Untuk benar-benar mendapatkan manfaat dari pembelajaran mesin dan AI, organisasi perlu mengelola akurasi datanya. Tren AI dalam memberikan pengalaman yang disesuaikan menggunakan algoritme umum terjadi di sebagian besar platform pengguna karena mereka merekomendasikan konten baru kepada pengguna. Alan Turing pernah mengajukan pertanyaan terkenal, “Dapatkah mesin berpikir?” dan sekarang pembelajaran mesin dan tren AI yang muncul akan memberi tahu kita apakah mesin dapat memiliki emosi atau menjadi kreatif?
Pembelajaran Mesin dan Tren AI
Mari kita lihat lebih dekat bagaimana para teknisi berkontribusi pada pengembangan AI dan pembelajaran mesin terbaru.
1. Otomatisasi
Intelligent Process Automation, alias IPA, adalah proses untuk memastikan otomatisasi tugas manual dengan kecerdasan buatan. Semua bisnis memiliki hambatan dalam berbagai proses bisnis. IPA akan membantu mereka mengidentifikasi tren dan memprediksi kemacetan di masa depan dengan memungkinkan mereka meningkatkan pengambilan keputusan secara efektif. Amazon Go Store pertama kali memperkenalkan kami pada pengalaman check out dari toko tanpa kasir. Siapa sangka itu mungkin?
Otomatisasi adalah kemajuan yang bermanfaat bagi bisnis apa pun untuk mendorong operasinya. Misalnya, otomatisasi dapat membantu mencegah serangan cyber penipuan dengan mengidentifikasi permintaan pengguna yang tidak biasa dan frekuensinya. Jika ada kejadian seperti itu, sistem dapat memberi sinyal kepada administrator, memungkinkan mereka untuk mengambil tindakan yang diperlukan.
Otomatisasi penting lainnya adalah alat pengujian otomatis canggih untuk pengembang. Para pembuat kode sekarang dapat memfokuskan upaya mereka untuk membaca dan menulis kode daripada menghabiskan waktu berjam-jam untuk menguji implementasi sistem pintar dan mengerjakan debugging. Proses bisnis otomatis ini telah sangat diantisipasi untuk menjadi standar dasar untuk otomatisasi di masa depan. Ini secara progresif membantu bisnis memahami proses ujung ke ujung dengan lebih baik dan membantu mereka mengelolanya secara efisien.
2. Bot AI Percakapan
Salah satu cara paling inovatif untuk menangani kueri pelanggan adalah lahirnya Chatbots. Bot AI percakapan menghadirkan kekuatan AI melalui Natural Language Processing (NLP) dan Natural Language Understanding (NLU). Bot mengaktifkan fungsi tombol dan beberapa ratus maksud untuk memfasilitasi permintaan pelanggan. Sebaliknya, Bot AI percakapan memiliki cakupan skalabilitas tak terbatas dengan bantuan pembelajaran mesin. Pemrosesan bahasa alami memberi pelanggan pengalaman manusia.
Sekarang mungkin bagi pengguna untuk mengajukan klaim asuransi, memesan janji perawatan kesehatan, melamar pekerjaan, memblokir kartu keuangan mereka, dan melakukan lebih banyak lagi dengan munculnya bot AI percakapan. Ini akan membantu bisnis mengotomatiskan dukungan pelanggan mereka dan membantu mereka mengotomatisasi penjualan dan dukungan pengetahuan.
Misalnya, persewaan mobil dapat mengotomatiskan proses persewaan mereka dengan bot AI percakapan untuk memberi pelanggan mereka pengalaman yang lebih baik dan menghemat waktu bagi karyawan mereka dan meningkatkan efisiensi. Perusahaan juga dapat membantu karyawan mereka untuk tidak menjawab pertanyaan yang berlebihan dari calon karyawan atau pelanggan dengan mengotomatiskan prosesnya. Bot AI percakapan akan menangani semua pertanyaan yang masuk melalui Pemahaman Semantik Otomatis.
3. Teknologi Heterogen
Arsitektur Sistem Heterogen (HSA) memungkinkan program komputer lain untuk berintegrasi dan beroperasi bersama dengan mulus. Ini akan menjadi praktik standar, di masa depan, untuk memiliki tumpukan perangkat lunak agar mudah diintegrasikan dengan Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) dan Kit Pengembangan Perangkat Lunak (SDK) terbuka lainnya. Integrasi perangkat lunak cloud dengan yang lain diperlukan untuk meningkatkan operasi bisnis.
Pembelajaran mesin dan kerangka kerja AI terbaru yang dibuat oleh perusahaan teknologi akan mengandalkan HSA dengan menjadikannya multi-modal. Menurut tren AI baru, aplikasi AI masa depan dapat disesuaikan menggunakan kerangka kerja multi-modal dengan model yang telah dilatih sebelumnya untuk memenuhi tuntutan unik. Misalnya, keterampilan multi-modal seperti transkripsi multi-speaker dapat dimasukkan ke dalam kerangka bot AI percakapan apa pun.
Model pra-terlatih dapat mencakup deteksi aktivitas bibir, deteksi tatapan, deteksi objek, NLU, pengenalan gerakan, dan deteksi sentimen. Adopsi baik lainnya yang muncul dari hal ini dapat dilihat dalam perawatan kesehatan, di mana mereka menerapkan teknik pembelajaran multi-modal, terutama dengan pencitraan medis. Seiring waktu, semakin banyak industri akan mulai beradaptasi dengan AI dan arsitektur yang heterogen.
4. Manajemen data
Pembelajaran mesin pada dasarnya adalah AI yang mengajarkan mesin pola yang ditentukan dengan memberinya data dan kueri. Jika respons terhadap kueri apa pun tidak tersedia karena kurangnya data, pembelajaran mesin akan menjadi sia-sia. Manajemen data yang efektif akan lebih meningkatkan proses intelijen dengan bantuan data. Strategi terbaik untuk mengatur data adalah dengan fokus pada tata kelola dan manajemen data.
Manfaat penerapan AI dan pembelajaran mesin adalah seiring waktu seiring bertambahnya kumpulan data, sistem dapat mengajarkan tren baru sendiri dan membuat keputusan serta rekomendasi yang cerdas. Oleh karena itu AI, dikombinasikan dengan data yang tepat, akan selalu menghasilkan aplikasi yang lebih baik untuk bisnis dan meningkatkan kualitas produk dan layanan.
Manajemen data berbasis cloud adalah masa depan. Ini menangani penyerapan data, pemuatan data, transformasi data, pengoptimalan data, dan visualisasi data semua dalam satu sistem. Perusahaan yang berbeda telah merancang alat yang berbeda untuk menyelesaikan semua tugas ini dengan beberapa keberhasilan. Misalnya, layanan Web Amazon menawarkan seperangkat alat yang memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan data mereka di tumpukan manajemen data cloud Amazon.
5. Keamanan cyber
Keamanan TI dan Jaringan selalu menjadi prioritas di semua organisasi. Tidak ada perusahaan yang mau berurusan dengan pelanggaran data dan data bisnis mereka diretas. Selama bertahun-tahun, perusahaan besar harus menghadapi banyak kritik tentang privasi data konsumen mereka. Oleh karena itu, tidak mengherankan melihat perusahaan-perusahaan ini menginvestasikan sebagian besar sumber daya mereka dalam mengembangkan cara untuk meningkatkan keamanan data.
Meningkatkan langkah-langkah keamanan data akan memungkinkan konsumen mengontrol dan memiliki data mereka dengan lebih baik, tidak seperti apa yang telah terlihat di masa lalu. Captcha adalah kasus awal mencoba menghindari peretasan robot ke dalam sistem. Namun, dapatkah mereka mendeteksi apakah pengguna adalah pemegang akun yang sebenarnya?? Kecerdasan Buatan akan memungkinkan deteksi pemegang akun dan melindungi pengguna.
Dengan tren AI yang akan datang, lawan cenderung menjadi lebih pintar seiring waktu dan menemukan cara baru untuk melawan AI dan meretas sistem. Perusahaan juga bersiap untuk melawan teknologi dengan teknologi. Keamanan AI tingkat lanjut akan memungkinkan langkah cepat untuk mengunci semua kebocoran tanpa penundaan.
Memang, AI belum mengidentifikasi kapan ancaman itu asli dan positif palsu. Teknologi AI telah memperoleh kemampuan untuk belajar dalam bentuk Pembelajaran Mesin. Penggunaan dan implikasi dari teknologi ini sangat besar untuk masa depan tren AI dalam keamanan siber. Pembelajaran mesin diharapkan berkembang secara eksponensial seiring waktu dan berdampak pada medan keamanan siber.
6. Permainan Virtual
Game AI saat ini tidak memiliki lingkungan atau rangsangan yang kuat untuk penggunanya. Alasannya adalah kurangnya penyimpanan data yang diperlukan untuk membuat lingkungan ini. Peningkatan terbaru dalam teknologi AI adalah dorongan yang dibutuhkan game virtual gaming. Kami dapat mengharapkan game virtual yang akan datang menjadi sangat realistis dan interaktif. Melalui pembelajaran mesin, game dapat berkembang di masa depan berdasarkan pengembangan karakter yang diambil oleh pengguna.
Pengembang game diharapkan memperoleh keterampilan baru dalam AI untuk memenuhi tuntutan penggunanya, yang tidak lagi puas dengan visualisasi. Mereka berharap untuk menikmati permainan sedekat mungkin dengan kehidupan nyata dengan menggabungkan realitas virtual dan teknologi seperti augmentasi 3D.
Desktop dan konsol game telah berubah selama dekade terakhir, begitu pula dengan pengembangan game seluler. Kami tidak dapat mengharapkan kapasitas penuh AI untuk beralih ke pengembangan game seluler, tetapi perubahan nyata belum terlihat noticeable. Pengembang game seluler sekarang memiliki kesempatan untuk menunjukkan keahlian mereka dengan cara apa pun yang mereka inginkan.
7. Teks Prediktif
Kita semua telah melihat SMS prediktif di Gmail. Namun, masih ada ruang untuk perbaikan. Teks prediktif terlalu pendek dan sering kali mengecualikan detail yang cenderung ditambahkan manusia dalam percakapan mereka. Namun demikian, SMS prediktif yang dipadukan dengan AI dapat mempermudah menulis bagi banyak orang dan tentunya menawarkan fitur yang menjanjikan untuk aktivitas kita sehari-hari. Ini juga dapat membantu orang untuk menulis lebih baik dan lebih cepat.
8. Pengenalan Wajah dan AI
Pengenalan wajah adalah salah satu alat pengawasan yang digunakan oleh pemerintah, yang baru-baru ini diadopsi oleh banyak organisasi yang tergabung dalam gadget. Alat ini diharapkan tidak lagi digunakan sebagai opsi keamanan dalam waktu dekat. Dengan penerapan teknologi AI canggih, pengenalan wajah akan digunakan untuk melacak lokasi dan gerakan individu. Tren Kecerdasan Buatan ini akan segera meluas ke seluruh dunia, ke banyak aspek kehidupan kita sehari-hari.
9. Kecerdasan Buatan dalam Manufaktur
Perusahaan manufaktur dengan alat berat dapat memanfaatkan analitik data dan AI untuk mengoptimalkan operasi dengan membuat keputusan berdasarkan data yang tersedia dan solusi perangkat lunak AI yang disesuaikan. Mesin AI dapat membantu mendeteksi kekurangan pada produk yang tidak dapat dilakukan manusia, sehingga membantu dalam kontrol kualitas. Alarm palsu dan prediksi kegagalan dapat diminimalkan menggunakan AI dan berubah menjadi sesuatu dari masa lalu.
AI dapat membantu operator memprioritaskan pengujian untuk menghindari kegagalan produk. Dengan data dan pembelajaran mesin, sistem AI dapat membantu perusahaan memprediksi kebutuhan pemeliharaan sebelumnya dan menghindari gangguan yang tidak direncanakan dan tidak diinginkan dalam proses manufaktur. Dengan AI menjadi terjangkau seiring berjalannya waktu, perusahaan manufaktur dapat mengambil manfaat dari optimalisasi proses yang memungkinkan pengurangan biaya operasional.
10. Angkutan
Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin dapat dimanfaatkan oleh departemen transportasi pemerintah dan perusahaan swasta lainnya. Keselamatan manusia, arus lalu lintas, dan langkah-langkah keselamatan jalan semuanya dapat ditingkatkan dan dikendalikan menggunakan AI di industri transportasi. Memasang chip AI di lampu lalu lintas, misalnya, dapat membantu pengontrol lalu lintas mengidentifikasi pola lalu lintas dan mengoptimalkan perutean dan penjadwalan lalu lintas.
Perusahaan transportasi dapat menggunakan analisis data untuk merencanakan dengan lebih baik dan menghemat sumber daya. Dengan memantau data perilaku pengemudi, mereka dapat meningkatkan dan menawarkan layanan yang lebih baik. Jangan lupakan kendaraan yang bisa dikendarai sendiri. Perusahaan seperti Tesla telah mempromosikan mengemudi otonom dengan meluncurkan kendaraan semi-otomatis mereka. Kendaraan ini memiliki kecerdasan untuk memprediksi kemungkinan tabrakan dengan kendaraan lain di jalan dengan data yang dimasukkan ke dalam sistem mereka melalui pembelajaran mesin.
Ketika lembaga pemerintah memperoleh data tentang perawatan kendaraan dan perilaku pengemudi, mereka dapat meningkatkan keselamatan pejalan kaki dan membantu penegak hukum mengambil tindakan yang diperlukan terhadap para pelaku. Tren AI dan Pembelajaran Mesin digunakan di banyak aplikasi dunia nyata, di mana sistem AI memberikan data real-time ke otoritas keselamatan jalan dan penegak hukum. Aspek penting dari implementasi sistem semacam ini, seperti yang dibahas sebelumnya, adalah prediksi kecelakaan accident.
11. Kesehatan mental
Kecerdasan Buatan telah mulai berdampak pada perilaku dan kesehatan mental orang. Profesional perawatan kesehatan mental dapat menggunakan data, otomatisasi teknologi AI, dan pembelajaran mesin untuk penelitian, penilaian pasien, perawatan, dan aspek pengambilan keputusan lainnya untuk tujuan penelitian dan perawatan. AI, dikombinasikan dengan pembelajaran mesin, sangat suka membantu dalam deteksi dini penyakit mental. Dengan demikian, membantu profesional kesehatan mental.
AI dapat membantu riasan dari kurangnya profesional kesehatan mental. Ini bukan untuk mengatakan bahwa AI dapat mendeteksi diagnosis kesehatan mental secara akurat. Profesional perawatan kesehatan dapat menggunakan sistem AI medis untuk meningkatkan kualitas layanan dan penelitian mereka. AI juga dapat membantu mengurangi biaya kesehatan mental dan membuatnya lebih mudah diakses oleh populasi yang lebih luas.
Penilaian berbantuan AI lebih mudah karena orang merasa lebih mudah untuk menentukan hal-hal ke bot daripada manusia pada janji pertama mereka. Inilah alasan mengapa banyak aplikasi dikembangkan menggunakan bot AI. Orang-orang harus berhati-hati saat mengunduh aplikasi kesehatan mental secara online, karena tidak semuanya berkolaborasi dengan profesional kesehatan mental.
12. pendidikan
Perusahaan pendidikan telah ada selama lebih dari lima tahun sekarang. Pendidikan online menjadi kenyataan bagi semua orang, apalagi dengan adanya pandemi saat ini. Langkah selanjutnya datang ketika perusahaan mencoba mengikuti tren AI dengan mengembangkan berbagai alat untuk menilai kinerja siswa berdasarkan pengetahuan mereka dan menyesuaikan kurikulum dan rencana studi.
Karena AI membantu pendidik menyusun kurikulum dan rencana belajar yang lebih baik, pengajar kini dapat memastikan semua siswanya diberi perhatian yang sama dan berada pada level yang sama dengan rekan-rekan mereka. Ada alat AI yang dapat membantu guru dan siswa menyalin kuliah lecture. Oleh karena itu, guru tidak perlu mengetik semuanya kata demi kata, dan siswa penyandang disabilitas atau disabilitas lainnya dapat terus belajar tanpa hambatan.
Alat AI khusus memanfaatkan teknologi 3D untuk menghidupkan buku teks melalui demo singkat, untuk membantu siswa memvisualisasikan materi pelajaran yang mereka pelajari. Teknologi semacam itu memungkinkan pemahaman konsep yang lebih baik. Dengan perpaduan teknologi dan pendidikan, guru dapat lebih fokus pada kebutuhan setiap siswa. Pendidikan tidak bisa hanya mengandalkan AI. Pendidikan berbantuan Kecerdasan Buatan adalah jalan yang benar yang membuka jalan menuju masa depan.
13. Kesehatan
Tubuh manusia adalah kumpulan saraf, otot, dan banyak lagi yang kompleks. Setiap masalah kesehatan dalam tubuh sulit disembuhkan tanpa diagnosis yang tepat. Perawat, dokter, teknisi medis, dan sejumlah petugas kesehatan lainnya disederhanakan karena pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Teknologi revolusioner ini membantu mendiagnosis masalah kesehatan lebih cepat dan dengan demikian mengurangi biaya.
Pembelajaran mesin membantu profesional perawatan kesehatan dalam menyaring gambar, yang membantu mereka membuat diagnosis cepat. Perusahaan farmasi memanfaatkan AI untuk mengelola produksi dan penelitian mereka untuk pengembangan obat. Perusahaan bioteknologi menggunakan alat AI untuk membantu memetakan penyakit untuk memprioritaskan terobosan dalam pengembangan obat baru. Uji coba obat klinis adalah bidang lain di mana AI membantu profesional perawatan kesehatan mengidentifikasi kandidat terbaik untuk uji coba untuk melanjutkan rencana perawatan.
AI juga dapat membantu klinik dan rumah sakit meningkatkan pengelolaan lalu lintas pasien mereka. Kecerdasan Buatan mengotomatiskan banyak tugas kasar dan berulang untuk dokter dan perawat. Ini hanyalah awal dari dampak AI pada industri perawatan kesehatan. Lebih banyak lagi yang diharapkan akan disederhanakan dan tersebar luas di tahun-tahun mendatang karena pengguna mengikuti tren AI ini.
14. AI dan Manusia
Karena ML dan AI telah berkembang pesat dan akan terus berlanjut di masa depan, muncul kebutuhan untuk menyesuaikan diri dengan gagasan bekerja bersama pekerja digital. AI mampu menangani tugas-tugas kompleks tanpa memerlukan pengawasan manusia secara teratur. Itu dapat mengelola beberapa fungsi secara bersamaan. Terlepas dari kelebihannya, AI masih belum cukup canggih untuk menggunakan kreativitas, imajinasi, dan menambahkan emosi manusia ke dalam pekerjaannya.
Saat tugas manual menjadi otomatis melalui AI dan pembelajaran mesin, ini membuka dan melahirkan industri dan peluang baru bagi tenaga kerja. Ini akan mendorong mereka untuk memperoleh keahlian yang berbeda untuk melakukan pekerjaan mereka masing-masing di masa depan. Mayoritas organisasi di seluruh dunia akan memprioritaskan perekrutan kandidat yang dapat beralih dengan permintaan keterampilan yang dibutuhkan untuk mengikuti tren AI yang terus berkembang.
AI dapat membantu manusia menghasilkan laporan analitik berdasarkan kumpulan data yang diumpankan ke sistem melalui pembelajaran mesin. Sistem AI tidak lupa, menghasilkan produktivitas bebas kesalahan yang terjamin sebesar 99.9%, tidak seperti manusia. AI juga sangat baik dalam mempertahankan fokus pada pekerjaan tanpa gangguan. Karakteristik ini sangat menguntungkan bagi evolusi dunia manusia ke sistem yang lebih maju.
15. AI dan Hukum
Industri hukum sedang mencari tren AI yang diperkenalkan setiap tahun. Pembelajaran mesin yang dikombinasikan dengan AI dan hukum beroperasi sesuai dengan prinsip yang sama, di mana keduanya memperhitungkan contoh historis untuk menyimpulkan aturan untuk diterapkan pada situasi baru. Perangkat lunak AI sangat membantu profesional hukum dengan mengurangi waktu yang diperlukan untuk membaca kepatuhan dan memeriksa uji tuntas untuk semua protokol hukum.
Ketika perangkat lunak mengambil alih tugas-tugas kasar meninjau dan memeriksa dokumentasi kesalahan dan proses manual lainnya, itu akan mengurangi beban pada profesional hukum. Pengacara sekarang dapat mencurahkan lebih banyak waktu untuk meneliti kasus, membuat kontrak, menasihati klien, dan perwakilan pengadilan. Akibatnya, bantuan hukum akan mudah diakses oleh semua orang karena biaya berubah berdasarkan beban kerja dan waktu pada setiap kasus.
Menyortir dokumen dapat menjadi rumit karena mesin dapat bekerja lebih cepat daripada manusia dan menghasilkan keluaran dan hasil yang dapat divalidasi secara statistik. Perangkat lunak AI membuat revisi kontrak lebih efisien dengan menyoroti klausa standar untuk aplikasi yang berbeda dan menandai klausa yang hilang. Di masa depan, AI dapat mengambil alih peran pencatatan seperti manajemen dokumen.
Firma hukum yang beradaptasi dengan tren AI ini akan memungkinkan mereka untuk meningkatkan hubungan klien dan perusahaan yang mengarah pada peningkatan reputasi perusahaan. Dokumen hukum adalah kumpulan informasi sensitif yang membutuhkan portal pribadi untuk penyimpanan dan penggunaan dokumen ini secara aman. Lebih banyak teknologi AI dan pembelajaran mesin diharapkan dapat digabungkan dalam industri hukum untuk membebaskan para profesional dari tugas-tugas yang berlebihan dan meningkatkan keamanan data.
Mengakhiri Pikiran
Dengan tren AI baru, ada spekulasi yang sedang berlangsung tentang apakah mungkin ada distribusi kekayaan yang tidak merata. Jika AI menggantikan banyak manusia dalam angkatan kerja, maka ini akan menyebabkan distribusi kekayaan yang tidak merata. AI tidak kebal terhadap kesalahan, tetapi persentase kesalahan dibandingkan dengan kesalahan manusia, masih belum sepenuhnya membenarkan penggantian manusia sepenuhnya dengan AI.
Pekerjaan baru akan dibuat dengan munculnya AI, dan yang terbaik adalah mengingat kemungkinan masalah yang mungkin memengaruhi masyarakat di seluruh dunia seiring berjalannya waktu. Kita tidak boleh takut akan perubahan, dan pada saat yang sama, kita tidak boleh mengabaikan kemungkinan masalah yang akan datang dengan menerapkan perubahan baru di masa depan.
