Apabila kamu berminat memulai karir di bidang Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) atau Pembelajaran Mesin (Machine Learning/ML), tentunya sangat penting untuk selalu mengikuti perkembangan tren dan penemuan terbaru dalam AI dan Machine Learning. Istilah AI dan ML saat ini telah menjadi istilah yang umum dan sering disebut oleh semua kalangan. 

Kecerdasan buatan (AI) dan machine learning merupakan dua bidang yang paling menarik dan berkembang pesat di dunia teknologi saat ini. AI melibatkan penciptaan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti mengenali ucapan, menginterpretasikan gambar, dan membuat prediksi. 

Di sisi lain, machine learning melibatkan penggunaan algoritma untuk mengajari mesin belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. AI dan machine learning sudah digunakan dalam berbagai industri, termasuk kesehatan, keuangan, transportasi, dan lain-lain. 

Di artikel kali ini, kita akan membahas 12 tren dan penemuan terbaru dalam kecerdasan buatan dan machine learning. 

Apa saja kira-kira? Yuk, kita langsung kita bahas!

12 Tren dan Penemuan Kecerdasan Buatan dan Machine Learning Terbaru

1. Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3)

GPT-3 adalah salah satu model bahasa terbaru yang telah dilatih menggunakan sejumlah besar data. Model ini memiliki kemampuan untuk menghasilkan teks yang sangat mirip dengan bahasa manusia, dengan tingkat akurasi yang luar biasa.

Contohnya, GPT-3 dapat digunakan untuk menghasilkan tulisan, menerjemahkan teks ke dalam bahasa lain, atau bahkan untuk membuat dialog yang realistis dalam aplikasi chatbot.

2. Edge AI

Edge AI melibatkan menjalankan algoritma dan model kecerdasan buatan secara langsung pada perangkat edge seperti smartphone, perangkat IoT, dan sensor. Pendekatan ini memungkinkan pemrosesan data yang lebih cepat dan efisien karena data tidak perlu dikirim ke cloud untuk diolah. 

Sebagai contoh, dalam penggunaan kamera pintar, Edge AI memungkinkan kamera untuk secara real-time mendeteksi objek, mengenali wajah, atau menganalisis situasi tanpa memerlukan koneksi internet yang konstan.

Source : superannotate.com

3. AI yang Dapat Dijelaskan

AI yang Dapat Dijelaskan (Explainable AI/XAI) adalah konsep di mana sistem kecerdasan buatan dirancang untuk memberikan penjelasan yang jelas dan transparan tentang keputusan dan tindakan yang diambil. Hal ini penting untuk membangun kepercayaan dan akuntabilitas dalam penggunaan AI. 

Contohnya, ketika sistem AI digunakan dalam pengambilan keputusan kredit, AI yang Dapat Dijelaskan dapat memberikan penjelasan tentang faktor-faktor apa yang mempengaruhi penolakan atau persetujuan suatu pinjaman.

4. AI dan Keamanan Siber

AI memiliki peran penting dalam bidang keamanan siber. Dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin, AI dapat mendeteksi pola dan perilaku yang mencurigakan, mencegah serangan siber, serta mengidentifikasi kerentanan dalam sistem keamanan. 

Sebagai contoh, AI dapat digunakan untuk menganalisis lalu lintas jaringan dan memperingatkan pengguna jika ada aktivitas yang mencurigakan atau upaya serangan.

Source : semanticscholar.org

5. AI untuk Perawatan Kesehatan

Penerapan AI dalam bidang perawatan kesehatan sangat beragam. AI dapat digunakan untuk mengembangkan obat baru dengan mengidentifikasi pola dalam data molekuler, mendiagnosis penyakit dengan menganalisis gambar medis seperti scan CT atau MRI, serta menyediakan rencana perawatan yang dipersonalisasi berdasarkan data pasien. 

Sebagai contoh, AI dapat membantu dalam identifikasi awal kanker melalui analisis citra medis atau memberikan rekomendasi pengobatan yang sesuai berdasarkan riwayat medis pasien.

6. AI dan Robotika

Kini, kecerdasan buatan (AI) tengah digabungkan dengan robotika untuk menciptakan robot yang lebih pintar dan mandiri dalam menyelesaikan tugas-tugas yang rumit. 

Sebagai contoh, di industri manufaktur, robot-robot AI dapat digunakan untuk melakukan tugas pengambilan dan penyusunan barang dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Source : activesilicon.com

7. Hyper Automation

Tren lain dalam AI dan Machine Learning adalah hyper automation, yang merupakan cara efisien untuk meningkatkan layanan pelanggan dan mempercepat proses bisnis. 

Hyper automation menggunakan berbagai teknologi canggih seperti Machine Learning dan otomasi proses kognitif untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang sebelumnya memerlukan intervensi manusia. 

Sebagai contoh, di bidang layanan pelanggan, chatbot AI dapat memberikan respons yang cepat dan akurat kepada pelanggan, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional secara keseluruhan.

8. Keamanan Data dan Regulasi AI

Data telah menjadi aset berharga yang harus dilindungi oleh organisasi. Dengan semakin luasnya penggunaan AI dan ML, jumlah data yang diolah juga meningkat, sehingga menimbulkan risiko yang lebih tinggi. Sebagai contoh, dengan adanya regulasi seperti GDPR, pelanggaran privasi dapat berakibat mahal.

Oleh karena itu, perusahaan perlu memiliki ahli data dan analis yang dapat menjaga kepatuhan terhadap regulasi serta tetap berada di garis depan tren AI dan Machine Learning.

9. AI dan IoT yang Terhubung

AI dan IoT semakin terhubung satu sama lain. Meskipun keduanya memiliki karakteristik yang berbeda, penggabungan teknologi ini membuka peluang yang lebih baik. 

Misalnya, penggunaan AI dalam sistem IoT memungkinkan pengambilan keputusan yang cerdas berdasarkan analisis data yang cepat. 

Menurut Gartner, pada tahun 2022, lebih dari 80% proyek IoT perusahaan akan menggabungkan AI dalam berbagai bentuk untuk meningkatkan kinerja dan kecerdasan sistem.

Source : portwell.com.tw

10. Augmented Intelligence

Bagi mereka yang masih khawatir bahwa AI akan menggantikan pekerjaan mereka, tren Augmented Intelligence dapat memberikan harapan baru. Augmented Intelligence menggabungkan kemampuan terbaik manusia dan teknologi untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja tenaga kerja. 

Sebagai contoh, dengan memanfaatkan kemampuan AI dalam menganalisis dan menyajikan informasi, karyawan dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dan efektif dalam menjalankan tugas mereka.

11. Kendaraan Otonom

AI mendorong pengembangan mobil otonom dan kendaraan mandiri lainnya. Ini melibatkan melatih model machine learning untuk mengenali dan merespons objek dan hambatan di sekitar lingkungan, serta membuat keputusan secara real-time untuk navigasi yang aman dan efisien.

12. Kecerdasan Buatan (AI) dalam Business Intelligence (BI)

Dengan menggunakan alat AI dan ML yang canggih, platform BI saat ini mampu memaksimalkan nilai korelasi, tren, dan pola yang dipandu oleh data. Solusi BI saat ini menghasilkan hasil dan wawasan yang lebih efektif karena manajemen Kualitas Data, alat self-service BI, dan kemampuan analitik canggih dikelola oleh teknologi AI dan ML.

Penutup

Itulah tadi, 12 tren dan penemuan terbaru kecerdasan buatan dan machine learning yang sedang trending saat ini. Dari Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) hingga Hyper Automation, perkembangan ini menjanjikan potensi yang luar biasa dalam memperbaiki berbagai aspek kehidupan kita.

Cepatnya perkembangan kecerdasan buatan dan machine learning tanpa ragu akan mengubah cara bisnis dan individu beroperasi di dunia.

Di banyak industri, AI akan mendorong pengembangan metode dan proses yang belum pernah kita lihat sebelumnya. Hal ini berpotensi meningkatkan efisiensi, mengurangi dampak kekurangan tenaga kerja, dan mendorong bisnis untuk menciptakan sumber pendapatan baru.

Namun, risiko sebenarnya dari AI masih perlu ditinjau lebih lanjut. Dalam beberapa tahun mendatang, kerentanan AI mungkin akan terungkap, dan pemerintah, lembaga, dan konsumen harus memutuskan bagaimana menyeimbangkan risiko dan manfaatnya.