Pembelajaran Mesin dan Kecenderungan AI
1. Generatif Pre-trained Transformer 3 (GPT-3):
GPT-3 adalah model bahasa mutakhir yang terampil dalam sejumlah besar data, memungkinkannya menghasilkan teks mirip manusia dengan akurasi luar biasa.
2. Edge AI:
Edge AI memerlukan pengoperasian algoritme AI dan model langsung di perangkat edge seperti smartphone, perangkat IoT, dan sensor. Ini mengurangi latensi dan memberikan pemrosesan informasi yang lebih cepat dan ekstra ramah lingkungan.
3. AI yang Dapat Dijelaskan:
AI yang Dapat Dijelaskan (XAI) memerlukan pembuatan teknik AI yang jelas yang dapat memberikan penjelasan yang jelas untuk pilihan dan tindakannya. Itu diperlukan untuk membangun kepercayaan dan akuntabilitas dalam teknik AI.
4. AI dan Cybersecurity:
AI mendeteksi dan mencegah serangan cyber, mengidentifikasi kerentanan, dan meningkatkan langkah-langkah keamanan.
5. AI dan Perawatan Kesehatan:
AI digunakan dalam perawatan kesehatan untuk mengembangkan pengobatan baru, mendiagnosis penyakit, dan memberikan rencana pengobatan yang dipersonalisasi.
6. AI dan Robotika:
AI sedang diintegrasikan ke dalam robotika untuk menciptakan robot yang lebih pintar dan otonom yang dapat melakukan tugas-tugas rumit.
7. Kecenderungan Transparansi dalam AI:
Meskipun menjadi begitu umum, AI menderita masalah kepercayaan. Karena perusahaan berencana untuk memperluas penggunaan teknik AI, mereka mungkin ingin melakukannya dengan lebih percaya diri. Terlepas dari segalanya, tidak ada yang perlu memercayai pilihan sistem yang tidak mereka pahami.
Oleh karena itu, kemungkinan akan ada dorongan yang lebih besar untuk menerapkan AI dengan cara yang jelas dan terdefinisi dengan jelas pada tahun 2021. Sementara perusahaan akan berupaya memahami cara kerja model dan algoritme AI, pemasok perangkat lunak AI/ML mungkin perlu membuat ML yang disempurnakan opsi ekstra dapat dijelaskan kepada pelanggan.
Dengan transparansi menjadi dialog kunci di area AI, peran profesional yang berada di parit pemrograman dan pengembangan algoritme akan menjadi lebih penting.
8. Meningkatnya Penekanan pada Hukum dan Keamanan Informasi:
Informasi adalah mata uang baru. Dengan kata lain, ini adalah sumber daya berguna paling berharga yang ingin dilindungi oleh organisasi. Dengan AI dan ML digabungkan, itu hanya akan menambah jumlah data yang mereka tangani dan risiko yang terkait dengannya. Misalnya, saat ini organisasi mendukung dan mengarsipkan sejumlah besar informasi pribadi yang sensitif, yang diperkirakan akan menjadi ancaman privasi yang meningkat pada tahun 2022.
Undang-undang seperti GDPR telah membuat pelanggaran privasi menjadi sangat mahal. Karena tekanan untuk memenuhi undang-undang ini meningkat, perusahaan mungkin ingin memiliki ilmuwan pengetahuan dan analis yang tersedia untuk tetap patuh dan terus maju dalam perkembangan pembelajaran AI dan Mesin.
9. Tumpang Tindih Antara AI dan IoT:
Ketegangan antara AI dan IoT semakin kabur. Sementara kedua ilmu terapan memiliki kualitas yang tidak memihak, digunakan bersama, mereka membuka peluang yang lebih baik dan lebih unik. Sebenarnya, pertemuan AI dan IoT adalah alasan kami memiliki asisten suara yang bagus seperti Alexa dan Siri.
Jadi, mengapa kedua ilmu terapan ini bekerja dengan sangat baik secara kolektif? Anda dapat menganggap IoT sebagai sistem saraf digital dan AI sebagai pikiran yang membuat keputusan. Potensi AI untuk mendapatkan wawasan dengan cepat dari pengetahuan membuat teknik IoT menjadi sangat cerdas. Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2022, lebih dari 80% proyek IoT bisnis akan menyertakan AI dalam beberapa bentuk, naik dari hanya 10% saat ini.
Pengembangan AI dan Pembelajaran Mesin ini memberikan alasan lain bagi pembuat perangkat lunak dan insinyur yang disematkan untuk menambahkan kemampuan AI/ML ke resume mereka.
10. Augmented Intelligence Sedang Meningkat:
Bagi mereka yang masih harus gugup tentang AI yang mengkanibalisasi pekerjaan mereka, kebangkitan Augmented Intelligence seharusnya menjadi perkembangan yang menyegarkan. Ini menyatukan kemampuan terbaik dari setiap orang dan pengetahuan, memberi organisasi kekuatan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi tenaga kerja mereka.
