Mengenal Tentang Teknologi Kecerdasan Buatan AI

Mengenal Tentang Teknologi Kecerdasan Buatan AI – Kecerdasan buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang didedikasikan untuk memecahkan masalah kognitif yang biasanya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, kreasi, dan pengenalan gambar. Organisasi modern mengumpulkan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber seperti sensor pintar, konten buatan, alat pemantauan, dan log sistem; tujuan penggunaan AI adalah untuk menciptakan sistem pembelajaran mandiri yang mengekstrak makna dari data.

Mengenal Tentang Teknologi Kecerdasan Buatan AI

Nikevip.co.uk, AI kemudian dapat menerapkan pengetahuan ini untuk memecahkan masalah baru dengan cara yang mirip dengan manusia. Sebagai contoh, teknologi AI dapat merespons ucapan manusia secara bermakna, membuat gambar dan teks asli, serta membuat keputusan berdasarkan input data waktu nyata. Organisasi Anda dapat mengintegrasikan kemampuan AI ke dalam aplikasi Anda untuk mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mempercepat inovasi.

Baca Juga : Teknologi Kecerdasan Buatan Teknologi AI Makin Berkembang Pesat

Evolusi teknologi AI

Makalah penting Alan Turing berjudul Computing Machinery and Intelligence, yang diterbitkan pada tahun 1950, membahas tentang apakah mesin dapat berpikir. Dalam makalah ini, Turing memperkenalkan istilah kecerdasan buatan untuk pertama kalinya dan mempresentasikannya sebagai konsep teoretis dan filosofis.

Antara tahun 1957 dan 1974, kemajuan dalam komputasi memungkinkan komputer untuk menyimpan lebih banyak data dan memprosesnya lebih cepat. Selama periode ini, para ilmuwan mengembangkan lebih lanjut algoritme pembelajaran mesin (machine learning/ML). Perkembangan di bidang ini mendorong organisasi seperti Defence Advanced Research Projects Agency (DARPA) untuk mendanai penelitian AI. Awalnya, tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah komputer dapat menyalin dan menerjemahkan bahasa lisan.

Pada tahun 1980-an, peningkatan dana yang tersedia dan alat algoritmik yang digunakan oleh para ilmuwan untuk mengembangkan AI menyebabkan peningkatan efisiensi dalam pengembangan. David Lemelhart dan John Hopfield menerbitkan makalah tentang teknik pembelajaran mendalam, yang menunjukkan bahwa komputer dapat belajar dari pengalaman.

Pada tahun 1990-an dan awal 2000-an, para ilmuwan mencapai banyak tujuan utama AI, termasuk mengalahkan juara catur dunia. Saat ini, dengan lebih banyak data komputasi dan kekuatan pemrosesan dibandingkan dekade sebelumnya, penelitian AI menjadi lebih luas dan mudah diakses; AI dengan cepat berkembang menjadi kecerdasan umum buatan, yang memungkinkan perangkat lunak untuk melakukan tugas-tugas yang kompleks. Perangkat lunak dapat membuat, membuat keputusan, dan belajar melakukan tugas-tugasnya sendiri yang sebelumnya hanya dapat dilakukan oleh manusia.
Apa saja manfaat kecerdasan buatan?

Kecerdasan buatan memiliki potensi untuk memberikan berbagai manfaat bagi berbagai industri.
Memecahkan masalah yang kompleks.

Teknologi AI dapat memecahkan masalah yang kompleks dengan kecerdasan layaknya manusia menggunakan pembelajaran mesin dan jaringan pembelajaran mendalam; AI dapat memproses informasi dalam skala besar, termasuk menemukan pola, mengidentifikasi informasi, dan memberikan jawaban. AI dapat digunakan untuk memecahkan masalah di berbagai bidang seperti deteksi penipuan, diagnostik medis, dan analisis bisnis.
Peningkatan efisiensi bisnis

Tidak seperti manusia, teknologi AI dapat beroperasi 24/7 tanpa mengorbankan tingkat kinerja. Ini berarti AI dapat menyelesaikan tugas-tugas manual tanpa kesalahan; dengan memungkinkan AI untuk fokus pada tugas-tugas yang berulang dan membosankan, sumber daya manusia dapat digunakan di area lain dalam bisnis; AI dapat mengurangi beban kerja karyawan sekaligus menyederhanakan semua tugas yang berhubungan dengan pekerjaan; AI juga dapat membantu meningkatkan efisiensi bisnis dengan mengurangi jumlah karyawan yang mengerjakan tugas tertentu.
Pengambilan keputusan yang lebih cerdas.

AI dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis data dalam jumlah besar lebih cepat daripada manusia; platform AI dapat mendeteksi tren, menganalisis data, dan memberikan panduan. Prediksi data memungkinkan AI untuk menyarankan tindakan yang paling tepat di masa depan. Mengotomatiskan proses bisnis.

Baca Juga : Pencetus Kecerdasan Buatan Hengkang Dari Google

Dengan mengaktifkan AI untuk mempelajari pembelajaran mesin, AI dapat melakukan tugas-tugas secara akurat dan cepat. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang dianggap sulit atau membosankan bagi karyawan. Selain itu, otomatisasi AI dapat digunakan untuk memanfaatkan sumber daya karyawan untuk tugas-tugas yang lebih kompleks dan kreatif.

Apa saja aplikasi praktis dari AI?

Cakupan aplikasi kecerdasan buatan sangat luas. Ini bukanlah daftar yang lengkap, namun berikut adalah beberapa contoh penggunaan AI yang berbeda
Pemrosesan dokumen cerdas

Pemrosesan dokumen cerdas (IDP) mengubah format dokumen yang tidak terstruktur menjadi data yang dapat digunakan. Sebagai contoh, IDP mengubah dokumen bisnis seperti email, gambar, dan PDF menjadi informasi terstruktur. IDP menggunakan teknik kecerdasan buatan seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), pembelajaran mendalam, dan visi komputer untuk mengekstrak, mengklasifikasikan, dan memvalidasi data.

Sebagai contoh, HM Land Registry (HMLR) menangani lebih dari 87% kepemilikan properti di Inggris dan Wales; para pekerja kasus HMLR membandingkan dan meninjau dokumen hukum yang kompleks terkait transaksi properti. Organisasi ini telah menerapkan aplikasi AI untuk mengotomatiskan perbandingan dokumen, mengurangi waktu peninjauan hingga 50% dan merampingkan proses persetujuan untuk transfer properti. Untuk informasi lebih lanjut, baca bagaimana HMLR menggunakan Amazon Textract.
Pemantauan kinerja aplikasi

Pemantauan Kinerja Aplikasi (APM) adalah proses pemantauan kinerja aplikasi bisnis penting menggunakan alat perangkat lunak dan data telemetri. Alat APM berbasis AI dapat memprediksi masalah dari data historis. Alat ini juga dapat memecahkan masalah secara real time dengan merekomendasikan solusi yang efektif kepada pengembang. Strategi ini memungkinkan aplikasi berjalan secara efisien dan menghilangkan kemacetan.

Atlassian, misalnya, menghasilkan produk yang menyederhanakan kerja tim dan organisasi. Atlassian menggunakan alat AI APM untuk terus memantau aplikasi, mendeteksi potensi masalah, dan memprioritaskan tingkat keparahannya. Hal ini memungkinkan tim untuk merespons dengan cepat terhadap rekomendasi yang didukung oleh pembelajaran mesin dan mengatasi kinerja yang buruk.

Pemeliharaan prediktif

Pemeliharaan prediktif bertenaga AI adalah proses penggunaan data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi masalah yang dapat menyebabkan gangguan pada operasi, sistem, atau layanan. Pemeliharaan prediktif memungkinkan perusahaan untuk mengatasi potensi masalah sebelum terjadi, mengurangi waktu henti dan mencegah gangguan.

Sebagai contoh, Baxter memiliki 70 fasilitas manufaktur di seluruh dunia dan menyediakan teknologi medis 24/7. Baxter menggunakan pemeliharaan prediktif untuk secara otomatis mendeteksi kondisi abnormal pada peralatan industri. Pengguna dapat secara proaktif menerapkan solusi yang efektif untuk mengurangi waktu henti dan meningkatkan efisiensi operasional.