Setiap hari, jaringan saraf tiruan (JST) yang sangat canggih dan algoritma pembelajaran yang dalam memindai jutaan pertanyaan dan menggali melalui aliran data besar yang tak ada habisnya . Mereka menyediakan pengetahuan yang dibutuhkan untuk memicu banyak kecerdasan buatan (AI) yang terus berkembang yang telah dimasukkan oleh banyak perusahaan perangkat lunak ke dalam produk mereka. Pembelajaran mesin adalah instrumen yang melaluinya bit-bit proses kecerdasan sintetis berbasis komputer yang baru lahir ini mendapatkan semua informasi yang dipeliharanya, seperti halnya panca indera membantu balita manusia belajar dan mengalami dunia.
Akhirnya, semua informasi ini menjadi cukup untuk membantu AI ini memberi Saya jawaban baru untuk pertanyaan Saya, dan banyak solusi yang jauh lebih pintar daripada yang mungkin dipikirkan oleh manusia. Jadi, apa saja contoh di mana jaringan saraf dan pembelajaran mesin sedang digunakan secara efektif dalam praktik saat ini? Mari kita lihat.
Mobil Mengemudi Sendiri
Kendaraan otonom bukan lagi sekadar mimpi. Meskipun sebagian besar dari mereka masih prototipe, mereka pasti kenyataan saat ini. Lusinan perusahaan berbeda telah menginvestasikan sejumlah besar uang untuk bahan bakar teknologi ini, termasuk Departemen Transportasi Inggris yang saat ini mendukung 15 proyek yang disponsori pemerintah.
Bagaimana lagi kendaraan itu bisa belajar mengemudi jika tidak melalui pembelajaran mesin? Algoritma pembelajaran mendalam digunakan oleh pengembang perangkat lunak untuk memperkuat visi komputer , memahami semua detail tentang lingkungan sekitar mereka, dan membuat keputusan yang cerdas dan mirip manusia. Selama bertahun-tahun, mobil yang digerakkan manusia telah dilengkapi dengan serangkaian kamera dan sensor yang merekam segala sesuatu mulai dari pola mengemudi hingga hambatan jalan, lampu lalu lintas, dan rambu-rambu jalan. Sekarang, semua data ini digunakan untuk "mengajarkan" sistem otonom bagaimana mengenali benda-benda ini dan bagaimana bereaksi dengan tepat terhadap rangsangan eksternal saat mengemudi di jalan nyata.
Efisiensi Jaringan
Gagasan menggunakan kecerdasan buatan untuk mengoptimalkan efisiensi jaringan dan meningkatkan tanggal keamanan mereka kembali ke awal 80-an. Namun, teknologi modern telah membuat lompatan besar ke depan, dan algoritma pembelajaran mesin yang revolusioner dapat melakukan tugas-tugas kompleks seperti memprediksi kesalahan dan memperbaiki penjadwalan.
AI sangat efisien dalam mengalokasikan sumber daya jaringan di mana mereka paling dibutuhkan dengan menganalisis data lalu lintas secara mandiri, dan mereka memiliki kelincahan yang diperlukan untuk mengintegrasikan diri mereka dengan banyak perangkat internet of things (IoT) yang terhubung ke arsitektur jaringan . Bagaimanapun, tidak ada yang bisa berbicara dengan mesin lebih baik daripada mesin lain.
Keamanan cyber
JST juga dapat digunakan untuk melindungi organisasi dari beberapa jenis serangan, seperti DDoS dan perangkat lunak berbahaya . Malware itu sendiri adalah masalah besar, dengan setidaknya 325.000 file berbahaya baru dihasilkan setiap hari. Namun, tidak lebih dari 10 persen file berubah dari iterasi ke iterasi, sehingga model pembelajaran berbasis algoritma yang dapat memprediksi variasi ini dapat mendeteksi file mana yang malware dengan akurasi luar biasa.
AI lebih baik daripada manusia di cybersecurity karena mereka mengotomatiskan proses paling kompleks yang diperlukan untuk mendeteksi serangan dan menganalisis cara terbaik untuk bereaksi terhadap pelanggaran. Lebih umum, jaring saraf dapat digunakan untuk mendeteksi setiap perubahan atau anomali dalam lalu lintas jaringan untuk mengidentifikasi aktivitas yang berpotensi berbahaya seperti serangan brute-force , login gagal yang tidak biasa, dan pengelupasan file .
Jelas, peretas mulai mengembangkan AI adaptif mereka sendiri untuk menipu perangkat lunak keamanan dan mengeksploitasi kerentanan, dalam perlombaan senjata yang tidak pernah berakhir antara penyerang dan pembela. Namun, semua ini sebenarnya menguntungkan AI, yang semakin pintar setiap hari mereka ditempatkan di medan perang.
Membangun Dunia yang Lebih Baik
Salah satu ketakutan tradisional mereka yang menentang teknologi adalah bahwa mesin pada akhirnya akan menggantikan tenaga manusia dan membuat jutaan orang jatuh miskin. Namun kenyataannya, pembelajaran mesin dan jaringan saraf sebenarnya membantu banyak pemerintah membangun masyarakat yang lebih baik, lebih adil, dan lebih adil. Dan sementara beberapa mungkin merasa meresahkan bahwa di masa depan keputusan nasional akan dibuat oleh mesin, kita mungkin selalu berpendapat bahwa banyak yang dibuat manusia tidak terbukti begitu pintar. Keputusan mesin selalu netral dan tidak memihak, setidaknya sampai Skynet mulai membuat keputusan .
Di Belgia, agen ketenagakerjaan dan kejuruan merancang solusi bertenaga perangkat lunak IBM untuk menurunkan pengangguran bagi pekerja muda. Model pembelajaran berbasis mesin mampu menganalisis data masa lalu untuk memprediksi durasi pengangguran untuk setiap kandidat potensial, sambil merancang cara-cara baru dan cerdas untuk mengarahkan sumber daya pemerintah yang terbatas di mana mereka benar-benar dibutuhkan untuk meningkatkan perekonomian.
Di Kolombia, Instituto Colombiano de Bienestar Familiar adalah organisasi kesejahteraan lokal yang menyediakan amal dan layanan untuk melindungi keluarga miskin dan anak-anak miskin. Anggaran mereka sangat ketat, namun mereka berhasil menyediakan lebih dari lima juta suplemen makanan dan ransum makanan untuk puluhan ribu anak-anak yang kekurangan gizi. Bagaimana? Ya, analitik prediktif dan perangkat lunak penargetan mikro memberikan tingkat optimalisasi yang diperlukan untuk membantu organisasi ini dalam menjangkau daerah termiskin dan paling terpencil di Kolombia.
Tapi itu bukan satu-satunya kasus di mana mesin mengajarkan manusia bagaimana melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit. Di Belanda, agen perlindungan lingkungan DCMR Milieudienst Rijnmond menggunakan solusi baru yang dipersenjatai dengan sensor pembelajaran mesin yang dapat mengidentifikasi dan mengevaluasi bahaya lingkungan secara real time. Algoritma pembelajaran mendalam kemudian dapat mengidentifikasi risiko utama dan mengurutkannya berdasarkan urgensi, mengalihkan sumber daya di tempat yang paling dibutuhkan dan meningkatkan keselamatan publik.
Bisnis dan Periklanan
Ini dapat disimpulkan hanya dalam satu kata (BAIK): rekomendasi produk yang dipersonalisasi. Setiap kali kita mencari sesuatu di Google atau mesin pencari lainnya , akhirnya kita mulai melihat banyak iklan yang ditargetkan tepat tentang hal-hal ini. Bagaimana perangkat lunak dapat memahami dengan baik apa minat kita dan bagaimana membujuk kita untuk membeli barang-barang yang sangat murah yang sangat kita inginkan?
Sekali lagi, pembelajaran mendalam adalah jawabannya. Program yang sangat reaktif ini belajar dengan memperhatikan perilaku kita, seperti ketika kita lompat ke halaman dua hasil pencarian ketika tidak ada yang ditemukan pada halaman satu yang memenuhi kebutuhan kita. Mesin dapat mengolah data demografis tentang kebiasaan dan preferensi pelanggan dengan kecepatan yang tidak dapat dicapai oleh analis manusia, dan dapat mengkonsumsinya untuk mengoptimalkan harga, penawaran, pengalaman pelanggan, dan keuntungan. Seharusnya tidak mengejutkan siapa pun bahwa salah satu pecinta terbesar AI dan algoritma pintar tidak lain adalah Amazon itu sendiri.
Namun, raksasa ritel ini menggunakan heuristik canggih untuk mengoptimalkan layanannya dengan banyak cara lain. Salah satu alasan mengapa makhluk Jeff Bezos begitu sukses, adalah, pada kenyataannya, efisiensi perencanaan logistiknya yang luar biasa. Raksasa lain seperti Walmart dan Honda serta banyak usaha kecil dan menengah dan pabrik sangat meningkatkan efisiensinya dengan menerapkan pembelajaran mesin dalam pengelolaan pesanan, stok, kontrol inventaris, dan pergudangan. AI sangat pandai mendeteksi masalah kualitas di dalam dan di luar jalur perakitan, misalnya dengan mengidentifikasi pola di bidang teks bebas kartu registrasi garansi.
Kita hidup di zaman di mana banyak teknologi digital terbaru membantu banyak manusia malas membuang kemampuan mereka untuk belajar, berkomunikasi, dan berinteraksi dengan kehidupan nyata. Ironisnya, teknologi yang sama ini membantu kecerdasan buatan tumbuh dan bergerak maju dengan kecepatan yang luar biasa cepat.
Sama seperti anak-anak muda dan menjanjikan yang ingin belajar hal-hal baru setiap hari, mesin masih "bersekolah" sekarang. Kita hanya dapat menantikan hari ketika mereka akan dapat membangun dan menyempurnakan metode belajar mereka sendiri dan mencapai tahap universitas mereka, tetapi sementara itu, tujuan yang telah mereka capai masih luar biasa.