Get best of the week

AI: Melengkapi dunia besok

Jumlah data yang dihasilkan setiap hari jauh melebihi kemampuan persepsi manusia. Dan jika kita berencana untuk menggunakan volume ini dengan cara yang kurang lebih bermakna, maka kita harus bergantung pada teknologi canggih, termasuk kekuatan komputasi superkomputer dan potensi kecerdasan buatan (AI). Tetapi sementara hype di sekitar AI difokuskan secara eksklusif pada dirinya sendiri, alat kecerdasan buatan semakin bersinggungan dengan teknologi lain. Ini memungkinkan kita tidak hanya menganalisis kumpulan data raksasa, tetapi juga menggunakannya untuk memecahkan masalah umat manusia yang paling serius.



Tentu saja, AI memiliki potensi luar biasa. Karena semakin banyak informasi mengalir ke dalam algoritmanya, kecerdasan buatan dapat mempelajari dan mengadaptasinya untuk pemrosesan data yang lebih efisien. Namun, kita mungkin kehilangan potensi sebenarnya. Mungkin AI akan paling efektif jika melampaui kemampuan kita yang terbatas, membuatnya lebih mudah bagi kita untuk memahami tugas-tugas rumit dengan cara yang sampai sekarang tidak mungkin.

Kecerdasan buatan memiliki setiap kesempatan untuk menjadi faktor pendorong berikutnya dalam kemajuan manusia, baik dalam aspek-aspek yang sudah kita pahami dan yang membutuhkan pemahaman yang lebih dalam.

Memahami manfaat sebenarnya dari AI


Kasus AI dunia nyata telah terbukti: kecerdasan buatan dapat mengubah teknik yang sudah dikenal. Saat ini, layanan kesehatan mungkin menunjukkan prospek terbesar. Para ilmuwan dari Barcelona Supercomputer Center sedang mengembangkan model kecerdasan buatan untuk mendeteksi penyakit retina secara lebih akurat, dan rekan-rekan Jerman mereka dari Julich Supercomputer Center memodelkan kerja otak manusia untuk memahami bagaimana kesadaran terbentuk. Sementara itu, aplikasi LeHealth AI kamidigunakan untuk mendeteksi dan mengelompokkan tumor hati, menentukan jinak atau ganasnya. Dengan menggunakan algoritma berbasis tomografi canggih, ia menciptakan grid tiga dimensi untuk analisis interdisipliner kasus klinis dan operasi perencanaan. Tetapi mengapa perawatan kesehatan sangat cocok untuk menggunakan AI? Dan apa yang bisa kita lakukan untuk membantu kemajuan ini di sektor lain?

Saat ini, keuntungan nyata dari teknologi kecerdasan buatan adalah kemampuannya untuk memproses data dalam jumlah besar. Menurut berbagai perkiraan, saat ini ada sekitar 40 zettabytes di duniaatau 40 triliun gigabyte data, dengan lebih dari 90% di antaranya hanya dihasilkan dalam dua tahun terakhir. Hari ini, mengunduh volume informasi seperti itu akan memakan waktu sekitar 181 juta tahun. Tetapi, yang paling mengkhawatirkan, hanya 1% dari data ini dianalisis. Semua zettabytes ini adalah informasi berharga, tetapi saat ini kami tidak dapat menggunakannya dengan manfaat, dan di sinilah letak potensi besar AI.

Namun, pemrosesan sederhana volume data semacam itu masih jauh dari keunggulan utama teknologi AI. Kecerdasan buatan ada untuk memperluas dan melengkapi pemahaman kita saat ini tentang masalah yang kompleks. Kemampuan untuk menganalisis data yang ada dan membuat strategi yang layak adalah bantuan besar bagi kemanusiaan. Tetapi kekuatan sebenarnya dari AI terletak pada kemampuannya untuk memproses informasi ini, sambil mempertimbangkan parameter multidimensi yang lebih kompleks yang jauh melampaui kemampuan kami dalam pengambilan keputusan.

Misalnya saja pendeteksian tumor. Baik orang-orang dan sistem pembelajaran yang mendalam dapat menganalisis data medis untuk mengidentifikasi pola, tetapi hanya AI yang dapat memberikan interpretasi yang bermakna. Misalnya, analisis kami tentang informasi yang ada harus disaring sesuai dengan sejumlah besar parameter, termasuk usia, jenis kelamin, gaya hidup, pekerjaan, serta sejumlah besar aspek lain yang dapat Anda pikirkan. Klasifikasi data seperti itu dan identifikasi undang-undang baru dengan begitu banyak parameter adalah sesuatu yang, sayangnya, tidak bisa kita lakukan tanpa bantuan kecerdasan buatan.

Kami menemukan diri kami dalam semacam paradoks Polanyi: memahami masalah pada tingkat yang sangat kompleks, kami tidak dapat membuat algoritma atau memecahkannya dengan bantuan peluang yang saat ini kami miliki. Akibatnya, kami tidak dapat memberikan instruksi yang jelas kepada mesin tentang cara mengatasi masalah tersebut. Namun, kita dapat memberikan instruksi untuk mempelajari apa yang kita ketahui sampai mesin mendapatkan gambaran masalah yang lebih lengkap.

Dengan pemikiran ini, masa depan AI tidak begitu banyak dalam mengembangkan solusi baru dari awal seperti dalam meningkatkan efisiensi dan kemampuan analitis dari aplikasi yang ada.

Pendekatan baru untuk informasi sensor


Indikator yang membentuk Internet hal-hal, yang terhubung ke satu jaringan, diterapkan di hampir semua bidang kehidupan kita: mulai dari sensor di tempat kerja yang memantau perilaku karyawan, hingga sensor industri yang menyediakan pemantauan konstan sistem kritis, serta sensor cahaya, gerakan, suhu, dan sensor kontrol perairan yang mendukung pekerjaan dan keamanan rumah kita. Bersama-sama, perangkat ini menghasilkan sejumlah besar data, yang, pada gilirannya, memberikan peluang baru untuk analisis, pelatihan, dan optimalisasi. Dan untuk ini, kecerdasan buatan sangat ideal.

Misalnya, pemimpin dunia dalam energi angin Vestasmengumpulkan data tentang curah hujan dan kecepatan angin dari 60 ribu turbin angin di 70 negara di enam benua. Sekelompok lebih dari 600 node memproses data ini menggunakan algoritma AI untuk menentukan tempat terbaik untuk membangun turbin masa depan yang dapat mengurangi emisi karbon.

Peran AI dalam menyelesaikan tugas paling penting umat manusia


Bekerja dengan kecerdasan buatan bisa sangat rumit untuk organisasi apa pun, terlepas dari ukurannya. Perusahaan seringkali tidak tahu harus mulai dari mana, mereka tidak memiliki pengalaman untuk bekerja dengan sistem seperti itu. Pengenalan AI bukan hanya cara untuk membuat keputusan bisnis yang lebih efektif berdasarkan analisis data pasar atau rantai pasokan. Tantangannya juga adalah menggunakan AI untuk memecahkan masalah masyarakat yang paling serius: menyediakan energi, polusi lingkungan, dan akumulasi limbah. Menggabungkan kekuatan data besar dan kecerdasan buatan adalah kunci untuk memfokuskan upaya ini.

More articles:


All Articles