Istilah AI pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di Konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, AI terus dikembangkan sebab berbagai penelitian mengenai teori-teori dan prinsip-prinsipnya juga terus berkembang. Meskipun istilah AI baru muncul tahun 1956, tetapi teori-teori yan gmengarah ke AI sudah muncul sejak tahun 1941. Berikut tahapan-tahapan sejarah perkembangan AI :

#Era Komputer Elektronik (1941)

Pada tahun 1941 telah ditemukan alat penyimpanan danpemrosesan informasi.

#Masa Persiapan AI (1943 – 1956)

Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pittmengemukakan tiga hal : pengetahuan fisiologi dasar dan fungsi selsyaraf dalam otak, analisa formal tentang logika proposisi, danteori komputasi Turing. Mereka berhasil membuat suatu modelyaitu sel syaraf tiruan

#Awal Perkembangan AI (1952 – 1969)

Pada tahun-tahun pertama perkembangannya, AI mengalami banyak kesuksesan. Diawali dengan kesuksesan Newell dan Simon dengan ssebuah program yang disebut General Problem Solver. Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian masalah secara manusiawi.

#Perkembangan AI Melambat (1966 – 1974)

1.Perkembangan AI melambat disebabkan adanya 3 kesulitan utama yang dihadapi AI, yaitu :

Program-program AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung sama sekali pengetahuan (knowledge) pada subjeknya.

2.Banyak masalah yang harus diselesaikan oleh AI.

3.Ada beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan perilakU intelijensia.

#Sistem Berbasis Pengetahuan (1969 – 1979)

Pengetahuan adalah kekuatan pendukung AI.

Contoh : Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia.

Feingenbaum, Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg yang membuat program

Computer in Biomedicine Proyek ini diawali keinginan untuk mendapatkan diagnose penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada mekanisme penyebab proses penyakit.

#AI Menjadi Sebuah Industri (1980 – 1988)

Industrialisasi AI diawali dengan ditemukannya system pakar yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi system-sistem computer baru. Program tersebut mulai dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982.

#Kembalinya Jaringan Syaraf Tiruan (1986 – sekarang)

Para ahli fisika seperti Hopfield (1982) menggunakan teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat pentimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf tiruan pada memori

Pada tahun 1985-an setidaknya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik (Black-Propagation Learning). Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam bidang ilmu computer dan psikologi.

sumber http://aldririzkykurniawanark.blogspot.com/2016/01/sejarah-dan-perkembangan-ai.html

Kelebihan dan Kekurangan Artificial Intelligence / Kecerdasan Buatan

Kelebihan

Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami akan cepat mengalami perubahan. Hal ini dimungkinkan karena sifat manusia yang pelupa. Kecerdasan buatan tidak akan berubah sepanjang sistem komputer dan program tidak mengubahnya.
Kecerdasan buatan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan. Mentransfer pengetahuan manusia dari satu orang ke orang lain butuh proses dan waktu lama. Disamping itu suatu keahlian tidak akan pernah bisa diduplikasi secara lengkap. Sedangkan jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, pengetahuan tersebuat dapat ditransfer atau disalin dengan mudah dan cepat dari satu komputer ke komputer lain.
Kecerdasan buatan lebih murah dibanding dengan kecerdasan alami. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah dan lebih murah dibanding dengan harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
Kecerdasan buatan bersifat konsisten. Hal ini disebabkan karena kecerdasan busatan adalah bagian dari teknologi komputer. Sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah.
Kecerdasan buatan dapat didokumentasikan. Keputusan yang dibuat komputer dapat didokumentasikan dengan mudah dengan melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.
Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih cepat dibanding dengan kecerdasan alami.
Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih baik dibanding dengan kecerdasan alami.

Kekurangan

Rawan rusak.
Mahal dalam proses pembuatannya.
Memerlukan daya listrik.
Struktur kontrolnya terpisah dari pengetahuan.

Artificial Intelligence Watson vs Human

Kelebihan dan Kekurangan Kecerdasan Alami

Kelebihan

Kreatif. Kemampuan untuk menambah ataupun memenuhi pengetahuan itu sangat melekat pada jiwa manusia. Pada kecerdasan buatan, untuk menambah pengetahuan harus dilakukan melalui sistem yang dibangun.
Kecerdasan alami memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung. Sedangkan pada kecerdasan buatan harus bekerja dengan input-input simbolik/
Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas, sedangkan kecerdasan buatan sangat terbatas.

Kekurangan

Kecerdasaan alami sangat sulit diproduksi.
Kecerdasaan alami senantiasi berubah-ubah.
Kecerdasaan alami bisa berubah karena sifat manusia yang memiliki kemungkinan untuk lupa.
Kecerdasaan alami lebih lambat jika di bandingkan dengan kecerdasan buatan.
Kecerdasan alami tidak di produksi oleh setiap orang andaikatapun ada tetapi tidak semua orang dapat mengelola kecerdasaan alami yang ia miliki.

BEBERAPA CONTOH AI

Artificial intelligence (AI) saat ini telah menjadi pemecah masalah untuk berbagai masalah di kehidupan kita. Sistem berbasis AI sudah memiliki machine learning software yang mutakhir dengan algoritma yang mampu beradaptaksi dengan sendirinya sesuai dengan selera kita. Meskipun benar – benar sangat berguna, mesin – mesin ini tidaklah bertambah pintar pada indera eksistensial mereka, tetapi mereka meningkatkan keahlian mereka dan kegunaan mereka berdasarkan sekumpulan data yang besar. Berikut adalah beberapa contoh yang popular mengenai AI yang sedang digunakan saat ini.

#1 – Siri

Semua orang sudah tidak asing dengan asisten pribadi milik Apple yang bernama Siri. Dia adalah komputer dengan aktivasi suara yang ramah dan kita berinteraksi dengannya pada kegiatan sehari – hari. Dia membantu kita mencari informasi, memberikan arah kepada kita, membuat penjadwalan kita, membantu kita mengirim pesan dan masih banyak lagi. Siri adalah sebuah asisten digital pribadi dengan kecerdasan semu. Ia menggunakan teknologi machine learning untuk dapat semakin pintar dan memprediksi lebih baik dan memahami Bahasa natural kita melalui pertanyaan dan permintaan.

#2 – Alexa

Alexa muncul untuk menjadi inti dari integrase rumah cerdas (smart home), yang mungkin akan berdapmpak besar. Pada saat Amazon pertama kali mengenalkan Alexa, ia benar – benar mengguncangkan dunia. Namun, kegunaannya dan kemampuannya yang luar biasa untuk menafsirkan pembicaraan darimana pun di satu ruangan telah membuatnya menjadi sebuah produk revolusi yang dapat membantu kita menjelajah web untuk informasi, took, jadwal janji, mengatur alarm dan jutaan hal lainnya, tetapi juga membantu mendukung rumah cerdas kita.

#3 – Tesla

Jika anda tidak memiliki Tesla, maka anda tidak tahu apa yang telah anda lewatkan. Tesla mungkin salah satu mobil terbaik yang pernah dibuat. Tidak hanya karena fakta ia telah meraih banyak penghargaan, tetapi karena kemampuan prediksinya, fitur kemudi otomatis dan berbagai teknologi yang benar – benar “keren.” Siapapun yang telah merasakan teknologi dan mobil harus memiliki sebuah Tesla, dan kendaraan – kendaraan ini hanya dapat semkain pintar dan pintar berkat pada pembaharuan online yang terus dilakukan.

#4 – Cogito

Awal dikembangkan oleh CEO, Joshua Feast dan Dr. Sandy Pentland, Cogito mungkin salah satu conoth yang paling baik untuk adaptasi perilaku untuk meningkatkan kecerdasa emosi dari representatif layanan konsumen yang ada di pasar sekarang. Perusahaan tersebut adalah gabungan dari machin learning dan pengetahuan perilaku untuk meningkatkan interaksi konsumen. Hal ini berlaku ke jutaan voice call yang dilakukan tiap harinya.

#5 – Boxever

Boxever, dikembangkan oleh CEO, Dave O’Flanagan, adalah sebuah perusahaan yang sangat mengandalkan machine learninguntuk meningkatkan pengalaman konsumen dalam industry travel. Melalui machine learning dan penggunaan AI, perusahaan tersebut membantu para konsumennya untuk mencari jalan baru untuk berhubungan dengan klien mereka dalam perjalanan travel.

PERKEMBANGAN AI PADA MASA SEKARANG MENURUT NVIDIA

Direct Release: Perkembangan Teknologi AI (Artificial Intelligence) oleh NVIDIA

Dr See berbicara pada acara IoT Asia, berjudul Leading Intelligence with Imagination.

Mengenai “apa” yang dimaksud dengan kemajuan dari artificial intelligence (AI) telah dibahas secara luas. Saat ini yang menarik adalah bahasan mengenai “apa yang terjadi sekarang” dan “apa yang terjadi akan datang”, ujar Dr Simon See, Director and Chief Solution Architect untuk NVIDIA AI Tech Center yang juga seorang Professor di Shanghai Jiaotong University (SJTU) dan the King Mongkut’sUniversity of Technology Thonburi (KMUTT), pada acara IoTAsia 2017.

“Selama beberapa decade terakhir, kita telah melihat peningkatan luar biasa dan kemajuan yang sangat pesat dalam teknologi, mulai dari komputer hingga internet dan Internet and the Internet of Things (IoT), dan tentu saja, kini kita memiliki yang dinamakan artificial intelligence (AI),” ujarnya. “Setiap orang memiliki proyeksi mengenai sejumlah besar perangkat yang akan terhubung. Kesemua perangkat ini akan menjadi lebih pintar dan mereka akan dihubungkan satu dengan yang lainnya. Perhatian saya adalah bagaimana kita akan menghubungkannya; bagaimana mereka akan berinteraksi antara satu dengan lainnya dan apakah yang akan mereka capai.”

Menurut Dr See, teknologi dipopulerkan oleh berbagai film fiksi ilmiah seperti Iron Man yang akan menjadi kenyataan sebentar lagi serta pencapaian dalam bidang akselerasi AI. Dalam film Iron Man the J.A.R.V.I.S. AI memberikan apa yang sang jagoan Tony Stark minta – hal ini, kini, beberapa telah kita dapat lakukan melalui bantuan Siri, Cortana atau Alexa – tetapi juga membuat beberapa saran sendiri.

“Kita dapat memiliki mesin yang mampu memberikan nasihat kepada kita, mampu menciptakan ide-ide untuk kita dan pada saat yang bersamaan dapat memberikan berbagai saran pada kita,” ujar Dr See. “Perluas konsep untuk menjadi sebagai pengacara, seorang perawat, doktor atau seorang akuntan dan profesi lainnya. Sebuah asisten AI dapat membantu Anda mengerjakan tugas Anda.”

Sementara jaringan saraf pertama diciptakan pada tahun 1943, hal tersebut tidak dapat memberikan hasil hari ini, karena “teknologi itu tidak tersedia pada saat itu dan data juga tidak tersedia (untuk latihan) pada waktu dimana untuk dapat memberikan apa yang AI janjikan”, ujar Dr See. “Kami melihat bahwa selama beberapa tahun terakhir telah ada perbaikan dalam tingkat yang menakjubkan.”

001 — Pengenalan gambar telah mengalami peningkatan menakjubkan dari tahun ke tahun.

Kita telah berkembang dengan sangat jauh semenjak tahun 1943, Dr See mencatat. Kasus seperti Alexnet, sebuah AI yang dibangun untuk mengenali berbagai gambar yang membuat gelombang di tahun 2012 pada the ‘Olympics’ of computer vision, ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge, ketika ditampilkan dengan akurasi yang jauh lebih baik untuk pengenalan gambar daripada yang pernah ada sebelumnya.

“Teknologi telah menjadi semakin matang. Jika Anda “berkunjung” ke Pinterest, Anda dapat mengambil foto dan kemudian menemukan dimana Anda dapat membeli sebuah obyek. (Teknologi serupa) digunakan dalam self-driving car. Anda ingin mengenali apakah itu sebuah mobil, seseorang, seekor kucing, atau sampah di tengah jalan, atau sebuah area terbuka sehingga sebuah mobil dapat bergerak di jalan tanpa menabrak apapun,” ujarnya.

Pengenalan suara dan teknologi menerjemah juga telah terlihat peningkatan dengan teknik AI.

Platform pengenalan suara Baidu DeepSpeech 2, didukung oleh GPU NVIDIA, dapat mengenali baik bahasa Inggris dan Mandarin secara akurat, sementara kemampuan menerjemahkan secara langsung berbasis mesin juga telah di buktikan pada acara konferensi, ujar Dr See. “Langkah selanjutnya adalah pengolahan bahasa alami – kami ingin konteks untuk itu,” ujarnya.

AI dapat melakukan deteksi anomali, digunakan untuk beberapa kasus seperti diagnosis kanker.

Rumah sakit mengembangkan berbagai aplikasi baru dengan mesin atau pembelajaran mendalam untuk membantu para dokter menemukan obat penyembuhan dengan lebih cepat. Misalnya PathAI di dedikasikan untuk diagnosis kanker menggunakan teknologi AI. NVIDIA terlibat juga, bekerjasama dengan National Cancer Institute, the US Department of Energy dan beberapa laboratorium di Amerika pada proyek Cancer Distributed Learning Environment (CANDLE).

“AI dapat mempercepat penemuan terapi kanker, meramalkan respon terhadap obat pada pasien kanker, dan mengotomatisasi analisis efektivitas pengobatan,” ujar Dr See.

Deteksi anomali ini juga berguna dengan mesin, untuk memprediksi atau mencegah kegagalan catastrophic. GE telah menggunakan mesin belajar untuk mendeteksi anomali pembakaran dalam turbin gas, dan menggunakan data untuk meramalkan kemungkinan kegagalan. “Dengan kemajuan jaringan saraf, kita telah mampu untuk dapat benar-benar melatih jaringan kita dan mendeteksi anomali tersebut dengan mudah,” Dr See menjelaskan.

Bidang ini juga bergerak dari AI pasif menjadi generatif, dan langit adalah batas pada dimana dan apa yang akan kita raih. Sebuah jaringan saraf telah di latih untuk partisipasi dalam gaya artistik, dan mampu untuk menghasilkan seni dalam gaya tertentu berdasarkan foto dunia nyata, Dr See menambahkan. “Desain generatif menciptakan bentuk kompleks yang tidak akan mungkin sebaliknya,” ujarnya.

StackGAN bahkan dapat mencari gambar dengan memberikan deskripsi tulisan, Dr See menjelaskan, sangat berguna untuk mengidentifikasi berbagai burung secara cepat.

002 — Jaringan adversarial generatif, ‘GAN’ dalam StackGAN, membantu AI untuk menari gambar yang dapat cocok sesuai dengan deskripsi yang dituliskan.

Tahap berikutnya dalam evolusi desain akan mendapatkan solusi seperti proyek AutodeskDreamcatcher. Memberikan persyaratan awal, AI menghasilkan berbagai pilihan berbeda yang dapat memenuhi persyaratan, memungkinkan para desainer dan produsen untuk dapat memilih yang paling relevan bagi mereka.

“Anda dapat mensimulasikan molekul untuk pengikat peptida,” Dr See menyarankan. “Ini membutuhkan waktu yang sangat lama untuk manusia dapat melakukan ini, tetapi sangat mudah bagi mesin untuk menghasilkan berbagai ide yang berbeda tentang bagaimana molekul dapat masuk ke peptida.”

Pada akhirnya, teknologi AI, didukung oleh semua perangkat yang terhubung dalam Internet of Things (IoT), bisa menjadi lebih bermanfaat. “J.A.R.V.I.S. itu intuitif dan belajar secara mandiri,” Dr See menunjukkan. “Dia dapat menanyakan pada Tony ‘apa yang Anda coba lakukan?’”

Telah ditunjukkan bahwa AI dapat belajar sendiri, dan mencapai lebih baik dari manusia juga. Di tahun 2013, Google Deepmind menunjukkan bagaimana dapat belajar untuk memainkan permainan Atari yang dinamakan Breakout. Pada waktu yang bersamaan Google mengatakan, “Kami menemukan bahwa itu melebihi semua pendekatan sebelumnya pada enam permainan dan melampaui manusia yang ahli pada tiga dari enam permainan tersebut.”

“Algoritma memainkan Atari Breakout. Hal ini belum pernah dimainkan sebelumnya; Dia hanya tahu aturan dan tujuan,” Dr See mencatat, memainkan sebuah video yang menunjukkan AI membuat kesalahan pada menit-menit pertama, tetapi membuat kemajuan hingga tingkat ahli dan kemudian melampaui kemampuan manusia dalam beberapa jam.”

Teknik-teknik tersebut tidak rumit, Dr See mengatakan, bahwa jaringan saraf (AI) pada dasarnya harus dilatih secara optimal untuk belajar. Hasilnya dapat mengejutkan, beliau menambahkan, memberikan referensi yaitu AI Google

AlphaGo yang mengalahkan juara dunia tahun lalu – sebuah prestasi yang dianggap mustahil karena sangat rumit, dengan banyak pegerakan yang tidak mungkin.

“Pada permainan nomor 3, AlphaGo membuat gerakan dimana semua ahli memiliki pikiran bahwa langkah tersebut adalah sangat konyol. Setelah AlphaGo memenangkan pertandingan, para ahli melakukan analisa, dan menemukan bahwa itu adalah langkah yang mendalam dan tidak ada ahli yang melihat sebelumnya,” ujarnya. “AlphaGo telah menjadi imaginatif.”
Interaksi dunia nyata akan menempuh jalan yang sangat panjang melalui latihan untuk AI menjadi imajinatif. Dr See menyimpulkan dengan makanan untuk berfikir bagi penonton dengan menjalankan klip dari Nadia, sebuah AI dari Selandia Baru firm Soul Machines yang akan dilatih oleh percakapan dunia nyata dari masyarakat Australia.
Sebuah blogpost pada bulan Februari 2017 oleh Louise Glanville, Deputy CEO, National Disability Insurance Agency (NDIA), Australia. Menjelaskan proyek Nadia: “Rencananya Nadia akan diluncurkan dalam lingkungan percobaan pada portal myplace dalam beberapa bulan kedepan. Nadia akan mulai sebagai ‘trainee’. Akan membutuhkan waktu 12 bulan dan banyak sekali interaksi dengan NDIS stakeholder untuk Nadia dapat beroperasi penuh. Agensi ini akan mengadakan sesi informasi untuk menginformasikan orang-orang bagaimana mereka akan dapat terlibat dengan dan menggunakan Nadia selama beberapa bulan ke depan. Kami berharap bahwa Anda akan mulai menggunakan Nadia segera setelah dia siap, dan membantu membangun dasar pengetahuannya, membuat mudah bagi para stakeholder untuk mendapatkan jawaban dari berbagai pertanyaan mereka secara cepat dan jelas.”

Bagian terpenting dari teka-teki ini adalah ekosistem yang diperlukan untuk membuat AI menjadi nyata di manapun. NVIDIA dapat menyediakan komputasi “tenaga kuda” untuk ini, Dr See menjelaskan. Teknik AI digunakan untuk melatih AI yang membutuhkan banyak eksperimentasi dan banyak data, lebih banyak dibandingkan kebutuhan komputasi normal. Unit proses grafis (GPU) dari NVIDIA dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk pelatihan ini.

Pada kasus AlphaGo dibutuhkan waktu beberapa minggu untuk melatih jaringan, menggunakan beberapa ratus juta langkah pelatihan pada 50 GPU. “Dibutuhkan sangat banyak kekuatan komputasi. Kita akan membutuhkan pusat data AI baru,” ujar Dr See. “Kami mengetahui kerangka kerja AI telah tersedia. Kami kini dapat mengembangkan jaringan saraf dengan mudah. Kami membangun sistem yang menjalankan jaringan mereka sangat cepat.”

Klik link ini untuk melihat video mengenai Nadia

https://www.youtube.com/watch?v=Eq_0KeV4fFA&app=desktop

PREDIKSI TEKNOLOGI YANG AKAN MUNCUL PADA TAHUN DEPAN

10 Teknologi Artificial Intelligence (AI)
yang Akan Greget Di 2018

10 Teknologi Artificial Intelligence (AI) yang Akan Greget Di 2018

[ HT# 137 ]

Teknologi kian berkembang dan semakin seksi dalam penggunaannya. Bagaimana nggak seksi, buktinya para ahli masih aja terus 'mengulik' teknologi khususnya Artificial Intelligence (AI) yang sedang trend saat ini. Artificial Intelligence, teknologi yang akan mengubah perilaku manusia dikehidupan sehari-harinya sebagai investasi dimasa depan, sungguhkah?

Nah bicara Artificial Intelligence (AI),
menurut laman Forbes keberadaan Artificial Intelligence (AI) semakin diminati mereka yang melek teknologi khususnya bidang internet. Sejak pertama dikembangkan tahun lalu 38% perusahaan menggunakan teknologi ini dan kini prediksinya-pun diperkirakan meningkat tajam tumbuh menjadi 62%

Artificial Intelligence (AI)
Apaan Sih?

Secara awam, Artificial Intelligence (AI) atau Kecerdasan Buatan yaitu suatu studi khusus di mana tujuannya utamanya adalah membuat komputer berpikir dan bertindak seperti halnya manusia. Dengan kata lain adalah penyederhanaan solusi untuk kasus-kasus yang bersifat kompleks dan berulang-ulang, mempermudah interaksi orang awam melalui teknologi, meningkatkan produktifitas, lebih cepat menyelesaikan masalah, dimungkinkannya penggabungan dua atau lebih teknologi para pakar.

10 Teknologi Artificial Intelligence (AI) yang Akan Greget Di 2018

Lalu trend kedepan Teknologi AI yang Gimana Trendnya?

Nih gan ane share ada 10 trend yang bakal greget kedepannya khususnya di tahun 2018 mendatang (menurut laman Forbes)

POINT 1

Spoiler for :

Natural Language Generation

Bahasa awamnya adalah sebagai bahasa alami versi digital, kemudian akan dimengerti oleh manusia, terjadi komunikasi dua arah. Secara teknis sangat rumit dan menantang tapi justru inilah para ahli ingin coba membuktikannya. Kedepan teknologi ini akan mampu membuat ringkasan sebuah laporan, kalkulasi pasar dan lain sebagainya.

POINT 2

Spoiler for :

Speech Recognition

Pengenalan ucapan, kelak teknologi ini akan mampu membaca suara manusia menjadi format yang bisa diterapkan dalam kerja komputer, contoh yang saat ini adalah seperti pengenalan suara berdasarkan perintah suara menjadi lebih interaktif dan untuk aplikasi mobile. Kalau ente lihat Siri, Cortana dan Google Now itu adalah contoh sederhananya. Sedangkan NICE, Nuance Communications, OpenText dan Verint Systems adalah deretan pengembang teknologi ini.

POINT 3

Spoiler for :

Machine Learning Platforms

Mesin pintar yang mampu bekerja sendiri berdasarkan kecerdasan buatan. Kedepan teknologi ini harus bisa mempermudah kerja manusia. Dengan menyediakan API (antarmuka pemrograman aplikasi), alat pengembangan dan pelatihan, data base besar, aplikasi-aplikasi dan mesin lainnya, platform pembelajaran mesin, setiap hari kedepannya semakin menjanjikan dan semakin menarik. Memprediksi atau klasifikasi adalah hal yang saat ini bisa dimanfaatkan dari teknologi ini.

POINT 4

Spoiler for :

Virtual Agents

Tidak diragukan lagi, hadirnya Virtual Agents ini mengalami kebangkitan yang luar biasa perihal 'bots obrolan' mengalami kebangkitan yang pesat, kemajuan teknologi dan inovasi nya makin diperhitungkan. Virtual Agents banyak digunakan sebagai layanan pelanggan dan dukungan sebagai smart home manager. Beberapa perusahaan yang menyediakan agen virtual meliputi Amazon, Apple, Solusi Buatan, AI Assist, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi.

POINT 5

Spoiler for :

Decision Management

Nantinya mesin cerdas akan mampu mengenalkan aturan dan logika pada sistem kecerdasan buatan dan dapat digunakan untuk penyiapan awal / pelatihan, pemeliharaan dan penyetelan yang berkesinambungan. Teknologi ini akan banyak digunakan di berbagai macam aplikasi perusahaan, membantu atau melakukan pengambilan keputusan secara otomatis. Beberapa perusahaan yang sudah menyediakan adalah Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath.

POINT 6

Spoiler for :

AI-Optimized Hardware

Perusahaan melakukan investasi besar-besaran di ML / AI ini dengan model desain perangkat keras, bertujuan untuk mempercepat akselerasi aplikasi generasi berikutnya. Unit pengolahan grafis (GPU) dan peralatan yang dirancang khusus, dirancang secara efisien untuk menjalankan pekerjaan komputasi berorientasi AI.

Beberapa perusahaan yang berfokus pada AI-Optimized Hardware adalah Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.

POINT 7

Spoiler for :

Deep Learning Platforms

Deep learning adalah bidang yang paling cepat berkembang dan tren baru dalam pembelajaran mesin. Satu set algoritma yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk dipelajari dalam multi level, sesuai dengan tingkat abstraksi yang berbeda. Beberapa aplikasi pembelajaran yqng le ih jauh adalah pengenalan ucapan otomatis, pengenalan gambar / pengenalan karakter optik, NLP, dan klasifikasi / pengelompokan / prediksi hampir di semua struktur yang dapat dirasakan dan di digitasi.

POINT 8

Spoiler for :

Robotic Process Automation

Otomatisasi proses robot bekerja dimungkinkan berkat skrip dan metode yang meniru dan mengotomatisasi tugasnya manusia untuk mendukung proses perusahaan. Karena terlalu mahalnya atau tidak efisiennya jika dikerjakan oleh manusia untuk pekerjaan atau tugas tertentu maka teknologi ini sangat efisien.

Kita perlu mengingat kecerdasan buatan ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan manusia, melainkan untuk melengkapi kemampuan mereka dan memperkuat talenta manusia.

POINT 9

Spoiler for :

Text Analytics and NLP

Natural language processing (NLP) atau Pengolahan bahasa alami, berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia (alami). Teknologi ini menggunakan analisis teks untuk memahami struktur kalimat yang diterima, serta makna dan niatnya, melalui metode statistik dan pembelajaran mesin.

POINT 10

Spoiler for :

Biometrics

Teknologi ini berkaitan dengan identifikasi, pengukuran dan analisis aspek fisik struktur tubuh, bentuk dan perilaku manusia. Hal ini memungkinkan interaksi yang lebih alami antara manusia dan mesin, termasuk interaksi yang terkait dengan sentuhan, citra, ucapan dan pengenalan bahasa tubuh. Teknologi ini sekarag sudah banyak digunakan untuk riset pasar. Pemasok teknologi ini meliputi 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera dan Tahzoo.

kesimpulan dan pendapat penulis

Pendapat dan opini saya menurut tentang kecerdasan buatan atau ai, untuk dampak positifnya seni sangat luar biasa menurut saya apalagi jika di luar negeri sudah banyak menggunakan kaki seperti di rumah seperti internet of Things atau iOS dan mobil yang bisa berjalan sendiri seperti mobil Tesla dan banyak hal seperti mereka mulai dari transaksi keuangan pencatatan otomatis di supermarket dan segalanya kau berikan sudah menggunakan air dan yang manfaat yang paling dekat yang kita ketahui adalah dari smartphone server sendiri juga memanfaatkan ai dalam kehidupan sehari-hari Apa lagi saya menggunakan PC Windows Ten perangkat android tablet menggunakan Google Now di Windows sendiri menggunakan Cortana kota sendiri ada asisten virtual yang ditanamkan oleh pihak Microsoft secara otomatis dia dapat mencatat segala aktivitas yang saya lakukan mulai dari tempat saya bekerja jalur saat saya lewati alarm kontak pesan pun dia bisa melakukannya akan dia dapat mengenali jenis musik yang kita sukai dari situ saya sangat merasakan banyak manfaat seperti saat saya mulai kelelahan atau saya mulai mengatur jadwal saya bisa langsung tahu dan hanya memberikan perintah dan Cortana melakukannya dan Google sendiri di perangkat online juga sangat bermanfaat Saya hanya perlu tetap dan untuk mencari artikel atau informasi yang saya butuhkan sangat cepat sekali dan akuratnya luar biasa itu mungkin efek manfaat yang kita rasakan sekarang yang sering lah kita pakai untuk kehidupan sehari-hari tentang ai

Untuk dampak negatif Mungkin dalam jangka panjang ya seperti komentar Stephen Hawking Bill Gates Elon musk dan Stephen wozniak nanti ke depannya dapat dikendalikan akan menjadi hal yang sangat berbahaya kenapa jika diterapkan dalam militer dan gunakan untuk robot bersenjata otomatis itu sangat berbahaya sekali apalagi perginya mereka ada manusia yang terlahir sebut dimanfaatkan oleh pihak-pihak yang tidak berwenang apa Pia Pia yang tidak bertanggung jawab dan dapat menyerang balik ke diri kita sendiri atau ada pihak yang membuat virus atau semacam Malware yang dapat mengubah sistem tersebut dan merupakan menjadi menyerang manusia intinya seperti film Terminator akan jadi kenyataan itu yang ketakutan mereka dan saya setuju karena potensi tersebut sangat mungkin dilakukan karena itu luar biasa Untuk Input datanya berbeda dengan kita yang inputan yang terbatas jika manusia Input datanya hanya lewat mata atau indah-indah yang lain diami manusia hanya melihat mencatat mengumpulkan informasi yang akan diketahui namun yang tersambung dengan internet sama saja dia dapat mengetahui seluruh isi data dunia bayangkan itu jika yg dapat menguasai dunia ini itu sangat berbahaya Mungkin aku akan menyalahkan diri kita sendiri Contohnya seperti yang saya Tuliskan diatas akan Master catur yang luar biasa pun kalah dengan api palakin entek teknikal paku yang baru saja menang juga dan permainan GO dari jutaan kemungkinan dia dapat menentukan pilihannya melawan Masterpiece di permainan Go menandakan awal baru dapat mengalahkan kita suatu saat nanti kita kuatirkan selebihnya jika masih dapat dikendalikan itu sangat sangat bermanfaat sekali otomatisasi tapi kita rasakan dalam kehidupan sehari-hari namun jika itu dapat dikendalikan infokan seperti pisau bermata dua akan berbalik bisa saja dia melawan kita karena akan terus belajar belajar belajar dan akan terus mengupgrade segala sesuatu yang mereka dapat menjadi satu in sebut informasi dan mereka dapat menentukan keputusan mereka sendiri okemudah-mudahan bermanfaat untuk temen temen yang membaca artikel ini

Tugas kita sebagai mahasiswa atau generasi muda adalah menjaga agar teknologi ini berkembang menjadi lebih baik dan bisa bermanfaat untuk masa depan kita untuk anak cucu kita kelak nanti bukan untuk merusak dan untuk kan untuk menghancurkan masa depan manusia nanti Ok tetap belajar tetap istiqomah untuk menuntut ilmu bila ada masukan saran atau komentar bisa masukan sangat komentar di bawah ini atau bisa langsung kontak saya di kontak person saya

Maaf bila ada salah kata terima kasih
Waalaikumsalam warahmatullahi wabarakatuh

Mrbaktery

Cari Blog Ini

ARTFICIAL INTELEGENT (AI) MASA DEPAN ATAU MASA KELAM?

SEJARAH DITEMUKAN AI

Direct Release: Perkembangan Teknologi AI (Artificial Intelligence) oleh NVIDIA

Komentar

Posting Komentar