Perkembangan AI Apa yang Dibutuhkan Pasar di Tahun 2020

Kemajuan dan inovasi teknologi kecerdasan buatan menjadi nilai signifikan yang menjanjikan bagi bisnis dan industri lainnya. Di era digitalisasi, kita sudah melihat bagaimana teknologi kecerdasan buatan memengaruhi kehidupan sehari-hari. Dan, terutama, memengaruhi banyak individu di rumah, tempat kerja, dan di sekitar mereka.

Manfaat teknologi kecerdasan buatan secara signifikan memengaruhi industri lain seperti pertanian, mobil, perawatan kesehatan, hukum, dan manufaktur. Karena pengembangan kecerdasan buatan masih terus berlanjut. Masih ada banyak ruang bagi pengembang untuk meningkatkan perangkat lunak mereka agar berdampak pada pasar secara efisien dan efektif.

Tentunya, di masa depan dunia digital, kami akan memperkenalkan banyak ruang untuk fitur-fitur baru. Karena semakin banyak perkembangan kecerdasan buatan yang muncul. Kemampuan kecerdasan buatan akan meningkat untuk mengimbangi pertumbuhan data yang eksponensial. Jadi, berikut adalah beberapa pengembangan AI yang dibutuhkan pasar pada tahun 2020.

Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran penguatan adalah kategori umum ketiga dari algoritma pembelajaran mesin. Dan, ini adalah kerangka kerja yang menggunakan pengalaman pengambilan keputusan berurutan yang mirip dengan coba-coba. Setelah melakukan tindakan yang tepat dengan berinteraksi dengan lingkungan untuk belajar. Metode algoritma pembelajaran mesin ini bergerak menuju tujuan yang mendapatkan hadiah.

Algoritma pembelajaran penguatan benar-benar berbeda dari algoritma pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Pembelajaran yang diawasi bertanggung jawab untuk mempelajari kumpulan data berlabel dan membangun sistem yang mampu memprediksi potensi kumpulan data baru. Misalnya, menemukan harga mobil baru berdasarkan harga mobil di lokasi tertentu.

Di sisi lain, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan bertugas menemukan kesamaan. Dan, juga menghubungkan antara data yang tidak berlabel serta bahkan mengelompokkannya. Misalnya, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan dapat memberikan warna, ukuran, dimensi, dan banyak lagi parameter dari sekumpulan gambar yang tidak berlabel.

Apa yang membuat algoritma pembelajaran penguatan unik dari dua bentuk umum lainnya adalah tidak menggunakan teknik pengenalan data meskipun merupakan kerangka kerja. Dengan demikian, pengembang video game perlahan-lahan memanfaatkannya di komputer untuk menentukan gerakan yang dibutuhkan untuk mengalahkan game.

Algoritma pembelajaran penguatan cukup baru dalam pembelajaran mesin. Oleh karena itu, hanya ada beberapa mesin game dan robot yang menggabungkan algoritme. Namun, berbagai industri telah menaruh perhatian mereka pada algoritma pembelajaran penguatan untuk menemukan kegunaan dan manfaatnya serta terus bereksperimen dengannya.

Potensi Penggunaan Pembelajaran Penguatan

Ada banyak pertimbangan tentang bagaimana pasar dapat menggunakan teknologi pembelajaran penguatan. Namun, beberapa industri telah memberikan ide mereka tentang bagaimana mereka dapat menggabungkan teknologi pembelajaran penguatan untuk membantu tempat kerja dan tenaga kerja mereka.

Dalam industri perawatan kesehatan, mesin pembelajaran penguatan dapat membantu menentukan kebijakan pengobatan yang berbeda untuk penyakit kronis seperti asma, diabetes, skizofrenia, dan banyak lagi. Di tingkat pendidikan tinggi, pembelajaran penguatan dapat digunakan untuk sistem pembelajaran yang dipersonalisasi dan pengajaran melalui sistem bimbingan kecerdasan berbasis data.

Komputasi Kuantum

Pasar akan membutuhkan cara komputasi baru untuk melawan kumpulan data yang besar dan kompleks. Karena cara komputasi tradisional tidak memiliki peluang. Komputasi kuantum adalah teknologi kecerdasan buatan yang pasti dibutuhkan pasar. Karena bisa mempengaruhi terobosan-terobosan baru di berbagai bidang.

Beberapa terobosan ini dapat meningkatkan fasilitas secara signifikan untuk memberi manfaat bagi semua orang seperti metode pembelajaran mesin untuk mendiagnosis penyakit lebih cepat. Terobosan lain yang dimungkinkan oleh komputasi kuantum adalah algoritme untuk mengarahkan sumber daya dengan cepat, obat-obatan untuk menyelamatkan nyawa, dan bahkan membangun material baru untuk membuat struktur dan perangkat yang efisien.

Inovasi teknologi memungkinkan komputer kuantum memproses lebih banyak data secara eksponensial dengan melakukan penghitungan. Ini didasarkan pada probabilitas keadaan suatu objek. Lebih lanjut, supremasi komputasi kuantum adalah istilah yang digunakan untuk komputer kuantum yang mengungguli komputer klasik dalam mengelola tugas apa pun.

Komputer kuantum memungkinkan pengembang untuk menghitung perhitungan lebih cepat dari sebelumnya, mengungguli superkomputer mana pun dengan komponen kelas atas dan mahal. Namun, unit informasi tersimpan yang digunakan oleh komputer kuantum adalah bit kuantum atau qubit.

Masih banyak celah seperti tidak memiliki koherensi atau memproduksi komputer yang tidak perlu. Peneliti dan pengembang menemukan cara untuk menjaga koherensi qubit untuk mengurangi tingkat kesalahan perhitungan penting.

Konvergensi Kecerdasan Buatan dan Teknologi Baru

Salah satu faktor penting dalam pengembangan kecerdasan buatan adalah penyatuannya dengan teknologi baru lainnya. Konvergensi kecerdasan buatan dan Internet of Things adalah sesuatu yang dibutuhkan pasar karena kebangkitan cryptocurrency meningkat secara dramatis.

Inovasi lain yang dihasilkan oleh konvergensi kecerdasan buatan dan internet of things adalah mobil self-driving. Mobil self-driving telah dimungkinkan menggunakan sensor di sekitar mobil untuk mendapatkan data real-time yang hanya diaktifkan oleh Internet of Things. Bersama dengan program dan perangkat lunak lain untuk melakukan keputusan berbasis penilaian yang memberdayakan model AI.

Pasar akan membutuhkan konvergensi AI dan Internet of Things. Karena tindakan cerdas dapat diambil dengan membuat keputusan berdasarkan data yang dikumpulkan. Namun, semua tindakan ini hanya dapat terjadi jika teknologi mengandung algoritme AI yang ditemukan dalam pembelajaran mendalam, bagian dari pembelajaran mesin.

Karena kecerdasan buatan masih belum sempurna, integrasi teknologi pengganggu lain dapat mengisi celah kecerdasan buatan untuk membuatnya lebih baik. Mengintegrasikan Blockchain dan AI dapat membantu memperbaiki kelemahan satu sama lain untuk menguntungkan pasar. Masalah dengan AI adalah masalah privasi dan kepercayaan sementara Blockchain adalah masalah keamanan dan skalabilitas.

Menggabungkan dua teknologi yang mengganggu bersama-sama dapat memungkinkan mereka untuk mengatasi masalah mereka sendiri. Manfaat mengintegrasikannya adalah agar Blockchain dapat memberi daya pada pasar data yang terdesentralisasi untuk membantu transparansi dan kepercayaan algoritma kecerdasan buatan.

Bawa pulang

Kecerdasan buatan masih memiliki jalan panjang. Penggunaan dan manfaatnya di pasaran masih terus ditingkatkan oleh pengembang untuk mencegah terjadinya kesalahan. Jelas bagi banyak industri bagaimana teknologi AI membuat tempat kerja mereka lebih baik. Selain itu, ini membantu tenaga kerja mereka menjadi lebih efisien dan produktif.

Perkembangan AI yang dibutuhkan pasar untuk tahun berikutnya hanyalah beberapa dari kemajuan teknologi dan inovasi yang sejalan. Cepat atau lambat, tren baru untuk teknologi akan dirilis untuk membuat pasar lebih baik serta membantu kehidupan konsumen menjadi lebih mudah.

Baca lebih lanjut Bagaimana AI dapat membantu dalam Keamanan Siber