Saat kita mempelajari lebih dalam era kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), sangatlah penting untuk tetap menjadi yang terdepan dengan mengidentifikasi tren-tren baru yang akan membentuk masa depan kita. Pada tahun 2024, beberapa kemajuan penting direncanakan untuk merevolusi teknologi ini, membuka jalan bagi kemungkinan-kemungkinan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Salah satu tren AI dan pembelajaran mesin teratas pada tahun 2024 adalah peningkatan integrasi AI dan ML ke dalam kehidupan sehari-hari.

Tren AI dan ML yang Harus Diwaspadai pada tahun 2024        

Dari kendaraan otonom ke rumah pintar, teknologi AI dan pembelajaran mesin akan menyatu dengan sempurna ke dalam rutinitas manusia sehari-hari. Perkembangan menarik lainnya adalah pemrosesan bahasa alami (NLP). Pada tahun 2024, algoritma NLP akan meningkatkan kemampuan mesin untuk memahami bahasa manusia dengan akurasi luar biasa. 

AI yang bisa dijelaskan: NLP akan merevolusi chatbot layanan pelanggan, asisten virtual, dan alat terjemahan bahasa. Juga, AI yang bisa dijelaskan (XAI) siap untuk menjadi terkenal pada tahun 2024. 

Ketika sistem AI menjadi lebih kompleks, memahami proses pengambilan keputusan menjadi semakin penting. XAI bertujuan untuk memberikan transparansi dengan menawarkan wawasan tentang bagaimana algoritma sampai pada kesimpulan atau rekomendasi – sebuah aspek penting dalam membangun kepercayaan pada aplikasi AI. 

Model pembelajaran mendalam: Belajar mendalam (DL) dan jaringan saraf telah muncul sebagai kekuatan pendorong di balik banyak kemajuan terkini dalam AI dan ML. Teknologi-teknologi ini siap untuk membentuk lanskap masa depan AI dan ML secara mendalam. Salah satu tren utama yang akan terus mendapatkan momentum pada tahun 2024 adalah pengembangan arsitektur DL yang lebih kompleks dan canggih.

Para peneliti sedang merancang jaringan saraf yang dapat menangani tugas-tugas yang semakin kompleks, seperti NLP, pengenalan gambar, dan bahkan pengambilan keputusan secara otonom. Kemajuan ini akan memungkinkan sistem AI menjadi lebih cerdas, mudah beradaptasi, dan mampu menangani tantangan dunia nyata. 

Area fokus penting lainnya adalah meningkatkan efisiensi dan skalabilitas model DL. Ketika aplikasi AI menjadi lebih umum di berbagai industri, kebutuhan akan model DL yang dapat memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat semakin meningkat. 

Para peneliti sedang mengeksplorasi teknik seperti komputasi terdistribusi, pemrosesan paralel, dan kompresi model untuk meningkatkan kinerja algoritma DL. Selanjutnya upaya-upaya terus dilakukan pembelajaran mendalam lebih bisa dijelaskan dan dapat ditafsirkan. 

Saat ini, salah satu keterbatasan jaringan saraf adalah sifat kotak hitamnya – jaringan ini sering kali kurang transparan dalam mengambil keputusan. Mengatasi tantangan ini akan sangat penting untuk membangun kepercayaan terhadap sistem AI di antara pengguna dan pemangku kepentingan. 

NLP dan robotika: NLP dan robotika bersama-sama mempelopori transformasi revolusioner dalam cara manusia berinteraksi dengan mesin. Ketika teknologi terus berkembang dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, perpaduan NLP dan robotika dirancang untuk mendefinisikan kembali batas-batas interaksi manusia-mesin dengan menciptakan antarmuka yang lebih intuitif dan mulus.

Terobosan teknologi ini telah membuka jalan bagi asisten suara seperti Siri dan Alexa, yang sudah ada di mana-mana dalam kehidupan kita sehari-hari. Pada tahun 2024, NLP diperkirakan akan berkembang lebih jauh, memungkinkan mesin memahami nuansa kompleks ucapan manusia dan merespons dengan akurasi yang ditingkatkan. 

Ketika dikombinasikan dengan robotika, NLP membawa interaksi manusia-mesin ke tingkat yang lebih tinggi. Robotika memberikan perwujudan fisik pada sistem AI, memungkinkan mereka memahami lingkungan sekitar dan berinteraksi dengan objek di dunia fisik. 

Revolusi interaksi antara manusia dan mesin ini memiliki potensi besar di berbagai bidang seperti layanan kesehatan, layanan pelanggan, manufaktur, pendidikan, dan lainnya hiburan.

Visi komputer, AR, dan VR: Teknologi visi komputer, augmented reality (AR), dan virtual reality (VR) dirancang untuk mengubah cara manusia memandang dan membenamkan diri dalam dunia sekitar. Seiring dengan kemajuan AI dan ML, teknologi ini akan menjadi lebih canggih dan berdampak pada tahun 2024. 

Visi komputer, yang didukung oleh algoritme AI, membantu menangkap informasi visual dari gambar atau video. Di dalam kesehatan, visi komputer dapat membantu deteksi dini penyakit dengan menganalisis pemindaian medis dengan akurasi yang tak tertandingi. Di bidang transportasi, hal ini dapat meningkatkan kemampuan persepsi kendaraan otonom untuk navigasi yang lebih aman.

AR dan VR akan membawa persepsi manusia ke dunia unik “konten digital campuran dan lingkungan dunia nyata.” Di bidang pendidikan, AR dapat mengubah metode pembelajaran tradisional dengan menerapkan elemen interaktif ke dalam buku teks atau ruang kelas, menjadikan pembelajaran lebih menarik dan interaktif. 

VR membuka kemungkinan simulasi pelatihan realistis di industri seperti penerbangan atau manufaktur. Selain itu, AR dan VR menjanjikan game dan sektor hiburan dengan memungkinkan terciptanya “penangguhan ketidakpercayaan” – mengaburkan batas antara dunia nyata dan dunia maya. 

Pembelajaran penguatan dan otomatisasi pekerjaan: Sebuah tren signifikan yang akan membentuk masa depan kerja adalah meningkatnya otomatisasi pekerjaan melalui pembelajaran penguatan. Pembelajaran penguatan adalah jenis ML di mana algoritme belajar membuat keputusan berdasarkan umpan balik instan atau penghargaan yang mereka terima atas keputusan mereka. Pendekatan ini memungkinkan sistem AI untuk mengoptimalkan kinerjanya dari waktu ke waktu, yang pada akhirnya mengarah pada pengambilan keputusan yang otonom. 

Implikasinya terhadap angkatan kerja sangat besar. Meskipun otomatisasi telah menjadi perhatian di berbagai industri selama bertahun-tahun, pembelajaran penguatan mengambil langkah lebih jauh dengan memungkinkan sistem AI beradaptasi dan berkembang secara terus menerus tanpa campur tangan manusia. 

Karena AI, peran tradisional di tempat kerja yang melibatkan tugas berulang atau pengambilan keputusan yang dapat diprediksi mungkin hilang. Namun, akan ada peningkatan permintaan terhadap individu yang dapat bekerja berdampingan dengan sistem AI, memanfaatkan kemampuan mereka sambil membawa keterampilan unik manusia seperti kreativitas, pemikiran kritis, empati, dan pemecahan masalah. 

Asisten virtual cerdas dan AI etis: Seiring dengan terus berkembangnya AI dan ML, asisten virtual cerdas (IVA) muncul sebagai bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari. Asisten yang didukung AI ini, seperti Siri dari Apple atau Alexa dari Amazon, telah mengubah cara manusia berinteraksi dengan teknologi dengan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi dan antarmuka yang intuitif. 

Tantangan yang signifikan melibatkan bias dalam algoritma AI. IVA dilatih berdasarkan sejumlah besar data yang mungkin mengandung bias bawaan yang ada di masyarakat.     

Kekhawatiran penting lainnya adalah privasi data. IVA terus-menerus mengumpulkan data tentang preferensi, perilaku, dan bahkan percakapan pribadi pengguna. Hal ini menimbulkan pertanyaan tentang bagaimana data ini disimpan, digunakan, dan dilindungi. Keseimbangan antara kenyamanan dan privasi akan sangat penting dalam menjaga kepercayaan publik. 

Lima Tren AI Teratas yang Akan Berlanjut dari tahun 2023 hingga 2024

Tahun mendatang memiliki potensi besar untuk kemajuan besar dalam teknologi AI. Berikut adalah tren AI teratas yang diperkirakan akan mendominasi lanskap AI: 

• AI yang etis: Dengan meningkatnya kekhawatiran seputar bias dan privasi, pertimbangan etis akan memainkan peran penting dalam membentuk pengembangan dan penerapan sistem AI. Organisasi akan memprioritaskan pembangunan solusi AI yang transparan, adil, dan akuntabel serta selaras dengan nilai-nilai sosial. 

• AI percakapan: NLP telah mengubah cara kita berinteraksi dengan mesin. Di tahun-tahun mendatang, AI percakapan akan menjadi lebih canggih, memungkinkan interaksi yang lebih lancar antara manusia dan mesin melalui asisten suara, chatbot, dan agen virtual. 

• Komputasi tepi: Ketika volume data terus meningkat, kekuatan pemrosesan meningkat tepi menjadi penting untuk pengambilan keputusan secara real-time. Komputasi edge yang dikombinasikan dengan kemampuan AI akan memungkinkan analisis data yang lebih cepat pada sumbernya sekaligus mengurangi latensi dan ketergantungan pada infrastruktur cloud. 

• AI XAI yang dapat dijelaskan: Kurangnya transparansi menghambat kepercayaan dan membatasi penerapan sistem AI di bidang-bidang penting seperti layanan kesehatan dan keuangan. Karena itu, XAI muncul sebagai solusi untuk mengatasi tantangan tersebut. XAI berfokus pada pengembangan model AI yang dapat memberikan penjelasan yang masuk akal untuk mengambil keputusan tertentu. Pendekatan ini melibatkan pemanfaatan teknik seperti sistem berbasis aturan, NLP, dan metode visualisasi.

• Titik temu antara keamanan siber dan AI: Tahun 2023 menjadi saksi meningkatnya kekhawatiran mengenai kerentanan sistem AI terhadap ancaman dunia maya. Kekhawatiran ini telah mendorong fokus yang signifikan terhadap kemajuan menuju AI yang aman dengan mengeksplorasi titik temu antara keamanan siber dan AI. Potensi risiko yang terkait dengan AI memiliki banyak aspek, mulai dari serangan permusuhan yang memanipulasi algoritme AI hingga keracunan data yang bertujuan merusak kumpulan data pelatihan. 

Untuk memitigasi ancaman ini, para peneliti dan pakar industri telah mulai menekankan perlunya praktik keamanan siber yang kuat dan dirancang khusus untuk sistem AI. Salah satu bidang penelitian berkisar pada pengembangan algoritme ML aman yang tahan terhadap serangan musuh. Algoritme ini menggunakan teknik seperti jaringan permusuhan generatif (GAN) dan privasi diferensial untuk meningkatkan ketahanan terhadap manipulasi jahat. Selain itu, upaya juga dilakukan untuk menciptakan kumpulan data yang dapat dipercaya dengan menerapkan proses validasi data yang ketat dan menggunakan metode deteksi anomali.

Lima Tren ML Teratas yang Akan Berlanjut dari 2023 hingga 2024

Berikut adalah tren ML teratas yang akan terus membuat heboh tahun ini.

• Pembelajaran mesin kuantum (QML): QML telah muncul sebagai pengubah permainan di bidang AI, dengan kemajuan dan penerapan signifikan yang diperkirakan akan terus berlanjut dari tahun 2023 hingga 2024. QML menggabungkan kekuatan komputasi kuantum dan algoritme ML untuk memecahkan masalah kompleks yang berada di luar kemampuan komputer.

• Pembelajaran transfer untuk ML: Pembelajaran transfer telah muncul sebagai konsep revolusioner di bidang ML, membawa kemajuan dan kisah sukses yang signifikan. Pendekatan ini memungkinkan model ML untuk memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh dari satu tugas dan menerapkannya pada tugas lain, sehingga menghasilkan peningkatan kinerja dan pengurangan waktu pelatihan. Salah satu pengembangan utama dalam pembelajaran transfer adalah pelatihan awal jaringan saraf dalam (DNN) pada kumpulan data besar. Dengan melatih model pada data dalam jumlah besar, mereka dapat mempelajari fitur umum yang dapat diterapkan di berbagai tugas. 

• Deteksi anomali di ML: Deteksi anomali telah muncul sebagai komponen penting dalam sistem pembelajaran mesin, yang memungkinkan identifikasi outlier atau pola tak terduga dalam kumpulan data. Seiring dengan berkembangnya kompleksitas dan skala aplikasi ML, kebutuhan akan teknik deteksi anomali yang akurat menjadi sangat penting untuk memastikan performa dan efisiensi yang optimal. Salah satu tren yang menonjol dalam deteksi anomali adalah integrasi model statistik tingkat lanjut dengan algoritma ML. 

• Perkiraan Rangkaian Waktu untuk analisis prediktif: Perkiraan deret waktu telah lama menjadi aspek penting dalam ML, karena memberikan wawasan berharga tentang tren dan pola di masa depan. Saat kita memasuki tahun 2024, tren ini diperkirakan akan terus berlanjut, dengan beberapa pendekatan inovatif yang akan semakin meningkatkan akurasi dan efisiensi analisis prediktif. Salah satu kemajuan besar dalam peramalan deret waktu adalah integrasi teknik DL. Model DL, seperti jaringan saraf berulang (RNN) dan jaringan memori jangka pendek (LSTM), telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam menangkap ketergantungan temporal yang kompleks dalam data deret waktu. 

• Augmentasi data menjadi pusat perhatian di ML: Di bidang ML, augmentasi data muncul sebagai tren utama yang akan terus berlanjut dari tahun 2023 hingga 2024. Ketika model ML menjadi lebih kompleks dan memerlukan kumpulan data yang lebih besar untuk pelatihan, teknik augmentasi data menawarkan solusi untuk mengatasi kelangkaan data berlabel. . Augmentasi data melibatkan pembuatan contoh sintetik dengan menerapkan berbagai transformasi ke sampel data yang ada. 

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/ai-and-machine-learning-trends-in-2024/