Video: Penerapan Artificial Intelligence di Indonesia (Desember 2024)
Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin adalah topik hangat di setiap konferensi teknologi yang saya kunjungi, dan konferensi DLD NYC baru-baru ini tidak terkecuali.
Ramin Assadollahi dari ExB Group, sebuah perusahaan Jerman yang berurusan dengan komputasi kognitif dalam perawatan kesehatan, berfokus pada berbagai cara teknik komputer baru dapat membantu kita belajar "cara menyembuhkan dengan perangkat lunak." Mengatasi banyak istilah yang dilontarkan hari ini, ia mencatat bahwa AI tidak harus menjadi komputasi kognitif, komputasi kognitif tidak harus menjadi pembelajaran mesin, dan data besar adalah masalah yang terpisah sepenuhnya.
Assadollahi fokus pada cara-cara AI untuk meningkatkan bidang kedokteran. Dia mencatat bahwa ahli patologi yang melihat data jaringan biasanya melihat 200.000 sampel dalam masa kerjanya, tetapi dengan pembelajaran mendalam dan kartu grafis modern, sistem komputer dapat memproses sebanyak itu dalam dua minggu. Dia mengatakan bahwa dengan 100 sampel, suatu sistem dapat sebagus manusia. Demikian pula, katanya, sistem komputer dapat menelan 28.000 artikel teknis per hari, sementara manusia hanya dapat membaca sekitar 4.000 artikel seperti itu di seluruh kehidupan kerjanya.
Dia mengatakan bahwa AI yang dapat memahami sel tunggal pada tingkat molekuler dapat membantu merancang obat yang lebih baik, dan perangkat lunak yang dapat membantu menentukan obat mana yang cocok dengan yang lain bisa menjadi penyelamat, karena interaksi obat yang merugikan membunuh 100, 00 orang per tahun. Perusahaannya menangani seluruh kontinum kesehatan - dokter, peneliti, apoteker, dan pasien - yang berfokus pada "memecah silo." Secara keseluruhan, dia mengatakan AI tidak akan membunuh pekerjaan, karena jumlah orang yang terlibat dalam pengasuhan bertambah. Itu tidak akan menggantikan dokter, katanya, tetapi sebaliknya akan memungkinkan dokter untuk menghabiskan lebih banyak waktu dengan pasien.
David Kenny, yang sekarang menjalankan grup Watson untuk IBM, berbicara tentang data besar dan potensi untuk pembelajaran mendalam dalam berbagai aplikasi. Kenny adalah CEO The Weather Company sebelum IBM mengakuisisi perusahaan itu; itu adalah penyedia data cuaca terbesar di dunia. Dia mengatakan bahwa TWC mengembangkan aplikasi yang dirancang untuk memetakan atmosfer seperti cara Google mencoba memetakan bumi, dengan menggunakan kombinasi teknologi IoT (Internet of Things), informasi cuaca, dan komputasi awan untuk mengumpulkan informasi cuaca di 2, 2 miliar lokasi.
Di Watson, katanya, dia tertarik pada tiga bidang besar untuk algoritma dan perangkat lunak: interaksi manusia, seperti penglihatan, visi, dan ucapan; pembelajaran yang dalam dan pembelajaran mesin untuk mendukung interaksi tersebut; dan alasan. Dia mengatakan bahwa Watson melibatkan ribuan orang di IBM mulai dari laboratorium penelitian hingga penjualan dan layanan.
Dalam beberapa hal, kata Kenny, Watson berbeda dari bisnis yang mengganggu lainnya, karena membutuhkan banyak pengetahuan, dan perusahaan mapan yang memiliki pengetahuan dapat meningkatkan lebih cepat daripada startup. Dia mengatakan terjemahan dan interaksi manusia meningkat tetapi masih memiliki cara untuk pergi, dan bahwa banyak dari apa yang orang gunakan untuk Watson adalah menciptakan "bot."
Dia mengatakan memahami percakapan itu sulit karena perbedaan nada, aksen, dan nuansa yang digunakan orang saat berkomunikasi. "Setiap bulan menjadi lebih baik, " katanya, dengan perangkat lunak yang digunakan untuk memahami pembicaraan sekarang memiliki tingkat kesalahan 6, 9 persen, turun dari 10 persen tiga bulan lalu. Sebagai perbandingan, katanya, tingkat kesalahan manusia adalah 4 persen. Dia mengatakan dia optimis perangkat lunak dapat mendekati tingkat kesalahan manusia dalam setahun.
Kenny mengklaim IBM memiliki pendekatan yang berbeda dari pesaingnya. Perusahaan lain sering bekerja pada AI terpusat tetapi IBM bekerja dengan sejumlah klien yang ingin membangun versi pribadi mereka sendiri Watson, menggunakan properti intelektual mereka sendiri atau "grafik pengetahuan." Dia mencatat bahwa 80 persen data dunia tidak masuk internet - hal-hal seperti x-ray, catatan kesehatan, dan rekening bank.
