Perkembangan AI Apa yang Akan Dibutuhkan Pasar di Tahun 2023

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. Sejak itu pengembangan kecerdasan buatan masih berlanjut. Masih banyak ruang bagi pengembang untuk menyempurnakan perangkat lunak mereka agar memengaruhi pasar secara efisien dan efektif.

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

Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran penguatan adalah kategori umum ketiga dari algoritma pembelajaran mesin. Dan, itu adalah kerangka kerja yang menggunakan pengalaman pengambilan keputusan berurutan yang mirip dengan trial-and-error. Setelah mengambil 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, mencari 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 bahkan mengelompokkannya. Misalnya, algoritme pembelajaran tanpa pengawasan dapat memberikan warna, ukuran, dimensi, dan banyak parameter lainnya dari sekumpulan gambar tanpa label.

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 menggunakannya di komputer untuk menentukan langkah yang diperlukan untuk mengalahkan game tersebut.

Algoritma pembelajaran penguatan cukup baru dalam pembelajaran mesin. Karenanya, hanya ada beberapa mesin game dan robot yang menggabungkan algoritme tersebut. 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 yang lebih tinggi, pembelajaran penguatan dapat digunakan untuk sistem pembelajaran dan pengajaran yang dipersonalisasi melalui sistem bimbingan intelijen berbasis data.

Komputasi Kuantum

Pasar akan membutuhkan cara komputasi baru untuk melawan kumpulan data yang besar dan kompleks. Karena komputasi cara tradisional tidak memiliki peluang. Komputasi kuantum adalah teknologi kecerdasan buatan yang pasti dibutuhkan pasar. Karena bisa mempengaruhi 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, pengobatan untuk menyelamatkan nyawa, dan bahkan membuat bahan baru untuk membuat struktur dan perangkat yang efisien.

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

Komputer kuantum memungkinkan pengembang menghitung kalkulasi 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 atau qubit kuantum.

Masih banyak celah seperti tidak memiliki koherensi atau memproduksi komputer yang tidak perlu. Peneliti dan pengembang menemukan cara untuk mempertahankan koherensi qubit untuk mengurangi tingkat kesalahan komputasi 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 dari konvergensi kecerdasan buatan dan internet of things adalah mobil self-driving. Mobil self-driving telah dimungkinkan dengan menggunakan sensor di sekitar mobil untuk mendapatkan data real-time yang hanya dimungkinkan oleh Internet of Things. Bersama dengan program dan perangkat lunak lain untuk melakukan keputusan berbasis penilaian yang menggerakkan model AI.

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

Karena kecerdasan buatan masih belum sempurna, integrasi teknologi pengganggu lainnya dapat mengisi celah kecerdasan buatan untuk menjadikannya 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 memberdayakan pasar data terdesentralisasi untuk membantu transparansi dan kepercayaan algoritme kecerdasan buatan.

Membawa pergi

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

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

Baca selengkapnya Bagaimana AI dapat membantu dalam Keamanan Siber