4 Contoh Teratas Kecerdasan Buatan dalam Kehidupan Sehari-hari [2022]

Kecerdasan Buatan adalah sektor yang berkembang pesat. Anda dapat melihat dampaknya di banyak bidang, termasuk perawatan kesehatan, transportasi, keuangan, dan banyak lagi. Yang menarik adalah hasilnya kecil dan besar. Dalam artikel ini, kita akan melihat beberapa contoh AI ini dan memahami betapa berpengaruh dan pentingnya teknologi ini.

Contoh Kecerdasan Buatan

1. Transportasi

Di sektor transportasi, Anda akan menemukan banyak contoh AI. Dari aplikasi layanan taksi hingga Google, banyak area menggunakan kekuatan AI untuk menyelesaikan masalah kompleks mereka. Contoh bagus AI dalam transportasi adalah pengembangan mobil self-driving.

Mobil-mobil ini dapat mengurangi jumlah kendaraan di jalan hingga 75% dan mengurangi kecelakaan lalu lintas hingga sekitar 90%. Mereka semua sedang dalam pengembangan dan dapat tiba di pasar dalam beberapa tahun ke depan. Autopilot AI telah digunakan selama beberapa dekade, dan mereka adalah bagian penting dari sektor penerbangan.

Google Maps

Google Maps menggunakan AI untuk menganalisis kecepatan lalu lintas dan merekomendasikan rute terbaik dari satu lokasi ke lokasi lain. Itu telah mengakuisisi Waze, sebuah aplikasi lalu lintas, pada tahun 2013. Akuisisi itu membantu Maps untuk menggabungkan laporan pengguna tentang kecelakaan dan konstruksi.

Ini menggunakan basis data ekstensif yang mendapat masukan konstan dari berbagai pengguna dan perangkat. Ini adalah salah satu kasus penggunaan AI paling populer karena banyak orang menggunakan aplikasi ini untuk perjalanan sehari-hari mereka. Google Maps dapat memberi tahu Anda berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan tertentu berdasarkan berbagai faktor. Algoritmenya membantunya dalam menentukan ETA yang akurat untuk metode dan rute transportasi yang berbeda.

Aplikasi Berkendara

Salah satu tantangan terbesar untuk layanan ridesharing seperti Uber dan Ola adalah penetapan harga. Bagaimana mereka dapat menentukan harga untuk berbagai skenario? Untuk mengatasi masalah ini, mereka menggunakan penetapan harga dinamis, yang, seperti yang sudah Anda duga, didasarkan pada Pembelajaran Mesin dan AI.

Penetapan harga dinamis memungkinkan mereka menentukan harga untuk layanan mereka sesuai dengan jarak perjalanan, permintaan, dan ketersediaan. Mereka menggunakan ML dan AI untuk menyelesaikan masalah lain juga. Teknologi ini membantu mereka dalam menentukan ETA, menemukan lokasi pengambilan, dan mendeteksi penipuan.

2. Email

Email mungkin tampak seperti area kecil, tetapi telah melihat banyak kemajuan karena kasus penggunaan dan aplikasi AI. Anda mungkin telah menggunakan saran balasan otomatis Gmail beberapa kali. Google merilis fitur itu pada tahun 2015, dan sejak itu, fitur tersebut menjadi populer.

Hasil lain dari AI dalam email adalah pelengkapan otomatis Google. Ini memberi Anda saran untuk menyelesaikan kalimat Anda hanya dengan menekan sebuah tombol. Anda tidak perlu menulis email yang panjang jika fitur tersebut tersedia. Berikut adalah beberapa dampak lain dari Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam email:

Ketahui lebih lanjut: 5 Manfaat Signifikan Kecerdasan Buatan

Kategorisasi Email

Anda pasti pernah melihat kategorisasi email Gmail di kotak masuk 'Utama', 'Sosial', dan 'Promosi'. Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana Gmail mengkategorikan email tersebut?

Ini menggunakan Pembelajaran Mesin dan AI untuk tujuan ini. Google menunjukkan cara kerjanya dalam makalah penelitian ketika mereka menyebutkan bahwa setiap kali Anda menandai email seperlunya. Gmail belajar darinya dan mengkategorikan email semacam itu.

Penyaringan Spam

Hanya bagaimana Gmail dapat mengkategorikan email Anda, itu juga dapat mengenali spam. Email spam adalah masalah yang signifikan bagi banyak orang. Sekitar 14,5 miliar pesan setiap hari adalah spam . Dan ada banyak jenis email spam.

Pencurian identitas, phishing, penipuan, hanyalah beberapa dari banyak ancaman yang ditimbulkan oleh email spam. Untuk membantu Anda menghindari spam, Gmail menggunakan AI dan ML untuk mengenali email semacam itu. Dibutuhkan AI dan ML, karena filter sederhana tidak terlalu berguna dalam situasi ini.

Misalnya, jika Anda menyaring email yang berisi istilah – “Pangeran Nigeria”, itu hanya akan menjadi solusi sementara. Spammer akan mulai menggunakan nama baru untuk tujuan ini. Itu sebabnya filter harus selalu belajar untuk memastikan bahwa itu mengidentifikasi spam.

Masalah lain dengan pemfilteran spam adalah personalisasi. Email pemasaran mungkin merupakan spam untuk orang lain, tetapi mungkin bukan spam untuk Anda.

Baca: Ide Proyek AI

3. Keuangan

Kecerdasan Buatan memiliki banyak aplikasi di bidang ekonomi. Misalnya, perusahaan seperti Betterment dan Wealthfront menggunakan AI untuk memberikan saran investasi kepada pelanggan yang didasarkan pada praktik terbaik investor ahli. Keuntungan dari solusi ini adalah orang bisa mendapatkan bimbingan yang sangat berharga dengan biaya rendah.

Penasihat Robo mendapatkan popularitas di banyak bidang. Banyak anak muda menggunakan penasihat ini untuk membuat keputusan keuangan. Bank dan institusi besar lainnya di sektor ini juga mencari cara berbeda untuk menggunakan AI untuk membuat lebih banyak kemajuan. Pelajari lebih lanjut tentang AI di perbankan. Selain itu, beberapa contoh AI lainnya di bidang keuangan adalah sebagai berikut:

Pencegahan Penipuan

FICO, perusahaan penentu peringkat kredit, menggunakan AI untuk membuat prediksi tentang transaksi penipuan. Menganalisis transaksi yang terjadi dalam organisasi keuangan seperti bank hampir tidak mungkin untuk pikiran manusia yang sederhana.

Volume transaksi bank dan lembaga keuangan besar cukup tinggi. Itu sebabnya AI dapat membantu dalam hal ini. FICO menggunakan jaringan saraf untuk tujuan ini. Ini memeriksa beberapa faktor seperti ukuran transaksi dan frekuensinya untuk menentukan kepercayaan.

Cek Setoran melalui Ponsel

Banyak bank besar di AS sudah mulai menyediakan fasilitas penyetoran cek melalui beberapa aplikasi smartphone. Ini adalah salah satu contoh AI yang paling menarik karena pelanggan tidak perlu mengunjungi bank secara fisik hanya untuk menyetor cek mereka.

Mereka cukup mengeluarkan ponsel mereka, membuka aplikasi, memindai cek, dan melakukan setoran. Dalam kasus penggunaan AI ini, perangkat lunak memeriksa tulisan pada cek dan mengubahnya menjadi teks dengan menggunakan OCR.

4. Media Sosial

Platform media sosial telah menjadi bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari. Dan mereka belum putus kontak. Semua platform media sosial utama menggunakan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dengan satu atau lain cara.

Filter wajah Snapchat adalah contoh bagus AI di media sosial. Filter mereka disebut Lensa, dan mereka tiba pada tahun 2015. Sejak itu, mereka telah menjadi sorotan utama Snapchat. Ini melacak pergerakan wajah dan menerapkan filter yang sesuai.

Kami telah membahas kasus penggunaan AI lainnya di media sosial dalam poin-poin berikut:

Facebook

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana Facebook menyarankan Anda kepada teman-teman yang dapat Anda tandai ketika Anda mengunggah foto mereka?

Facebook menggunakan AI untuk tujuan ini. Ini mengidentifikasi orang-orang yang ada di foto melalui perangkat lunak pengenalan wajah dan memberi Anda saran yang sesuai. Facebook mampu melakukan pengenalan wajah yang begitu canggih melalui investasi yang signifikan dalam AI.

Facebook telah mengakuisisi beberapa perusahaan karena teknologi pengenalan wajah mereka. Mereka telah mengakuisisi Faciometrics and Masquerade pada tahun 2016, dan Face.com pada tahun 2012. Semuanya adalah akuisisi multi-juta.

Pengenalan wajah bukan satu-satunya tempat Facebook menggunakan AI. Itu juga menggunakan AI untuk mempersonalisasi umpan penggunanya. AI juga membantu Facebook dalam meningkatkan iklan yang ditargetkan. Semakin baik akurasi iklan target, semakin tinggi rasio kliknya. Facebook menghasilkan uang dari iklannya, dan karenanya, banyak berfokus pada peningkatan penargetan mereka.

Pelajari lebih lanjut: Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan

Instagram dan Pinterest

Instagram naik pesat di industri media sosial. Pertumbuhannya yang cepat adalah banyak dari berbagai alasan mengapa Facebook mengakuisisi platform ini pada tahun 2012.

Instagram juga menggunakan AI. Ini menggunakan Kecerdasan Buatan untuk memahami konteks emoji. Dengan memahami arti dari emoji, telah dibangun sistem rekomendasi yang menyarankan emoji kepada orang-orang. Misalnya, emoji terkejut mungkin menggantikan 'OMG.'

Meskipun mungkin tampak seperti aplikasi AI yang boros, Instagram telah melihat peningkatan yang cukup besar dalam penggunaan emoji. Dan fitur ini telah membantu mereka meningkatkan keterlibatan pengguna. Ini juga membantu mereka memahami bagaimana orang menggunakan platform mereka.

Demikian pula, Pinterest menggunakan AI untuk menemukan objek yang ada dalam gambar. Setelah mengidentifikasi objek yang ada dalam gambar, ini merekomendasikan gambar serupa (atau 'pin') kepada pengguna. Mencegah spam dan mengoptimalkan kinerja iklan adalah beberapa area lain di mana Pinterest menggunakan Pembelajaran Mesin.

Chatbots

Anda pasti pernah melihat chatbot di berbagai platform. Mereka juga merupakan produk dari Artificial Intelligence. Facebook telah mengakuisisi Wit.ai pada tahun 2015. Wit.ai adalah mesin yang membantu pengembang dalam membuat chatbot. Bot ini dapat mengintegrasikan NLP (pemrosesan bahasa alami).

Setelah Facebook mengakuisisi Wit.ai, Facebook merilis utusannya ke pengembang sehingga mereka dapat membangun chatbot yang lebih banyak percakapan dan canggih karena mereka menggunakan kemampuan Wit.ai untuk tujuan ini.

Slack adalah contoh lain dari platform semacam itu. Ini memungkinkan pengembang untuk menggabungkan chatbots. Selain media sosial, banyak situs web juga memanfaatkan teknologi berbasis AI ini untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Pelajari lebih lanjut tentang cara membuat chatbot dengan Python.

AI adalah Masa Depan

Setelah membaca berbagai contoh AI yang telah kami bagikan di sini, Anda pasti sudah memahami betapa besar pengaruh teknologi ini. Dan itu masih meningkat. Banyak organisasi menggunakan AI untuk meningkatkan pengalaman pengguna, kinerja, atau efisiensi.

Itulah mengapa ada permintaan besar untuk profesional AI. Jika Anda ingin menjadi ahli AI, kami sarankan untuk mengikuti kursus tentang Kecerdasan Buatan . Anda juga dapat mengunjungi blog kami dan melihat artikel serta panduan kami tentang topik ini.

Baca juga: 6 Kali Kecerdasan Buatan Mengejutkan Dunia

Membungkus

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang contoh kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, status Alumni IIIT-B, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.