7 Tantangan Teratas dalam Kecerdasan Buatan pada tahun 2022

Pernahkah Anda mendengar tentang Neuralink? Ini adalah perusahaan rintisan pemula yang didirikan bersama oleh Elon Musk yang sedang mengerjakan beberapa integrasi Kecerdasan Buatan yang serius dengan tubuh manusia. Mereka telah mengembangkan sebuah chip yang merupakan susunan 96 kecil, benang polimer, masing-masing berisi 32 elektroda dan dapat ditransplantasikan ke otak.

Saya tahu apa yang Anda pikirkan: "Ini adalah fiksi ilmiah yang serius", tetapi jawabannya adalah: tidak. Ini terjadi di dunia nyata dan menggunakan perangkat ini, dan Anda dapat menghubungkan otak Anda dengan perangkat elektronik sehari-hari bahkan tanpa menyentuhnya!

Saatnya untuk beberapa pertanyaan serius: Apakah itu benar-benar perlu? Apakah itu akan berguna? Siapkah kita dengan teknologi seperti ini? Bagaimana dampaknya bagi kehidupan kita di masa depan? Mari kita cari tahu tantangan di AI.

Bergabunglah dengan Kursus Online Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Dampak Kecerdasan Buatan pada kehidupan manusia dan ekonomi sangat mencengangkan. Kecerdasan Buatan dapat menambahkan sekitar $15,7 triliun ke ekonomi dunia pada tahun 2030. Untuk memperhitungkannya, itu tentang output ekonomi gabungan China dan India pada hari ini.

Dengan berbagai perusahaan yang memprediksi bahwa penggunaan AI dapat meningkatkan produktivitas bisnis hingga 40%, peningkatan dramatis dalam jumlah startup AI telah meningkat 14 kali lipat sejak tahun 2000. Penerapan AI dapat berkisar dari pelacakan asteroid dan benda kosmik lainnya. di luar angkasa untuk memprediksi penyakit di bumi, mengeksplorasi cara-cara baru dan inovatif untuk mengekang terorisme untuk membuat desain industri.

Tantangan Umum Teratas di AI

1. Kekuatan Komputasi

Jumlah daya yang digunakan algoritme yang haus daya ini adalah faktor yang membuat sebagian besar pengembang menjauh. Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam adalah batu loncatan dari Kecerdasan Buatan ini, dan mereka menuntut jumlah inti dan GPU yang terus meningkat untuk bekerja secara efisien. Ada berbagai domain di mana kami memiliki ide dan pengetahuan untuk menerapkan kerangka kerja pembelajaran mendalam seperti pelacakan asteroid, penyebaran layanan kesehatan, penelusuran benda kosmik, dan banyak lagi.

Mereka membutuhkan kekuatan komputasi superkomputer, dan ya, superkomputer tidak murah. Meskipun, karena ketersediaan Cloud Computing dan pengembang sistem pemrosesan paralel bekerja pada sistem AI dengan lebih efektif, mereka ada harganya. Tidak semua orang mampu membelinya dengan peningkatan arus masuk jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya dan algoritma kompleks yang meningkat pesat.

2. Defisit Kepercayaan

Salah satu faktor terpenting yang menjadi penyebab kekhawatiran AI adalah sifat yang tidak diketahui tentang bagaimana model pembelajaran mendalam memprediksi output. Bagaimana satu set input tertentu dapat merancang solusi untuk berbagai jenis masalah sulit dipahami oleh orang awam.

Banyak orang di dunia bahkan tidak mengetahui penggunaan atau keberadaan Kecerdasan Buatan, dan bagaimana itu diintegrasikan ke dalam barang-barang sehari-hari yang mereka gunakan untuk berinteraksi seperti smartphone, Smart TV, Perbankan, dan bahkan mobil (pada tingkat otomatisasi tertentu).

3. Pengetahuan Terbatas

Meskipun ada banyak tempat di pasar di mana kita dapat menggunakan Kecerdasan Buatan sebagai alternatif yang lebih baik dari sistem tradisional. Masalah sebenarnya adalah pengetahuan tentang Artificial Intelligence. Selain penggemar teknologi, mahasiswa, dan peneliti, hanya segelintir orang yang sadar akan potensi AI.

Misalnya, ada banyak UKM (Usaha Kecil Menengah) yang dapat menjadwalkan pekerjaannya atau mempelajari cara-cara inovatif untuk meningkatkan produksi, mengelola sumber daya, menjual dan mengelola produk secara online, mempelajari dan memahami perilaku konsumen, serta bereaksi terhadap pasar secara efektif dan efisien. . Mereka juga tidak mengetahui penyedia layanan seperti Google Cloud, Amazon Web Services, dan lainnya di industri teknologi.

4. Tingkat manusia

Ini adalah salah satu tantangan terpenting dalam AI, yang membuat para peneliti tetap waspada terhadap layanan AI di perusahaan dan perusahaan rintisan. Perusahaan-perusahaan ini mungkin membanggakan akurasi di atas 90%, tetapi manusia dapat melakukan lebih baik dalam semua skenario ini. Misalnya, biarkan model kita memprediksi apakah gambar itu anjing atau kucing. Manusia dapat memprediksi output yang benar hampir setiap saat, menghasilkan akurasi yang menakjubkan di atas 99%.

Untuk model pembelajaran mendalam untuk melakukan kinerja serupa akan membutuhkan finetuning yang belum pernah terjadi sebelumnya, pengoptimalan hyperparameter, kumpulan data besar, dan algoritme yang terdefinisi dengan baik dan akurat, bersama dengan kekuatan komputasi yang kuat, pelatihan tanpa gangguan pada data kereta dan pengujian pada data pengujian. Kedengarannya banyak pekerjaan, dan itu sebenarnya seratus kali lebih sulit daripada kedengarannya.

Salah satu cara Anda dapat menghindari melakukan semua kerja keras hanya dengan menggunakan penyedia layanan, karena mereka dapat melatih model pembelajaran mendalam tertentu menggunakan model pra-pelatihan. Mereka dilatih pada jutaan gambar dan disetel dengan baik untuk akurasi maksimum, tetapi masalah sebenarnya adalah bahwa mereka terus menunjukkan kesalahan dan akan benar-benar berjuang untuk mencapai kinerja tingkat manusia.

5. Privasi dan Keamanan Data

Faktor utama yang menjadi dasar semua model deep learning dan machine learning adalah ketersediaan data dan sumber daya untuk melatihnya. Ya, kami memiliki data, tetapi karena data ini dihasilkan dari jutaan pengguna di seluruh dunia, ada kemungkinan data ini dapat digunakan untuk tujuan yang buruk.

Sebagai contoh, mari kita anggap penyedia layanan medis menawarkan layanan kepada 1 juta orang di sebuah kota, dan karena serangan cyber, data pribadi dari satu juta pengguna jatuh ke tangan semua orang di web gelap. Data ini mencakup data tentang penyakit, masalah kesehatan, riwayat kesehatan, dan banyak lagi. Lebih buruk lagi, kita sekarang berurusan dengan data ukuran planet. Dengan banyaknya informasi yang mengalir dari segala arah, pasti akan ada beberapa kasus kebocoran data.

Beberapa perusahaan sudah mulai bekerja secara inovatif untuk melewati hambatan ini. Ini melatih data pada perangkat pintar, dan karenanya tidak dikirim kembali ke server, hanya model terlatih yang dikirim kembali ke organisasi.

Baca: Gaji AI di India untuk Freshers & Berpengalaman

6. Masalah Bias

Sifat baik atau buruk dari sistem AI sangat bergantung pada jumlah data yang dilatihnya. Oleh karena itu, kemampuan untuk mendapatkan data yang baik adalah solusi untuk sistem AI yang baik di masa depan. Namun, pada kenyataannya, data sehari-hari yang dikumpulkan organisasi itu buruk dan tidak memiliki arti tersendiri.

Mereka bias, dan hanya entah bagaimana mendefinisikan sifat dan spesifikasi sejumlah kecil orang dengan minat yang sama berdasarkan agama, etnis, gender, komunitas, dan bias rasial lainnya. Perubahan nyata hanya dapat dilakukan dengan mendefinisikan beberapa algoritme yang dapat melacak masalah ini secara efisien.

7. Kelangkaan Data

Dengan perusahaan besar seperti Google, Facebook, dan Apple menghadapi tuduhan terkait penggunaan data pengguna yang tidak etis, berbagai negara seperti India menggunakan aturan TI yang ketat untuk membatasi alirannya. Dengan demikian, perusahaan-perusahaan ini sekarang menghadapi masalah dalam menggunakan data lokal untuk mengembangkan aplikasi bagi dunia, dan itu akan menghasilkan bias.

Data adalah aspek yang sangat penting dari AI, dan data berlabel digunakan untuk melatih mesin belajar dan membuat prediksi. Beberapa perusahaan mencoba berinovasi dengan metodologi baru dan berfokus pada pembuatan model AI yang dapat memberikan hasil yang akurat meskipun ada kelangkaan data. Dengan informasi yang bias, seluruh sistem bisa menjadi cacat.

Baca Juga: Kecerdasan Buatan dalam Keamanan Siber

Kesimpulan

Meskipun tantangan dalam AI ini tampak sangat menyedihkan dan menghancurkan umat manusia, melalui upaya kolektif orang-orang, kita dapat mewujudkan perubahan ini dengan sangat efektif. Menurut Microsoft, para insinyur generasi berikutnya harus meningkatkan keterampilan mereka dalam teknologi baru yang canggih ini untuk mendapat kesempatan bekerja dengan organisasi masa depan dan untuk mempersiapkan Anda, upGrad telah menawarkan program tentang teknologi canggih ini dengan banyak dari kami siswa yang bekerja di Google, Microsoft, Amazon dan Visa dan banyak lagi 500 perusahaan keberuntungan.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan & pembelajaran mesin, lihat Program PG Eksekutif 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.