Ketika Anda berpikir tentang tugas-tugas "luar biasa" yang dapat ditangani oleh komputer, hal pertama yang terlintas dalam pikiran Anda adalah penghitungan paling rumit dalam waktu singkat atau analisis data dalam jumlah besar - sesuatu yang Anda sendiri tidak akan pernah bisa selesaikan sendiri. Atau, saya ingat kekalahan Lee Sedol baru-baru ini, permainan strategi klasik. Kemenangan terbaru AI sebagian besar dimungkinkan oleh pembelajaran mendalam, yang sekarang membuka semua kemungkinan untuk AI dan orang-orang di belakangnya.
Tetapi tugas sederhana sehari-hari yang bahkan dapat dilakukan oleh anak yang waras tampaknya merusak fungsi sistem AI: hal-hal seperti mengidentifikasi makanan apa yang ada di piring Anda atau mengidentifikasi emosi di wajah orang lain. Tugas mudah bagi manusia ini mustahil dilakukan oleh mesin. Sampai saat ini.
Teknik pembelajaran mendalam telah membawa akal sehat ke mesin. Di masa lalu, programmer menulis algoritme kompleks yang mendeskripsikan semuanya hingga detail terkecil. Algoritme yang eksplisit dan deterministik seperti itu cocok ketika Anda dihadapkan pada tugas penghitungan yang besar dan tidak nyaman. Pembelajaran mendalam membebaskan AI dari batasan semacam ini, memungkinkan sistem untuk belajar dari kesalahannya, mengingat semua yang telah dipelajari, berinteraksi dengan pengguna untuk informasi lebih lanjut.
Revolusi pembelajaran mendalam terjadi sebagian besar karena data besar tersedia untuk pembelajaran. Seorang balita manusia dapat mempelajari apa yang dibutuhkannya setelah beberapa kali mencoba, tetapi mesin akan memakan waktu lebih lama. Pembelajaran mendalam bergantung pada akses ke sejumlah besar data, karena mesin AI harus mendasarkan pilihan mereka pada probabilitas dan signifikansi statistik. Pengganti mekanis untuk intuisi belum ditemukan.
Kemungkinan yang dalam
Kemajuan dalam pembelajaran mendalam telah secara dramatis meningkatkan kemampuan pencarian suara: Google mengganti sistem ucapan Android dengan sistem berbasis pembelajaran mendalam yang baru, dan kesalahan turun hingga 25 persen dalam semalam. Kamera yang menggunakan jaringan neural dalam sekarang dapat membacakan dengan lantang kepada orang-orang dan memahami bahasa isyarat. Facebook membanggakan bahwa kemampuan deep learning-nya telah membuat platform dapat diakses oleh pengguna tunanetra dengan mempelajari cara mendeskripsikan foto.
Di tahun-tahun mendatang, perusahaan teknologi besar dan banyak perusahaan rintisan akan mulai menggunakan pembelajaran mendalam untuk membuat produk dan layanan baru, serta memodernisasi aplikasi yang sudah ada. Pasar dan bisnis baru akan tumbuh dan mendorong inovasi, layanan, dan produk. Sistem pembelajaran mendalam akan meningkat dan menjadi lebih mudah diakses dan lebih mudah digunakan. Semakin mudah menggunakannya, semakin banyak interaksi kita dengan teknologi akan berubah.
Video promosi:
Aditya Singh, partner di Foundation Capital, percaya bahwa pengembangan sistem operasi pembelajaran mendalam akan mendemokrasikan pembelajaran mendalam dan mendorong adopsi AI praktis secara luas. Hasilnya adalah orang-orang akan dapat menyelesaikan masalah-masalah mereka yang mendesak, atau sesuatu yang lebih penting, dengan menggunakan pembelajaran yang mendalam. Dalam pengertian ini, AI dapat menjadi mekanisme pemerataan, memungkinkan orang dari kelas dan negara mana pun untuk mengubah dunia.
ILYA KHEL
