Komputasi AI Terintegrasi: Mengembangkan Masa Depan yang Lebih Cerdas

Integrasi dari kecerdasan buatan ke dalam sistem komputasi mendorong revolusi yang mengganggu semua jenis industri dan bahkan menciptakan pasar baru.

Aplikasi perangkat lunak apa pun dapat meningkatkan kemampuannya dengan AI yang terintegrasi. Dari mengotomatiskan proses bisnis hingga menemukan wawasan bisnis dan transaksi penipuan, manfaatnya sangat besar.

Model kecerdasan buatan dan layanannya juga tersedia untuk semua orang. Jadi, artikel ini membahas apa arti integrasi AI bagi bisnis atau aplikasi komputer Anda, dan bagaimana Anda juga dapat mengembangkan masa depan yang lebih cerdas.

Komputasi Tanpa AI

Komputer tradisional memudahkan untuk melakukan perhitungan dengan kecepatan yang jauh lebih cepat daripada yang dapat dilakukan manusia sendiri, dan inilah yang memberinya kekuatan. Komputer 1-MHz dapat melakukan sekitar 1 juta operasi aritmatika per detik, dengan beberapa memerlukan lebih dari satu siklus untuk menyelesaikannya. Komputer 1-GHz dapat melakukan 1 miliar operasi per detik dan mereka yang memiliki multi-CPU akan melipatgandakan kemampuan ini sesuai dengan jumlah inti komputernya.

Memecahkan masalah dengan cara ini memerlukan pemahaman tentang masalah yang dihadapi dan pengembangan perangkat lunak untuk mencari solusinya. Harus ada subrutin untuk mengelola setiap kemungkinan skenario, dan rutinitas default untuk skenario yang tidak terduga.

Pendekatan pengembangan perangkat lunak ini bagus dan sering kali efisien dalam menyelesaikan pekerjaan. Namun, pendekatan ini membatasi cakupan apa yang dapat dan tidak dapat dilakukan oleh pengembang. Misalnya, meskipun Anda dapat menggunakannya untuk mengidentifikasi dengan cepat sekitar 16.8 juta perbedaan dalam warna latar belakang heksadesimal mulai dari Hitam (0x000000) hingga Putih (0xFFFFFF), dan dengan sumber daya yang relatif sedikit, Anda akan kesulitan menerapkan metodologi yang sama untuk membedakan wajah hanya sepuluh atau seratus orang.

Dengan kata lain, pendekatan tradisional untuk memecahkan masalah di komputer ini berjalan dengan baik ketika satu atau beberapa faktor terlibat. Namun, begitu Anda harus mempertimbangkan ratusan atau ribuan faktor berbeda secara terprogram dalam sepersekian detik, maka model dan pendekatan pengembangan baru menjadi penting. Dan itulah yang ditawarkan oleh kecerdasan buatan.

Janji AI

Komputasi AI terpadu menggabungkan kekuatan pemrosesan mentah dari komputer tradisional dengan kemampuan kognitif cerdas dari algoritma AI. Sistem baru yang lebih cerdas ini memungkinkan komputer untuk menganalisis sejumlah besar data dengan lebih mudah dan cepat daripada yang dapat dibayangkan manusia, baik secara manual maupun terprogram.

Model AI memudahkan untuk membandingkan sebanyak mungkin faktor melalui sejumlah besar data. Model ini memudahkan identifikasi dan klasifikasi pola dalam data secara efisien, yang menghasilkan keputusan yang lebih tepat dengan kecerdasan seperti manusia.

Dengan menyerahkan sebagian besar pekerjaan identifikasi dan klasifikasi data kepada AI, pengembang dapat berfokus pada gambaran yang lebih besar, mempercepat waktu pengembangan, dan memperoleh hasil yang jauh lebih baik daripada yang mungkin diperoleh tanpa bantuan AI.

Aplikasi di Seluruh Industri

Anda dapat mengintegrasikan AI ke dalam sistem komputasi untuk mengelola pekerjaan di hampir setiap industri. Berikut ini adalah beberapa pasar dan penggunaan yang populer.

• Cicilan:Dari analisis data pasar umum hingga deteksi penipuan, manajemen portofolio, dan perdagangan algoritmik, dukungan AI di pasar keuangan terus berkembang.
• Tenaga Kesehatan: AI juga diterapkan dalam analisis pemindaian, seperti MRI dan sinar-X untuk mendeteksi anomali dan penyakit. Lebih jauh lagi, para peneliti juga dapat memanfaatkan model AI untuk mempercepat penemuan obat baru.
• Robotika: Dari manufaktur hingga mobil tanpa pengemudi, perawatan pribadi, dan robot web, AI merevolusi industri robotika dengan semakin banyaknya tugas rumit yang menjadi lebih mudah diselesaikan. AI meningkatkan visi komputer, pelokalan dan pemetaan, perencanaan dan kontrol, deteksi objek, dan kemampuan untuk berimprovisasi dalam situasi yang tidak pasti.
• Retail:Penerapan teknologi AI dalam sektor ritel sangat bervariasi, mulai dari penyediaan rekomendasi produk yang dipersonalisasi hingga analisis demografi, layanan pelanggan, pengelolaan inventaris, perkiraan permintaan, optimalisasi harga, dan pendeteksian penipuan.
• Security: Kemampuan model AI untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat menjadikannya komponen ideal dalam sistem deteksi penipuan dan pelanggaran keamanan.
• Pertanian: Pertanian presisi dan teknologi pertanian semakin mengandalkan kecerdasan buatan untuk mengurangi biaya menanam makanan sekaligus meningkatkan hasil dan laba.

Tantangan Komputasi AI Terintegrasi

Meskipun komputasi AI terintegrasi menawarkan banyak harapan, komputasi ini juga memiliki tantangan tersendiri, seperti kebanyakan teknologi lainnya. Berikut ini adalah tantangan utamanya.

1. Ketersediaan Model: Tentu saja, harus ada model AI yang sudah ada yang dapat melakukan pekerjaan yang Anda butuhkan. Jika tidak, Anda harus membuat model atau memodifikasi model yang sudah ada untuk memenuhi kebutuhan Anda.
2. Bias Algoritma: Akan selalu ada masalah bias algoritma, dan ini sering terjadi saat Anda menggunakan model yang dilatih oleh orang lain. Data pelatihan dapat merusak pikiran AI – begitulah istilahnya.
3. Kualitas Data: Sampah masuk dan sampah keluar, juga berlaku pada operasi AI. Jika Anda memasukkan data berkualitas rendah ke dalam sistem, jangan harap akan terjadi keajaiban. Anda harus selalu membersihkan dan menyiapkan semua data yang masuk ke dalam model.
4. Biaya Perangkat Keras: Kecuali jika Anda menggunakan layanan AI melalui API, misalnya, Anda akan memerlukan instalasi perangkat keras yang memadai untuk menjalankan model yang kompeten. Bahkan layanan daring akan tetap mengenakan biaya.

AI Tertanam Vs Cloud Vs Edge

Satu hal penting yang perlu dipertimbangkan dalam memilih model AI adalah penyampaiannya. Anda dapat menanamkan model tersebut dalam kode perangkat lunak, menjalankannya di cloud, atau di edge. Masing-masing pendekatan ini memiliki kelebihan dan kekurangannya, jadi berikut ini pembahasan lebih lanjut.

• AI yang tertanam: Menanamkan AI dalam kode perangkat lunak Anda berarti bahwa semua yang Anda butuhkan untuk menjalankan model akan tersedia secara fisik di komputer yang sama yang menjalankan perangkat lunak Anda. Pendekatan ini memiliki kelebihan, seperti aplikasi atau sistem dengan keamanan tinggi yang perlu berfungsi secara independen secara offline. Di sisi negatifnya, model besar mungkin memerlukan banyak memori dan daya pemrosesan, termasuk GPU, untuk dijalankan.
• AI yang dihosting di cloud: Menghosting model AI Anda di cloud adalah pilihan bagus lainnya. Sebagian besar layanan AI dihosting di cloud, jadi, terserah Anda untuk memilih. Manfaatnya termasuk biaya dan skalabilitas yang lebih rendah, sementara kekurangannya mungkin termasuk latensi dan masalah keamanan.
• AI yang Dihosting di Edge: Untuk aplikasi yang sensitif terhadap waktu, Anda mungkin ingin menyediakan model yang dihosting di cloud di edge. Edge cloud adalah pusat data yang menawarkan layanan yang lebih dekat dengan lokasi pengguna untuk mengurangi latensi. Ketersediaan lokasi edge bergantung pada penyedia cloud, jadi Anda mungkin perlu mencari-cari.

Pertimbangan Awal Untuk Integrasi AI

Sebelum Anda melanjutkan dengan mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam perangkat lunak Anda, Anda perlu membuat beberapa pertimbangan awal untuk membantu Anda merancang produk berkualitas tinggi yang akan Anda dan orang lain sukai untuk digunakan. Berikut adalah beberapa pertimbangan utama tersebut.

• User Interface: Kegunaan dan kemudahan penggunaan adalah dua faktor yang menentukan nilai sebagian besar produk. Dan untuk perangkat lunak, hal ini sering ditentukan oleh antarmuka penggunanya. Apakah pengguna akan mengakses AI melalui teks, obrolan, suara, atau sarana visual? Apakah permintaan AI diproses secara otomatis atau apakah pengguna harus melakukan semuanya secara manual?
• Tipe Model: Ada seratus satu model AI di luar sana dan masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Beberapa dirancang untuk gambar, sementara yang lain dirancang untuk menulis. Apa yang sedang Anda bangun dan model mana yang paling memenuhi kebutuhan itu? Apakah model seperti itu sudah tersedia atau apakah Anda perlu mengembangkan yang baru?
• Optimization: Ada banyak model AI sumber terbuka yang dapat Anda gunakan dan sesuaikan agar berfungsi sesuai keinginan Anda. Seberapa banyak pengoptimalan dan penyempurnaan yang Anda perlukan?
• Keamanan & Privasi Data: Apakah Anda akan menangani informasi sensitif atau kebutuhan keamanan aplikasi tersebut minimal? Bagaimana dengan informasi pengguna dan penyimpanannya yang aman?
• SkalabilitasApakah aplikasi Anda perlu diskalakan dan dapatkah model AI ikut diskalakan?

Cara Mengintegrasikan AI dalam Perangkat Lunak

Ada beberapa langkah yang terlibat dalam mengintegrasikan model AI atau fiturnya ke dalam aplikasi perangkat lunak dan berikut ini adalah gambaran umum dari proses ini.

1. Identifikasi Kasus Penggunaan: AI tidak dapat melakukan segalanya untuk Anda. Anda perlu memiliki proses, tugas, atau subrutin yang didefinisikan secara spesifik di mana penerapan kecerdasan mesin akan sangat membantu. Anda perlu mengidentifikasi hal-hal ini terlebih dahulu dan memutuskan cara menyelesaikannya menggunakan AI.
2. Pilih Teknik AI: Selanjutnya, Anda perlu memilih Teknik AI atau model yang paling sesuai dengan pekerjaan yang sedang dilakukan. Bisa berupa jaringan saraf, pendekatan pencarian dan pemeringkatan, pengklasifikasi Bayes, pengenalan entitas bernama, model bahasa besar, Atau jaringan permusuhan generatif yang paling bisa menyelesaikan masalah Anda.
3. Pilih Model: Setelah Anda menetapkan suatu teknik, langkah Anda selanjutnya adalah menemukan model yang menggunakan teknik yang dapat Anda integrasikan secara langsung atau sesuaikan dengan mudah untuk menghasilkan hasil yang Anda butuhkan. Berikut ini adalah daftar LLM yang bagus untuk memulai. Perlu diingat bahwa jika tidak menemukan model yang sesuai, Anda mungkin harus membuatnya dari awal.
4. Pengumpulan & Persiapan Data: Anda akan memerlukan data untuk menyempurnakan model dasar atau membangunnya dari awal. Jadi, pengumpulan dan persiapan data juga penting.
5. Integrasi Software: Langkah ini dapat melibatkan penggunaan perintah API untuk meminta model AI yang dihosting di cloud atau langsung menyematkan keseluruhan model ke dalam aplikasi Anda. Pilihan ada di tangan Anda.
6. Antarmuka Pengguna: Nilai suatu alat sangat bergantung pada kemudahan penggunaannya. Hal ini tidak dapat dilebih-lebihkan. Anda ingin fitur AI aplikasi Anda semudah mungkin digunakan. Aplikasi canggih yang terlalu rumit untuk digunakan tidak akan bernilai banyak. Jadi, buat UI tetap sederhana dan programnya intuitif.
7. Pengujian & ValidasiUji program setelah pengembangan dan pastikan semuanya berfungsi sebagaimana mestinya.
8. Menyebarkan: Setelah Anda puas dengan hasil kerja Anda, beralihlah ke mode produksi dan rilis aplikasi. Anda tetap perlu memantau kinerja dan mencari area yang perlu ditingkatkan.
9. Ulangi dan Tingkatkan: Tinjau kinerja aplikasi, umpan balik pengguna, dan realitas pasar baru secara berkala untuk melihat apa yang perlu ditingkatkan. Kemudian selesaikan dan perbarui aplikasi.

Publikasi

1. Google Kolaborasi: Layanan cloud untuk pengembangan yang disediakan oleh Google.
2. aliran tensor: Kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka.
3. Biru langit:Platform cloud Microsoft dengan penawaran gratis.
4. Kaggle: Platform pembelajaran mesin dan ilmu data dengan banyak alat.
5. Belajar bahasa Inggris: Pustaka untuk proyek pembelajaran mendalam tingkat lanjut.
6. IBM WatsonStudio: Platform cloud dari IBM.
7. Daftar LLM: Daftar model bahasa besar yang dikurasi.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Berikut adalah pertanyaan yang sering diajukan tentang komputasi dan pengembangan AI terintegrasi.

T: Bagaimana Anda dapat mengintegrasikan AI ke dalam komputer?

A: Anda dapat mengintegrasikan AI dengan menanamkan model atau mengakses model di cloud melalui API.

T: Apa manfaat komputasi AI terintegrasi?

A: Komputasi AI terintegrasi dapat meningkatkan produktivitas bisnis secara keseluruhan dengan meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keputusan cepat.

T: Apakah komputasi AI terintegrasi hanya untuk organisasi besar?

A: Tidak, komputasi AI terintegrasi tidak hanya diperuntukkan bagi organisasi besar saja karena ketersediaan perangkat AI sumber terbuka dan layanan cloud yang terjangkau telah menyeimbangkan situasi.

T: Keterampilan apa yang dibutuhkan untuk mengintegrasikan AI ke dalam perangkat lunak?

A: Anda akan membutuhkan keterampilan dalam pengembangan perangkat lunak, pembelajaran mesin, dan analisis data.

Kesimpulan

Komputasi AI terintegrasi akan terus mengganggu industri dan mengubah kehidupan kita, karena umat manusia berada di ambang masa depan yang lebih cerdas, lebih produktif, dan saling terhubung.

Jadi, jika sebelumnya Anda ragu untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam proses bisnis atau perangkat lunak Anda, maka Anda seharusnya sudah memutuskan sekarang. Karena segala sesuatunya berkembang dengan cepat.