Deep neural network: Otak tersembunyi yang menggerakkan AI

• Penulis:
• nama penulis

  Pandangan ke Depan Quantumrun
• 6 April, 2023

Algoritma dan data besar telah menjadi kata kunci utama di ruang kecerdasan buatan (AI), tetapi jaringan saraf tiruan (ANN) adalah yang memungkinkannya menjadi alat yang ampuh. JST ini digunakan untuk mengenali pola, mengklasifikasikan data, dan membuat keputusan berdasarkan data masukan. 

Konteks jaringan saraf yang dalam

Jaringan syaraf tiruan mencoba meniru kompleksitas kecerdasan manusia dengan membangun jaringan perangkat lunak, kode, dan algoritma untuk memproses input (data/pola) dan mencocokkannya dengan output (efek/hasil) yang paling layak. JST adalah lapisan tersembunyi yang memproses dan menghubungkan hubungan antara data dan pengambilan keputusan. Semakin banyak JST dibangun antara input dan output, semakin banyak mesin belajar karena ketersediaan data yang lebih kompleks. Beberapa lapisan ANN dikenal sebagai jaringan saraf yang dalam karena mereka dapat menggali ke dalam volume data pelatihan yang tinggi dan mengembangkan solusi atau pola terbaik. 

Sebuah mesin “dididik” lebih jauh melalui backpropagation, proses penyesuaian parameter yang ada untuk melatih algoritme untuk menghasilkan hasil/analisis terbaik. Jaringan saraf tiruan dapat dilatih untuk melakukan berbagai tugas, seperti pengenalan gambar dan ucapan, terjemahan bahasa, dan bahkan bermain game. Mereka melakukannya dengan menyesuaikan kekuatan koneksi antar neuron, yang dikenal sebagai bobot, berdasarkan data masukan yang mereka terima selama proses pelatihan. Metode ini memungkinkan jaringan untuk belajar dan beradaptasi dari waktu ke waktu, meningkatkan kinerjanya pada tugas tersebut. Ada banyak jenis JST, termasuk jaringan umpan maju, jaringan saraf convolutional (CNN), dan jaringan saraf berulang (RNN). Setiap jenis dirancang agar sangat cocok untuk tugas atau kelas data tertentu.

Dampak yang mengganggu

Hampir tidak ada industri saat ini yang tidak menggunakan deep neural network dan AI untuk mengotomatisasi proses bisnis dan mengumpulkan intelijen pasar. Mungkin kasus penggunaan jaringan saraf dalam yang paling jelas adalah industri pemasaran, di mana AI memproses jutaan informasi pelanggan untuk secara akurat mengidentifikasi kelompok tertentu yang cenderung membeli produk atau layanan. Karena akurasi analisis data ini semakin tinggi, kampanye pemasaran menjadi jauh lebih berhasil melalui hypertargeting (mengidentifikasi subset pelanggan tertentu dan mengirimkan pesan yang sangat disesuaikan). 

Kasus penggunaan lain yang muncul adalah perangkat lunak pengenal wajah, area perdebatan yang berkaitan dengan keamanan siber dan privasi data. Pengenalan wajah saat ini digunakan dari autentikasi aplikasi hingga penegakan hukum dan diaktifkan oleh jaringan saraf dalam yang memproses catatan polisi dan selfie yang dikirimkan pengguna. Layanan keuangan adalah industri lain yang sangat diuntungkan dari jaringan saraf yang dalam, menggunakan AI untuk memperkirakan pergerakan pasar, menganalisis aplikasi pinjaman, dan mengidentifikasi potensi penipuan.

Jaringan saraf dalam juga dapat menganalisis citra medis, seperti sinar-x dan pencitraan resonansi magnetik (MRI), untuk membantu mendiagnosis penyakit dan memprediksi hasil pasien. Mereka juga dapat digunakan untuk menganalisis catatan kesehatan elektronik untuk mengidentifikasi tren dan faktor risiko untuk kondisi tertentu. Jaringan saraf juga memiliki potensi untuk digunakan dalam penemuan obat, pengobatan pribadi, dan pengelolaan kesehatan masyarakat. Namun, penting untuk dicatat bahwa JST harus membantu pengambilan keputusan medis daripada menggantikan keahlian dan penilaian profesional medis terlatih.

Aplikasi jaringan saraf dalam

Aplikasi yang lebih luas dari jaringan saraf dalam dapat meliputi:

• Algoritma menjadi semakin canggih melalui kumpulan data yang lebih kompleks dan teknologi yang lebih baik, menghasilkan tugas tingkat tinggi seperti menyediakan layanan konsultasi dan saran investasi. Pada tahun 2022, algoritme ramah konsumen yang kuat, seperti ChatGPT Open AI menunjukkan kekuatan, keserbagunaan, dan penerapan sistem AI yang dilatih pada kumpulan data yang cukup besar. (Pekerja kerah putih di seluruh dunia mengalami getaran kolektif.)
• Kecerdasan buatan semakin banyak digunakan di militer untuk memberikan informasi dan kecerdasan waktu nyata untuk mendukung strategi perang.
• Jaringan saraf yang dalam memungkinkan Metaverse untuk membuat ekosistem digital yang kompleks yang terdiri dari informasi real-time seperti demografi, perilaku pelanggan, dan prakiraan ekonomi.
• JST dilatih untuk mengenali pola dalam data yang menunjukkan aktivitas penipuan, dan digunakan untuk menandai transaksi mencurigakan di bidang seperti keuangan dan e-niaga.
• Jaringan saraf dalam digunakan untuk mengenali objek, orang, dan adegan dalam gambar dan video. Metode ini digunakan dalam aplikasi seperti mobil self-driving, sistem keamanan, dan penandaan media sosial.

Pertanyaan untuk dipertimbangkan

• Bagaimana lagi menurut Anda jaringan saraf yang dalam akan mengubah masyarakat selama tiga tahun ke depan?
• Apa yang mungkin menjadi tantangan dan risiko potensial?