Prediksi perilaku AI: Mesin yang dirancang untuk memprediksi masa depan

KREDIT GAMBAR:
Gambar kredit
iStock

Prediksi perilaku AI: Mesin yang dirancang untuk memprediksi masa depan

Prediksi perilaku AI: Mesin yang dirancang untuk memprediksi masa depan

Teks subjudul
Sekelompok peneliti menciptakan algoritme baru yang memungkinkan mesin memprediksi tindakan dengan lebih baik.
    • Penulis:
    • nama penulis
      Pandangan ke Depan Quantumrun
    • 17 Mei 2023

    Perangkat yang didukung oleh algoritme pembelajaran mesin (ML) dengan cepat mengubah cara kita bekerja dan berkomunikasi. Dan dengan diperkenalkannya algoritme generasi berikutnya, perangkat ini mungkin mulai mencapai tingkat penalaran dan pemahaman yang lebih tinggi yang dapat mendukung tindakan dan saran proaktif bagi pemiliknya.

    Konteks prediksi perilaku AI

    Pada tahun 2021, peneliti Columbia Engineering mengungkap proyek yang menerapkan ML prediktif berdasarkan visi komputer. Mereka melatih mesin untuk memprediksi perilaku manusia hingga beberapa menit ke depan dengan menggunakan film, acara TV, dan video olahraga selama ribuan jam. Algoritme yang lebih intuitif ini mempertimbangkan geometri yang tidak biasa, memungkinkan mesin membuat prediksi yang tidak selalu terikat oleh aturan tradisional (misalnya, garis sejajar tidak pernah bersilangan). 

    Fleksibilitas semacam ini memungkinkan robot untuk mengganti konsep terkait jika mereka tidak yakin apa yang akan terjadi selanjutnya. Misalnya, jika mesin tidak yakin apakah orang akan berjabat tangan setelah bertemu, mereka akan mengenalinya sebagai "sapaan". Teknologi AI prediktif ini dapat menemukan berbagai aplikasi dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari membantu orang dengan tugas sehari-hari hingga memprediksi hasil dalam skenario tertentu. Upaya sebelumnya untuk menerapkan ML prediktif biasanya berfokus pada antisipasi satu tindakan pada waktu tertentu, dengan algoritme yang mencoba mengkategorikan tindakan ini, seperti menawarkan pelukan, jabat tangan, tos, atau tanpa tindakan. Namun, karena adanya ketidakpastian yang melekat, sebagian besar model ML tidak dapat mengidentifikasi kesamaan di antara semua hasil potensial.

    Dampak yang mengganggu

    Karena algoritme saat ini masih belum selogis manusia (2022), keandalannya sebagai rekan kerja masih relatif rendah. Meskipun mereka dapat melakukan atau mengotomatiskan tugas dan aktivitas tertentu, mereka tidak dapat dihitung untuk membuat abstraksi atau menyusun strategi. Namun, solusi prediksi perilaku AI yang muncul akan mengubah paradigma ini, terutama dalam cara kerja mesin bersama manusia selama beberapa dekade mendatang.

    Misalnya, prediksi perilaku AI akan memungkinkan perangkat lunak dan mesin untuk mengusulkan solusi baru dan bermanfaat saat menghadapi ketidakpastian. Dalam industri jasa dan manufaktur, khususnya, cobot (robot kolaboratif) akan mampu membaca situasi jauh sebelumnya alih-alih mengikuti serangkaian parameter, serta menyarankan opsi atau peningkatan kepada rekan kerja manusia mereka. Kasus penggunaan potensial lainnya adalah dalam keamanan siber dan perawatan kesehatan, di mana robot dan perangkat dapat semakin dipercaya untuk mengambil tindakan segera berdasarkan potensi keadaan darurat.

    Perusahaan akan menjadi lebih siap untuk menawarkan layanan yang disesuaikan dengan pelanggan mereka untuk menciptakan pengalaman yang lebih individual. Ini berpotensi menjadi hal yang biasa bagi bisnis untuk memberikan penawaran yang sangat dipersonalisasi. Selain itu, AI akan memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang perilaku pelanggan untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran demi efisiensi atau efektivitas maksimum. Namun, adopsi algoritme prediksi perilaku secara luas dapat mengarah pada pertimbangan etis baru terkait hak privasi dan undang-undang perlindungan data. Akibatnya, pemerintah mungkin terpaksa membuat undang-undang langkah tambahan untuk mengatur penggunaan solusi prediksi perilaku AI ini.

    Aplikasi untuk prediksi perilaku AI

    Beberapa aplikasi untuk prediksi perilaku AI dapat meliputi:

    • Kendaraan self-driving yang dapat memprediksi dengan lebih baik bagaimana mobil lain dan pejalan kaki akan berperilaku di jalan, menyebabkan lebih sedikit tabrakan dan kecelakaan lainnya.
    • Chatbots yang dapat mengantisipasi bagaimana pelanggan akan bereaksi terhadap percakapan yang kompleks dan akan menawarkan solusi yang lebih disesuaikan.
    • Robot di fasilitas perawatan kesehatan dan perawatan berbantuan yang dapat secara akurat memprediksi kebutuhan pasien dan segera menangani keadaan darurat.
    • Alat pemasaran yang dapat memprediksi tren pengguna di platform media sosial, memungkinkan perusahaan menyesuaikan strateginya.
    • Perusahaan jasa keuangan menggunakan mesin untuk mengidentifikasi dan meramalkan tren ekonomi masa depan.
    • Politisi menggunakan algoritme untuk menentukan area mana yang kemungkinan memiliki basis pemilih paling aktif dan mengantisipasi hasil politik.
    • Mesin yang dapat menganalisis data demografis dan memberikan wawasan tentang kebutuhan dan preferensi masyarakat.
    • Perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi kemajuan teknologi terbaik berikutnya untuk sektor atau industri tertentu, seperti memprediksi kebutuhan akan kategori produk baru atau penawaran layanan di pasar yang sedang berkembang.
    • Identifikasi area di mana ada kekurangan tenaga kerja atau kesenjangan keterampilan, mempersiapkan organisasi untuk solusi manajemen bakat yang lebih baik.
    • Algoritma digunakan untuk menentukan area deforestasi atau kontaminasi yang mungkin memerlukan perhatian khusus saat merencanakan upaya konservasi atau upaya perlindungan lingkungan.
    • Alat keamanan siber yang dapat mendeteksi perilaku mencurigakan apa pun sebelum menjadi ancaman, membantu tindakan pencegahan dini terhadap kejahatan dunia maya atau aktivitas teroris.

    Pertanyaan untuk dipertimbangkan

    • Menurut Anda, bagaimana lagi prediksi perilaku AI akan mengubah cara kita berinteraksi dengan robot?
    • Apa kasus penggunaan lain untuk pembelajaran mesin prediktif?

    Referensi wawasan

    Tautan populer dan institusional berikut dirujuk untuk wawasan ini: