Generative AI

image featured from : unsplash.com

1. Apa itu AI Generatif?

Kecerdasan Buatan Generatif (AI) berkorelasi dengan program yang memungkinkan mesin menggunakan elemen seperti file audio, teks, dan gambar untuk menghasilkan konten. MIT menggambarkan AI generatif sebagai salah satu kemajuan paling menjanjikan di dunia AI dalam dekade terakhir.  AI generatif memungkinkan komputer mempelajari pola dasar yang relevan dengan input, yang kemudian digunakan untuk membuat konten serupa. Ini dicapai melalui generative adversarial network (GAN), autoencoder variasional, dan transformer. AI generatif menawarkan manfaat luar biasa dan memastikan terciptanya keluaran berkualitas lebih tinggi dengan belajar mandiri dari setiap kumpulan data. Ini memungkinkan robot untuk memahami, mengevaluasi, dan memahami prinsip-prinsip baru yang abstrak, ideasional, dan konseptual.

Pembelajaran tanpa pengawasan berarti bahwa AI dapat bergerak lebih cepat dan memperoleh keterampilan yang dapat dialihkan yang dapat disesuaikan yang mendukung kecepatan, akurasi, dan efektivitas upaya manusia yang memerlukan lebih sedikit pelatihan karyawan . AI generatif menciptakan dasar untuk aplikasi di bidang yang signifikan seperti pertahanan, keamanan, dan perawatan kesehatan. Saat teknologi berkembang dan berinovasi, teknologi ini dapat disesuaikan dan diintegrasikan ke dalam aplikasi yang lebih canggih.

Model AI generatif adalah alternatif yang layak untuk beberapa teknologi lama yang sudah ketinggalan zaman dan menawarkan akses bisnis yang jauh lebih cepat dan lebih murah ke pembuatan gambar, restorasi film, dan pembuatan model atau lingkungan 3D atau SaaS.

AI generatif menawarkan manfaat berikut:

1. Keluaran berkualitas lebih tinggi yang dihasilkan dengan belajar mandiri dari beberapa kumpulan data
2. Menurunkan risiko terkait proyek
3. Memperkuat perangkat dengan model pembelajaran mesin yang tidak terlalu bias
4. Pengurangan kedalaman dimungkinkan tanpa sensor
5. Robot dapat memahami teori abstrak yang lebih baik di dunia nyata dan lingkungan simulasi

B.     Teknik AI Generatif

·        Autoencoder : Autoencoder membantu orang secara otomatis menyandikan data dan terdiri dari dua komponen berbeda, pembuat enkode, dan dekoder. Autoencoder berada di jaringan saraf tiruan tanpa pengawasan yang menghafal dan dengan cepat menyandikan data yang kemudian dapat direkonstruksi di kemudian hari.

·        Jaringan Musuh Generatif : Jaringan permusuhan umum (GAN) adalah jenis kerangka kerja pembelajaran mesin yang menempatkan dua jaringan saraf dalam sebuah kontes. Set pelatihan diberikan dan memungkinkan AI menghasilkan data baru dengan statistik yang sama dengan set pelatihan.

C.     Aplikasi AI Generatif

AI generatif memiliki aplikasi di banyak bidang, termasuk pemasaran, pendidikan, perawatan kesehatan, dan hiburan. Itu dapat digunakan untuk membuat berita palsu, atau dapat digunakan untuk menghasilkan konten asli seperti musik atau film.

·        Gunakan Kasus Satu: Bidang Medis  : Aplikasi bertenaga AI generatif memungkinkan komputer menghasilkan konten baru berdasarkan informasi yang ada. Misalnya, ini berguna untuk membuat citra medis baru seperti yang digunakan dalam diagnosis retinopati. Profesional medis juga dapat menggunakannya untuk membuat catatan pasien baru, yang dapat dimasukkan ke dalam sistem untuk meningkatkan akurasi.Salah satu kasus penggunaan yang paling hebat untuk aplikasi bertenaga AI Generatif adalah pembuatan konten baru berdasarkan informasi yang ada. Mereka kemudian dapat membandingkan konten yang dihasilkan dengan data dunia nyata untuk meningkatkan akurasi. Ini berarti mereka dapat menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien, memungkinkan mereka memberikan wawasan yang lebih baik tentang penyakit daripada sebelumnya.

·        Gunakan Kasus Dua: Augmentasi Data : Bentuk augmentasi data yang paling umum melibatkan pengubahan gambar dengan menerapkan perubahan kecil. Misalnya, ini mungkin melibatkan perubahan kecerahan, kontras, saturasi, rona, atau keseimbangan warna gambar. Itu juga bisa termasuk memutar, membalik, atau memotong gambar. Gagasan utama di balik AI generatif adalah memungkinkan kita untuk melatih jaringan saraf tanpa memiliki akses ke semua contoh pelatihan. Sebagai gantinya, kita hanya perlu menyediakan jaringan dengan contoh yang cukup untuk mempelajari struktur yang mendasari masalah. Kemudian, setelah model mempelajari struktur ini, kami dapat membuat sampel tambahan berdasarkan pengetahuan ini.

D.     Kecerdasan Generatif

Tujuan utama dari kecerdasan generatif adalah untuk mengenali kasus baru sebelum terwujud sekaligus mengembangkan tindakan yang tepat. Ini bekerja dengan memasangkan kemampuan pengambilan keputusan kecerdasan buatan dengan pemahaman manusia dan praktik ilmiah kompleksitas dinamis dan teori perturbasi.  Kecerdasan generatif didukung oleh rekonstruksi biasa, yang membantu menciptakan kumpulan logis dari pengetahuan praktis dan tidak memihak yang melampaui kecerdasan manusia.

Ketika kecerdasan generatif diterapkan secara praktis, ini memungkinkan mesin untuk mengatur, mengontrol, dan meneliti lingkungan secara otomatis dengan mengambil tindakan untuk mencapai berbagai tujuan yang dapat ditentukan. Spektrum AI generatif mencakup pola yang diketahui dan tidak diketahui dan diekspresikan melalui emulasi matematis, pengujian stres, dan analisis sensitivitas.

E.      Musik AI Generatif : AI generatif mendefinisikan kembali konvergensi antara musik dan perangkat lunak dengan menciptakan jaringan saraf yang mencoba meniru dan meniru otak manusia. Jaringan saraf dapat mempelajari pola kompleks dengan sifat berulang yang sama seperti otak manusia. Jaringan saraf tumbuh dengan kecepatan yang fenomenal dan menjadi lebih sulit untuk dipahami manusia.

Magenta Google menciptakan lagu AI pertama kali pada tahun 2016 dan telah berinovasi dengan kecepatan rekor sejak saat itu. Perubahan terbesar yang diprediksi Magenta dalam hal dampak AI generatif pada musik adalah penciptaan genre baru. Penelitian sedang dilakukan yang mempertimbangkan dampak penggabungan dua genre atau lebih, membuka pintu bagi AI untuk lebih menjadi co-creator daripada alat.

F.      Perusahaan AI Generatif

Berikut ini adalah tiga contoh industri terkemuka dari perusahaan AI generatif:

1.      Sintesis 

Synthesia adalah perusahaan yang berbasis di Inggris yang didirikan pada tahun 2017 yang merupakan salah satu pelopor teknologi sintesis video paling awal. Mereka menerapkan teknologi media sintetik baru untuk merevolusi pembuatan konten visual, mengurangi biaya aplikasi, keterampilan, dan kendala bahasa.

2.      Kebanyakan Ai 

Sebagian besar AI membuka jalan untuk simulasi realistis dan data sintetik representatif dalam skala besar. Mereka telah menciptakan teknologi generatif canggih yang secara otomatis mempelajari pola, struktur, dan variasi baru dari data yang ada.

3.      Jin Ai 

Genie adalah pakar pembelajaran mesin yang membagikan dan mengatur informasi yang andal dan relevan dalam firma hukum, tim, atau struktur. Ini membantu memberdayakan pengacara untuk merancang dengan kecerdasan kolektif dari seluruh firma.

1. Statistik AI Generatif

1. Pada tahun 2025, AI generatif akan mencapai 10% dari semua data yang dihasilkan
2. Menurut Gartner, 71% responden mengatakan ROI otomatisasi cerdas tinggi dalam organisasi mereka
3. Perkiraan tingkat pertumbuhan tahunan AI antara tahun 2020 dan 2027 adalah 33,2%
4. Pada tahun 2030, AI akan menghasilkan sekitar $15,7 triliun, atau 26% peningkatan PDB global

H.     AI Generatif Di Era Transformasi Digital

Meluasnya ledakan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah meningkatkan kebutuhan akan proses yang akan diterapkan yang sepenuhnya memanfaatkan kemampuan lapangan yang berkembang. Teknologi AI adalah bagian besar dari transformasi digital dan digunakan oleh bisnis untuk menciptakan praktik kerja yang beragam dan perubahan positif untuk proses yang terus berubah.

Kemampuan organisasi untuk menerapkan teknologi AI dengan cepat membantu memungkinkan transformasi digital dalam empat dimensi utama teknologi, batasan, aktivitas, dan tujuan. Dimensi ini memfasilitasi kesiapan kerangka kerja AI dan memungkinkan teorisasi yang lebih baik tentang peran yang akan dimainkan AI di masa depan transformasi digital.

Milano – UKDW 2018