Kecerdasan Buatan (AI) melibatkan penciptaan mesin yang mampu melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Ini termasuk memahami bahasa semula jadi, mengenal pasti corak, dan membuat keputusan berdasarkan data.

Cabaran seperti bias dalam algoritma, kebimbangan privasi data, dan keperluan untuk proses pengambilan keputusan yang telus harus ditangani untuk memastikan pembangunan AI yang etikal. Walaupun demikian, AI berpotensi untuk merevolusikan pelbagai industri dan meningkatkan kecekapan dan keselesaan dalam kehidupan seharian.

Bagaimana Teknologi AI Dapat Mempengaruhi Kehidupan Seharian dalam Masa Terdekat?

Tidak dapat dinafikan, pengembangan teknologi AI akan memiliki (atau sudah memiliki) impak yang besar terhadap kehidupan seharian kita. Sama ada ia merupakan ancaman atau peluang masih merupakan soalan yang boleh diperdebatkan. Namun, teknologi AI berpotensi untuk secara signifikan meningkatkan kecekapan, keselesaan, dan kualiti hidup dalam pelbagai aspek kehidupan seharian seperti:

  • Perkhidmatan Personalisasi
  • Penjagaan Kesihatan yang Diperbaiki
  • Automasi dan Robotik
  • Pemprosesan Bahasa Semula Jadi
  • Rumah Pintar dan IoT
  • Komunikasi dan Kolaborasi yang Ditingkatkan
  • Pendidikan Personalisasi
  • Perkhidmatan Kewangan
  • Hiburan dan Media

Namun, penting untuk menangani implikasi etika, privasi, dan masyarakat untuk memastikan teknologi AI memberi manfaat kepada kemanusiaan secara keseluruhan. Itulah sebabnya penting untuk mempertimbangkan Bahaya AI untuk Tahun-tahun Akan Datang?

Apakah 10 Trend AI Teratas untuk 2025?

Teknologi AI berkembang pesat dan membaik, jadi mungkin menjelang akhir tahun senarai yang disebutkan di bawah ini mungkin lebih diperluaskan:

1. Pemeriksaan Realiti: jangkaan yang lebih realistik

Memahami kemampuan, batasan, dan cabaran semasa AI, daripada bergantung pada gambaran yang terlalu optimis atau sensasi kemampuannya. Selain itu, mengakui bahaya yang mungkin dan berusaha untuk mencegahnya.

2. AI Multimodal

Memproses dan memahami maklumat dari pelbagai sumber, seperti teks, imej, audio, video, dan bentuk data lain. Daripada memberi tumpuan pada satu jenis input, AI multimodal bertujuan untuk mengintegrasikan dan menganalisis maklumat dari pelbagai sumber untuk menghasilkan wawasan dan respons yang lebih komprehensif.

3. Model bahasa yang lebih kecil dan kemajuan sumber terbuka

Trend penting yang berkembang dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan kecerdasan buatan (AI). Perkembangan ini bertujuan untuk membuat teknologi AI lebih mudah diakses, cekap, dan dapat disesuaikan dengan pengguna.

4. Model tempatan yang disesuaikan dan saluran data (cth. chatbot yang disesuaikan)

Mengembangkan dan menerapkan penyelesaian AI dan pembelajaran mesin yang disesuaikan untuk tugas, domain, atau kes tertentu. Dengan memanfaatkan pengetahuan domain, set data khusus, dan saluran pemprosesan yang disesuaikan, organisasi dapat membina aplikasi AI yang kuat, cekap, dan skalabel yang menangani keperluan dan cabaran unik mereka.

5. Ejen virtual yang lebih kuat

Sistem AI lanjutan yang direka untuk mensimulasikan interaksi percakapan yang serupa dengan manusia dan melakukan tugas bagi pihak pengguna. Oleh itu, ia berkaitan dengan peningkatan:

  • pemahaman bahasa / kontekstual
  • interaksi multimodal
  • personalisasi dan penyesuaian

6. Peraturan, hak cipta, dan kebimbangan AI etika

Pertimbangan kritikal dalam pembangunan dan penggunaan teknologi kecerdasan buatan (AI). Menangani isu-isu ini penting untuk memastikan sistem AI digunakan dengan bertanggungjawab, etikal, dan mematuhi kerangka undang-undang dan peraturan.

7. AI Bayangan (dan dasar AI korporat)

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam organisasi tanpa pengawasan, tadbir urus, atau kesedaran yang betul dari pengurusan pusat atau jabatan IT. Inisiatif AI ini mungkin dimulakan dan dilaksanakan oleh pasukan atau jabatan individu untuk menangani keperluan atau cabaran tertentu.

8. AI untuk Pendidikan

AI berpotensi untuk mengubah pendidikan dengan menyediakan pengalaman pembelajaran yang dipersonalisasi, adaptif, dan interaktif, mengautomasikan tugas pentadbiran, dan menyokong pendidik dalam pelbagai aspek kerja mereka.

9. AI untuk Pengurusan Keselamatan Data

Menggunakan kemampuan lanjutan untuk pengesanan ancaman, penilaian risiko, pengesanan anomali, dan respons insiden, membolehkan organisasi untuk meningkatkan postur keselamatan keseluruhan dan ketahanan terhadap serangan siber.

10. Kemajuan Berterusan dalam Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam, terutamanya dengan seni bina seperti rangkaian neural konvolusional (CNN) dan rangkaian neural berulang (RNN), dijangka akan terus memacu kemajuan dalam pelbagai aplikasi AI, termasuk pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, dan pembelajaran penguatan.

Lenso.ai sebagai trend pencarian imej AI

Lenso.ai merupakan contoh trend pencarian imej AI yang dijangka akan mendominasi sepanjang tahun-tahun akan datang. Dengan teknologi lanjutan, pengguna dapat dengan cepat menemukan imej yang diinginkan. Selain itu, pencarian boleh dikategorikan mengikut Orang, Tempat, Pendua, Teks, atau Domain, sehingga mempersempit dan menspesifikasikan hasil.

Author

Julia Mykhailiuk

Marketing Specialist