Cloud &AI Mendorong Masa Depan Solusi Cerdas
Inovasi teknologi modern telah melampaui batas-batas otomatisasi inti. Saat ini, diharapkan dengan antisipasi yang luas bahwa sistem tersebut memiliki kecerdasan asli, yang memungkinkan mereka untuk belajar, menyesuaikan fungsinya, dan membuat pilihan sendiri. Contoh sistem cerdas tersebut adalah asisten yang diaktifkan dengan suara, kamera canggih yang mampu mengenali perilaku abnormal, dan program medis yang mampu menyarankan pengobatan alternatif.
Komponen inti dari sistem tersebut melibatkan dua teknologi transformasional inti, Kecerdasan Buatan (AI) dan Cloud Computing. AI mendukung kapasitas sistem untuk belajar dan berevolusi, serupa dengan proses pengembangan yang ada dalam pikiran manusia, sementara Cloud Computing menyediakan infrastruktur pendukung yang diperlukan untuk penerapan dan pengoperasian sistem tersebut secara global. Secara keseluruhan, teknologi-teknologi tersebut mendukung perwujudan pengalaman bisnis yang lebih kompleks, peka konteks, dan individual, serta efisiensi operasional.
Fitur sistem komputasi kognitif
Sistem yang kompleks melakukan tugas-tugas lebih dari sekedar pemenuhan protokol yang telah ditentukan. Ia mengumpulkan informasi, melakukan analisis, menarik kesimpulan, menggunakan logika, dan terus meningkatkan metodenya. Bagian dari sistem dapat dikelompokkan ke dalam kategori berikut:
1. Akuisisi data
Fase ini melibatkan pengumpulan berbagai bentuk informasi, seperti instruksi verbal, pesan elektronik, konten pengguna, dan keluaran sensor. Sistem komputasi awan, yang berakar pada kerangka kerja tertentu, menyediakan infrastruktur untuk penyimpanan dan pemeliharaan sejumlah besar informasi yang dikumpulkan dari berbagai sumber.
2. Memahami Data
Setelah pengumpulan informasi, sistem berpindah ke fase pemrosesan, dimana informasi melewati serangkaian operasi seperti pembersihan, penataan, dan analisis. Misalnya, saat pengguna memberikan perintah, “Mainkan sebuah karya musik,” sistem harus menguraikan perintah ini sebagai permintaan pengguna untuk memainkan sebuah karya musik.
3. Implikasi Temuan
Penggunaan kecerdasan buatan meningkatkan pengenalan pola dalam informasi sejarah, misalnya selera musik individu atau interval standar antara pengguna yang mengonfigurasi ulang termostat mereka. Peningkatan ini memungkinkan proses pengambilan keputusan dalam sistem menjadi lebih baik dan berkualitas dalam jangka panjang.
4. Proses Pengambilan Keputusan
Sistem bertindak berdasarkan aturan logis yang telah ditentukan atau pola perilaku yang dipelajari untuk memutuskan apa yang akan dilakukan selanjutnya. Ia memiliki kemampuan untuk merekomendasikan film, melakukan pemesanan pengisian ulang, atau memberi tahu seseorang.
5. Memenuhi Harapan Pengguna
Terakhir, sistem memiliki kemampuan untuk menghasilkan respons yang dapat disampaikan melalui suara, teks, atau dengan melakukan tindakan khusus. Biasanya, respons dipersonalisasi berdasarkan informasi yang dipelajari sistem tentang pengguna.
Mengapa Cloud Computing Penting
Tanpa komputasi awan, sistem cerdas tidak akan berfungsi dengan baik dalam skala besar. Inilah alasan mengapa cloud sangat penting:
Fleksibilitas: Infrastruktur cloud menawarkan kemampuan sistem untuk melakukan penskalaan berdasarkan perubahan tingkat permintaan. Ketika ada beberapa pengguna yang mengakses sistem secara bersamaan, infrastruktur cloud menyediakan sumber daya sesuai permintaan.
Kecepatan: Pusat data di cloud tersebar di wilayah geografis yang luas dan memiliki kemampuan operasional yang ditingkatkan, sehingga memungkinkan respons yang cepat dan konsisten.
Penyimpanan: Platform cloud menyimpan data dalam jumlah besar, yang diperlukan untuk melatih sistem AI. Layanan cloud dihosting di beberapa lokasi di seluruh dunia dan dapat diakses melalui berbagai perangkat.
Pemeliharaan: Tugas pengembang tidak mencakup pembaruan dan pemeliharaan server, karena ini adalah tanggung jawab penyedia layanan cloud.
Bagaimana AI Mendukung Kecerdasan
Kecerdasan buatan meningkatkan kemampuan sistem dengan penambahan kemampuan penalaran, pembelajaran, dan pengoptimalan, sehingga menghasilkan peningkatan efektivitas operasional. Beberapa penggunaan kecerdasan buatan yang paling umum meliputi
Pembelajaran berdasarkan pengalaman menyiratkan bahwa algoritme kecerdasan buatan terus berkembang seiring mereka menyerap semakin banyak data selama periode waktu tertentu.
Memahami bahasa:NLP memungkinkan kemampuan sistem untuk memahami dan merespons masukan yang diberikan dalam bentuk bahasa manusia. Pengenalan Visual dan Auditori:AI dapat mengenali wajah manusia, objek, dan sinyal pendengaran.
Analisis prediktif mempunyai kemampuan untuk meramalkan banyak kemungkinan hasil; misalnya, ia dapat menilai kemungkinan penundaan pengiriman atau menentukan produk yang paling tepat untuk menarik minat pelanggan selanjutnya. Kecerdasan buatan generatif memberi mesin kemampuan untuk menghasilkan konten tertulis, membuat bahasa pemrograman, serta bentuk seni musik dan visual.
Lihat juga: Chatbot Tanpa Personalisasi Tidak Memiliki Tujuan. Inilah Alasannya!
Teknologi Asisten yang Diaktifkan Suara:Kerangka Analitik
Mari kita pertimbangkan, misalnya, sistem cerdas tertentu, yaitu asisten suara yang tertanam di beberapa sistem speaker pintar.
Seseorang bertanya, “Bagaimana kondisi cuaca yang berlaku di Seattle?”
Perangkat mengambil gelombang akustik dan mengirimkannya ke server eksternal. Infrastruktur komputasi awan kemudian mentranskripsikan percakapan verbal ke dalam bentuk tertulis. Pahami pentingnya pernyataan tersebut. Memberikan informasi meteorologi yang benar.
Memberikan keluaran audio, “Cuaca di Seattle saat ini langit cerah dengan suhu 72 derajat Fahrenheit.”
Gambar 1:Arsitektur sistem bantuan suara tingkat tinggi
Diagram ini memberikan gambaran umum tentang keseluruhan infrastruktur sistem asisten suara cerdas cloud dan cara pertanyaan suara sederhana—”Hai Alexa, bagaimana cuaca di Seattle?”—dapat diubah menjadi respons alami dan mudah dipahami melalui penggunaan teknologi cloud dan kecerdasan buatan.
Di sisi pengguna, antarmuka suara muncul sebagai titik awal sesi pengguna. Pengguna mengucapkan perintah suara bahasa alami ke speaker pintar atau, idealnya, layar. Di perangkat pintar terdapat mikrofon dan juga prosesor, dan oleh karena itu perangkat tersebut dapat mendengarkan suara dan tetap dalam kondisi mendengarkan untuk beberapa kata bangun yang telah ditentukan, dalam hal ini, nama "Alexa". Setelah mendengar kata bangun, perangkat mulai merekam perintah pengguna dan mengirimkan file suara melalui jalur aman ke server cloud untuk diproses.
Kecerdasan sebenarnya terjadi di bagian pemrosesan cloud yang diilustrasikan di sisi kanan diagram. Pengenalan Ucapan Otomatis atau ASR , pada tahap pipeline pertama di cloud, mengubah aliran audio mentah menjadi teks. Ini jauh lebih rumit dari yang terlihat; ia harus mendengarkan aksen yang berbeda, menghilangkan kebisingan latar belakang, dan mendengar kehalusan suara secara real-time. Model ASR dilatih pada kumpulan rekaman suara yang berbeda-beda dalam jumlah besar untuk menangkap kata-kata yang diucapkan setepat mungkin dan menerjemahkannya ke dalam bentuk teks, “Bagaimana cuaca di Seattle?”
Setelah itu, sistem berkembang ke Natural Language Understanding (NLU) fase, di mana maksud pengguna diuraikan. Mengubah suara pengguna menjadi teks saja tidak cukup; asisten juga perlu memahami maksud pertanyaan dan informasi atau entitas yang disebutkan, yaitu kota “Seattle.” Model kecerdasan buatan yang dilatih dalam pemrosesan bahasa alami terlibat dalam memahami maksud pengguna dalam menanyakan cuaca di “Seattle” sebagai kota yang diinginkan. Asisten juga perlu mempertimbangkan ketidakjelasan kata, sinonim, dan konteks agar permintaan dapat ditafsirkan dengan benar.
Setelah sistem memperoleh pemahaman penuh tentang kueri, sistem berpindah ke Pengetahuan dan Penalaran fase. Sekarang, dalam fase ini, asisten memilih cara untuk mengakses informasi cuaca yang benar, biasanya dengan menanyakan layanan eksternal yang berwenang, misalnya database cuaca atau API. Sistem menerapkan algoritma yang dipelajari atau perilaku yang sudah ada dalam memproses informasi yang diterima; misalnya, mereka dapat menyimpulkan bahwa saat ini di Seattle sedang siang hari dan menyusun respons berdasarkan kesimpulan ini. Jika pengguna menanyakan pertanyaan, “Bagaimana cuacanya?”, sistem dapat menggunakan informasi geolokasi atau preferensi sebelumnya yang tersimpan di dalamnya untuk menyimpulkan “Seattle” sebagai lokasi yang paling mungkin.
Setelah mengumpulkan informasi yang diperlukan, asisten berpindah ke Natural Language Generation (NLG) tahap, di mana informasi dalam bentuk terstruktur diterjemahkan ke dalam teks yang benar secara tata bahasa dan dapat dibaca dalam bentuk yang dapat diterima manusia. Informasi mentah, misalnya, {temperature:72°F, condition:sunny} akan ditulis ulang menjadi, “Cuaca Seattle 72 derajat dan cerah.” Sistem dapat menggunakan fraseologi yang benar, mengikuti persyaratan tata bahasa, dan menambahkan variasi yang bagus dalam kalimat dengan setiap pengulangan dalam upaya membuatnya sealami mungkin. Sebelum respons dapat diberikan kepada pengguna, sistem juga menggunakan Text-to-Speech (TTS) teknologi dalam upaya mengubah teks yang dihasilkan menjadi bentuk suara. Hal ini melibatkan pembuatan keluaran suara, biasanya dengan profil suara tertentu berupa percakapan ramah dan pengucapan yang baik. File audio kemudian dialirkan melalui internet dengan tujuan memberikan respons yang jelas dan terdengar alami kepada pengguna dalam hitungan detik setelah pernyataan asli dikeluarkan.
Basis teknologi untuk pengalaman ini terletak pada teknologi cloud. Cloud mendukung skalabilitas asisten suara dalam penggunaannya, dalam artian dapat mengelola jutaan permintaan secara bersamaan dari mana saja di dunia. Ini memberikan kekuatan komputasi yang diperlukan untuk menjalankan algoritme pembelajaran mendalam untuk ucapan dan bahasa, menanyakan database eksternal, dan merespons secara real-time. Ini menyediakan fitur keamanan seperti pengangkutan data terenkripsi dan kontrol akses, sehingga informasi suara sensitif diperlakukan dengan sangat hati-hati. Sistem cerdas ini juga meningkat seiring dengan pengalaman karena ia belajar seiring berjalannya waktu. Ia dapat belajar dari interaksi sebelumnya dengan pengguna agar lebih dipersonalisasi, mempelajari preferensi pengguna, dan secara praktis membuat rekomendasi sebelum pengguna memintanya.
Kesimpulan
Solusi Intelligent Cloud dan AI memungkinkan perusahaan untuk melampaui otomatisasi. Sistem cerdas mendengarkan, belajar, dan bertindak, sehingga menciptakan nilai nyata dalam layanan kesehatan, keuangan, dan manufaktur, serta dalam kehidupan sehari-hari.
Cloud membantu solusi ini dengan kekuatan, fleksibilitas, dan jangkauan yang mereka perlukan. Kecerdasan buatan memberikan kecerdasan yang diperlukan untuk berpikir, belajar, dan optimalisasi. Jika digabungkan, ketiga hal tersebut membangun lingkungan global yang lebih cerdas dan saling terhubung—satu sistem dalam satu waktu.
