AI Serba Bisa, Dari Prediksi Penyakit hingga Meningkatkan Aksesibilitas bagi Penyandang Disabilitas

Kecerdasan buatan meledak tahun lalu dan tidak ada industri yang luput darinya. Peluncuran ChatGPT memicu minat yang meledak pada subbidang AI, AI generatif, dan semua orang memanfaatkan teknologi ini baik sebagai konsumen maupun penyedia layanan.  

Menurut survei McKinsey, mayoritas organisasi (55%) kini menggunakan AI dalam setidaknya satu fungsi bisnis. Hal ini masuk akal, mengingat AI memengaruhi segala hal mulai dari penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan hingga keamanan, data, teknologi, dan proses lainnya.

Meninjau AI dan Kemampuannya untuk Mengubah Industri

AI, sebuah konsep yang sudah ada sejak tahun 1950-an, adalah kecerdasan mesin. Ini adalah kemampuan mesin untuk melakukan fungsi kognitif layaknya manusia. 

Kecerdasan manusia adalah apa yang membedakan kita dari makhluk hidup lainnya. Ini adalah kemampuan untuk belajar hal baru, merasionalisasi, beradaptasi, memecahkan masalah, merencanakan, berimprovisasi, dan mengambil tindakan. Kecerdasan adalah dasar pengalaman manusia, dan kini kami mereplikanya secara artifisial dalam upaya ilmiah. Akibatnya, sistem AI saat ini menunjukkan beberapa sifat kecerdasan manusia, termasuk belajar, bernalar, memecahkan masalah, dan persepsi.

Jadi, AI hanyalah simulasi kecerdasan manusia pada mesin. Pembelajaran mesin (ML) adalah subbagian AI yang mengacu pada kemampuan program komputer untuk belajar dari data dan beradaptasi tanpa bantuan manusia. 

Kemudian ada pembelajaran mendalam (deep learning), yang memungkinkan pembelajaran otomatis melalui sejumlah besar sumber data seperti teks, gambar, atau video, yang terlalu besar bagi manusia. Pembelajaran mendalam menggunakan jaringan saraf, yang didasarkan pada cara neuron berinteraksi di otak manusia — untuk menyerap data dan memprosesnya. Tiga jenis jaringan saraf buatan yang digunakan di sini meliputi jaringan saraf feed-forward, jaringan saraf konvolusional, dan jaringan saraf berulang.

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam memungkinkan AI melakukan tugas yang lebih kompleks dengan memproses data yang memungkinkan mereka mendeteksi pola, memberikan rekomendasi dan prediksi, serta kemudian beradaptasi dengan data dan pengalaman baru.

Klik di sini untuk daftar 5 perusahaan AI & biotek digital terbaik.

Berbagai Kasus Penggunaan AI, Mengguncang Industri

Semua kemajuan teknologi AI selama bertahun-tahun telah memungkinkan penggunaannya di berbagai industri, menemukan aplikasinya di hampir setiap sektor bisnis. 

Sebagai permulaan, chatbot membantu meningkatkan pengalaman pengguna secara daring. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) digunakan untuk membuat percakapan terdengar manusiawi dan pribadi. Asisten bertenaga AI ini juga dapat berinteraksi secara real-time dengan pelanggan. Menurut Servion Global Solutions, 95% interaksi pelanggan akan didukung oleh AI pada tahun 2025. 

Di bidang media dan hiburan, AI membawa era baru efisiensi dan kreativitas. Dari seniman hingga pembuat film dan pengembang game, pencipta konten memanfaatkan kekuatan algoritma AI untuk menghasilkan skrip dan narasi. 

AI juga digunakan untuk memfasilitasi terjemahan bahasa secara real-time dalam tulisan, video, podcast, dan format multimedia lainnya yang membuat konten dapat diakses oleh audiens yang lebih luas. Berdasarkan ini, teknologi menganalisis nuansa linguistik dan gerakan wajah untuk membantu memfasilitasi terjemahan sinkron bibir. Hal ini memperkaya pengalaman penonton dan mengubah cara konten audiovisual disinkronkan lintas bahasa.

Selain itu, aktor sintetis yang memerankan orang nyata dalam lingkungan digital, salinan iklan yang berfokus pada pelanggan, dan pembuatan artikel berita serta ringkasan secara otomatis adalah cara lain AI membantu industri media.

Teknologi ini juga memengaruhi gaya hidup kita, terutama melalui kendaraan otonom. Perusahaan seperti Tesla (TSLA ), Toyota, dan Audi menggunakan pembelajaran mesin untuk membangun kendaraan self-driving, menyediakan bantuan pengemudi, dan pada akhirnya menghilangkan kebutuhan akan operator manusia. Di sektor ini, AI juga digunakan untuk filter spam, pengenalan wajah, dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk meningkatkan keterlibatan. 

AI juga semakin masuk ke sektor pendidikan untuk membantu meningkatkan produktivitas fakultas dengan mengotomatiskan tugas administratif seperti pesan pribadi, mengelola pendaftaran, dan menangani masalah rutin lainnya. AI juga membantu mempersonalisasi materi pembelajaran, membuat konten cerdas, dan menyediakan Asisten Suara untuk materi pembelajaran tambahan atau bantuan.

Ini baru permulaan, karena AI memiliki penggunaan yang luas, termasuk dalam navigasi untuk informasi yang akurat dan detail, dalam sumber daya manusia untuk mempermudah proses, dalam pertanian untuk membantu memanen tanaman dengan lebih cepat dan volume lebih tinggi, dalam game untuk menciptakan NPC yang mirip manusia, dan dalam keuangan untuk meningkatkan berbagai layanan. 

Selain itu, AI menemukan kegunaannya dalam keamanan data untuk mengidentifikasi ancaman yang tidak dikenal, mengidentifikasi cacat, mencegah ancaman, dan mengenali tindakan yang tidak terkarakterisasi. Selain membantu manajemen lalu lintas, ride-sharing, dan perencanaan rute dalam industri perjalanan, AI juga memberikan dukungan dalam kontrol kualitas, inspeksi, dan manajemen rantai pasokan. 

Kemudian ada robotika, di mana AI umum digunakan untuk mendeteksi rintangan dan merencanakan perjalanan sebelumnya. Segera, kecerdasan umum buatan (AGI) juga akan menjadi kenyataan, yang berarti mesin akan memiliki kecerdasan untuk melakukan dan menyelesaikan tugas intelektual yang saat ini hanya dapat dilakukan manusia. Organisasi seperti OpenAI sedang bekerja menciptakan teknologi yang melampaui kecerdasan manusia. 

AI untuk Membuat Internet Lebih Aksesibel

Seperti yang kami tunjukkan, AI mengubah hampir setiap sektor, dan bahkan begitu, itu belum mencakup seluruh cakupan penggunaannya. Misalnya, peneliti Universitas Ohio State mengembangkan agen AI untuk membuat internet lebih mudah diakses bagi penyandang disabilitas. Agen AI ini akan dapat menavigasi sistem web yang rumit untuk menyelesaikan tugas kompleks di situs mana pun menggunakan perintah bahasa sederhana.  

Menurut studi yang dipresentasikan pada Konferensi ke-37 tentang Sistem Informasi Neural (NeurIPS) pada bulan Desember, terdapat peningkatan hambatan dalam mengakses internet, yang kami andalkan untuk kehidupan dan pekerjaan sehari-hari. Untuk menghilangkan hambatan tersebut dan mengurangi kesenjangan, terutama bagi penyandang disabilitas, studi ini menggunakan informasi dari situs langsung dan menciptakan agen web.

Pembantu AI daring ini memanfaatkan algoritma pembelajaran mendalam dan model bahasa besar (LLM) untuk bekerja mirip dengan cara manusia saat menjelajah internet. Model yang dibuat dapat memahami tata letak serta fungsi berbagai situs web hanya dengan menggunakan kemampuan memproses dan memprediksi bahasa.  

Untuk mengembangkan solusi ini, tim pertama kali membuat dataset Mind2Web untuk agen web umum. Peneliti menggunakan 137 situs web dunia nyata yang berbeda untuk lebih dari 2.000 tugas terbuka, seperti mengikuti akun selebriti di media sosial, memesan penerbangan internasional, dan menjadwalkan tes di DMV, untuk melatih agen mereka. 

Menurut co-author studi Yu Su, yang merupakan asisten profesor ilmu komputer dan teknik di Ohio State, keberhasilan agen mereka sebagian besar disebabkan oleh kemampuan model mereka untuk mengadopsi sifat kompleks dan dinamis situs web masa kini serta menangani internet yang terus berkembang. Su berkata:

“Hal ini hanya menjadi mungkin karena perkembangan terbaru model bahasa besar seperti ChatGPT.” 

Sejak chatbot menjadi publik pada November 2022, jutaan orang telah menggunakannya untuk membuat konten. Baru-baru ini, CEO OpenAI, Sam Altman, mengungkapkan bahwa versi terbaru chatbot GPT-5 akan dirilis tahun ini dengan fungsi video dan akurasi yang lebih tinggi. Menurut Altman, AI tidak hanya akan mengubah cara kita bekerja, tetapi kemajuan teknologi akan “membantu mempercepat laju penemuan ilmiah secara signifikan.”

Selain Mind2Web, peneliti di Ohio State juga memperkenalkan kerangka kerja bernama MindAct, yang menggunakan model bahasa kecil dan besar untuk melakukan tugas. Dengan menggunakan kedua model, tim menemukan bahwa kerangka kerja mereka dapat mengungguli strategi pemodelan umum lainnya dan memahami berbagai konsep dengan cukup baik.

Setelah model disempurnakan, ia dapat digunakan bersama LLM sumber terbuka dan tertutup seperti Flan-T5 atau GPT-4, catat studi tersebut, yang didukung oleh National Science Foundation, US Army Research Lab, dan Ohio Supercomputer Center.

Di tengah semua ini, studi menyoroti masalah etis dalam menciptakan AI yang fleksibel, yang, meskipun dapat sangat membantu manusia dalam banyak cara, seperti berselancar di web, dapat menjadikan internet sebagai alat yang belum pernah terjadi sebelumnya dengan meningkatkan sistem seperti ChatGPT.

“Di satu sisi, kami memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi kami dan memungkinkan kami fokus pada bagian paling kreatif dari pekerjaan kami,” kata Su, menambahkan, “Namun di sisi lain, ada potensi kerusakan yang sangat besar.” Ini dapat berupa penyebaran misinformasi atau penyalahgunaan informasi keuangan.

Menurut Su, kita semua harus “sangat berhati-hati” terhadap risiko ini dan harus bekerja bersama untuk menguranginya. Ia juga menekankan bahwa kemajuan AI melalui penelitian berkelanjutan akan membantu masyarakat mengalami pertumbuhan besar dalam tahun-tahun mendatang.

Peran Besar AI dalam Kesehatan 

Bidang lain di mana AI terbukti menjadi pengubah permainan adalah kesehatan, meningkatkan berbagai aspek industri ini.  

Kesehatan adalah bagian penting dalam hidup kita untuk mencegah penyakit dan meningkatkan kualitas hidup. Namun, industri ini menghadapi masalah proses yang tidak efisien dan biaya medis yang meningkat. Di sini, AI dapat sepenuhnya mengubah wajah layanan kesehatan dengan menyederhanakan proses dan membantu dalam penelitian obat penyelamat nyawa dengan menggabungkan data historis dan intelijen medis. Dengan cara ini, organisasi dapat mengurangi biaya R&D mereka sambil meningkatkan output.

Sementara itu, asisten virtual berbasis AI membantu orang dengan mengurangi kunjungan rumah sakit yang tidak perlu dan menghemat waktu tenaga kesehatan. Chatbot juga dapat digunakan untuk menjadwalkan janji pasien, memberikan informasi, mengisi data pasien, dan menangani pertanyaan asuransi. 

Fasilitas medis dapat lebih lanjut menganalisis pasien untuk menemukan wawasan dan menyarankan tindakan dengan akurasi lebih tinggi guna menurunkan tingkat kematian dan meningkatkan kepuasan pasien. Data pasien, seperti riwayat medis dan profil genetik, juga dapat digunakan untuk menyediakan obat yang dipersonalisasi dan rencana perawatan terbaik. Rumah sakit juga dapat memanfaatkan AI untuk riset pasar guna mengoptimalkan layanan dan menciptakan strategi pemasaran optimal untuk manajemen merek dan pemasaran.

Di atas semua itu, teknologi ini digunakan untuk membangun mesin canggih yang dapat mendeteksi penyakit dan membantu menganalisis kondisi kronis untuk memastikan diagnosis dini. 

Baru-baru ini, sebuah studi baru yang didanai oleh Swedish Brain Foundation, Swedish Foundation for Strategic Research, Swedish Research Council, dan lainnya menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi multiple sclerosis (MS) yang parah. MS adalah penyakit kronis sistem saraf pusat yang tidak dapat diprediksi, dengan progresi yang sangat bervariasi antar individu. 

Dipercaya bahwa ini adalah gangguan autoimun, artinya sistem kekebalan menyerang tubuh sendiri. Pada MS, senyawa lemak yang disebut mielin diserang sehingga merusak saraf di otak dan sumsum tulang belakang. Hal ini karena mielin melapisi dan mengisolasi akson saraf untuk memungkinkan sinyal ditransmisikan, yang terganggu ketika mielin rusak.

Jadi, untuk menemukan cara mendeteksi penyakit pada tahap awal, peneliti dari Universitas Linköping, Karolinska Institute, dan Universitas Skövde bersatu dalam studi ini. 

Peneliti menganalisis sekitar 1.500 sampel protein menggunakan pembelajaran mesin. Ini sebenarnya merupakan studi pertama yang mengukur sejumlah besar protein dengan proximity extension assay (PEA), metode yang sangat sensitif, dikombinasikan dengan next-generation sequencing (NGS). Teknologi yang digunakan memungkinkan pengukuran yang lebih akurat dari jumlah yang sangat kecil, yang sangat penting karena protein ini sering berada pada tingkat yang sangat rendah.

Studi menemukan bahwa kombinasi 11 protein dapat memprediksi baik aktivitas penyakit jangka pendek — sebuah protein khusus yang disebut neurofilament light chain (NfL) merupakan indikator andal untuk ini — maupun hasil aktivitas penyakit jangka panjang dan kecacatan. Kombinasi protein ini kemudian dikonfirmasi pada kelompok pasien MS terpisah. 

Selain itu, protein ini harus diukur dalam cairan serebrospinal, bukan dalam darah, untuk mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang apa yang terjadi di sistem saraf pusat. Protein ini selanjutnya dapat digunakan untuk menyesuaikan perawatan bagi setiap pasien tergantung pada tingkat keparahan MS yang diperkirakan. 

Klik di sini untuk mempelajari sinergi yang berkembang antara AI & neuroscience.

Perusahaan-Perusahaan yang Memimpin Jalan AI 

Dengan AI menjadi norma dan pendapatan pasar perangkat lunak AI di seluruh dunia diperkirakan mencapai $126 miliar pada 2025, semua orang melompat ke tren ini. Namun beberapa perusahaan membuat gebrakan besar di sektor ini dengan implementasi pembelajaran mesin yang inovatif:

1. Microsoft

Raksasa teknologi ini menawarkan asisten AI bisnis, Office 365 Copilot. Microsoft (MSFT ), yang merupakan investor terbesar di OpenAI, baru-baru ini meluncurkan alat berbasis AI, “Reading Coach.” 

Dengan kapitalisasi pasar $2,9 triliun, saham MSFT diperdagangkan pada $398, naik 4,74% YTD. Pendapatan perusahaan (TTM) sebesar $218,3 miliar, EPS (TTM) 10,33, P/E (TTM) 38,14, dan membayar dividen dengan hasil 0,76%.

2. Tesla

Perusahaan ini memproduksi model kendaraan listrik dengan kemampuan mengemudi otonom. CEO-nya Elon Musk menyebut Tesla sebagai “perusahaan AI/robotik” dan pernah mengklaim mereka mengembangkan “AI dunia nyata paling canggih.”

Dengan kapitalisasi pasar $673,55 miliar, saham TSLA diperdagangkan pada $209,20, turun 14,72% YTD. Pendapatan perusahaan (TTM) sebesar $95,92 miliar, EPS (TTM) 2,10, dan P/E (TTM) 68,28.

3. Luminar Technologies

Perusahaan ini menghasilkan produk visi kendaraan berbasis LIDAR canggih. Sensor mereka menggunakan laser serat yang memungkinkan sistem perangkat lunak AI pada mobil self-driving memiliki pandangan mendalam terhadap lingkungan mereka. 

Dengan kapitalisasi pasar $1,095 miliar, saham LAZR diperdagangkan pada $2,19, turun 35,9% YTD. Pendapatan perusahaan (TTM) sebesar $58,79 miliar, EPS (TTM) -1,50, dan P/E (TTM) -1,44.

Pemikiran Akhir

2023 membawa AI ke arus utama, dan seiring popularitas serta penggunaan teknologi ini meningkat, kinerjanya juga akan mengalami pertumbuhan besar melalui penelitian dan investasi berkelanjutan. Saat ini, fleksibilitas AI sedang mengubah berbagai industri, dan seiring kemajuan kami, aplikasinya hanya akan mendorong inovasi dan industri lebih jauh. Seperti yang dikatakan Su, AI akan “menghemat waktu orang dan membuat yang tidak mungkin menjadi mungkin.” 

Klik di sini untuk mempelajari semua tentang berinvestasi dalam kecerdasan buatan.