Google Ciptakan AI yang Dapat Menciptakan AI Lain dengan Sendirinya

Artificial intelligence alias AI mendapat porsi pembicaraan yang cukup besar dalam event Google I/O tahun ini, dan Google pada dasarnya ingin mengimplementasikan AI di mana saja – bahkan di luar platform-nya sendiri. Namun mengembangkan AI dengan kemampuan deep learning tentunya tidak mudah dan memakan waktu. Untuk itu, perlu dilakukan otomasi.

Atas alasan itulah Google menggarap proyek bernama AutoML. Dari kacamata sederhana, AutoML adalah AI yang dapat menciptakan AI lain dengan sendirinya. “AI inception“, demikian gurauan tim internal Google, merujuk pada film Inception karya Christopher Nolan.

Google sejatinya merancang AutoML untuk mengotomasi proses pembuatan neural network. Komponen ini merupakan bagian penting dalam penerapan teknologi deep learning, dimana prosesnya melibatkan data yang diteruskan melalui lapisan demi lapisan neural network.

Semakin banyak neural network, semakin bagus pula kinerja AI, kira-kira demikian pemahaman kasarnya. Kehadiran AutoML pun akan sangat meringankan beban para engineer Google dalam mengembangkan neural network yang bisa dianggap sebagai tulang punggung AI.

Sejauh ini Google sudah memanfaatkan AutoML untuk meracik neural network yang dibutuhkan dalam penerapan teknologi pengenal gambar maupun suara. Menurut pengakuan Google sendiri, AutoML bisa mengimbangi kinerja tim internal Google untuk bidang pengenalan gambar, sedangkan untuk bidang pengenalan suara kinerja AutoML bahkan melampaui para engineer tersebut.

Lalu apa manfaat yang bisa kita ambil dari AutoML sebagai konsumen? Banyak. Yang paling utama tentu saja adalah penyempurnaan teknologi pengenal gambar dan suara. Software macam Google Photos misalnya, dapat mengenali wajah maupun objek dalam foto secara lebih akurat, sedangkan perangkat seperti Google Home juga bisa mendeteksi perintah suara pengguna dengan lebih baik lagi.

Sumber: Futurism.

Samsung Perluas Integrasi Asisten Virtual Bixby ke Lini Kulkas Pintarnya

Meski secara default ponsel Android 7.0 telah mengusung integrasi Google Assistant, Samsung bersikeras menyematkan asisten virtual-nya sendiri pada Galaxy S8. Samsung sejatinya punya visi besar untuk asisten virtual bernama Bixby tersebut, dimana mereka berniat untuk mengintegrasikannya ke semua produk, bukan cuma smartphone saja.

Dalam melaksanakan upaya tersebut, Samsung mengawalinya dari ranah home appliances, spesifiknya lini kulkas pintar Family Hub 2.0 yang diperkenalkan pada ajang CES bulan Januari lalu. Singkat cerita, Bixby kini tak cuma bisa diakses lewat Galaxy S8 saja, tapi juga melalui lemari es.

Kehadiran Bixby pada lini kulkas Family Hub 2.0 ini akan menjadi pelengkap yang sangat berarti. Ketimbang harus mengandalkan layar sentuh 21,5 incinya untuk mengakses beragam informasi, konsumen sekarang tinggal berinteraksi dengan Bixby menggunakan perintah suara.

Teknologi deep learning yang diadopsi Bixby juga memungkinkan lemari es untuk mengontrol suhu di dalam bilik penyimpanannya secara otomatis. Tak hanya itu, Bixby juga bisa menampilkan rekomendasi resep berdasarkan pola dan kebiasaan makan pengguna, plus koleksi musik untuk menemani kegiatan memasak ataupun makan malam.

Seperti yang saya katakan sebelumnya, integrasi Bixby pada kulkas Family Hub 2.0 ini baru awal dari visi besar Samsung. Pun demikian, yang paling penting adalah konsumen tidak perlu membeli kulkas baru, Bixby akan datang bersama software update yang sudah Samsung siapkan untuk lini kulkas Family Hub 2.0 besutannya.

Sumber: The Verge dan Pulse.

Lighthouse Adalah Kamera Pengawas dengan Teknologi Sekelas Mobil Tanpa Sopir

Kamera pengawas yang dapat membedakan hewan peliharaan dari anak kecil maupun pencuri terdengar seperti properti dalam sebuah film sci-fi. Namun perkembangan teknologi computer vision yang begitu pesat sangat berpengaruh terhadap realisasi produk yang kita anggap fiktif itu tadi.

Buktinya adalah Lighthouse, sebuah kamera pengawas canggih dengan integrasi teknologi 3D sensing, deep learning sekaligus artificial intelligence (AI). Pengembangnya merupakan binaan Playground, sebuah inkubator teknologi yang didirikan oleh Andy Rubin setelah beliau meninggalkan Google. Siapa itu Andy Rubin? Anda pasti belum pernah membaca sejarah Android.

Lighthouse mengerti apa yang sedang dilihatnya dan mampu mengidentifikasi objek yang berbeda / Lighthouse AI

Kembali ke Lighthouse itu sendiri, perangkat ini bukan sembarang kamera pengawas berbekal konektivitas Wi-Fi. Ia sanggup mendeteksi objek yang sedang diawasinya secara akurat. Contoh yang paling gampang, ia tahu kalau yang sedang tidur-tiduran di depan pintu masuk rumah adalah anjing kesayangan Anda dan bukan putra bungsu Anda.

Kepintaran Lighthouse akan semakin terasa ketika Anda mencoba untuk memonitor hasil rekamannya. Di sini Anda bisa melontarkan pertanyaan sederhana seperti, “Siapa yang tadi pagi berdiri di pintu bersama anjing?”, atau yang lebih kompleks seperti, “Jam berapa anak-anak saya pulang hari Selasa lalu?”

Orang maupun hewan peliharaan yang Anda tanyakan akan di-highlight dalam warna biru dan kuning / Lighthouse AI

Selanjutnya, Lighthouse akan memberikan jawaban dalam bentuk video dimana orang maupun hewan yang Anda tanyakan itu tadi telah di-highlight dalam warna yang berbeda. Semua ini disimpan dalam jaringan cloud dan dienkripsi, sehingga apapun yang terjadi Anda tetap punya arsip yang lengkap.

Anda bahkan bisa menginstruksikan Lighthouse untuk mengaktifkan fitur-fitur tertentu pada berbagai skenario. Contohnya, Anda bisa meminta Lighthouse untuk mengirim notifikasi ketika anak-anak Anda belum pulang lewat jam 4 sore.

Lighthouse menggunakan teknologi 'penglihatan' mirip seperti yang ada pada mobil tanpa sopir / Lighthouse AI — Lighthouse menggunakan teknologi ‘penglihatan’ mirip seperti yang ada pada mobil tanpa sopir / Lighthouse AI

Teknologi yang digunakan Lighthouse sejatinya mirip seperti teknologi yang digunakan pada mobil kemudi otomatis, dimana mobil dapat mengenali sekaligus membedakan objek di depan mereka dan bertindak menyesuaikan skenarionya. Pada kenyataannya, dua pendiri Lighthouse sebelumnya bisa dikatakan sebagai pionir pengembangan teknologi kemudi otomatis.

Saat ini Lighthouse masih dalam tahap akhir pengembangan sebelum siap dipasarkan mulai bulan September mendatang. Pengembangnya sudah menerima pre-order seharga $399 dengan bonus biaya berlangganan selama dua tahun, $499 selama empat tahun, dan $599 selama enam tahun. Setelahnya, Anda harus membayar biaya berlangganan sebesar $10 per bulan.

Sumber: Fast Company.

AI Buatan Nvidia Belajar Mengemudi Hanya dengan Mengamati Manusia

Nvidia kembali membuat gebrakan di dunia otomotif. Setelah memperkenalkan supercomputer baru bernama Xavier yang dirancang secara spesifik untuk mobil kemudi otomatis, produsen kartu grafis komputer tersebut kini memamerkan bagaimana sistem kecerdasan buatan rancangannya bisa mengemudikan mobil hanya dengan mengamati dan mempelajari perilaku sopir manusia.

Bagi prototipe mobil bernama BB8 ini (entah apa relasinya dengan robot imut di film terbaru Star Wars kemarin), jalanan tidak bermarka ataupun tikungan tajam bukanlah suatu masalah yang serius. Kerennya lagi, Nvidia mengaku sama sekali tidak menyematkan algoritma khusus untuk menghadapi skenario semacam ini.

Lalu bagaimana cara BB8 mengatasinya? Deep learning jawabannya, BB8 benar-benar memaksimalkan kapabilitas deep learning-nya untuk mempelajari apa yang sopir manusia lakukan ketika dihadapkan dengan jalanan tanpa marka atau tikungan tajam. Alhasil, ia pun bisa mengambil keputusan dengan berbekal sekitar 20 contoh skenario yang dilakukan sopir manusia.

Menurut pernyataan Nvidia, BB8 dilatih hanya di kawasan California, tapi ternyata sanggup mengemudikan dirinya sendiri dengan baik di New Jersey, yang pastinya memiliki kondisi jalanan yang berbeda. Dalam video demonstrasinya di bawah, Anda bahkan bisa melihat kalau BB8 tidak segan keluar dari jalanan ketika berjumpa dengan proyek konstruksi/

Apa yang berhasil dicapai Nvidia ini cukup fenomenal, apalagi mengingat mereka mengembangkan sistemnya sendiri tanpa bantuan dari pabrikan mobil sama sekali. Ke depannya, BB8 akan terus dilatih agar semakin cekatan di jalanan.

Sumber: TechCrunch.

Bagaimana Jika Novel Harry Potter Ke-9 Ditulis Oleh AI, Bukan J. K. Rowling?

Meski saga Harry Potter berakhir setelah ia berhasil mengalahkan Tom Riddle, fans beratnya sudah tidak sabar menanti kelanjutan kisah sang penyihir saat J. K. Rowling menyingkap Harry Potter and the Cursed Child. Rencananya, drama panggung Cursed Child baru akan digelar di akhir Juli nanti, tapi kabar baiknya, Anda sudah bisa membaca ‘fan fiction buku ke-9′ sekarang.

Menyebutnya sebagai fan fiction sebetulnya kurang tepat karena tulisan tersebut bukan dibuat oleh manusia, melainkan kecerdasan buatan kreasi Max Deutsch. Sang programer menggunakan empat buku Harry Potter pertama sebagai acuan LSTM Recurrent Neural Network, yaitu sebuah algoritma deep learning. Selanjutnya, ia meminta AI untuk membagi tulisan dalam bab terpisah. Hasilnya sangatlah unik.

Tentu saja karya LSTM Recurrent Neural Network masih berada jauh di bawah kelas J. K. Rowling. Setelah membaca beberapa paragraf, Anda akan mulai mengerutkan dahi karena lama-kelamaan ceritanya menjadi kian surealis. Namun Deutsch dari awal memang tidak bermaksud mengimitasi kemampuan Rowling, ia ingin menunjukkan bagaimana seandainya neural network digunakan dalam bidang kreatif.

Pada Digital Trends, Deutsch menjelaskan bahwa selama beberapa minggu ia telah melakukan eksperimen terhadap deep learning, dan upaya pembuatan ‘Buku ke-9 Harry Potter’ tersebut merupakan salah satu hasil terbaiknya. “Selain itu, proyek ini adalah cara saya menerapkan ilmu yang telah dipelajari, mencoba menggarap sesuatu yang enak dibaca,” tuturnya.

Deutsch menerangkan lebih lanjut kapabilitas AI ini: komputer ternyata cukup baik dalam membaca ritme serta gaya penulisan sumber teks, namun kalimat-kalimat di sana terasa seperti ocehan tidak jelas. Menariknya, sesekali, kecerdasan buatan betul-betul menuliskan kata-kata yang masuk akal. Oh, karena hanya berbasis dari empat novel Harry Potter, AI tidak mengetahui beberapa tokoh yang ia sertakan di sana telah tewas di buku berikutnya.

Deutsch memang masih membutuhkan banyak waktu menyempurnakan ciptaannya jika ia berharap suatu hari nanti hasil tulisan AI dapat dipublikasi layaknya penulis sungguhan. Buat sekarang, proyek ini sukses membuktikan bahwa komputer tak hanya bisa menganalisa, namun juga mampu melakukan aksi kreatif.

“Definisi kreativitas sulit dijelaskan, bahkan dari sisi manusia,” kata Deutsch. “Jika arti kreativitas hanya terbatas pada menciptakan karya baru – dengan mengolah ide-ide yang sudah ada – maka Harry Potter ciptaan neural network boleh dibilang sangat kreatif. Dalam hal ini, mungkin baru pertama kalinya mesin menciptakan kalimat: ‘Dumbledore akan keluar dari belakang kue krim.”

Tulisan lengkap dari LSTM Recurrent Neural Network dapat Anda baca di Medium.com.

Wikipedia Manfaatkan AI untuk Menarik Lebih Banyak Editor

Seperti yang kita tahu, semua artikel yang tercantum dalam Wikipedia berasal dari para relawan. Hal ini berarti pada dasarnya semua orang bisa ikut berkontribusi atas konten yang dimuat di ensiklopedia online tersebut.

Keterlibatan banyak orang ini sering kali berujung pada sejumlah kesalahan dalam artikel, baik yang tidak disengaja maupun yang merupakan tindakan iseng. Maka dari itu, Wikipedia pun menetapkan peraturan ketat supaya tidak sembarang orang bisa menyumbangkan ide yang malah bersifat ‘merusak’.

Sayangnya, peraturan ketat ini malah berdampak pada turunnya jumlah editor Wikipedia. Mereka yang ingin berkontribusi akhirnya merasa malas karena sumbangan idenya dihapus begitu saja tanpa ada alasan jelas. Padahal, mereka mungkin hanya melanggar satu atau dua peraturan yang ditetapkan.

Untuk mengatasi masalah tersebut, Wikipedia pun meminta bantuan pada Aaron Halfaker, seorang ilmuwan komputer yang juga aktif bekerja di organisasi induk Wikimedia Foundation. Beliau mengembangkan kecerdasan buatan (AI) yang bertugas meringankan kerja editor sekaligus mengajak lebih banyak orang untuk ikut ambil bagian.

Proyek AI tersebut ia juluki Objective Revision Evaluation Service, atau ORES. Pada dasarnya, ORES sanggup mengidentifikasi mana kesalahan yang tidak sengaja dan mana yang disengaja, yang pada akhirnya dicap sebagai tindak vandalisme.

Berbekal algoritma khusus, ORES akan menganalisa berbagai kata, varian kata-kata tertentu maupun pola pengetikan di keyboard. Rupanya, orang-orang iseng yang kerap ‘merusak’ Wikipedia sering lupa menempatkan spasi di beberapa kata-kata. ORES bisa mengenalinya dan langsung memberinya label khusus.

Jadi, secara garis besar tugas ORES adalah menjadi asisten untuk para editor yang secara sukarela menyisihkan waktunya demi kekayaan konten di Wikipedia. Dilihat dari sisi lain, ORES kini juga berperan sebagai ‘polisi’ anti-vandalisme di Wikipedia, sehingga para editor pun bisa berfokus menyempurnakan artikel-artikel lain yang lebih serius.

Kehadiran ORES diharapkan juga mampu menarik lebih banyak editor baru untuk Wikipedia. ORES nantinya akan menginformasikan mereka terkait tindak-tindak vandalisme yang ada, lalu mereka tinggal menghapusnya dengan mudah. Saat tengah mengedit kesalahan yang tidak disengaja, ORES juga akan menyarankan mereka untuk mengirim pesan kepada orang terakhir yang mengedit artikel tersebut.

Penerapan AI oleh Wikipedia ini sangatlah menarik. Pasalnya, selama ini cukup banyak yang berpikiran bahwa suatu saat nanti AI akan menggantikan peran manusia. Namun dalam kasus ini, Wikipedia justru memanfaatkan AI untuk memancing lebih banyak orang yang mau ambil bagian dalam memperkaya dunia.

Sumber: Wired. Gambar header: Wikipedia via Shutterstock.

Peduli Pengaplikasian AI Pada Drone, DJI Kembangkan Komputer Canggih Bersama Pengembang Ubuntu

Sebagai pemimpin di industri drone, wajar apabila DJI ingin terus selangkah lebih maju ketimbang para pesaingnya. Kali ini pabrikan asal Tiongkok tersebut mengumumkan inovasi terbarunya berupa sepaket komputer yang dirancang secara spesifik untuk menemani drone mengudara. Continue reading Peduli Pengaplikasian AI Pada Drone, DJI Kembangkan Komputer Canggih Bersama Pengembang Ubuntu

Microsoft Kembangkan Teknologi Agar Semua Orang Bisa ‘Mendidik’ Suatu Komputer

Dengan pesatnya perkembangan teknologi prosesor dan cloud, sudah bukan rahasia apabila komputer bisa ‘belajar’ tentang sesuatu, atau yang lebih dikenal dengan istilah kerennya, machine learning. Continue reading Microsoft Kembangkan Teknologi Agar Semua Orang Bisa ‘Mendidik’ Suatu Komputer

Nvidia Drive PX Adalah Visi Nvidia Terhadap Teknologi Kemudi Otomatis

Sebagai salah satu produsen unit pengolah grafis (GPU) terbesar di dunia, apa yang bisa ditawarkan Nvidia bagi industri otomotif? Yang pertama, chip Nvidia Tegra sebagai otak dari sistem hiburan dalam kabin, seperti yang telah dilakukan oleh Tesla dan Renovo. Continue reading Nvidia Drive PX Adalah Visi Nvidia Terhadap Teknologi Kemudi Otomatis