Bukalapak Siapkan Teknologi “Artificial Intelligence” untuk Bantu Mencegah Penipuan

Tren berbelanja online mulai meningkat di masyarakat. Banyak yang mulai merasakan kemudahan dan kenyamanan, mulai dari pemesanan, pembayaran hingga pengiriman. Hanya saja kegiatan transaksi online tidak luput dari tindak penipuan. Bahkan modusnya pun semakin banyak. Sasarannya masyarakat yang kurang begitu peduli bahkan sampai mereka yang kurang waspada. Banyak penyedia layanan e-commerce berlomba meminimalisir hal tersebut. Salah satunya menggunakan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence / AI), seperti yang dilakukan Bukalapak.

Teknologi kecerdasan buatan adalah teknologi yang mampu diterapkan pada sebuah sistem yang belajar. Mempelajari data. Dengan data tersebut, sistem nantinya bisa mengenali pola dan memprediksi sebuah hal. Hal tersebut yang sekiranya juga diterapkan untuk sistem pencegahan penipuan.

DailySocial berbincang dengan Vice President of Engineering Bukalapak Ibrahim Arief mengenai penggunaan AI di Bukalapak. Ia bercerita saat ini Bukalapak sudah mulai menerapkan AI untuk beberapa keperluan internal dan pengguna, salah satunya ada pada pencegahan penipuan.

Mengenal teknologi Anti-Fraud Bukalapak

Bukalapak saat ini memiliki divisi Trust & Safety yang memiliki tugas pokok mengelola dan meminimalisir risiko penipuan yang mungkin dihadapi pengguna Bukalapak. Tim Anti-Fraud berada di bawah divisi Trust & Safety sebagai bagian dari upaya meminimalkan tindakan penipuan.

Tim Anti-Fraud secara khusus bertugas melakukan penegahan, monitoring, analisa dan pemecahan kasus penipuan yang dialami pengguna Bukalapak dengan tujuan untuk menjamin kepercayaan dan menjaga keamaan pengguna saat bertransaksi di Bukalapak. Termasuk penerapan teknologi AI untuk membantu kerja tim Anti-Fraud mencegah penipuan yang terjadi. Di sisi lain Anti-Fraud berusaha juga mendorong security awareness bagi pengguna Bukalapak.

“Tren fraud transaksi yang lazim terjadi belakangan ini, yaitu social engineering (phishing atau scamming) di platform online selain Bukalapak, menjadikan edukasi user Bukalapak agar terhindar dari tindakan serupa di luar sistem Bukalapak sebagai salah satu perhatian khusus dari tim Anti-Fraud. Edukasi user ini dilakukan baik melalui pengembangan fitur maupun komunikasi dengan pengguna Bukalapak,” terang Ibrahim.

Disampaikan Ibrahim, AI menjadi salah satu bagian penting dalam dapur Bukalapak. Sudah ada beberapa teknologi AI yang berjalan di dapur Bukalapak yang membantu kegiatan operasional dan salah satunya adalah untuk pencegahan penipuan.

Di Bukalapak, sistem AI mempelajari data transaksi yang diklaim jumlahnya mencapai ukuran petabyte. Sebuah data yang sangat besar. Sistem dikembangkan mempertimbangkan dan mengolah banyak data dan konteks mengenai sebuah transaksi untuk menentukan risiko penipuan dari sebuah transaksi. Ia mengenali pola yang sudah dipelajari sebelumnya.

“Kami telah mengembangkan sistem AI untuk rekomendasi belanja pengguna yang lebih baik serta menangani sistem keamanan untuk mencegah penipuan. Jadi, AI ini bisa menerima dan mempertimbangkan banyak sekali sinyal atau data dari sebuah transaksi agar kemudian diketahui jenis transaksi tersebut palsu atau tidak. Lewat pengembangan AI ini, pengguna bisa merasakan pengalaman belanja yang aman dan nyaman,” cerita Ibrahim.

Application Information Will Show Up Here

Mempertimbangkan Penerapan Teknologi Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan atau AI menjadi salah satu teknologi terkini yang digadang-gadang bisa bermanfaat bagi bisnis di berbagai lini. Kemampuannya mempelajari data dan menghasilkan wawasan hingga prediksi menjadi salah satu keuntungan yang diharapkan. Namun implementasi teknologi AI bukan perkara mudah. Tidak hanya soal hitung-hitungan biaya yang harus dipertimbangkan tetapi juga pemahaman terkait materi teknologi kecerdasan buatan lengkap. Berikut beberapa hal yang bisa jadi pertimbangan perusahaan sebelum mengimplementasikan teknologi kecerdasan buatan.

Melihat apa yang ingin dicapai dengan AI

Implementasi AI diprediksi bisa bermanfaat dan meningkatkan nilai-nilai di sektor sales, marketing, finance, human resource, customer service, dan lainnya. Untuk bisa mengarahkan AI tepat guna bisnis harus menentukan di sektor mana AI akan dimanfaatkan. Apakah di penjualan, analisis pasar atau lainnya. Dengan menetapkan fokus dan tujuan implementasi bisnis dapat mengembangkan sebuah rencana yang spesifik untuk teknologi AI. Manfaat paling cepat dari AI adalah efisiensi akan sangat besar. Ada data yang menunggu untuk dianalisis dan AI akan memandu bisnis untuk langkah selanjutnya.

Data apa yang berada di sistem

Data dan AI adalah dua buah paket lengkap yang bisa memberikan sesuatu yang positif bagi bisnis. Tentang wawasan dan bagaimana menghasilkan prediksi-prediksi terukur. Langkah yang selanjutnya adalah menyiapkan platform yang bisa lebih optimal, misalnya dengan menerapkan solusi cloud SaaS (Software as a Services). Dengan SaaS biaya penyimpanan dan pemrosesan bisa sedikit dikurangi. Setelahnya, mulai kenali data yang ada untuk bisa menetapkan fokus apa yang akan diambil dalam penerapan AI.

Kemampuan mengeksplorasi data bisnis dan memahami apa yang terjadi secara objektif

Data yang baik adalah data yang berasal dari sumber yang bisa dipertanggungjawabkan dan bersifat khusus atau telah disortir sebelumnya. Untuk itu, kemampuan mengeksplorasi data bisnis dan pemahaman objektif harus dimiliki oleh bisnis. Minimal untuk memastikan AI akan mengolah data yang berkualitas. Akan menjadi kerugian besar bila AI memproses data yang tidak berkualitas.

Memastikan dukungan teknologi yang digunakan

AI sama seperti pada umumnya teknologi, tidak akan memberikan dampak yang signifikan jika bisnis tidak menyiapkan teknologi yang mumpuni. Infrastruktur IT menjadi salah satu yang diperhatikan. Kecepatan akses data, besar kapasitas penyimpanan, dan kemampuan pemrosesan data menjadi beberapa di antara banyak aspek teknologi yang harus disiapkan.

Aplikasi Kamera Microsoft Pix Kini Bisa Digunakan untuk Memindai Dokumen

Tahun lalu, Microsoft meluncurkan sebuah aplikasi kamera yang cukup menarik untuk iPhone. Dinamai Pix, ia mengemban misi untuk meningkatkan kualitas kamera iPhone secara signifikan dengan mengandalkan bantuan kecerdasan buatan alias AI. Belum lama ini, Microsoft merilis update yang menghadirkan fungsionalitas baru pada Pix.

Versi terbaru Microsoft Pix sekarang bisa digunakan untuk memindai berbagai macam dokumen. Mulai dari sebatas kertas Post-It yang ditempel di whiteboard sampai kartu nama, AI milik Pix akan memastikan semuanya ditangkap dengan baik tanpa perlu merepotkan pengguna.

Salah satu kelebihan Pix untuk urusan memindai dokumen adalah kemampuannya menyesuaikan perspektif gambar dengan sendirinya. Pengguna bebas mengambil gambar dari sudut mana pun, dan hasilnya otomatis akan diluruskan. Di saat yang sama, objek selain dokumen yang dipindai akan dihapus, ujung-ujungnya dirapikan, fokusnya dipertajam dan warnanya disempurnakan; semuanya berlangsung secara otomatis dan real-time.

Microsoft bilang bahwa algoritma yang digunakan Pix untuk memindai dokumen mirip seperti yang terdapat pada aplikasi Office Lens. Perbedaannya, Office Lens terintegrasi dengan berbagai aplikasi Office, sedangkan Pix juga dapat digunakan untuk mengambil foto orang maupun objek lainnya.

Lewat fitur baru ini, Microsoft sejatinya ingin menjadikan Pix sebagai satu-satunya aplikasi kamera yang dibutuhkan oleh pengguna perangkat iOS. Sejak menggunakan smartphone, kita memang sudah terbiasa memotret apapun. Mahasiswa misalnya, kerap memanfaatkan ponselnya untuk memotret jadwal perkuliahan atau ujian, dan dengan Pix, mereka jadi tidak butuh aplikasi document scanner ekstra untuk keperluan ini.

Document scanning memang bukanlah barang baru, tapi ketersediaannya pada satu aplikasi kamera seperti ini setidaknya bisa menjadi pertimbangan utama untuk menggunakan Microsoft Pix, apalagi mengingat aplikasinya tersedia di App Store secara cuma-cuma.

Sumber: Microsoft.

Gandeng Binus, Nvidia Dirikan Pusat Pengembangan AI Pertama di Indonesia

Bagi mayoritas orang, nama Nvidia hampir sinonim dengan teknologi grafis. Memang sejak didirikan, perusahaan Santa Clara itu mencurahkan perhatiannya pada pengembangan GPU. Tapi sejak 2014, Nvidia memperluas bisnis mereka ke ranah gaming, data center, otomotif serta AI. Di bulan Mei kemarin, mereka berkolaborasi bersama Toyota dalam implementasi Drive-PX di kendaraan driverless.

Di minggu ini Nvidia punya berita gembira bagi pemerhati AI di Indonesia. Tepat pada tanggal 28 Agustus kemarin, perusahaan pimpinan Jensen Huang itu mengumumkan kerja samanya dengan Universitas Bina Nusantara serta Kinetica untuk mendirikan pusat penelitian dan pengembangan kecerdasan buatan pertama di Indonesia, berlokasi di Kampus Anggrek. Acara itu dihadiri oleh rektor Binus Dr. Ir. Harjanto Prabowo, CEO Ir. Bernard Gunawan, wakil presiden sales & marketing Nvidia Raymond Teh, dan wakil presiden Kinetica Joseph Lee.

AI R&D research center tersebut difokuskan pada ranah deep learning. Tim akan ‘melatih’ neural network untuk mengenali pola dari data berjumlah besar. Menurut penuturan Raymond Teh, gunanya adalah buat memecahkan masalah-masalah kompleks dalam ilmu komputer. Saat ini, kita tahu software komputer sudah bisa menulis dan belajar sendiri. Dan tak lama lagi, ‘ratusan miliar’ perangkat dapat saling mengenali.

Nvidia menjelaskan bahwa langkah awal untuk bisa sampai di sana ialah dengan menyediakan pondasi dan solusi lewat produk. Selanjutnya, perusahaan merangkul universitas-universitas buat mendirikan laboratorium. Tentu saja, peran serta campur tangan para mahasiswa turut jadi kuncinya.

Pihak Binus sendiri menyambut baik kerja sama tersebut, karena betul-betul seirama dengan visi ‘Bina Nusantara 20/20’, yaitu menjadi institusi pendidikan kelas dunia demi menghadirkan inovasi. Pusat penelitian kecerdasan buatan ini juga dianggap Binus sebagai wujud dari komitmen universitas untuk ‘menumbuhkan dan memberdayakan masyarakat dalam membangun serta melayani bangsa’.

Kinetica sendiri dipilih sebagai fasilitator sistem pengelolaan database berbasis GPU. Software racikan perusahaan asal Arlington itu telah dipakai di Angkatan Darat serta Layanan Pos Amerika Serikat, hingga GlaxoSmithKline (perusahaan farmasi) untuk mempermudah proses pendataan.

“Menguasai pengetahuan dan teknologi maju di bidang TI merupakan salah satu ketentuan dalam memiliki karir yang sukses di perusahaan multinasional atau menjadi pengusaha. Melalui pusat penelitian ini, kami akan mencoba mendidik, memperkaya dan memberdayakan masyarakat,” tutur Dr. Bens Pardamean selaku direktur Universitas Bioinformatics & Data Science Research Centre via rilis pers.

Header: Nvidia.

Panasonic Bikin Teknologi yang Mencegah Pengemudi Tertidur

Teknologi mobil otonom dipersiapkan untuk memberikan banyak kemudahan kepada pengemudi yang relatif mempunyai keterbatasan fisik. Tetapi sampai era mobil otonom itu terwujud, tertidur sambil duduk di belakang kemudi masih sangat berbahaya. Sehingga yang kerap kita dengar adalah anjuran untuk menepi dan beristirahat sejenak.

Sebagai alternatif mengeliminasi resiko yang ditimbulkan oleh rasa lelah dan mengantuk, sejumlah perusahaan mencoba menawarkan pilihan lewat perangkat lunak dan juga keras. Samsung misalnya, telah menciptakan aplikasi khusus untuk itu. Dan kini, Panasonic pun mencoba memberikan solusi serupa sebelum teknologi mobil otonom dikomersilkan. Mereka menawarkan teknologi kecerdasan buatan yang membantu pengendara tetap terjaga selama duduk di balik kemudi.

Perusahaan asal Jepang ini menciptakan sistem in-car yang dapat memantau dan mendeteksi rasa kantuk sebelum benar-benar tertidur, lalu memberikan respon mencegah pengemudi jatuh tertidur ke level yang lebih dalam atau biasa kita sebut dengan lelap.

Menurut Panasonic, ada lima level rasa kantuk, tidak mengantuk, hampir mengantuk, mengantuk, sangat mengantuk dan lelap. Sistem ini secara akurat mengukur tingkat kantuk tersebut dengan memindai ekspresi wajah, kedipan mata, penurunan panas dari tubuh dan pola iluminasi retina mata. Informasi ini kemudian dikombinasikan dengan informasi yang dikumpulkan di sekitar kendaraan. Seluruh data kemudian diproses menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menilai level kantuk pengemudi. Apabila level kantuk dianggap membahayakan, sistem akan memberi peringatan berupa suara disusul getaran dan meminta pengemudi untuk beristirahat sejenak.

Sistem ini akan mulai memasuki fase pengujian langsung dalam kendaraan pada bulan Oktober mendatang. Jika semua lancar, bukan tak mungkin tahun depan teknologi ini sudah akan menghuni satu dari sekian kendaraan modern di Jepang dan seluruh dunia.

Sumber berita Panasonic.

Garap Chip AI, Huawei Siap Bikin Gebrakan?

Sejumlah perusahaan perangkat besar di dunia sudah mulai dan bahkan beberapa beberapa di antaranya sudah mengintegrasikan produk buatanya dengan teknologi kecerdasan buatan. Samsung, Google, Facebook, dan bahkan Meizu yang tergolong mudah sudah melangkah jauh dengan menawarkan produk akhir kepada konsumen.

Huawei yang dalam dua kuartal terakhir relatif mendominasi pasar smartphone di Tiongkok setuju bahwa integrasi antara teknologi ini, cloud dan perangkat chip memegang peranan penting di masa sekarang dan ke depan. Oleh karena itulah mereka memastikan diri untuk ikut terjun ke ranah kecerdasan buatan dengan mempersiapkan chip AI yang direncanakan dapat terwujud pada bulan September tahun ini.

CEO Huawei, Yu Chengdong dalam konferensi pers baru-baru ini mengatakan bahwa kolaborasi antara pengalaman pintar dengan cloud dan chip sangatlah penting. Sebagai bagian dari rencana besar perusahaan ke depan, Huawei akan mendorong investasi ke empat wilayah yang disebut dengan inovasi, kualitas, saluran dan layanan guna membangun ponsel pintar, PC, perangkat wearable, perangkat rumah pintar, mobil pintar, VR, AR yang menawarkan pengalaman hidup yang lebih cerdas.

Ekspansi yang dilakukan oleh Huawei bukanlah sebuah kejutan. Sebagai salah satu kompetitor yang kuat di pasar mobile, Huawei punya posisi yang patut diperhitungkan. Dalam paparan laporan keuangan kuartal kedua 2017 tersebut, Huawei juga membeberkan keberhasilannya menjual 73,01 juta unit smartphone di paruh pertama tahun 2017. Naik 20,6% dari tahun ke tahun.

Sumber berita Gizmochina dan gambar header stemtobusiness.

Tim Carnegie Mellon Berhasil Ajarkan Komputer Agar Bisa Membaca Bahasa Tubuh Manusia

Hardware dan software yang semakin canggih memungkinkan teknologi kendali berbasis gerakan diterapkan pada produk konsumen. Wii, PlayStation Move dan Microsoft Kinect ialah beberapa contohnya. Perangkat seperti Kinect bahkan tak hanya dipakai di ranah hiburan. Peneliti di Google dan MIT bahkan turut memanfaatkannya untuk membantu pengembangan robot.

Hal tersebut menunjukkan pada kita krusialnya sistem kendali motion di ranah robotik. Dan belum lama ini, para peneliti sukses meraih satu pencapaian penting. Tim Robotics Institute di Carnegie Mellon University berhasil mengajarkan komputer sehingga sistem bisa membaca gerakan serta bahasa tubuh manusia, baik secara langsung maupun dari video. Hebatnya lagi, komputer dapat mendeteksi bagian-bagian terkecil di badan – seperti jari.

Yaser Sheikh selaku associate professor Carnegie Mellon menjelaskan bahwa sistem pelacak gerakan canggih ini membuka cara interaksi baru antara mesin dengan manusia, dan mesin dengan lingkungan di sekitarnya. Berkat kemampuan mengenal pose tangan, user bisa menggunakan komputer secara lebih natural. Bayangkan saja jika PC dapat mengetahui objek atau icon yang Anda tunjuk.

Pengembangan teknologi ini dibantu oleh Panoptic Studio, sebuah struktur berbentuk kubah setinggi dua lantai berisi 500 kamera. Luar biasanya, inkarnasi terbaru dari sistem itu dapat digunakan oleh siapa saja, dengan memanfaatkan satu laptop dan sebuah kamera. Melalui setup tersebut, komputer bisa melakukan tugas-tugas sulit, misalnya memantau anggota tim sepak bola atau membuat mobil driverless mengetahui kapan ada pejalan kaki yang mau menyeberang.

Dan dengan mampu memahami perilaku manusia, komputer dapat membantu ahli medis menyelamatkan jiwa. Misalnya lewat diagnosis awal autisme, dyslexia dan depresi, serta membantu mereka di tahap rehabilitasi. Lalu di bidang olahraga, kemampuan ini memungkinkan komputer melacak posisi pemain di arena sembari mempelajari postur kaki, tangan dan kepala buat dipelajari lebih lanjut.

Demi mendorong dilakukannya lebih banyak riset dan penerapan praktis, peneliti Carnegie Mellon telah melepas kode OpenPose. Kode tersebut kabarnya sudah mulai dimanfaatkan oleh tim ilmuwan lain dan ada lebih dari 20 perusahaan komersial juga menyampaikan ketertarikan mereka untuk melisensi teknologi ini, termasuk sejumlah perusahaan otomotif.

Rencananya, Yaser Sheikh dan tim akan mempresentasikan hasil uji coba sistem pendeteksi hand-pose and multiperson mereka di ajang CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference) 2017 yang akan dilangsungkan pada tanggal 21 sampai 26 Juli nanti di Honolulu, Hawaii.

Sumber: Carnegie Mellon University.

Berbekal AI Canggih, Arsenal Akan Bantu Anda Memaksimalkan Potensi Kamera Mirrorless Maupun DSLR

Hampir semua kamera modern, baik itu DSLR maupun mirrorless, menawarkan mode pemotretan otomatis. Hasilnya boleh dibilang oke, akan tetapi seorang fotografer pasti akan bilang kalau Anda tidak memaksimalkan potensi asli yang dimiliki kamera Anda.

Memang benar, dengan latihan dan jam terbang yang cukup, Anda bisa menghasilkan foto yang jauh lebih menarik menggunakan mode manual. Namun tentu saja tidak semua orang punya cukup waktu atau ketertarikan untuk belajar fotografi. Mereka mungkin cuma punya budget yang cukup untuk membeli kamera mirrorless demi mendapatkan foto yang lebih baik ketimbang memakai smartphone.

Buat orang-orang seperti ini, mungkin perangkat bernama Arsenal berikut bisa menjadi alternatif yang menarik. Secara prinsip ia merupakan artificial intelligence (AI) yang dirancang secara spesifik untuk membantu Anda menciptakan foto yang lebih baik, tanpa harus merepotkan Anda dengan mode manual atau malah mengandalkan mode otomatis.

Arsenal mempunyai wujud seperti modem Wi-Fi portable yang dapat diselipkan ke hot shoe, lalu menyambung ke port USB milik kamera via kabel. Ia dapat dikendalikan secara wireless melalui aplikasi pendamping untuk perangkatiOS maupun Android.

Anda bisa menganggap Arsenal sebagai mode pemotretan otomatis milik kamera pada umumnya yang telah disuntik steroid. AI di dalamnya telah dilatih menggunakan ribuan gambar untuk bisa memahami beragam kondisi pencahayaan dan lingkungan di sekitarnya, sebelum akhirnya menetapkan parameter yang tepat pada kamera.

Yang perlu Anda lakukan hanyalah mengatur framing-nya saja, kemudian Arsenal yang akan mengatur setting seperti ISO, shutter speed, aperture, dan masih banyak lagi dengan memperhatikan total hingga 18 faktor.

Lebih lanjut, Arsenal juga menawarkan fitur pemotretan HDR, long exposure maupun focus stacking, semuanya dengan menggabungkan beberapa foto dalam setting exposure yang berbeda menjadi satu foto yang menawan tanpa perlu melewati tahap editing.

Fitur lain yang tak kalah menarik adalah time lapse, dimana Arsenal akan mengatur exposure secara otomatis seiring berjalannya waktu dan bergantinya kondisi pencahayaan. Semua foto yang diambil akan otomatis disimpan ke smartphone dalam resolusi penuh, dan siap untuk dibagikan ke media sosial pilihan Anda.

Arsenal kompatibel dengan berbagai model DSLR maupun mirrorless keluaran Canon, Nikon, Sony dan Fujifilm. Ia saat ini sedang dipasarkan melalui Kickstarter seharga $150, sedangkan harga retail-nya diperkirakan berkisar $210.

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.

Valcri Ialah Kecerdasan Buatan Ala Sherlock Holmes

Dari mulai tulisan asli kreasi Arthur Conan Doyle hingga film seri Sherlock di BBC, karakter Sherlock Holmes selalu mengandalkan sistem deduksi untuk menyelesaikan teka-teki. Deduksi ialah proses pengambilan kesimpulan berdasarkan detail-detail kecil yang Sherlock tangkap. Tapi tak cuma Sherlock, teknik ini juga diterapkan di AI dalam memecahkan kasus.

Polisi di Inggris saat ini sedang menguji Valcri, sistem komputer kreasi tim Middlesex University yang mampu mencari tahu kemungkinan-kemungkinan yang terjadi di tempat kejadian perkara. Harapannya adalah Valcri dapat membantu mereka memudahkan serta mempercepat proses analisa, sehingga para polisi bisa fokus pada kasus. Kecerdasan buatan itu tentu saja juga dirancang agar lebih cermat dalam mengumpulkan informasi dibanding manusia.

Tugas utama Valcri, kependekan dari Visual Analytics For Sense-Making in Criminal Intelligence Analysis, adalah untuk menciptakan gagasan-gagasan masuk akal mengenai bagaimana, kapan dan mengapa tindakan kriminal terjadi, sekaligus menerka pelakunya. Ia bisa memindai jutaan rekaman polisi, hasil wawancara, gambar, hingga video buat mengidentifikasi info-info yang relevan.

Cara kerjanya seperti ini: ketika Valcri mendeteksi selongsong peluru di tempat berbeda, ia akan mencoba mempelajari adanya keterkaitan. Berbekal machine learning, sistem akan semakin pintar dalam memprioritaskan informasi. Nantinya Valcri juga bisa menerjemahkan deskripsi berbeda namun memiliki maksud sama, misalnya penuturan saksi berbeda terhadap tersangka yang ‘kotor’, ‘tidak rapi’, ‘acak-acakan’; memasukkannya ke kategori ‘berantakan’. Selanjutnya, sistem mampu mengenali wajah itu di CCTV atau foto-foto di TKP.

Para polisi di West Midlands kabarnya sedang menguji kapabilitas Valcri dengan data ‘anonim’ yang telah mereka kumpulkan selama tiga tahun, berisi sekitar 6,5 juta rekaman. Lalu uji coba juga lagi dilakukan oleh tim kepolisian Antwerp, Belgia. Langkah berikutnya, mereka berencana untuk membiarkan Valcri menganalisis data-data non-anonim saat perkara kriminal baru terjadi.

Tantangan terbesarnya sendiri bagi AI adalah teknik penyidikan yang digunakan sangat memengaruhi pengupasan kasus. Kesalahan pemakaian atau kurang tepatnya momen implementasi Valcri akan membuat kasus tersebut jadi berantakan. Meski machine learning bisa membantu polisi, ia juga berpotensi memunculkan kendala baru. Selain itu, tiap negara punya kebijakan berbeda mengenai penggunaan data-data polisi.

Di sisi positifnya, pemanfaataan Valcri membuat proses penegakan hukum jadi transparan, bisa digunakan baik oleh pihak penuntut ataupun pembela di pengadilan.

Sumber: New Scientist. Gambar header: PBS.