Cari @ Amanz

Arena teknologi bergerak pantas dari hari ke hari, membuatkan pelbagai inovasi baru diceburi dan diperkenalkan dalam usaha membantu tugasan dan produktiviti ramai pengguna seluruh dunia. Akhir-akhir ini, salah satu arena yang diceburi ramai gergasi teknologi adalah pembelajaran mesin atau Machine Learning. Beberapa syarikat yang melabur kepakaran dalam arena ini, dan salah satu syarikat yang menerajui dalam bidang pembelajaran mesin ini adalah Google.

Google Machine LearningJadi, apakah itu pembelajaran mesin ini. Secara kasarnya, ia merupakan pelengkap untuk kepintaran buatan (AI), dimana melalui pembelajaran mesin, komputer menggunakan beberapa data yang telah disediakan- dan menambah-baik penawaran mereka berdasarkan kepada penggunaan seseorang, sekaligus mencapai parameter yang menawarkan hasil keputusan yang baik dan bersesuaian untuk seseorang pengguna.

Google mengatakan kepintaran buatan hanya sekadar membuatkan sesuatu komputer atau mesin itu menjadi pintar sahaja, sementara melalui pembelajaran mesin ini, ia membuatkan mesin belajar dari hari ke hari berdasarkan data yang ditetapkan – sekaligus menambah-baik penawaran dan kepintaran mesin (komputer) berkenaan dari hari ke hari. Jikalau sebelum ini kebanyakkan pengaturcaraan dilakukan berdasarkan kepada beberapa peraturan yang ditetapkan, melalui pembelajaran mesin ini, ia lebih kepada tetapan dilakukan berdasarkan kepada beberapa contoh kelakuan dan budaya pengguna.

Google Machine LearningSeperti ramai sedia maklum, berpuluh tahun yang lepas, tetapan dilakukan untuk komputer memberikan maklumbalas kepada pengguna berdasarkan kepada logik. Sebagai contoh untuk kalkulator yang memberikan maklumbalas pengiraan berdasarkan kepada input – atau permainan catur yang memberikan maklumbalas kepada langkah gerakan yang dilakukan pemain. Tiada lebih daripada itu yang dapat dilakukan pada perisian-perisian tersebut.

Namun, pada masa kini, melalui pembelajaran mesin, sesuatu perkara dapat diberikan melalui kaedah penggunaan seseorang pengguna, persekitaran ataupun berdasarkan data yang telah sedia didapati oleh sesuatu komputer. Contoh terdekat adalah kepada pengiklanan dan carian di Google yang memaparkan hasil berdasarkan kepada bagaimana seseorang menggunakan laman Google dan web secara amnya. Ini membolehkan hasil yang berbeza dipaparkan berdasarkan kepada kaedah penggunaan manusia yang tidak selari antara satu sama lain. Google sendiri telah mengintegrasikan beberapa perkhidmatan mereka dengan teknologi pembelajaran pintar. Sebagai contoh, melalui aplikasi Inbox, kini Google memaparkan apakah jawapan pendek yang boleh dihantar pengguna sebagai balasan – dimana mesej balasan untuk sesuatu emel tersebut dikira dan diramalkan berdasarkan mesej emel yang diterima.

Google Machine LearningPembelajaran mesin juga turut diintegrasikan pada GMail dalam mengenal-pasti apakah itu spam, dan mempelajari dari hari ke hari berdasarkan kaedah penggunaan pengguna seluruh dunia untuk terus menambah-baik enjin mengenal-pasti spam berkenaan.

Selain daripada itu, melalui aplikasi Google Photos juga, Google telah mengintegrasikan teknologi pembelajaran mesin mereka yang boleh mengenal-pasti apakah yang terdapat dalam sesuatu gambar – termasuk objek dan juga gambar wajah manusia. Dengan integrasi ini, ia sekaligus memudahkan pengguna membuat carian untuk sesuatu perkara dengan lebih mudah – berbanding perlu bergantung kepada penggunaan tag seperti sebelumnya.

Untuk menjayakan pelbagai perkara berkaitan pembelajaran mesin ini – salah satunya adalah bergantung kepada jumlah data dan juga kuasa pemprosesan. Kedua-duanya boleh dikatakan agak terhad beberapa tahun yang lepas, tetapi pada masa kini, pelbagai peranti hadir dengan kuasa pemprosesan tinggi – selain jumlah data yang bertambah dari hari ke hari.

Google Machine LearningBercakap mengenai pembelajaran mesin, Google mengatakan ia melalui tiga fasa, iaitu Input > Model > Outputs. Pada peringkat awal, mesin akan belajar daripada input yang disediakan – tetapi mengubah parameter berdasarkan kepada data-data yang didapati, dan menghasilkan keputusan yang dikehendaki. Seperti dimaklumkan sebelum ini, komputer memerlukan data yang banyak untuk membuat pembelajaran dan hasil dengan parameter serta model yang bersesuaian – sekaligus membolehkan mereka menghasilkan ramalan serta keputusan yang hampir tepat dan jitu.

Arena pembelajaran mesin ini boleh dikatakan masih pada peringkat awal buat masa ini. Seperti biasa, ramai yang akan berfikiran secara negatif pada peringkat awal ini berkenaan mesin yang menjadi lebih pintar daripada manusia – dan mungkin berfikir akan seperti dalam beberapa filem sains fiksyen yang membuatkan manusia terpaksa berlawan dengan robot pada masa akan datang.

Google Machine LearningMenjawab mengenainya, Google mengatakan mereka sendiri membuat kajian dan penambah-baikkan enjin pembelajaran mesin mereka secara terbuka – membolehkan sesiapa sahaja melihat apakah yang diakses Google, malah menggunakan teknologi pembelajaran mesin Google untuk kegunaan mereka tersendiri. Google mengedarkan enjin pembelajaran mesin mereka dibawah nama TensorFlow yang diedarkan dibawah lesen sumber terbuka untuk membolehkan sesiapa sahaja mengakses dan menggunakannya.

Disamping itu, pihak Google turut memberikan analogi mengatakan manusia sukar untuk menerima perubahan pada peringkat awal, tetapi akan biasa selepas beberapa ketika. Sebagai contoh ketika era awal pengenalan kenderaan menggantikan haiwan seperti kuda.

“Setiap yang baru itu memang ada (akan mengambil) masa, dimana kebanyakkan mereka yang risau mengetengahkan masalah-masalah mereka. Tetapi bagi kita (Google), dengan menggunakan atau melakukan pembelajaran mesin ini secara terbuka, ramai-ramai boleh menangani dan memilih cara yang terbaik untuk maju ke hadapan. Seperti ramai sedia maklum, progress ke hadapan merupakan sesuatu yang sukar – tetapi dengan beramai-ramai memberikan input dalam pembangunannya, ia akan membawa kepada hasil yang lebih baik.” – kata Zeffri Yusof, ketua komunikasi Google Malaysia.

© 2024 Amanz Media Sdn Bhd