Perkembangan Teknologi AI dan Analisis Rantai Industri

Sejak dimulainya industri kecerdasan buatan pada tahun 1950-an, telah mengalami beberapa gelombang teknologi. Saat ini, metode pembelajaran mesin yang dominan terdiri dari tiga aliran besar: koneksionisme, simbolisme, dan behaviorisme, di mana koneksionisme yang diwakili oleh jaringan saraf mendominasi, juga dikenal sebagai pembelajaran mendalam.

Teknologi pembelajaran mendalam telah mengalami beberapa evolusi, dari jaringan saraf yang paling awal, ke jaringan saraf feedforward, RNN, CNN, GAN, hingga akhirnya berkembang menjadi model besar modern seperti GPT yang menggunakan teknologi Transformer. Teknologi Transformer dengan menambahkan konverter, dapat mengkodekan data dari berbagai modal menjadi representasi numerik, sehingga memungkinkan kemampuan pemrosesan multimodal.

Industri AI telah mengalami tiga gelombang teknologi penting:

1. Tahun 1960-an: Perkembangan teknologi simbolisme, menyelesaikan masalah pemrosesan bahasa alami umum dan dialog manusia-mesin. Pada periode yang sama lahir sistem pakar.

2. Tahun 1990-an: IBM Deep Blue mengalahkan juara catur dunia, menandai gelombang kedua teknologi AI.

3. Sejak 2006: Konsep pembelajaran mendalam diusulkan dan berkembang pesat, menandai kedatangan gelombang teknologi ketiga.

Dalam beberapa tahun terakhir, model bahasa besar yang diwakili oleh GPT telah mencapai kemajuan yang signifikan, mendorong teknologi AI memasuki tahap pengembangan baru. Namun, perlu juga dicatat bahwa pembelajaran mendalam bukanlah satu-satunya jalur pengembangan AI, jalur teknologi lainnya juga terus dieksplorasi.

Rantai industri pembelajaran mendalam terutama mencakup:

1. Perangkat keras: Chip AI yang didasarkan pada GPU
2. Layanan Cloud: Menyediakan daya komputasi yang fleksibel dan solusi pelatihan terkelola
3. Data: Pengumpulan, pelabelan, dan penyimpanan data pelatihan
4. Algoritma: Desain dan Optimasi Model Pembelajaran Mendalam
5. Aplikasi: Penerapan teknologi AI di berbagai industri

Di antaranya, GPU, data, dan daya komputasi adalah faktor kunci yang membatasi pengembangan model besar. Seiring dengan semakin besarnya skala model, permintaan akan daya komputasi dan data juga tumbuh dengan cepat, mendorong perkembangan seluruh rantai industri.

Kombinasi teknologi blockchain dan AI dapat menghasilkan sinergi dalam aspek-aspek berikut:

1. Mendefinisikan kembali alokasi nilai rantai industri AI melalui ekonomi token.
2. Memanfaatkan jaringan terdesentralisasi untuk berbagi sumber daya komputasi
3. Mewujudkan pelatihan AI sambil melindungi privasi data
4. Layanan AI otomatis berbasis kontrak pintar

Secara keseluruhan, integrasi AI dan teknologi blockchain masih berada pada tahap awal, tetapi telah menunjukkan prospek aplikasi yang luas. Di masa depan, dengan inovasi berkelanjutan di kedua bidang, diharapkan akan muncul lebih banyak skenario aplikasi yang inovatif.