Deep AI (Artificial Intelligence) adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan penggunaan kecerdasan buatan untuk memecahkan masalah yang kompleks. Kecerdasan buatan, terkadang disebut sebagai pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam, melibatkan algoritme yang dapat belajar dari data dan mengambil keputusan. Deep AI sering kali menggunakan jaringan saraf yang merupakan sistem komputer yang dimodelkan setelah otak biologis untuk memproses informasi.
Tujuan dari Deep AI adalah agar mesin dapat berpikir seperti manusia dan bahkan melampaui mereka dalam menyelesaikan tugas-tugas kompleks seperti pengenalan bahasa, pengenalan wajah, klasifikasi gambar, dan banyak lagi. Teknologi ini telah digunakan secara luas oleh perusahaan-perusahaan di seluruh dunia seperti Google, Microsoft dan IBM yang telah mengembangkan algoritma canggih yang mampu memahami bahasa alami sehingga mereka dapat lebih memahami permintaan pencarian atau percakapan dengan asisten virtual.
Salah satu contoh penggunaan Deep AI adalah dalam layanan kesehatan yang dapat membantu mendiagnosis kondisi medis melalui analisis gambar medis jauh lebih cepat dibandingkan kemampuan manusia – perkembangan ini memiliki potensi besar untuk mempercepat waktu diagnosis bagi pasien di seluruh dunia. Selain itu, Deep AI juga dapat memfasilitasi proses penemuan obat melalui kemampuannya menganalisis data dalam jumlah besar dengan sangat cepat; memungkinkan para peneliti menemukan pola dalam hasil uji klinis yang menunjukkan pengobatan yang menjanjikan, lebih cepat dari sebelumnya.
Dalam beberapa tahun terakhir terdapat peningkatan fokus pada pengembangan langkah-langkah keselamatan yang lebih kuat ketika menggunakan Algoritma Pembelajaran Mendalam karena potensi penyalahgunaannya – khususnya di bidang yang berkaitan dengan privasi pribadi atau risiko keamanan yang terkait dengan jenis aplikasi tertentu yang melibatkan kendaraan otonom, dll. Untuk mengurangi risiko ini, organisasi penelitian telah menyusun pedoman yang merinci praktik terbaik ketika membangun model untuk memastikan perlindungan yang tepat diterapkan di setiap langkah sepanjang siklus pengembangan termasuk tahap pengujian & validasi.
