Perkara Yang Kita Perlu Tahu Tentang Komputer Kuantum

Kuantum komputer masih di dalam peringkat penghasilan dan mempunyai pelbagai variasi.

Komputer kuantum ialah sejenis peranti pengkomputeran yang menggunakan prinsip mekanik kuantum untuk melaksanakan jenis pengiraan tertentu dengan lebih cekap daripada komputer klasik. Komputer klasik, yang termasuk komputer riba dan desktop yang kita gunakan setiap hari, memproses maklumat menggunakan bit, yang boleh wujud dalam satu daripada dua keadaan: 0 atau 1.
 
Sebaliknya, komputer kuantum menggunakan bit kuantum, atau qubit. Qubit boleh wujud dalam berbilang keadaan serentak disebabkan oleh sifat kuantum yang dipanggil superposisi. Ini membolehkan komputer kuantum melakukan pengiraan dengan lebih pantas daripada komputer klasik untuk tugasan tertentu. Selain itu, satu lagi sifat kuantum yang dipanggil entanglement membenarkan qubit yang terikat untuk dikaitkan antara satu sama lain, yang boleh meningkatkan lagi keupayaan pengiraan.
 
Komputer kuantum amat sesuai untuk jenis masalah tertentu, seperti pemfaktoran nombor besar, simulasi sistem kuantum dan mengoptimumkan sistem yang kompleks. Walau bagaimanapun, ia masih di peringkat awal pembangunan, dan menghadapi cabaran seperti mengekalkan koheren (memelihara keadaan kuantum) dan pembetulan ralat.
 
Beberapa syarikat dan institusi penyelidikan sedang giat berusaha membina komputer kuantum praktikal, dan terdapat penyelidikan berterusan untuk mengatasi batasan semasa dan menjadikan komputer kuantum lebih berskala dan boleh dipercayai.
 
Prinsip utama pengkomputeran kuantum termasuk:
 
1. Superposisi: Tidak seperti bit klasik, qubit boleh wujud dalam berbilang keadaan pada masa yang sama. Ini membolehkan komputer kuantum memproses sejumlah besar maklumat secara serentak.
 
2. Keterikatan (Entanglement): Qubit boleh menjadi terjerat, bermakna keadaan satu qubit berkaitan secara langsung dengan keadaan qubit yang lain, tanpa mengira jarak fizikal antara mereka. Ini membolehkan komputer kuantum melakukan pengiraan tertentu dengan lebih cekap daripada komputer klasik.
 
3. Gerbang kuantum (Quantum gates): Komputer kuantum menggunakan get kuantum untuk melaksanakan operasi pada qubit, serupa dengan get logik klasik dalam komputer klasik. Walau bagaimanapun, gerbang kuantum mengambil kesempatan daripada superposisi dan entanglement untuk melaksanakan operasi yang lebih kompleks.
 
4. Keselarian kuantum (Quantum parallelism): Komputer kuantum boleh memproses sejumlah besar kemungkinan secara serentak, menjadikannya berpotensi lebih pantas daripada komputer klasik untuk jenis masalah tertentu.
 
Komputer kuantum masih dalam peringkat awal pembangunan, dan komputer kuantum praktikal berskala besar yang mampu mengatasi prestasi komputer klasik untuk tugasan tujuan umum masih belum tersedia. Walau bagaimanapun, penyelidik membuat kemajuan yang ketara dalam membina sistem kuantum yang lebih stabil dan berskala. Pengkomputeran kuantum berpotensi untuk merevolusikan bidang seperti kriptografi, pengoptimuman dan simulasi, tetapi terdapat juga cabaran teknikal penting yang perlu diatasi sebelum penggunaan praktikal yang meluas menjadi kenyataan.
 
 
Berapakah badan yang terlibat dalam penghasilan kuantum komputer?

Penyelidik di MIT bersama kuantum komputer yang cuba dihasilkan.

 
Pembangunan komputer kuantum memerlukan perbelanjaan dan teknologi yang tinggi. Sehubungan itu hanya terdapat beberapa badan yang mampu meneruskan pembangunan teknologi perkomputeran ini. Memandangkan kepentingan teknologi ini untuk teknologi akan datang, ianya tetap diteruskan oleh beberapa badan yang terkenal di dunia. Institusi penyelidikan dan badan kerajaan di seluruh dunia terlibat secara aktif dalam pembangunan komputer kuantum. Pengkomputeran kuantum ialah bidang pelbagai disiplin yang memerlukan kepakaran dalam fizik, sains bahan, sains komputer dan kejuruteraan. Berikut adalah beberapa pemain utama dalam ruang pengkomputeran kuantum:
 
1. Syarikat Swasta:
- IBM: IBM telah menjadi perintis dalam penyelidikan dan pembangunan pengkomputeran kuantum. Mereka menawarkan akses berasaskan awan (cloud-based) kepada komputer kuantum mereka melalui platform Pengalaman Kuantum IBM.
 
- Google: Makmal Quantum AI Google telah mencapai kemajuan yang ketara, terutamanya dengan pemproses kuantumnya yang dipanggil Sycamore. Mereka mencapai ketuanan kuantum (quantum supremacy), menunjukkan keupayaan komputer kuantum untuk melaksanakan tugas tertentu lebih cepat daripada superkomputer klasik yang paling maju.
 
- Microsoft: Microsoft sedang mengusahakan pengkomputeran kuantum sebagai sebahagian daripada Kit Pembangunan Kuantumnya, menyediakan alatan dan sumber untuk penyelidik dan pembangun.
 
- Pengkomputeran Rigetti: Rigetti ialah syarikat permulaan yang memfokuskan pada membangunkan komputer kuantum dan menawarkan akses awan kepada unit pemprosesan kuantumnya.
 
- Sistem D-Wave: D-Wave terkenal dengan pendekatan penyepuhlindapan kuantum (quantum annealing) dan telah membangunkan komputer kuantum yang boleh didapati secara komersial.
 
2. Badan Kerajaan dan Institusi Penyelidikan:
- Pentadbiran Aeronautik dan Angkasa Lepas Kebangsaan (NASA): NASA terlibat dalam penyelidikan pengkomputeran kuantum, meneroka aplikasi berpotensi untuk menyelesaikan masalah kompleks dalam penerokaan angkasa lepas dan bidang berkaitan.
 
- Keutamaan Kuantum Eropah (European Quantum Flagship): Kesatuan Eropah telah melancarkan program Keutamaan Kuantum, satu inisiatif berskala besar untuk memajukan teknologi kuantum, termasuk pengkomputeran kuantum.
 
- Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan (NIST): NIST terlibat dalam penyelidikan pengkomputeran kuantum dan sedang berusaha membangunkan piawaian untuk kriptografi tahan kuantum.
 
- Akademi Sains China (CAS): China telah melabur secara aktif dalam teknologi kuantum, termasuk pengkomputeran kuantum, dengan institusi seperti CAS menerajui usaha penyelidikan.
 
3. Permulaan (Startups):
- Banyak syarikat permulaan di seluruh dunia memfokuskan pada pelbagai aspek pengkomputeran kuantum, daripada pembangunan perkakasan kepada algoritma kuantum. Contohnya termasuk IonQ, PsiQuantum dan Xanadu Quantum Technologies.
 
4. Usaha Kolaboratif:
- Banyak kerjasama wujud antara institusi akademik, syarikat dan agensi kerajaan untuk mengumpulkan sumber dan kepakaran. Sebagai contoh, projek Open SuperQ ialah kerjasama antara beberapa institusi penyelidikan Eropah yang berusaha membangunkan pemproses kuantum berskala.
 
Ini hanyalah beberapa contoh, dan landskap berkembang pesat. Adalah disyorkan untuk menyemak perkembangan dan pengumuman terkini daripada pemain utama dalam bidang pengkomputeran kuantum untuk mendapatkan maklumat terkini.
 
 
Model-model reka bentuk kuantum komputer yang sedang dihasilkan.

D-Wave menghasilkan kuantum komputer secara komersial. 

 
Organisasi dan syarikat yang berbeza sedang meneroka pelbagai pendekatan dan model dalam reka bentuk dan pembangunan komputer kuantum. Dua paradigma utama untuk pengkomputeran kuantum ialah pengkomputeran kuantum berasaskan gerbang (Quantum gates) dan penyepuhlindapan kuantum (quantum annealing). Berikut ialah gambaran ringkas mengenai pendekatan ini:
 
1. Pengkomputeran Kuantum Berasaskan Gerbang:
- IBM, Google, Microsoft, Rigetti: Syarikat-syarikat ini sedang giat menjalankan pengkomputeran kuantum berasaskan gerbang, yang melibatkan penggunaan bit kuantum (qubit) dan get kuantum untuk melakukan pengiraan. Komputer kuantum berasaskan gerbang menggunakan litar kuantum untuk melaksanakan algoritma kuantum.
- Qubit Superkonduktor: IBM, Google dan Rigetti terutamanya menggunakan qubit superkonduktor, iaitu litar kecil yang diperbuat daripada bahan superkonduktor yang boleh membawa arus elektrik tanpa rintangan apabila disejukkan kepada suhu yang sangat rendah.
- Ion Terperangkap: Sesetengah organisasi, seperti IonQ, menggunakan ion terperangkap sebagai qubit. Qubit diwakili oleh ion individu yang dimanipulasi menggunakan pancaran laser.
 
2. Penyepuhlindapan Kuantum:
- Sistem D-Wave: D-Wave menggunakan pendekatan berbeza yang dikenali sebagai penyepuhlindapan kuantum (quantum annealing). Penyepuh kuantum direka bentuk untuk mencari keadaan tenaga minimum sistem, menjadikannya sesuai untuk masalah pengoptimuman.
- Qubit Fluks Superkonduktor: D-Wave menggunakan qubit fluks superkonduktor dalam pemproses penyepuhlindapan kuantumnya.

Kuantum Komputer yang dihasilkan oleh Google.

 
3. Pengkomputeran Kuantum Topologi:
- Microsoft: Microsoft sedang meneroka pendekatan berbeza yang dikenali sebagai pengkomputeran kuantum topologi. Mereka bertujuan untuk mencipta qubit menggunakan anyon, iaitu zarah eksotik yang wujud dalam jenis bahan tertentu.
 
4. Pengkomputeran Kuantum Fotonik:
- Teknologi Kuantum Xanadu: Xanadu sedang meneroka pengkomputeran kuantum fotonik, yang menggunakan zarah cahaya (foton) sebagai qubit. Pendekatan ini adalah berdasarkan pengkomputeran kuantum pembolehubah berterusan.
 
5. Pengkomputeran Titik Kuantum:
- Pelbagai Institusi Penyelidikan: Titik kuantum, atom buatan berasaskan semikonduktor, juga sedang diterokai sebagai qubit yang berpotensi. Penyelidikan sedang dijalankan dalam tetapan akademik dan industri.
 
6. Pendekatan Hibrid:
- IonQ: IonQ, sebagai contoh, menggunakan pendekatan hibrid, menggabungkan ion terperangkap dengan teknik pengkomputeran kuantum berasaskan gerbang.
 
Itu hanyalah beberapa pendekatan dalam teknik penghasilan kuantum komputer yang digunakan oleh beberapa badan yang cuba menghasilkan kuantum komputer memandangkan bidang ini sangat dinamik. Penyelidik dan syarikat terus meneroka idea dan teknologi baharu untuk menangani cabaran yang berkaitan dengan membina komputer kuantum berskala dan toleransi terhadap kesalahan. Pilihan pendekatan selalunya bergantung pada faktor seperti sifat fizikal qubit, kadar ralat, dan potensi untuk berskala.
 
Bilakah komputer kuantum yang berfungsi sepenuhnya dapat dihasilkan?

Kuantum Komputer oleh IBM yang dikenali sebagai Osprey.

 
Sehingga ke hari ini meramalkan jangka masa yang tepat apabila kita akan mempunyai komputer kuantum berskala besar yang berfungsi sepenuhnya adalah mencabar. Pengkomputeran kuantum ialah bidang penyelidikan yang aktif, dan kemajuan sedang cuba dihasilkan, tetapi sukar untuk menentukan garis masa tertentu disebabkan oleh cabaran dan ketidakpastian yang wujud.
 
Beberapa faktor menyumbang kepada ketidakpastian, termasuk kesukaran teknikal yang berkaitan dengan membina dan mengekalkan qubit yang stabil, membangunkan kaedah pembetulan ralat dan menangani isu kebolehskalaan. Komputer kuantum kini berada di peringkat awal pembangunan, dan para penyelidik membuat kemajuan secara berperingkat.
 
Anggaran untuk pembangunan komputer kuantum yang praktikal dan boleh skala telah berbeza-beza secara meluas. Sesetengah pakar mencadangkan ia mungkin mengambil masa sedekad atau lebih, manakala yang lain percaya bahawa penemuan penting boleh berlaku lebih awal. Garis masa juga boleh dipengaruhi oleh cabaran atau kejayaan yang tidak dijangka dalam bidang tersebut.
 
Adalah penting untuk sentiasa dikemas kini dengan perkembangan terkini dalam pengkomputeran kuantum semasa penyelidikan berjalan, dan garis masa mungkin menjadi lebih jelas sejak kemas kini terakhir yang dilakukan. Sentiasa merujuk kepada sumber terkini untuk mendapatkan maklumat terkini tentang perkembangan teknologi pengkomputeran kuantum.

Ulasan Berkaitan Antara Pembangunan Teknologi Terkini

Penggunaan teknologi robotik menajdi semakin penting bagi industri yang memerlukan kerja-kerja yang mencabar dan merbahaya kepada kesihatan manusia.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kemajuan teknologi telah mendorong masyarakat ke era yang dicirikan oleh inovasi dan evolusi yang pesat. Beberapa teknologi canggih telah muncul sebagai titik fokus, membentuk trajektori pembangunan masa depan. Salah satu bidang utama yang mendapat perhatian penting ialah kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Memandangkan teknologi ini terus matang, aplikasinya merangkumi pelbagai industri, daripada penjagaan kesihatan dan kewangan kepada pembuatan dan seterusnya. Keupayaan sistem AI dan ML untuk menganalisis sejumlah besar data, memperoleh cerapan yang bermakna dan membuat keputusan termaklum secara autonomi sedang mengubah paradigma tradisional. Kepentingan mereka untuk kemajuan masa depan terletak pada potensi mereka untuk memacu kecekapan, meningkatkan proses membuat keputusan dan merevolusikan cara perniagaan dan masyarakat beroperasi. Selain itu, teknologi ini adalah penting untuk pembangunan trend transformatif lain, seperti sistem autonomi, pengalaman yang diperibadikan dan pengoptimuman proses yang kompleks. Semasa kami menavigasi landskap teknologi, penyepaduan dan penghalusan AI dan ML berdiri sebagai kuasa penting, bersedia untuk membentuk masa depan inovasi dan membuka era baharu kemungkinan.

Berikut adalah beberapa bidang teknologi yang mendapat perhatian yang penting dalam beberapa tahun kebelakangan ini dan terus diberikan perhatian penting bag menjana perkembangan teknologi yang lebih drastik. Dari senarai ini masih terdapat beberapa bidang teknologi yang juga penting yang tidak disenaraikan. Jadi sekiranya anda ingin menambah input bagi artikel kali ini, sila tambahkan di ruangan komen.

1. Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin: Kemajuan berterusan dalam AI dan ML, termasuk pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer, telah memacu inovasi dalam pelbagai industri.

2. Teknologi 5G: Penggunaan rangkaian 5G terus berkembang, menjanjikan sambungan internet yang lebih pantas dan lebih dipercayai. Ini mempunyai implikasi untuk pelbagai sektor, termasuk IoT, realiti tambahan dan pengalaman mudah alih yang dipertingkatkan. Namun begitu, penggunaan 5G masih lagi terhad dan penggunaannya cuba dioptimumkan. Ia mungkin mengambil masa beberapa tahun lagi untuk benar-benar memberikan impak yang ketara kepada penggunaannya.

3. Rantaian Sekat dan Mata Wang Kripto: Selain daripada mata wang kripto seperti Bitcoin, teknologi blockchain sedang diterokai untuk aplikasi dalam pengurusan rantaian bekalan, kewangan dan aplikasi terdesentralisasi (DApps). Aplikasi rantaian sekat (blockchain) didapati amat berguna dalam pelbagai kegunaan bidang yang lain. Sehubungan itu ia akan terus digunakan dalam pelbagai bidang.

4. Pengkomputeran Tepi (Edge computing): Dengan pertumbuhan peranti IoT, pengkomputeran tepi menjadi terkenal sebagai satu cara untuk memproses data lebih dekat dengan sumber, mengurangkan kependaman dan meningkatkan kecekapan. Ini membolehkan pelbagai kemudahan perkomputeran diakses dengan lebih cekap dan mudah.

Keselamatan data peribadi menjadi semakin penting memandangkan peranti digital menjadi semakin penting dalam kehidupan individu seseorang.

5. Keselamatan Siber: Dengan peningkatan kekerapan dan kecanggihan ancaman siber, keselamatan siber kekal sebagai keutamaan. Teknologi seperti penyelesaian keselamatan dipacu AI dan seni bina sifar amanah (zero-trust) semakin mendapat perhatian.

6. Pengkomputeran Kuantum: Semasa masih di peringkat awal, penyelidikan dan pembangunan pengkomputeran kuantum sedang berkembang. Komputer kuantum mempunyai potensi untuk menyelesaikan masalah kompleks yang kini berada di luar kemampuan komputer klasik.

7. Bioteknologi dan CRISPR: adalah singkatan bagi (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats). Kemajuan dalam bioteknologi, termasuk teknologi penyuntingan gen seperti CRISPR, telah membuka kemungkinan baharu dalam penjagaan kesihatan, pertanian dan seterusnya. Ia membuka potensi yang luar bagi bidang berkaitan bioteknologi. Namun begitu pengawasan dan pertimbangan etika amatlah penting bagi memastikan ianya tidak mendatangkan mudarat kepada perkembangan semulajadi.

8. Robotik dan Automasi: Kemajuan berterusan dalam robotik dan automasi diperhatikan, dengan aplikasi daripada pembuatan kepada penjagaan kesihatan dan logistik. Dengan pembangunan teknologi AI, teknologi Robotik dan Automasi dijangka akan berkembang dengan lebih pantas. Ia merupakan bidang yang semakin penting memandangkan penggunaan tenaga manusia menjadi semakin sukar selain memenuhi bidang-bidang yang boleh mendatangkan bahaya.

Penggunaan AR dan VR merupakan satu fungsi yang amat berguna dan memanfaatkan peranti telefon yang digunakan meluas hari ini.

9. Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR): Teknologi AR dan VR digunakan dalam permainan, pendidikan, penjagaan kesihatan dan perusahaan untuk pengalaman yang mendalam. Teknologi AR dan VR, boleh digunakan di dalam pelbagai bidang terutamanya pendidikan dan pelancongan maya. Walaupun ia sebelum ini lebih popular di dalam industri permainan video, penggunaan bagi fungsi-fungsi yang lain adalah jauh lebih penting.

10. Internet of Things (IoT): Pertumbuhan peranti IoT dan peningkatan kesalinghubungan peranti dan sistem terus membentuk pelbagai industri, daripada rumah pintar kepada aplikasi perindustrian. Ia merupakan teknologi yang terus berkembang dan memakan masa mencapai kematangan yang lebih stabil. Namun begitu (IoT), merupakan gaya hidup masa depan dalam tempoh terdekat.

11. Realiti Lanjutan (Extended Reality - XR): XR merangkumi realiti maya (VR), realiti tambahan (AR) dan realiti campuran (MR). Teknologi ini mencari aplikasi dalam permainan, pendidikan, latihan dan pengalaman yang mendalam. Ia merupakan bidang yang menggunakan VR dan AR dalam aplikasi yang lebih menyeluruh.

12. Teknologi Lejar Teragih (Distributed Ledger Technology - DLT): Di luar rantaian blok (blockchain), DLT sedang diterokai untuk pelbagai kes penggunaan, termasuk meningkatkan ketelusan, kebolehkesanan dan kecekapan dalam rantaian bekalan dan transaksi kewangan.

13. Teknologi Hijau: Dengan penekanan yang semakin meningkat pada kemampanan, teknologi hijau seperti tenaga boleh diperbaharui, sistem cekap tenaga dan amalan mesra alam telah menjadi tumpuan dalam pelbagai industri. Teknologi hijau amat penting bagi memastikan kelestarian alam dapat dikekalkan seiring dengan pembangunan teknologi. Kegagalan ini mungkin akan mengakibatkan kita mengalami krisis sumber tenaga dan pencemaran alam yang sirius.

14. Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP): Kemajuan dalam NLP telah membawa kepada pemahaman bahasa yang lebih baik oleh mesin, membolehkan aplikasi seperti chatbots, terjemahan bahasa dan analisis sentimen. Pembangunan ini turut membantu pembangunan pelbagai bidang lain dengan teknologi AI.

15. Kenderaan Autonomi: Pembangunan kereta pandu sendiri dan kenderaan autonomi telah menjadi tumpuan penting, dengan kemajuan berterusan dalam teknologi penderia, AI dan rangka kerja kawal selia. Walaupun teknologi ini belum digunakan secara meluas. Terdapat beberapa contoh penggunaan teknologi pemanduan automasi secara praktikal. Mungkin kita akan melihatnya dalam artikel yang akan datang.

Teknologi kesihatan menerima impak positif daripada kepesatan teknologi yang membolehkan ianya menjadi lebih efektif.

16. Teknologi Kesihatan: Persimpangan teknologi dan penjagaan kesihatan, termasuk teleperubatan, peranti boleh pakai dan aplikasi pemantauan kesihatan, telah menjadi bidang utama inovasi. Banyak pembangunan teknologi baru yang turut menyokong pembangunan teknologi perubatan untuk berkembang dengan lebih pesat. Teknologi seperti CRISPR, perkomputeran, robotik, AI dan lain-lain lagi merupakan penyumbang penting bagi membangunkan teknologi kesihatan untuk masa hadapan.

17. Sistem Fizikal Siber (Cyber-Physical Systems): Penyepaduan sistem digital dan fizikal, yang sering dilihat di bandar pintar, pembuatan pintar, dan automasi industri, telah mendapat perhatian kerana potensinya untuk meningkatkan kecekapan dan ketersambungan.

18. Biologi Sintetik: Bidang ini melibatkan kejuruteraan sistem biologi untuk aplikasi praktikal, termasuk bioengineering, biopembuatan dan pembangunan bahan baharu. Banyak bahan industri baru yang dihasilkan dengan kaedah ini, dan ia membolehkan barangan dihasilkan dengan harga yang lebih murah dan kualiti yang terjamin. Antara bahan yang dihasilkan termasuklah bahan biokimia, bahan industri, makanan dan minuman, biodiesel dan ubat-ubatan (biodrug).

19. Bahan Pintar: Pembangunan bahan dengan sifat unik, seperti aloi memori bentuk dan bahan penyembuhan sendiri, mempunyai implikasi untuk pelbagai industri, termasuk pembinaan dan elektronik. Ia merupakan bidang yang semakin membangun memandangkan ianya penting terutamanya bagi tujuan teknologi penerokaan angkasa.

Teknologi masa depan adalah bergantung kepada apa yang kita hasilkan hari ini. Pembangunan teknologi perlulah mementingkan kesinambungan yang membawa kebaikan bersama manusia dan alam semulajadi.

20. Komunikasi Kuantum: Melengkapkan pengkomputeran kuantum, komunikasi kuantum memfokuskan pada komunikasi selamat menggunakan prinsip mekanik kuantum, menawarkan keselamatan yang dipertingkatkan untuk penghantaran data. Teknologi ini membolehkan komunikasi yang lebih cekap untuk tujuan eksplorasi yang lebih jauh (tujuan penjelajahan angkasa) selain penggunaan komunikasi biasa (memperbaiki capaian internet).

Walaupun banyak lagi bidang yang terus dibangunkan pada hari ini, ia samada terangkum di dalam bidang-bidang yang dibincangkan di atas atau tidak jauh daripadanya. Apa pun pembangunan teknologi penyelidikan yang semakin pesat adalah dibantu oleh penyelidikan-penyelidikan yang dihasilkan sebelumnya. Maka dengan itu adalah penting bagi kita meneruskan bidang pembangunan dan penyelidikan bagi memastikan mutu kehidupan yang lebih baik. Dalam pembangunan sebelum ini, kita telah melihat kesan buruk dan baik daripada pembangunan yang dihasilkan. Maka dengan itu, langkah yang lebih berhati-hati perlu diambil bagi mengurangkan kesan buruk ini di masa hadapan.

Bagaimana Memanfaatkan Kuasa AI ChatGPT

ChatGPT menjadi topik perbincangan utama sejak ianya dilancarkan.

Penggunaan AI menjadi topik utama bagi awal tahun 2023 apabila perisian ChatGPT mula diperkenalkan kepada orang ramai semenjak November 2022. Berikutan dengan itu pelbagai andaian diketengahkan berkaitan dengan penggunaan AI ini berkaitan dengan potensi, kebaikan, keburukan, peluang-peluang baru serta pelbagai kaedah bagaimana memanfaatkan teknologi yang baru diperkenalkan ini. Namun teknologi ini mendapat sambutan penggunaan orang ramai yang sangat pesat dengan pencapaian 100 juta pengguna hanya dalam tempoh 2 bulan selepas dilancarkan. 

Samada anda pernah menggunakan perisian ChatGPT atau tidak, sedikit sebanyak pengetahuan mengenainya adalah baik. Seperti juga teknologi-teknologi lain, adakalanya ia berguna di saat-saat kita memerlukan. Apa yang penting, setelah beberapa bulan daripada tarikh ianya dilancarkan, potensinya adalah lebih dikenali, dan lebih banyak kegunaannya yang dikongsikan melalui internet dari pelbagai bidang penggunaan.

Adalah penting bagi kita mengetahui, penggunaan yang betul akan memberikan hasil yang lebih baik. Ini kerana ChatGPT memberikan tindakbalas adalah berdasarkan daripada soalan yang diajukan. Maka teknik menyoal perlu dilakukan dengan betul bagi membolehkan perisian ini memberikan respon yang lebih bagus. Berikut ialah beberapa petua untuk menggunakan perkhidmatan ChatGPT dengan berkesan:

Kaedah penggunaan yang betul boleh membantu anda mendapat hasil yang lebih baik apabila menggunakan ChatGPT.

Jelas dan spesifik dalam permintaan anda: Lebih spesifik anda tentang perkara yang anda mahukan, lebih mudah bagi perisian ini memberikan respons yang berkaitan. Cuba berikan sebanyak mungkin konteks, termasuk sebarang maklumat atau butiran latar belakang yang berkaitan.

Bersabar: Walaupun ia direka untuk bertindak balas dengan cepat, sesetengah permintaan mungkin mengambil masa lebih lama untuk diproses berbanding yang lain. Harap bersabar dan berikan masa untuk menganalisis permintaan anda dan menjana respons.

Gunakan tatabahasa dan ejaan yang betul: Walaupun ia mampu memahami banyak variasi bahasa, menggunakan tatabahasa dan ejaan yang betul akan membantu ia memahami permintaan anda dengan lebih baik dan menjana respons yang lebih tepat.

Tanya soalan terbuka: Cara terbaik untuk memanfaatkan perkhidmatan ChatGPT adalah dengan bertanya soalan terbuka yang membolehkan ia memberikan jawapan yang terperinci dan bermaklumat. Elakkan bertanya soalan ya atau tidak, kerana ini biasanya membawa kepada jawapan yang ringkas dan kurang bermaklumat.

ChatGPT boleh diakses dengan menggunakan telefon pintar.

Manakala dengan menggunakan komputer, PC mahupun laptop anda boleh mengoptimumkan paparan skin yang luas untuk penggunaan yang lebih optimum. 

Eksperimen dan teroka: Sebagai model bahasa, ChatGPT sentiasa belajar dan berkembang. Jangan takut untuk bereksperimen dengan pelbagai jenis permintaan dan terokai banyak cara yang boleh ia bantu.

Sebagai model bahasa AI, ChatGPT telah dilatih tentang pelbagai topik dan boleh memberikan maklumat tentang pelbagai subjek. Beberapa topik yang dikuasai dengan baik termasuklah sains, teknologi, matematik, sastera dan peristiwa semasa. Walau bagaimanapun, ia juga mampu menjawab soalan yang berkaitan dengan sejarah, politik, geografi, dan banyak lagi bidang ilmu.

Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa respons ChatGPT dijana berdasarkan corak dan korelasi yang terdapat dalam jumlah besar data yang ia telah dilatih, dan oleh itu mungkin tidak sentiasa 100% tepat atau berkaitan dengan pertanyaan khusus anda. Adalah idea yang baik untuk menyemak semula maklumat penting dan merujuk pelbagai sumber apabila membuat keputusan penting atau membuat kesimpulan berdasarkan maklumat yang diberikan oleh mana-mana model bahasa AI.

Data yang digunakan untuk melatih ChatGPT datang dari pelbagai sumber, termasuk internet. Data latihan dikumpul dan diproses oleh pasukan yang bertanggungjawab untuk mencipta dan mengemas kini perisianya, yang merangkumi sejumlah besar pakar pembelajaran mesin dan saintis data.

Data latihan yang digunakan untuk mencipta ChatGPT ialah pilihan teks yang dipilih susun daripada pelbagai sumber, termasuk buku, artikel, tapak web dan media digital lain. Data ini dipilih dengan teliti untuk memastikan ia merangkumi pelbagai topik dan perspektif, dan ia mewakili pelbagai gaya penulisan dan suara.

Peta minda yang boleh membantu kita memahami dengan lebih lanjut mengenai ChatGPT.

Selain data latihan yang digunakan untuk mencipta ChatGPT, ia juga dapat mengakses maklumat daripada internet dan sumber lain dalam masa nyata. Ini membolehkan ianya memberikan maklumat terkini dan respons kepada pelbagai pertanyaan. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa respons ChatGPT dijana berdasarkan corak dan korelasi yang terdapat dalam data latihan, dan mungkin tidak selalu mencerminkan maklumat terkini atau tepat yang tersedia pada topik tertentu.

ChatGPT merupakan antara perisian AI yang mula digunakan secara meluas dan ianya adalah pada peringkat pengenalan. Banyak perkara yang boleh dimanfaatkan daripada teknologi ini. Samada ia membawa kebaikan ataupun keburukan adalah bergantung kepada bagaimana kita memanfaatkannya. Maka dengan itu, gunakanlah ianya sebaik mungkin bagi mendapatkan faedah yang sepatutnya.

Sejarah Pembangunan Teknologi AI dan Bentuk-Bentuk AI Yang Digunakan

Sejarah pembangunan AI (Artificial Intelligence) menempuh pelbagai fasa dan hari ini ia masih di peringkat permulaannya.

Kecerdasan Buatan (AI) atau lebih dikenali sebagai Artificial Intelligence ialah bidang yang berkembang pesat yang berpotensi merevolusikan cara kita hidup dan bekerja. Sejak beberapa dekad yang lalu, AI telah berkembang daripada bidang penyelidikan khusus kepada pemacu utama inovasi dan pertumbuhan ekonomi. Hari ini, AI digunakan dalam pelbagai aplikasi, daripada pembantu peribadi maya dan perisian pengecaman imej kepada kereta pandu sendiri dan sistem diagnosis perubatan. Dengan kemajuan berterusan dalam pembelajaran mendalam dan teknik pembelajaran mesin yang lain, serta ketersediaan set data yang besar dan kuasa pengkomputeran yang semakin meningkat, AI bersedia untuk mengubah banyak aspek kehidupan kita pada tahun-tahun mendatang. 

Kali ini kita akan melihat sejarah pembangunan teknologi AI dengan lebih dekat selain daripada beberapa jenis AI yang biasanya digunakan. Melalui pemahaman ini, kita mungkin dapat membezakan bagaimana AI berfungsi dengan lebih jelas seterusnya memahami mengenai potensi dan risiko penggunaan AI kepada kehidupan manusia secara khususnya. Seperti juga pembangunan teknologi-teknologi yang lain pemahaman ini adalah penting untuk menangani isu yang berkaitan dengan privasi, etika dan potensi kesan AI terhadap pekerjaan dan masyarakat secara keseluruhannya.

Berikut adalah rentetan daripada sejarah pembangunan teknologi AI semenjak ianya mula dikenalpasti sebagai potensi pembangunan manusia selepas pembangunan revolusi perindustrian.

1943: Idea rangkaian saraf diperkenalkan oleh Warren McCulloch dan Walter Pitts. Pada tahun 1943, Warren McCulloch, seorang ahli neurofisiologi, dan Walter Pitts, seorang ahli logik, menerbitkan artikel bertajuk "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity," yang memperkenalkan idea rangkaian saraf. Penulisan itu mencadangkan model teori tentang bagaimana neuron dalam otak boleh bekerjasama untuk melakukan pengiraan yang kompleks, menggunakan fungsi logik mudah seperti fungsi "AND" dan "OR".

Alan Turing mencadangkan untuk menguji keupayaan mesin berfikir seperti manusia.

1950: Alan Turing mencadangkan Ujian Turing, kaedah untuk menguji keupayaan mesin untuk mempamerkan tingkah laku pintar yang setara dengan, atau tidak dapat dibezakan daripada, manusia. Pada tahun 1950, Alan Turing, seorang saintis komputer perintis, mencadangkan Ujian Turing sebagai kaedah untuk menguji keupayaan mesin untuk mempamerkan tingkah laku pintar yang setara dengan, atau tidak dapat dibezakan daripada manusia. Ujian Turing ialah satu cara untuk meneroka persoalan sama ada mesin boleh berfikir, dan sejak itu telah menjadi konsep utama dalam pembangunan kecerdasan buatan.

1956: Istilah "kecerdasan buatan" dicipta oleh John McCarthy, dan bidang AI telah ditubuhkan secara rasmi di Persidangan Dartmouth. Pada tahun 1956, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, dan Claude Shannon menganjurkan persidangan seminar di Kolej Dartmouth di New Hampshire, Amerika Syarikat. Persidangan itu menghimpunkan penyelidik dari pelbagai bidang, termasuk matematik, psikologi, dan kejuruteraan, untuk meneroka idea mencipta mesin yang boleh mempamerkan kecerdasan seperti manusia. Persidangan ini secara meluas dianggap sebagai kelahiran bidang kecerdasan buatan.

1958: Program AI pertama yang mampu menyelesaikan masalah matematik, dipanggil Logic Theorist, telah dibangunkan oleh Allen Newell dan JC Shaw. Kedua-dua penyelidik di RAND Corporation, membangunkan program AI pertama yang mampu menyelesaikan masalah matematik. Program itu, yang dipanggil Ahli Teori Logik, merupakan peristiwa penting dalam pembangunan kecerdasan buatan dan menandakan kali pertama mesin telah dapat meniru kemahiran menyelesaikan masalah manusia dalam domain tertentu.

Sejarah pembangunan AI secara ringkas.

1960-an-1970-an: Bidang AI mengalami pertumbuhan yang ketara, dengan pembangunan sistem pakar, pemprosesan bahasa semula jadi dan robotik. Salah satu perkembangan yang paling penting pada masa ini ialah penciptaan sistem pakar, yang direka untuk meniru kebolehan membuat keputusan pakar manusia dalam domain tertentu. Sistem ini menggunakan penaakulan berasaskan peraturan untuk menganalisis data dan membuat keputusan, dan ia digunakan dalam pelbagai aplikasi, daripada diagnosis perubatan kepada ramalan kewangan.

Satu lagi bidang tumpuan pada masa ini ialah pemprosesan bahasa semula jadi, yang bertujuan untuk membolehkan mesin memahami dan berkomunikasi dalam bahasa manusia. Penyelidik membangunkan teknik untuk pengecaman pertuturan, terjemahan bahasa dan analisis teks, yang meletakkan asas untuk pembangunan pembantu maya dan aplikasi AI berasaskan bahasa lain.

1980-an-1990-an: Sepanjang 1980-an dan 1990-an, bidang AI mengalami tempoh genangan, yang dicirikan oleh kekurangan kemajuan dan pembiayaan terhad. Tempoh ini sering dirujuk sebagai "musim sejuk AI."

Salah satu sebab utama untuk genangan ini adalah bahawa jangkaan untuk AI telah berlebihan semasa dekad sebelumnya, yang membawa kepada kekecewaan apabila sistem awal gagal memenuhi jangkaan ini. Selain itu, kuasa pengkomputeran yang terhad pada masa itu menyukarkan untuk membangunkan dan menguji algoritma dan aplikasi AI yang lebih canggih.

Walaupun menghadapi cabaran ini, penyelidik terus mengusahakan AI dalam tempoh ini, dan beberapa perkembangan penting telah dibuat. Satu bidang tumpuan ialah pembelajaran mesin, yang bertujuan untuk membolehkan mesin meningkatkan prestasi mereka dari semasa ke semasa melalui pendedahan kepada data. Penyelidik membangunkan algoritma dan teknik baharu untuk pembelajaran diselia dan tidak diselia, yang meletakkan asas untuk kemajuan masa depan dalam AI.

Satu lagi perkembangan penting pada masa ini ialah penciptaan sistem pakar yang boleh membuat alasan menggunakan maklumat yang tidak pasti atau tidak lengkap. Sistem ini menggunakan penaakulan kebarangkalian untuk membuat keputusan berdasarkan data yang tidak lengkap, yang menjadikannya lebih berguna dalam aplikasi dunia sebenar.

Antara kejayaan di dalam teknologi AI adalah apabila ia berjaya menandingi kepintaran pemain catur juara dunia Garry Kasparov.

1997: Pada tahun 1997, komputer Deep Blue IBM mencipta sejarah dengan mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov dalam perlawanan enam perlawanan. Ini merupakan peristiwa penting dalam pembangunan AI dan menandakan kali pertama komputer telah mengalahkan juara dunia dalam perlawanan catur.

Deep Blue direka khusus untuk bermain catur dan menggunakan algoritma lanjutan untuk menganalisis kemungkinan pergerakan dan hasil. Ia mampu menilai sehingga 200 juta kedudukan sesaat, jauh lebih banyak daripada mana-mana manusia boleh menguruskan, memberikan kelebihan yang ketara berbanding lawan manusia.

Perlawanan antara Deep Blue dan Kasparov mendapat publisiti tinggi dan menjana minat yang ketara dalam AI dan potensinya untuk mengatasi kecerdasan manusia dalam domain tertentu. Kemenangan oleh Deep Blue dilihat sebagai satu kejayaan besar dalam AI dan mencetuskan penyelidikan lanjut ke dalam pembelajaran mesin dan algoritma membuat keputusan.

Tahun 2010-an dan 2020-an telah menyaksikan kebangkitan yang ketara dalam bidang AI, didorong oleh kemajuan dalam pembelajaran mendalam dan teknik pembelajaran mesin lain, serta ketersediaan set data yang besar dan kuasa pengkomputeran. Ini telah membawa kepada pembangunan pelbagai aplikasi AI, antara lain termasuk pengecaman imej dan pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan kenderaan autonomi.

Salah satu perkembangan utama dalam tempoh ini ialah peningkatan pembelajaran mendalam, sejenis pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf dengan berbilang lapisan untuk mempelajari perwakilan data yang kompleks. Ini telah membolehkan sistem AI mencapai kejayaan dalam tugas seperti pengecaman imej, di mana model pembelajaran mendalam telah mengatasi prestasi manusia pada beberapa penanda aras.

Satu lagi perkembangan penting ialah ketersediaan set data yang besar dan sumber pengkomputeran yang berkuasa, yang membolehkan penyelidik melatih model AI yang semakin kompleks. Ini telah membawa kepada pembangunan sistem AI yang lebih canggih yang boleh memproses sejumlah besar data dan membuat keputusan dalam masa nyata.

Selain kemajuan dalam teknologi, kebangkitan semula AI telah didorong oleh peningkatan pelaburan dan sokongan daripada kerajaan, perniagaan dan institusi penyelidikan. Ini telah membawa kepada penubuhan pusat penyelidikan baharu dan pembangunan inisiatif yang bertujuan untuk menggalakkan penggunaan AI yang bertanggungjawab.

Hari ini, AI digunakan dalam pelbagai aplikasi, termasuk pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, robotik, kereta pandu sendiri dan banyak lagi. Pembangunan AI terus menjadi bidang penyelidikan aktif, dengan penemuan dan aplikasi baharu muncul secara tetap.

Maka dengan itu kita ingin melihat beberapa jenis AI, masing-masing mempunyai ciri dan aplikasi tersendiri. Berikut adalah beberapa jenis AI yang paling biasa dibangunkan:

Telefon pintar banyak menggunakan teknologi AI secara terbina dalam ataupun melalui internet.

AI Reaktif: AI Reaktif ialah jenis AI yang paling asas, yang hanya bertindak balas kepada situasi tertentu berdasarkan peraturan yang telah diprogramkan. AI reaktif tidak mempunyai ingatan atau keupayaan untuk belajar daripada pengalaman lalu. Contohnya termasuk AI bermain permainan dan sistem robotik.

AI Memori Terhad: AI ingatan terhad boleh mengingati peristiwa lalu dan menggunakan maklumat tersebut untuk membuat keputusan. Contohnya termasuk kereta pandu sendiri, yang menggunakan data lalu untuk menavigasi jalan raya dan mengelakkan kemalangan.

Teori Minda AI: Teori Minda AI mampu memahami emosi, kepercayaan, dan niat orang lain. Jenis AI ini masih dalam peringkat awal pembangunan, tetapi ia mempunyai aplikasi yang berpotensi dalam robotik sosial dan pembantu maya.

AI sedar diri (Self-aware AI): AI sedar diri ialah jenis AI teoretikal yang mempunyai kesedaran dan pengalaman subjektif. Walaupun AI sedar diri tidak wujud pada masa ini, ia adalah bidang penyelidikan dalam kecerdasan buatan dan falsafah.

Home Assistant yang menggunakan teknologi AI antara peralatan popular masa kini.

Pembelajaran Dalam (Deep Learning): Pembelajaran mendalam ialah subset pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf tiruan untuk mengenali corak dalam set data yang besar. Jenis AI ini digunakan dalam pengecaman imej dan pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan aplikasi lain.

Pembelajaran Pengukuhan: Pembelajaran pengukuhan melibatkan latihan sistem AI untuk membuat keputusan berdasarkan ganjaran dan hukuman. Jenis AI ini digunakan dalam robotik, permainan dan aplikasi lain.

Ini hanyalah beberapa contoh jenis AI yang wujud. Memandangkan penyelidikan AI terus berkembang, jenis AI baharu mungkin akan muncul, masing-masing mempunyai ciri unik dan aplikasi berpotensi mereka sendiri.

Walaupun penggunaan AI semakin popular, teknologi AI sebenarnya hanyalah berada pada tahap pengenalan sahaja. Teknologi AI boleh mencapai tahap yang jauh lebih maju apabila ianya mencapai kematangan yang lebih sempurna. Maka dengan itu kebaikan dan keburukan teknologi AI masih belum benar-benar ketara kesannya, namun kita perlu lebih bersedia bagi memastikan kesan yang buruk dapat dikawal. Apa yang perlu kita sedari adalah, pembangunan teknologi ini, tidak dapat dielakkan lagi.

Potensi Pembangunan dan Penggunaan Teknologi AI (Artificial Intelligence)

AI mempunyai bidang penggunaan yang luas dan begitu penting untuk meningkatkan lagi kualiti di dalam pelbagai bidang.

Kepesatan teknologi membawa manusia kepada teknologi yang banyak memberikan manusia kelebihan, memudahkan kehidupan, namun kebanyakan teknologi yang dibangunkan memberikan kesan secara langsung atau tidak langsung kepada manusia sendiri dari segi kesan positif, mahupun kesan negatif. Namun pembangunan adalah suatu perkara yang tidak boleh kita elakkan, ia ibarat tumbesaran kanak-kanak ataupun apa pun bentuk hidupan yang setiap hari terus berubah untuk membesar (memperbaiki mutu kehidupan).

Kali ini kita ingin melihat teknologi yang semakin berkembang dan mempunyai potensi yang sangat penting untuk pembangunan manusia pada masa hadapan iaitu AI (artificial intelligence). Walaupun ia telah mula digunakan dengan meluas sejak beberapa tahun kebelakangan ini, namun teknologi ini semakin berkembang dan mula memberikan hasil seperti yang dibayangkan dimiliki oleh AI. Walaupun kebimbangan terhadap penggunaan teknologi ini boleh memberikan kesan buruk kepada manusia pada masa hadapan, namun pembangunan teknologi AI hanya bertambah pesat dan menjadi semakin baik setiap hari.

Antara penggunaan teknologi AI yang telah digunakan sejak sekian lama termasuklah, perisian bantu suara (voice assistants), platform streaming (YouTube, Spotify, Netflix dan lain-lain), pemasaran di internet, papan kunci automatik (smart input keyboards), navigasi dan perjalanan, pengenalan wajah (face ID), keselamatan dan pengawasan, IoT (Internet of Things) dan beberapa teknologi yang terutamanya digunakan pada telefon pintar untuk kemudahan pengguna ataupun hiburan.

Namun potensi penggunaan AI adalah jauh lebih banyak dan potensi penggunaan AI yang masih di dalam pembangunan. Manakala sebahagian teknologi ini hanya boleh dibangunkan dengan bantuan AI pula kerana ia sukar dilakukan dengan kemampuan manusia sahaja. Berikut adalah beberapa contoh:

Penggunaan AI dalam bidang kesihatan dapat membantu doktor mengesan sesuatu penyakit dengan lebih efektif.

Penjagaan Kesihatan: AI boleh membantu profesional penjagaan kesihatan mendiagnosis dan merawat penyakit dengan lebih tepat dan cekap, yang membawa kepada hasil pesakit yang lebih baik. Alat diagnostik berkuasa AI boleh menganalisis imej perubatan dan mengesan anomali yang mungkin terlepas oleh manusia. 

Pendidikan: Sistem tunjuk ajar dikuasakan AI boleh memperibadikan pembelajaran untuk setiap pelajar, menyesuaikan diri dengan kekuatan dan kelemahan mereka. Ini dapat membantu pelajar belajar dengan lebih berkesan dan cekap. Antara masalah yang dihadapi oleh guru adalah untuk mengenal pasti potensi setiap murid secara individu. Maka dengan penggunaan AI, perkara ini mungkin dapat dilakukan dengan lebih mudah dan berkesan.

Kemalangan akibat kecuaian manusia dapat dikurangkan dengan menggunakan AI - self driving technology. Malah ia turut dapat mengurangkan kesesakan lalu lintas sekiranya diintegrasikan dengan sistem pemantauan menyeluruh.

Pengangkutan: Kereta dan trak pandu sendiri yang dikuasakan oleh AI boleh mengurangkan kemalangan lalu lintas dan meningkatkan aliran trafik, menjadikan pengangkutan lebih selamat dan cekap. Penggunaan AI dapat membantu masalah yang disebabkan oleh kecuaian manusia seperti keletihan dan mengantuk ketika memandu. Masalah lain adalah hilang tumpuan seperti penggunaan telefon bimbit ketika memandu ataupun gangguan daripada penumpang lain di dalam kenderaan. Walaupun belum berjaya sepenuhnya, namun pemanduan menggunakan teknologi AI adalah teknologi yang giat dibangunkan oleh syarikat-syarikat kenderaan dan pengangkutan di seluruh dunia.

Kelestarian alam sekitar: AI boleh membantu memantau dan mengurus sumber semula jadi, seperti air dan tenaga, dengan lebih berkesan. Sebagai contoh, AI boleh membantu mengoptimumkan sistem tenaga boleh diperbaharui, yang membawa kepada masa depan yang lebih mampan. Ini kerana AI dapat memantau sistem dan data yang banyak dalam satu masa untuk membolehkan ia menghasilkan mutu pemantauan yang lebih baik. 

Perkhidmatan sosial: AI boleh membantu mengenal pasti orang yang berisiko kehilangan tempat tinggal, pengangguran atau isu sosial lain, membolehkan organisasi perkhidmatan sosial campur tangan awal dan memberikan sokongan yang disasarkan. AI mampu memantau jumlah data yang lebih besar. Ia juga tidak dipengaruhi oleh sifat-sifat pilih kasih, takut, kasihan dan ia juga tidak boleh dirasuah seperti mana yang biasa berlaku pada manusia. 

Pertanian: AI boleh membantu mengoptimumkan hasil tanaman dan mengurangkan sisa dengan menganalisis data tentang corak cuaca, keadaan tanah dan faktor lain. Ini boleh membantu petani membuat keputusan yang lebih termaklum dan meningkatkan keselamatan makanan. 

Industri pembuatan dapat mengoptimumkan pengeluaran dan meningkatkan kualiti produk dengan menggunakan teknologi robotik AI.

Pembuatan: Robot berkuasa AI boleh mengautomasikan tugasan yang berulang dan berbahaya, mengurangkan risiko kecederaan di tempat kerja dan meningkatkan produktiviti. Walaupun teknologi komputer telah lama digunakan dalam bidang pembuatan namun penggunaan AI dapat meningkatkan lagi mutu penggunaan perkomputeran dalam mengawasi dan meningkatkan proses pengeluaran. Seperti biasa penggunaan mesin AI dapat mengelakkan kecuaian manusia dalam proses pembuatan.

Kewangan: AI boleh membantu mengesan penipuan dan jenayah kewangan lain dengan lebih cepat dan tepat, meningkatkan keselamatan sistem kewangan. Penggunaan AI dalam sistem kewangan adalah tidak dapat dielakkan memandangkan pengawalan keselamatan kewangan adalah antara perkara penting dalam memastikan keseimbangan ekonomi selain mengelakkan penipuan sistem perbankkan. Menggunakan teknologi AI, perkara ini mungkin dapat dicekapkan keberkesanannya.

Industri hiburan telah lama menggunakan Ai untuk mengenalpasti pilihan pengguna.

Hiburan: AI boleh membantu membuat cadangan kandungan yang diperibadikan dan meningkatkan keseluruhan pengalaman pengguna dalam pelbagai bentuk hiburan, seperti perkhidmatan penstriman muzik dan video. Bidang hiburan telah lama menggunakan teknologi AI bagi membantu sistem penstriman mencadangkan hiburan yang sesuai berdasarkan beberapa pilihan yang dipilih oleh pengguna. Ini dapat menjimatkan masa atau mencadangkan sesuatu yang belum diketahui oleh pengguna (yang selari dengan pilihan yang dibuat sebelumnya).

Tindak balas bencana: AI boleh membantu meramal dan bertindak balas terhadap bencana alam, seperti taufan dan gempa bumi, dengan menganalisis data tentang corak cuaca, aktiviti seismik dan faktor lain. Ini boleh membantu menyelamatkan nyawa dan mengurangkan kerosakan. Penggunaan AI dapat membantu pelan yang lebih efektif selain daripada meramal sebelum sesuatu bencana melanda, ia juga dapat membantu membentuk pelan bantuan yang lebih efektif bagi bencana-bencana besar. Ini kerana bantuan bencana turut meliputi, bantuan makanan, kesihatan, pakaian, keselesaan, pemindahan semula dan juga mententeramkan mangsa bencana.

Secara keseluruhan, teknologi AI berpotensi untuk meningkatkan banyak aspek kehidupan manusia, daripada penjagaan kesihatan dan pendidikan kepada pengangkutan dan alam sekitar. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk memastikan pembangunan dan penggunaan AI dilakukan dengan cara yang beretika dan bertanggungjawab, dengan mengambil kira potensi risiko dan akibat yang tidak diingini.

Seperti biasa, setiap pembangunan teknologi manusia mempunyai kesan positif dan negatif seperti juga penggunaan kenderaan, penggunaan elektrik, bahan plastik, bahan kimia dan sebagainya. Maka dengan itu semestinya pembangunan teknologi AI juga akan memberikan kesan baik dan buruk kepada kehidupan manusia. Apa yang penting, kita perlulah lebih bersedia dalam menghadapi kemungkinan yang akan berlaku. 

Vivaldi Browser Untuk Kegunaan Pengguna Mahir (Advanced)

Vivaldi browser mempunyai banyak ciri-ciri idaman 'advanced user'.

Bagi pengguna internet biasa, penggunaan browser mungkin tidak banyak memberi perbezaan. Namun bagi mereka yang menggunakan internet untuk mengumpulkan maklumat tertentu sebagai rujukan, browser memainkan peranan penting untuk membantu tugasan dapat disiapkan dengan lebih pantas, berkesan dan berkualiti dengan mudah. Jadi setiap pengguna mahir (advanced) mempunyai pilihan browser mereka sendiri atas beberapa sebab tertentu.

Bagi memenuhi keperluan pengguna-pengguna sebegini, Vivaldi melancarkan browser terbarunya yang juga dikenali sebagai Vivaldi dengan keistimewaan yang ditunggu-tunggu oleh para pengguna ‘advanced’ ini. Ciri-ciri yang dilengkapi oleh Vivaldi bukan sahaja dapat mempercepatkan proses pencarian maklumat, malah membantu kerja-kerja tersebut dapat dilakukan dengan lebih pantas dan mudah.

Bagi pengguna-pengguna seperti ini, mereka mungkin perlu membuka sehingga puluhan ‘tab’ dalam satu masa untuk melengkapkan maklumat yang diperlukan. Perkara ini diatasi oleh Vivaldi dengan membolehkan beberapa tab dibuka bersebelahan antara satu sama lain. Ini untuk memudahkan pencarian maklumat-maklumat berkaitan daripada berbilang tab yang dibuka. Ia juga memudahkan anda mengambil nota yang diperlukan dengan menyediakan panel khas untuk mengumpul nota anda.

Jón von Tetzchner sebelum ini pernah membina Opera.

Vivaldi yang digunakan pada laptop (Windows, iOS dan juga Linux)

Vivaldi juga boleh digunakan mengikut kesesuaian anda sendiri dengan membolehkan anda membuat ‘setting’ untuk pintasan (shortcut) anda sendiri – ini boleh menjimatkan lagi masa untuk menggunakan fungsi-fungsi tertentu yang diperlukan. Vivaldi juga boleh dipadankan mengikut selera pengguna sendiri (bagi mereka yang memerlukan kreativiti di dalam bidang kerja mereka).

Ia direka untuk kepantasan namun tidak memudahkan ciri-ciri penting pengguna ‘advanced’ yang memerlukan bahan yang berkulaiti. Antara ciri-ciri penting pengguna ‘advances’ adalah penggunaan ‘bookmarks’ yang besar dan ini dikenalpasti sebagai salah satu ciri-ciri penting pada Vivaldi. Bukan itu sahaja ia juga dilengkapi dengan penambahan ‘tags’ untuk memudahkan lagi untuk anda mencarinya kembali.

Web panel pula membolehkan anda terus mengikuti perkembangan semasa dari laman web kegemaran anda, samada ia adalah dari laman web berita, mahupun laman web sosial untuk anda terus mendapat berita terkini yang anda nanti-nantikan. Ia sememangnya ‘browser’ yang dinanti-nantikan oleh para pengguna ‘advanced’ yang memerlukan ciri-ciri tambahan sebegini, kerana ia juga direka oleh mereka-mereka yang memahami keperluan pengguna sebegini.

Bookmarks manager untuk menguruskan bookmarks.

Ciri-ciri shortcut yang memudahkan pengguna.

Antara salah seorang pengasas Vivaldi adalah Jón von Tetzchner yang sebelum ini pernah membina satu lagi ‘browser’ yang tidak asing lagi iaitu Opera semenjak tahun 1994, namun beliau meninggalkan Opera menjelang tahun 2011. Tidak seperti yang diimpikan beliau, Opera memilih untuk menjadi ‘browser’ yang lebih mudah (simple), terhad dan beberapa faktor lain yang menyebabkan beliau meninggalkan Opera.

Setakat ini Vivaldi mendapat komen yang amat memberangsangkan daripada media-media teknologi terkenal seperti TechCrunch, TNW dan juga Wired. Anda juga boleh mencubanya dengan memuat turun browser tersebut secara percuma terus dari Vivaldi. Anda mungkin perlu membuat rujukan terlebih dahulu untuk memahirkan diri anda dengan penggunaanya secara optimum. Ini kerana banyak ciri-ciri istimewa yang akan anda terus temui disepanjang penggunaannya nanti.

Bagi  mereka yang biasa membuat rujukan melalui berbilang laman web dan mengunakan laman sosial untuk tujuan komunikasi, Vivaldi tentunya menjadi browser kegemaran anda nanti. Semoga, ia dapat membantu anda meningkatkan produktivit, memudahkan serta menjadikan kerja-kerja mengumpul maklumat lebih efisyen.