Raksasa Teknologi China Alibaba Prediksi 10 Tren Teknologi yang Berpotensi Besar di 2020

Nextren.com - Tahun 2020 ini, dunia teknologi diprediksi akan ada lebih banyak kemajuan dan terobosan yang diharapkan dapat memberikan dampak besar pada kehidupan kita sehari-hari.

Mulai dari munculnya kecerdasan kognitif, teknologi in-memory-computing, komputasi kuantum toleran-kesalahan (fault-tolerant)- jenis komputasi kuantum yang mengatasi eror selama operasinya, perangkat semikonduktor dengan material baru, hingga pertumbuhan industri IoT yang lebih cepat, kolaborasi skala besar antara mesin, aplikasi blockchain untuk tingkat produksi, desain chip modular, hingga teknologi AI untuk melindungi privasi data.

“Kita hidup di era dengan pertumbuhan teknologi yang pesat. Khususnya, generasi baru teknologi TI yang ditandai dengan terobosan teknologi komputasi awan, artificial intelligence, blockchain, data intelligence dan 5G, yang diharapkan dapat mempercepat jalannya ekonomi digital,” Jeff Zhang, Head of Alibaba DAMO Academy and President of Alibaba Cloud Intelligence.

“Selain menjajagi hal-hal yang belum diketahui sebelumnya, melalui penelitian ilmiah dan teknologi, kami juga bekerja dengan pemain di industri untuk mendorong inovasi di berbagai industri, membuat teknologi lebih mudah diakses untuk bisnis dan masyarakat pada umumnya."

Baca Juga: Xiaomi Black Shark 3 Kemungkinan Jadi Hape Pertama dengan RAM 16GB

Berikut adalah 10 prediksi tren teknologi tahun ini dari DAMO Academy:

1. Artificial intelligence yang berkembang dari kecerdasan perseptual menjadi kecerdasan kognitif

Artificial intelligence (AI) telah mencapai atau melampaui batas manusia di bidang kecerdasan perseptual seperti speech to text, NLP (natural language processing/pemrosesan bahasa alami), pemahaman video, dll;

Namun di bidang kecerdasan kognitif yang membutuhkan pengetahuan eksternal, penalaran logis, atau migrasi domain, AI masih berada di tahap awal pengembangan.

Kecerdasan kognitif akan menarik gagasan dari psikologi kognitif, ilmu otak, dan sejarah sosial manusia, dikombinasikan dengan teknik-teknik seperti lintas domain pada grafik pengetahuan, inferensi kausalitas, dan pembelajaran berkelanjutan.

Hal itu berguna untuk membangun mekanisme yang efektif untuk mendapatkan kestabilan saat akuisisi dan mengekspresikan pengetahuan.

Sehingga bisa membuat mesin dapat memahami dan memanfaatkan pengetahuan, guna mencapai terobosan untuk mendapatkan kunci dari kecerdasan perseptual yang kemudian berkembang menjadi kecerdasan kognitif.