Asisten pribadi yang didukung oleh Kecerdasan Buatan (AI) telah ada di mana-mana dalam kehidupan kita sehari-hari, karena mereka membantu kita dalam berbagai tugas seperti menjadwalkan janji temu, memesan pizza, dan memesan kamar hotel. Tidak dapat dipungkiri bahwa bisnis harus memahami bagaimana Asisten Pribadi ini berfungsi dan kemampuannya untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, menghemat waktu dan uang, serta mengembangkan operasi mereka. Asisten pribadi banyak digunakan dalam periklanan, layanan pelanggan, dan hiburan. Asisten pribadi saat ini seperti Siri dan Alexa tidak meningkatkan atau belajar dari kumpulan data mereka mengenai pertanyaan spesifik yang diajukan oleh pengguna.
Asisten pribadi terkadang kesulitan memberikan jawaban atas pertanyaan tertentu karena keterbatasan kumpulan data mereka, sehingga secara tidak sengaja menyebabkan frustrasi di antara pengguna. Tujuan kami dalam penelitian ini adalah untuk menciptakan asisten pribadi yang dapat menangani dan menyimpan pertanyaan yang tidak dapat dijawab dalam kumpulan data untuk referensi dan analisis di masa mendatang. Asisten Pribadi sebelumnya mengandalkan strategi pencocokan pola dasar untuk menjawab pertanyaan berulang. Namun penelitian ini menerapkan prinsip Artificial Intelligence dan Machine Learning untuk meningkatkan efisiensi dan kemanjuran respon Asisten Pribadi. Dalam tulisan ini, kita akan mengeksplorasi berbagai aplikasi asisten pribadi dan menyimpulkan dengan analisis akhir.
Sejak Alan Turing pertama kali mengajukan gagasan bahwa mesin dapat berpikir, ada banyak model pembelajaran mesin dan Asisten Pribadi yang telah dikembangkan untuk mencoba menyelesaikan tes Turing . Saluran IRC menawarkan berbagai metode untuk membuat Asisten Pribadi, mengatasi beragam masalah, meskipun tidak semuanya. Selama beberapa dekade terakhir, Kecerdasan Buatan (AI) menjadi semakin lazim, dengan penggunaan yang semakin meningkat dari hari ke hari. Pasar kini dipenuhi dengan asisten AI, mulai dari asisten berbasis perangkat keras dan perangkat lunak seperti Alexa dari Amazon , Asisten Google, dan Siri dari Apple, hingga asisten berbasis augmented reality seperti Microsoft HoloLens. Keberhasilan asisten ini sebagian besar disebabkan oleh penerapan Natural Language Processing (NLP), yang memungkinkan komunikasi lancar antara pengguna dan mesin . Namun, penting untuk dicatat bahwa karena beberapa keterbatasan, asisten AI tidak memiliki cakupan visualisasi dan interaksi yang sesuai, sehingga membatasi fungsinya. Dari mobil self-driving hingga rekomendasi konten serta pemrosesan gambar dan video, kecerdasan buatan melibatkan identifikasi pola tertentu, pelatihan model matematika, dan mendeskripsikan mesin yang meniru fungsi kognitif yang sama persis dengan yang dilakukan oleh otak manusia . Sederhananya, kecerdasan buatan adalah kemampuan suatu sistem untuk mendeskripsikan dan mempelajari data eksternal dan menggunakan data tersebut untuk mencapai tujuan tertentu dan beradaptasi dengan perubahan tertentu. Fungsi utilitas AI dapat bervariasi dari algoritma yang sederhana hingga algoritma yang kompleks secara matematis, tetapi di setiap lingkungan  AI menganalisisnya dengan benar dan kemudian mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan peluang keberhasilan.
Kecerdasan buatan adalah tentang penggunaan algoritma yang tepat di tempat yang tepat. Algoritma kompleks didasarkan pada algoritma sederhana, yang merupakan sekumpulan instruksi yang dapat dijalankan oleh komputer dan memberikan jawaban terhadap masalah apa pun. Setelah algoritma kecerdasan buatan ditulis dan diimplementasikan, komputer sering kali menulis algoritma lain sendiri dengan belajar dari input data sebelumnya dan heuristik baru . Jaringan saraf tiruan adalah metode lain dalam sistem kecerdasan buatan di mana neuron buatan belajar sendiri Bandingkan data yang diberikan dengan keluaran yang diinginkan. Pembelajaran mesin adalah salah satu aplikasi penting dari kecerdasan buatan. Ini memberi komputer atau mesin kemampuan untuk belajar.
Salah satu alasan mengapa machine learning menjadi aspek yang populer  adalah karena mesin tidak perlu diprogram secara eksplisit untuk  berkinerja lebih baik dan lebih baik lagi, mesin akan belajar  dengan sendirinya. Machine Learning pada dasarnya berfokus pada  pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dengan  mudah dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Pembelajaran  mesin membentuk konsep pra-pemrograman tugas yang akan dilakukan  menjadi melakukan tugas tanpa dilatih secara eksplisit, yaitu  memprogram komputer sedemikian rupa sehingga mereka terus  menghasilkan hasil dengan belajar dari data sebelumnya yang disediakan. Strategi ini telah berkembang karena mengembangkan algoritma  canggih menjadi tantangan bagi manusia dan hasil yang lebih efektif  akan tercipta jika mesin belajar dari peristiwa masa lalu dan  mengembangkan solusi mereka sendiri. Pendekatan di balik proses  pembelajaran mesin dikembangkan dengan cara melatih model  pembelajaran mesin dengan menggunakan kumpulan data pelatihan .
Ini digunakan untuk meningkatkan algoritma Tentukan jawaban yang benar. Tujuan utama pembelajaran adalah menciptakan solusi umum terhadap suatu masalah tertentu berdasarkan pengalaman masa lalu. Dalam arti harfiah, generalisasi berarti kemampuan mesin untuk belajar melakukan tugas-tugas baru secara akurat dan tidak terdeteksi setelah dilatih pada kumpulan data. Pengalaman pelatihan berasal dari distribusi probabilitas nol yang digeneralisasi, dan orang atau mesin yang sedang belajar harus membangun model yang familiar dengan hal ini sehingga dapat menghasilkan prediksi yang efektif dalam situasi yang tidak diketahui. Proses komputasi dalam teori pembelajaran adalah cabang ilmu komputer yang membantu menganalisis algoritma dan memeriksa kinerjanya secara umum. Karena set pelatihan terbatas dan masa depan tidak dapat ditentukan, teori pembelajaran ini tidak selalu menjamin tingkat kinerja algoritma pembelajaran mesin. Sebaliknya, kontinjensi dipaksakan, kinerja bersifat alami, dan resolusi varians bias adalah cara untuk mengukur kesalahan yang dirasionalisasikan ini.
Asisten Pribadi adalah alat yang sangat berguna yang dapat menjadi teman pelanggan Anda dengan memberikan saran dan bantuan yang bermanfaat. Hal ini dapat didasarkan pada kebutuhan pengguna: perilaku serius dan formal, petualang atau profesional, hati-hati atau menyenangkan, dan penuh humor. Kita bisa memilih kepribadian Asisten Pribadi kita sesuai keinginan kita. Karena kita semua akrab dengan Asisten Google atau asisten virtual, kami juga membuat proyek dan mencoba beberapa eksperimen. Asisten Pribadi kami bekerja mirip dengan Asisten Google, kami dapat berkomunikasi melalui suara dan teks dan bot juga dapat membalas dengan kedua cara tersebut. Asisten Pribadi kami menyenangkan dan memberikan informasi yang dibutuhkan Google karena dapat membuka Google dan menjelajah. Asisten Pribadi ini mampu dengan cepat beradaptasi dari satu skenario ke skenario lainnya bila diperlukan, dan juga dapat menangani masukan acak dari pengguna kapan saja. Asisten Pribadi ini didasarkan pada pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan pemrosesan bahasa alami (NLP). NLP menciptakan interaksi antara mesin dan manusia. Proses ini terutama dibagi menjadi tiga bagian berbeda: menerima pesan dengan benar, memproses pesan secepat mungkin, dan menghasilkan keluaran yang diinginkan: * Penerimaan Pesan: Pada tahap ini pengguna mengkomunikasikan pesan atau pertanyaan kepada bot dengan harapan pengguna mendapatkan jawaban terbaik. Pesan pengiriman yang diterima oleh Asisten Pribadi disimpan untuk diproses lebih lanjut. * Pemrosesan pesan: Pesan yang diterima pada tahap sebelumnya kini siap untuk diproses. Ini adalah salah satu tahapan paling penting dari algoritma. Di sini, mesin harus berpikir seperti manusia. NLP bertanggung jawab untuk mengubah bahasa tingkat tinggi menjadi bahasa yang dapat dipahami robot. NLP mendominasi dan berbagai proses terjadi termasuk klasifikasi, streaming, tokenisasi, dll. Setelah pesan berhasil diproses, pesan tersebut siap untuk tahap algoritma berikutnya. * Hasilkan keluaran yang diinginkan: Pernyataan atau frasa yang dikirim oleh pengguna diubah menjadi bahasa tingkat. Sekarang, bot mencocokkan pernyataan dalam kumpulan data dan mencari pernyataan yang paling cocok.
Setelah cocok, Asisten Pribadi akan mengambil jawaban dari kumpulan data dan menyajikannya kepada pengguna sebagai jawaban atas pernyataan tersebut. Asisten Pribadis hanyalah alternatif yang lebih baik daripada manusia karena mereka berinteraksi dengan manusia lain, sehingga meningkatkan proses interaksi dan efisiensi tindakan yang dilakukan, sehingga secara otomatis mengurangi biaya layanan pelanggan. Asisten Pribadis memiliki tiga karakteristik utama: * Bertindak sebagai sumber informasi karena secara otomatis membuka Wikipedia ketika ada pertanyaan di luar pengetahuannya. * Ini mengotomatiskan pencarian Google; oleh karena itu, Anda tidak perlu membuka banyak tab untuk pekerjaan berbeda. * Ini adalah cara terbaik untuk berinteraksi dengan pelanggan karena berkomunikasi dengan cara yang etis dan menghemat waktu, uang, dan energi orang dalam menjawab banyak pertanyaan tentang layanan perusahaan.
Gambar 3: Interaksi dengan Robot
Gambar 3 memberikan gambaran interaksi efektif yang telah dicapai antara manusia dan mesin. Asisten Pribadi kami memiliki tingkat akurasi hingga 92%. Ia mampu menyimpan kumpulan data tanpa batas dan oleh karena itu, sangat bagus untuk menghibur orang lain seperti menceritakan lelucon, bermain musik, bermain game, dan banyak lagi. Ia memiliki kemampuan tak terbatas untuk menggantikan tenaga kerja pusat panggilan dan membuat pelanggan merasa bahwa mereka sama.
