Konten di atas dibuat oleh pihak ketiga. RisalahPos.com tidak bertanggung jawab atas isi maupun akibat yang ditimbulkan oleh konten ini. Agregator artikel oleh JetMedia Digital Agency

Sebuah penelitian baru di Cambridge mengungkapkan bagaimana Alkitab pertama yang dicetak dengan peta, dirilis pada tahun 1525 dengan posisi Tanah Suci terbalik secara tidak sengaja, akhirnya mengubah lebih dari sekadar ilustrasi alkitabiah. Alkitab pertama yang memuat peta Tanah Suci diterbitkan pada tahun 1525, menandai hari jadinya yang ke-500 tahun ini. Meskipun peta (…)

JetMedia Digital Agency

Eksekutif Walmart memprediksi bahwa kotak pencarian tradisional akan menjadi usang saat pengecer meluncurkan Sparky, agen perbelanjaan AI yang dirancang untuk menangani segala sesuatu mulai dari pesanan bahan makanan rutin hingga penelitian pembelian yang kompleks. Prediksi ini datang sebagai bagian dari pengumuman Walmart 24 Juli tentang “bab berikutnya dari AI at Walmart”-kerangka kerja AI empat bagian yang komprehensif yang mencakup Sparky untuk pelanggan, Marty untuk pemasok dan pengiklan, agen rekanan untuk karyawan, dan agen pengembang untuk membangun sistem.

“Kami berharap bahwa bilah pencarian dan cara konvensional untuk mencari barang akan digantikan oleh antarmuka multimoda ini di Sparky,” jelas Hari Vasudev, CTO dari Walmart Us, selama acara inovasi “ritel ritel” virtual di mana perusahaan meluncurkan bab berikutnya dari kemampuan AI. Tujuannya: Hilangkan kebutuhan pelanggan untuk mencari sama sekali.

Sparky diperkirakan akan berkembang, dari chatbot ke agen

Saya menulis pada bulan Mei tentang bagaimana asisten AI Sparky Walmart diluncurkan sebagai “penggerak yang cukup terlambat” di ruang perbelanjaan AI, dengan akurasi awal dan masalah kegunaan yang membuatnya terasa tidak siap untuk prime time. Tetapi pengumuman terbaru perusahaan mengungkapkan rencana ambisius yang jauh melampaui kemampuan chatbot saat ini. Memang eksekutif perusahaan mengatakan minggu ini bahwa penggunaan Sparky telah meningkat secara dramatis sejak fitur tersebut ditambahkan ke posisi utama di aplikasi belanja.

Walmart membayangkan Sparky Evolving menjadi agen belanja yang benar -benar otonom yang secara otomatis dapat membuat keranjang grosir mingguan, menganalisis foto dapur pelanggan untuk menyarankan resep, dan memandu keputusan pembelian yang kompleks. Daripada membuat pelanggan memecah kebutuhan menjadi kata kunci yang dapat dicari, AI akan memahami tujuan tingkat tinggi dan mengatur tindakan yang diperlukan untuk memenuhi mereka.

“Anda pada dasarnya bisa memberikan tugas yang sangat tinggi dengan mengatakan, Anda tahu, saya baru saja pindah ke apartemen baru,” Vasudev menunjukkan. “Saya ingin melengkapi seluruh apartemen dalam anggaran ini, skema warna ini, dan Sparky akan kembali dan memberi Anda seluruh pilihan yang akan membantu Anda memenuhi kebutuhan itu.”

Ini merupakan pergeseran dari pencarian berbasis kata kunci ke belanja berbasis tugas-di mana agen AI menyelesaikan seluruh alur kerja daripada sekadar mengembalikan hasil yang relevan.

Taruhan besar Walmart adalah sinyal bagi pengecer lain

Apa yang membuat pendekatan Walmart sangat signifikan adalah skala. Ketika pengecer yang melayani 230 juta pelanggan mingguan mengumumkan bahwa mereka menggantikan antarmuka pencarian dengan agen AI, itu bukan hanya peningkatan bertahap. Jika membangun kembali semua aspek bisnis mereka di sekitar AI adalah investasi yang baik untuk pengecer terbesar di dunia, ini harus mengirimkan sinyal yang jelas kepada pengecer lain.

Perusahaan ini menggunakan apa yang disebutnya “kerangka kerja agen” dengan empat agen inti:

1. Sparky untuk pelanggan
2. Marty untuk pemasok dan pengiklan
3. Agen rekanan untuk karyawan, dan
4. Agen pengembang untuk sistem bangunan.

Perubahan ini menyentuh setiap pemangku kepentingan di ekosistem Walmart, dari pembeli, hingga pemasok hingga 2,1 juta rekan yang akan berinteraksi dengan AI setiap hari – dan bahkan real estat fisik dan aset yang digunakan Walmart untuk mengoperasikan toko -tokonya.

“Ini adalah momen bagi Walmart di mana kami membalik dari AI yang mendukung bisnis untuk benar -benar mengendarainya,” jelas Suresh Kumar, CTO global Walmart, selama pengumuman.

Taruhan ekosistem terbuka

Salah satu aspek yang sangat menarik adalah pendekatan Walmart terhadap agen AI eksternal – dan itu merupakan keberangkatan mendasar dari pesaing seperti Amazon. Sementara Amazon tampaknya sedang membangun “taman berdinding” alat AI berpemilik, Walmart merancang Sparky untuk berinteraksi dengan agen dan sistem lain.

“Dari perspektif teknologi dan tumpukan produk, kami tentu saja membangun Sparky agar mampu berinteraksi dengan kedua agen lain maupun dengan manusia di ujung yang lain,” Vasudev mengkonfirmasi selama pengumuman.

Keterbukaan ini mencerminkan tren yang lebih luas yang saya amati: pembeli akan semakin beralih ke asisten AI pribadi mereka untuk bantuan berinteraksi dengan pengecer, daripada mengandalkan asisten pengecer AI yang dibatasi oleh taman bertembok mereka sendiri. Walmart tampaknya mengenali kenyataan ini dan memposisikannya.

Implikasinya signifikan. Daripada memaksa pelanggan ke dalam pengalaman AI khusus platform, Walmart tampaknya mempersiapkan dunia di mana banyak asisten AI berkoordinasi atas nama konsumen. Sparky dapat berkembang dari asisten perbelanjaan menjadi fondasi untuk perdagangan agen-ke-agen-di mana asisten AI pribadi Anda bernegosiasi dengan sistem Walmart untuk menyelesaikan pembelian, membandingkan harga, atau mengelola langganan.

Kemampuan agen eksternal ini dapat memposisikan Walmart sebagai hub untuk berbelanja yang dimediasi AI di seluruh ekosistem, bukan hanya pembelian Walmart. Jika konsumen semakin mengandalkan asisten AI pihak ketiga seperti ChatGPT atau agen pribadi di masa depan, pendekatan terbuka Walmart memastikan mereka tetap dapat diakses sementara pesaing berisiko terkunci.

Walmart juga diposisikan untuk interaksi multimodal yang melampaui percakapan berbasis teks. Perusahaan mengharapkan pelanggan akan segera berinteraksi dengan AI melalui suara, gambar, dan video dengan cara yang mencerminkan perilaku belanja manusia alami.

Efek domino industri

Sifat luas dari transformasi AI Walmart adalah sinyal bagi seluruh industri ritel. Selain menggunakan AI secara sedikit demi sedikit untuk meningkatkan proses yang ada, raksasa ritel ini membangun kembali sistem intinya di sekitar agen AI.

Jika berhasil, pendekatan ini dapat memaksa setiap pengecer besar untuk mengembangkan kemampuan serupa atau risiko memiliki antarmuka mereka tampak kuno. Karena menjadi lebih terpapar dengan antarmuka obrolan, mereka mungkin mulai menolak bilah pencarian. Konsumen juga akan mengandalkan kecepatan pengiriman yang dapat digunakan Walmart kepada pelanggan – dengan 70% keranjang dikirim dalam 1 jam atau kurang ketika pengiriman ekspres dipilih.

Untuk merek, implikasinya sama pentingnya. Keberhasilan dalam dunia belanja yang dimediasi agen mungkin lebih bergantung pada kualitas data dan optimasi algoritmik daripada taktik pemasaran tradisional. Seperti yang saya catat dalam analisis Sparky saya sebelumnya, “Pembeli AI tidak menggulir – jika Anda tidak dioptimalkan untuk AI, Anda tidak terlihat.”

Taruhan Strategis

Pengumuman Walmart tentang “fase 3” evolusi AI -nya lebih dari sekadar peningkatan teknologi. Ini menandakan bahwa setiap aspek perdagangan akan dipengaruhi oleh AI-pengalaman berbelanja front-end, pekerjaan sehari-hari karyawan, dan bagaimana lingkungan toko fisik dioperasikan dan dipelihara.

Kotak pencarian mungkin memang menghilang. Apakah pelanggan merangkul visi ini-dan apakah pesaing dapat mencocokkan pendekatan terintegrasi Walmart-akan menentukan pengecer mana yang berkembang di era perdagangan bertenaga AI di depan.

Para peneliti telah menunjukkan bahwa kelelawar yang melakukan ekolokasi menggunakan peta kognitif akustik untuk menavigasi jarak jauh dalam kegelapan total, mengidentifikasi lokasi mereka dan menemukan jalan pulang. Penelitian ini, yang dilakukan dengan kelelawar pipistrelle Kuhl di Lembah Hula Israel, mengungkapkan bahwa kelelawar memanfaatkan ekolokasi, dan, yang mengejutkan, juga penglihatan, untuk melakukan navigasi berbasis peta, menantang asumsi sebelumnya tentang (…)

RisalahPos.com Network

Related

DENGAN Ahli saraf telah menemukan bahwa otak menggunakan representasi kognitif yang sama baik saat menavigasi ruang secara fisik maupun mental.

Penemuan ini menyoroti peran korteks entorhinal dalam memproses pengalaman fisik dan imajinasi.

Saat Anda melakukan perjalanan yang biasa Anda lakukan ke tempat kerja atau toko kelontong, otak Anda menggunakan peta kognitif yang disimpan di hipokampus dan korteks entorhinal. Peta ini menyimpan informasi tentang jalur yang telah Anda ambil dan lokasi yang pernah Anda kunjungi sebelumnya, sehingga Anda dapat bernavigasi kapan pun Anda pergi ke sana.

Penelitian baru dari MIT menemukan bahwa peta mental seperti itu juga dibuat dan diaktifkan ketika Anda hanya memikirkan rangkaian pengalaman, tanpa adanya gerakan fisik atau masukan sensorik. Dalam sebuah penelitian pada hewan, para peneliti menemukan bahwa korteks entorhinal menyimpan peta kognitif tentang apa yang dialami hewan saat mereka menggunakan joystick untuk menelusuri serangkaian gambar. Peta kognitif ini kemudian diaktifkan ketika memikirkan tentang rangkaian tersebut, bahkan ketika gambarnya tidak terlihat.

Ini adalah studi pertama yang menunjukkan dasar seluler dari simulasi mental dan imajinasi dalam domain nonspasial melalui aktivasi peta kognitif di korteks entorhinal.

“Peta kognitif ini digunakan untuk melakukan navigasi mental, tanpa masukan sensorik atau keluaran motorik apa pun. Kami dapat melihat ciri khas peta ini yang muncul saat hewan tersebut mengalami pengalaman ini secara mental,” kata Mehrdad Jazayeri, seorang profesor ilmu otak dan kognitif, anggota McGovern Institute for Brain Research di MIT, dan penulis senior. dari penelitian ini.

Ilmuwan Penelitian McGovern Institute Sujaya Neupane adalah penulis utama makalah ini, yang diterbitkan pada 12 Juni di Alam. Ila Fiete, seorang profesor ilmu otak dan kognitif di MIT, anggota McGovern Institute for Brain Research MIT, dan direktur K. Lisa Yang Integrative Computational Neuroscience Center, juga merupakan penulis makalah ini.

Menjelajahi Peta Kognitif dalam Navigasi Mental

Banyak penelitian pada model hewan dan manusia telah menunjukkan bahwa representasi lokasi fisik disimpan di hipokampus, struktur kecil berbentuk kuda laut, dan korteks entorhinal di dekatnya. Representasi ini diaktifkan setiap kali hewan bergerak melalui ruang yang pernah dimasukinya sebelumnya, tepat sebelum melintasi ruang tersebut, atau saat sedang tidur.

“Sebagian besar penelitian sebelumnya berfokus pada bagaimana area ini mencerminkan struktur dan detail lingkungan saat hewan bergerak secara fisik di dalam ruang,” kata Jazayeri. “Saat hewan bergerak di dalam ruangan, pengalaman sensoriknya dikodekan dengan baik oleh aktivitas neuron di hipokampus dan korteks entorhinal.”

Dalam studi barunya, Jazayeri dan rekan-rekannya ingin mengeksplorasi apakah peta kognitif ini juga dibangun dan kemudian digunakan selama proses mental murni atau membayangkan gerakan melalui domain nonspasial.

Menyelidiki Peta Kognitif dalam Tugas Mental

Untuk mengeksplorasi kemungkinan tersebut, para peneliti melatih hewan untuk menggunakan joystick guna menelusuri jalur melalui serangkaian gambar (“landmark”) yang diberi jarak pada interval waktu yang teratur. Selama pelatihan, hewan hanya diperlihatkan sebagian kecil pasangan gambar, tetapi tidak semua pasangan. Setelah hewan belajar menavigasi melalui pasangan gambar pelatihan, para peneliti menguji apakah hewan dapat menangani pasangan gambar baru yang belum pernah mereka lihat sebelumnya.

Salah satu kemungkinannya adalah hewan tidak mempelajari peta kognitif dari urutan tersebut, dan malah menyelesaikan tugas menggunakan strategi menghafal. Jika demikian, mereka diperkirakan akan kesulitan dengan pasangan baru tersebut. Sebaliknya, jika hewan mengandalkan peta kognitif, mereka seharusnya dapat menggeneralisasi pengetahuan mereka ke pasangan baru tersebut.

“Hasilnya jelas,” kata Jazayeri. “Hewan mampu menavigasi secara mental di antara pasangan gambar baru sejak pertama kali diuji. Temuan ini memberikan bukti perilaku yang kuat untuk keberadaan peta kognitif. Namun, bagaimana otak membuat peta seperti itu?”

Pola Saraf dan Navigasi Mental

Untuk menjawab pertanyaan ini, para peneliti merekam dari satu neuron di korteks entorhinal saat hewan melakukan tugas ini. Respons saraf memiliki ciri yang mencolok: Saat hewan menggunakan joystick untuk bernavigasi di antara dua penanda, neuron menampilkan aktivitas khas yang terkait dengan representasi mental dari penanda di antaranya.

“Otak mengalami lonjakan aktivitas ini pada waktu yang diharapkan saat gambar-gambar di antaranya akan melewati mata hewan, yang tidak pernah terjadi,” kata Jazayeri. “Dan waktu antara lonjakan ini, yang terpenting, adalah waktu yang diharapkan hewan untuk mencapai masing-masing lonjakan tersebut, yang dalam kasus ini adalah 0,65 detik.”

Para peneliti juga menunjukkan bahwa kecepatan simulasi mental terkait dengan kinerja hewan dalam mengerjakan tugas: Ketika mereka sedikit terlambat atau lebih awal dalam menyelesaikan tugas, aktivitas otak mereka menunjukkan perubahan waktu yang sesuai. Para peneliti juga menemukan bukti bahwa representasi mental dalam korteks entorhinal tidak mengodekan fitur visual tertentu dari gambar, melainkan susunan ordinal dari titik acuan.

Mengembangkan Model Pembelajaran Komputasional

Untuk lebih jauh mengeksplorasi cara kerja peta kognitif ini, para peneliti membangun model komputasional untuk meniru aktivitas otak yang mereka temukan dan menunjukkan bagaimana hal itu dapat dihasilkan. Mereka menggunakan jenis model yang dikenal sebagai model atraktor berkelanjutan, yang awalnya dikembangkan untuk memodelkan bagaimana korteks entorhinal melacak posisi hewan saat bergerak, berdasarkan masukan sensorik.

Para peneliti menyesuaikan model dengan menambahkan komponen yang mampu mempelajari pola aktivitas yang dihasilkan oleh masukan sensorik. Model ini kemudian dapat belajar menggunakan pola-pola tersebut untuk merekonstruksi pengalaman-pengalaman tersebut di kemudian hari, ketika tidak ada masukan sensorik.

“Elemen kunci yang perlu kami tambahkan adalah sistem ini memiliki kapasitas untuk belajar dua arah dengan berkomunikasi menggunakan masukan sensorik. Melalui pembelajaran asosiasional yang dilalui model, model tersebut benar-benar akan menciptakan kembali pengalaman sensorik tersebut,” kata Jazayeri.

Para peneliti sekarang berencana untuk menyelidiki apa yang terjadi di otak jika penandanya tidak ditempatkan secara merata, atau jika mereka tersusun dalam sebuah cincin. Mereka juga berharap dapat merekam aktivitas otak di hipokampus dan korteks entorhinal saat hewan tersebut pertama kali belajar melakukan tugas navigasi.

“Melihat struktur memori menjadi terkristalisasi dalam pikiran, dan bagaimana hal itu mengarah pada aktivitas saraf yang muncul, adalah cara yang sangat berharga untuk menanyakan bagaimana pembelajaran terjadi,” kata Jazayeri.

Referensi: “Navigasi mental di korteks entorhinal primata” oleh Sujaya Neupane, Ila Fiete dan Mehrdad Jazayeri, 12 Juni 2024, Alam.
DOI: 10.1038/s41586-024-07557-z

Penelitian ini didanai oleh Dewan Penelitian Ilmu Pengetahuan Alam dan Teknik Kanada, Dana Penelitian Québec, Institut Kesehatan Nasionaldan Penghargaan Sains Otak Paul dan Lilah Newton.