Bukan Dukun - AI Mungkin Bisa Menebak Cerita & Berita Hoax Selanjutnya

Apa bedanya dua orang anak kecil yang terisolasi tidak pernah belajar dan mendengarkan percakapan dan anak kecil yang aktif mendengarkan percakapan disekelilingnya, sudah pasti anak yang aktif mendengarkan percakapan akan belajar untuk berbicara dan mencerna informasi dan kemungkinan besar dapat merangkai kata-kata sesuai apa yang dipelajari atau didengar.

 

 

Lalu apa jadinya jika kita punya model prediktif yang bisa belajar dari input dan output target berupa text tentunya secara simple model akan memberikan output hasil prediksi berupa text yang bisa jadi berguna untuk kita. Beberapa ide sederhana dari kasus pemodelan ini bisa berguna diantaranya :

1. Prediksi kelanjutan berita dan sentiment : Jika ada berita dengan trend yang konsisten terus menerus dan model bisa mempelajari pola nya kita bisa menggunakannya untuk memprediksi berita apa selanjutnya
2. Prediksi kelanjutan cerita: jika ada beberapa tulisan yang cukup volume text nya untuk dipelajari maka kemungkinan besar model bisa digunakan untuk melanjutkan cerita selanjutnya
3. Prediksi Preferensi Narasi: jika diketahui pola narasi text yang di sukai dan tidak disukai makan sebelum cerita di release bisa di cek kemungkinan cerita akan disukai pasar atau tidak.
4. Melatih Chat Bot : jika tersedia data text berupa interaksi konsumen dan customer service dengan volume text yang cukup, maka kita bisa melatih chat bot untuk memberikan informasi yang mungkin diperlukan konsumen sebelum konsumen menanyakan.

Dan masih banyak kemungkinan penggunaan model lainnya untuk keperluan komersial ataupun sosial. Model Deep Writing secara sederhana bekerja dengan cara  :

Kita memberikan input text ke mesin AI

1. AI mengidentifikasi pola kalimat dan repetisi kalimat di text
2. AI melakukan pengelompokan kalimat dengan melihat seberapa sering kalimat tersebut muncul bersaman  (Bagian learning dan testing dari metode Deep Learning)
3. Setelah model terbentuk kita bisa memberikan trigger sample kalimat agar AI me response
4. Dengan langkah ke 3 AI akan menebak kalimat lanjutan yang akan muncul setelah trigger sample kalimat yang kita input
5. Dengan dasar kalimat trigger dan prediksi pertama maka AI akan melanjutkan prediksi kalimat dua, tiga dan selanjutnya
6. Kita perlu mendefinisikan sampai kalimat keberapa AI harus berhenti memprediksi dan hasil Deep Writing akan tersedia  

Pada trial tahap pertama kami mengunakan model  LSTM Recurrent Neural Network. Model belajar dari penggalan pendek Novel Janadriyah sebuah perjalanan dengan hasil sebagai berikut :

 

Hasil trial tahap pertama menujukan output prediksi kalimat yang terbentuk masih belum  natural ada beberapa hal yang mungkin perlu di perbaiki untuk trial selanjutnya yaitu :

1. Mencari bahan training text dengan struktur yang berbeda dan jumlah text lebih banyak karena bisa jadi output kurang natural karena jumlah data untuk learning kurang banyak.
2. Mencoba model algoritma lain untuk pemodelan 

Mungkin di tahap selanjutnya kami berhasil untuk membentuk AI yang bisa menghasilkan response text yang natural, mungkin suatu saat nanti AI kami bisa membentuk cerpen dan novel bahkan mungkin suatu saat nanti AI kami bisa memprediksi berita HOAX selanjutnya apa ??? Tunggu  kelanjutan hasil trial kami…..

Labibah, Kasim, Aido