Memahami Kecerdasan Buatan AI (artificial intelligence), ML (machine learning), dan Deep Learning

Artificial Intelligence (AI)

Kecerdasan buatan atau AI (artificial intelligence) dikenal sebagai teknologi yang memiliki potensi besar untuk mengubah kehidupan manusia di masa mendatang. Ilmuan komputer Profesor John McCarthy diketahui sebagai tokoh yang memperkenalkan konsep AI pada tahun 1956. AI lebih merujuk pada pemrograman komputer yang dirancang untuk meniru kecerdasan manusia, termasuk kemampuan pengambilan keputusan, logika, dan karakteristik kecerdasan lainnya.

AI adalah bidang ilmu komputer yang di khususkan untuk memecahkan masalah kognitif yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, penciptaan, dan pengenalan gambar. Organisasi modern mengumpulkan data dalam jumlah besar dari beragam sumber, seperti sensor pintar, konten buatan manusia, alat pemantauan, dan log sistem. Tujuan menggunakan AI adalah untuk menciptakan sistem belajar mandiri yang memperoleh makna dari data.

Hari ini, AI telah banyak digunakan di berbagai aplikasi seperti search engine, asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan Cortana. Pengembangan AI telah mencapai tingkat yang luar biasa, salah satunya adalah penggunaan dalam kendaraan otonom (self-drive) yang memungkinkan kendaraan melaju dengan sendirinya tanpa campur tangan manusia. Berikut ini adalah teknologi kecerdasan buatan.

Teknologi AI dapat menggunakan machine learning (ML) dan jaringan deep learning untuk memecahkan masalah kompleks dengan kecerdasan layaknya manusia. AI dapat memproses informasi dalam skala besar, termasuk menemukan pola, mengidentifikasi informasi, dan memberikan jawaban. AI dapat digunakan untuk memecahkan masalah di berbagai bidang, seperti deteksi penipuan, diagnosis medis, dan analitik bisnis.

Machine Learning (ML)

Machine Learning (ML) adalah salah satu dari sekian banyak cabang AI. ML dalam ilmu pengembangan algoritma dan model statistik yang digunakan sistem komputer untuk melakukan tugas-tugas kompleks tanpa perlu instruksi eksplisit. Sistem ini mengandalkan pola dan inferensi. Sistem komputer menggunakan algoritma ML untuk memproses data historis dalam jumlah dan mengidentifikasi pola data. Meskipun machine learning adalah AI, tetapi tidak semua aktivitas AI adalah machine learning.

Machine Learning (ML) adalah cabang kecerdasan buatan (AI) yang lebih terfokus. Namun, kedua bidang ini melampaui dasar otomatisasi dan pemrograman untuk menghasilkan output berdasarkan analisis data kompleks.

1. Pemecahan masalah dengan cara yang menyerupai manusia
Solusi kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML) cocok untuk tugas-tugas kompleks yang umumnya melibatkan hasil yang presisi berdasarkan pengetahuan yang dipelajari. Misal, mobil AI otonom menggunakan penglihatan komputer untuk mengenali objek di bidang pandangnya dan pengetahuan tentang peraturan lalu lintas untuk menavigasi kendaraan. Algoritma ML untuk harga property misalnya, menerapkan pengetahuan tentang harga jual sebelumnya, kondisi pasar, denah lantai, dan lokasi untuk memprediksi harga rumah.

2. Bidang ilmu komputer
Kecerdasan buatan dan machine learning adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan perangkat lunak yang menganalisis, menafsirkan, dan memahami data dengan cara yang kompleks. Para ilmuwan dalam bidang ini berupaya memprogram sistem komputer untuk melakukan tugas-tugas kompleks yang melibatkan pembelajaran mandiri. Perangkat lunak yang didesain dengan baik akan menyelesaikan tugas secepat atau lebih cepat dari manusia.

3. Aplikasi lintas industri
Terdapat banyak aplikasi AI di semua industri. AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan rantai pasokan, memprediksi hasil olahraga, meningkatkan hasil pertanian, dan mempersonalisasi rekomendasi perawatan kulit. Aplikasi ML juga memiliki cakupan yang luas. Aplikasi ML dapat meliputi penjadwalan pemeliharaan mesin prediktif, harga untuk rencana perjalanan yang dinamis, deteksi fraud asuransi, dan prakiraan permintaan ritel.


Deep Learning

Jaringan neural deep learning membentuk inti dari teknologi kecerdasan buatan. Jaringan tersebut mencerminkan pemrosesan yang terjadi di dalam otak manusia. Otak mengandung jutaan neuron yang bekerja sama untuk memproses dan menganalisis informasi. Jaringan neural deep learning menggunakan neuron buatan yang memproses informasi Bersama-sama. Setiap neuron buatan, atau simpul, menggunakan perhitungan matematis untuk memproses informasi dan memecahkan masalah yang kompleks. Pendekatan deep learning ini dapat memecahkan masalah atau mengotomatiskan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

Pengembangan jaringan AI dapat dilakukan dengan cara melatih jaringan neural deep learning. Berikut ini beberapa teknologi utama berbasis jaringan neural.

1. Pemrosesan Bahan Alami
NLP merupakan algoritma deep learning untuk manafsirkan, memahami, dan mengumpulkan makna dari data teks. NLP dapat memproses teks yang dibuat oleh manusia sehingga berguna untuk meringkas dokumen, mengotomatiskan chatbot, dan melakukan analisis sentimen.

2. Penglihatan Komputer
Penglihatan komputer menggunakan teknik deep learning untuk mengekstraksi informasi dan wawasan dari video dan gambar. Menggunakan penglihatan komputer, komputer dapat memahami gambar seperti halnya manusia. Hal ini dapat menggunakan penglihatan komputer untuk memantau konten online dari gambar yang tidak pantas, mengenali wajah, dan mengklasifikasikan detail gambar.

3. AI Generatif
AI generatif merupakan sistem kecerdasan buatan yang dapat membuat konten dan artefak baru, seperti gambar, video, teks, dan audio dari prompt teks sederhana. Tidak seperti AI sebelumnya yang terbatas pada analisis data, AI generatif memanfaatkan deep learning dan set data yang sangat besar untuk menghasilkan output kreatif berkualitas tinggi seperti buatan manusia. Meski mendukung aplikasi kreatif yang menarik, tetapi ada kekhawatiran seputar bias, konten berbahaya, dan kekayaan intelektual. Secara keseluruhan, AI generatif mewakili evolusi besar dalam kemampuan AI untuk menghasilkan konten dan artefak baru dengan cara layaknya yang dilakukan oleh manusia.

4. Pengenalan Suara
Perangkat lunak pengenalan ucapan menggunakan model deep learning untuk menafsirkan ucapan manusia, mengidentifikasi kata-kata, dan mendeteksi makna. Jaringan neural dapat mentranskripkan ucapan ke teks dan menunjukkan sentiment vocal. Hal ini dapat menggunakan pengenalan suara dalam teknologi, seperti asisten virtual dan perangkat lunak pusat panggilan untuk mengidentifikasi makna dan melakukan tugas terkait.

Share this post