Apa itu Artificial Intelligence (AI) & Cara Kerjanya

Artificial Intelligence (AI) diartikan sebagai kecerdasan suatu mesin atau komputer yang memungkinkannya meniru kemampuan manusia. Artikel ini menjelaskan dasar-dasar AI.

Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?

Artificial Intelligence (AI) adalah kecerdasan suatu mesin atau komputer yang memungkinkannya meniru kemampuan manusia.

- Advertisement -

AI menggunakan berbagai teknologi yang melengkapi mesin untuk merasakan, memahami, merencanakan, bertindak, dan belajar dengan tingkat kecerdasan seperti manusia. Pada dasarnya, sistem AI memahami lingkungan, mengenali objek, berkontribusi dalam pengambilan keputusan, memecahkan masalah kompleks, belajar dari pengalaman masa lalu, dan meniru pola. Kemampuan ini digabungkan untuk menyelesaikan tugas seperti mengendarai mobil atau mengenali wajah untuk membuka kunci layar perangkat.

Lanskap AI tersebar di konstelasi teknologi seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan lainnya. Teknologi mutakhir tersebut memungkinkan sistem komputer memahami bahasa manusia, belajar dari contoh, dan membuat prediksi.

Meskipun setiap teknologi berkembang secara independen, ketika diterapkan bersama dengan teknologi, data, analitik, dan otomatisasi lainnya, teknologi ini dapat merevolusi bisnis dan membantu mereka mencapai tujuan mereka, baik itu mengoptimalkan rantai pasokan atau meningkatkan layanan pelanggan.

Bagaimana cara kerja AI?

Pertama-tama, sistem AI menerima masukan data dalam bentuk ucapan, teks, gambar, dll. Sistem kemudian memproses data dengan menerapkan berbagai aturan dan algoritma, menafsirkan, memprediksi, dan bertindak atas data masukan tersebut. Setelah pemrosesan, sistem memberikan hasil, yaitu keberhasilan atau kegagalan, pada input data. Hasilnya kemudian dinilai melalui analisis, penemuan, dan umpan balik. Terakhir, sistem menggunakan penilaiannya untuk menyesuaikan data masukan, aturan dan algoritme, serta menargetkan hasil. Perulangan ini berlanjut hingga hasil yang diinginkan tercapai.

Komponen utama AI

Kecerdasan memiliki konteks yang lebih luas yang mencerminkan kemampuan yang lebih dalam dalam memahami lingkungan sekitar. Namun, agar dapat memenuhi syarat sebagai AI, semua komponennya harus bekerja sama satu sama lain. Mari kita pahami komponen utama AI.

1. Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin adalah aplikasi AI yang secara otomatis mempelajari dan meningkatkan rangkaian pengalaman sebelumnya tanpa memerlukan pemrograman eksplisit.
2. Pembelajaran mendalam: Pembelajaran mendalam adalah bagian dari ML yang belajar dengan memproses data dengan bantuan jaringan saraf tiruan.
3. Jaringan saraf: Jaringan saraf adalah sistem komputer yang secara longgar dimodelkan pada koneksi saraf di otak manusia dan memungkinkan pembelajaran mendalam.
4. Komputasi kognitif: Komputasi kognitif bertujuan untuk menciptakan kembali proses berpikir manusia dalam model komputer. Ia berupaya meniru dan meningkatkan interaksi antara manusia dan mesin dengan memahami bahasa manusia dan makna gambar.
5. Natual Language Process (NLP): NLP adalah alat yang memungkinkan komputer untuk memahami, mengenali, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa dan ucapan manusia.
6. Visi komputer: Visi komputer menggunakan pembelajaran mendalam dan identifikasi pola untuk menafsirkan konten gambar (grafik, tabel, gambar PDF, dan video).

Tujuan Artificial Intelligence

AI terutama dicapai dengan merekayasa balik kemampuan dan sifat manusia dan menerapkannya pada mesin. Pada intinya, AI membaca perilaku manusia untuk mengembangkan mesin cerdas. Sederhananya, tujuan dasar AI adalah merancang teknologi yang memungkinkan sistem komputer bekerja secara cerdas namun mandiri. Tujuan penting AI dijelaskan di bawah ini.

1. Mengembangkan kemampuan pemecahan masalah

Penelitian AI difokuskan pada pengembangan algoritma pemecahan masalah yang efisien yang dapat membuat deduksi logis dan mensimulasikan penalaran manusia sambil memecahkan teka-teki yang kompleks. Sistem AI menawarkan metode untuk menghadapi situasi yang tidak pasti atau menangani teka-teki informasi yang tidak lengkap dengan menggunakan teori probabilitas, seperti sistem prediksi pasar saham.

Kemampuan AI dalam memecahkan masalah membuat hidup kita lebih mudah karena tugas-tugas kompleks dapat ditugaskan ke sistem AI yang andal yang dapat membantu menyederhanakan pekerjaan-pekerjaan penting.

2. Memasukkan representasi pengetahuan

Penelitian AI berkisar pada gagasan representasi pengetahuan dan rekayasa pengetahuan. Hal ini berkaitan dengan representasi ‘apa yang diketahui’ pada mesin dengan ontologi untuk sekumpulan objek, relasi, dan konsep.

Representasi tersebut mengungkapkan informasi dunia nyata yang digunakan komputer untuk memecahkan masalah kehidupan nyata yang kompleks, seperti mendiagnosis penyakit medis atau berinteraksi dengan manusia dalam bahasa alami. Peneliti dapat menggunakan informasi yang direpresentasikan untuk memperluas basis pengetahuan AI dan menyempurnakan serta mengoptimalkan model AI mereka untuk mencapai tujuan yang diinginkan.

3. Memudahkan perencanaan

Agen cerdas memberikan cara untuk membayangkan masa depan. Perencanaan berbasis AI menentukan tindakan prosedural suatu sistem untuk mencapai tujuannya dan mengoptimalkan kinerja secara keseluruhan melalui analisis prediktif, analisis data, perkiraan, dan model pengoptimalan.

Dengan bantuan AI, kita dapat membuat prediksi masa depan dan memastikan konsekuensi dari tindakan kita. Perencanaan relevan di bidang robotika, sistem otonom, asisten kognitif, dan keamanan siber.

4. Izinkan pembelajaran terus menerus

Pembelajaran adalah hal mendasar dalam solusi AI. Secara konseptual, pembelajaran menyiratkan kemampuan algoritma komputer untuk meningkatkan pengetahuan program AI melalui observasi dan pengalaman masa lalu. Secara teknis, program AI memproses kumpulan pasangan input-output untuk fungsi tertentu dan menggunakan hasilnya untuk memprediksi hasil input baru.

AI pada dasarnya menggunakan dua model pembelajaran – diawasi dan tidak diawasi – dengan perbedaan utama terletak pada penggunaan kumpulan data berlabel. Karena sistem AI belajar secara mandiri, maka diperlukan sedikit atau bahkan tidak ada campur tangan manusia sama sekali. Misalnya, ML mendefinisikan proses pembelajaran otomatis.

5. Mendorong Kecerdasan sosial

Komputasi afektif, juga disebut ‘AI emosi’, adalah cabang AI yang mengenali, menafsirkan, dan mensimulasikan pengalaman, perasaan, dan emosi manusia. Dengan komputasi afektif, komputer dapat membaca ekspresi wajah, bahasa tubuh, dan nada suara untuk memungkinkan sistem AI berinteraksi dan bersosialisasi pada tingkat manusia. Oleh karena itu, upaya penelitian cenderung memperkuat kecerdasan sosial mesin.

6. Mendorong kreativitas

AI mendorong kreativitas dan pemikiran buatan yang dapat membantu manusia menyelesaikan tugas dengan lebih baik. AI dapat mengolah data dalam jumlah besar, mempertimbangkan opsi dan alternatif, serta mengembangkan jalur kreatif atau peluang bagi kita untuk maju.

AI juga menawarkan platform untuk menambah dan memperkuat kreativitas, karena AI dapat mengembangkan banyak ide dan konsep baru yang dapat menginspirasi dan meningkatkan proses kreatif secara keseluruhan. Misalnya, sistem AI dapat memberikan beberapa pilihan desain interior untuk tata letak apartemen yang dirender 3D.

7. Mencapai kecerdasan umum

Peneliti AI bertujuan untuk mengembangkan mesin dengan kemampuan AI umum yang menggabungkan semua keterampilan kognitif manusia dan melakukan tugas dengan kemahiran yang lebih baik daripada kita. Hal ini dapat meningkatkan produktivitas secara keseluruhan karena tugas-tugas akan dilakukan dengan lebih efisien dan membebaskan manusia dari tugas-tugas berisiko seperti menjinakkan bom.

8. Mendorong sinergi antara manusia dan AI

Salah satu tujuan penting AI adalah mengembangkan sinergi antara AI dan manusia agar mereka dapat bekerja sama dan meningkatkan kemampuan satu sama lain, bukan bergantung pada satu sistem saja.