Mengenal Apa Itu Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Apa itu Kecerdasan Buatan?
Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah teknologi yang telah banyak digunakan dan diterapkan di berbagai bidang kehidupan. Kehadiran AI bahkan dapat kita temui dalam kehidupan sehari-hari, seperti asisten virtual Google dan Siri. Meskipun AI bukanlah hal yang baru, namun hingga saat ini perkembangannya tetap menarik perhatian publik.
Istilah Kecerdasan Buatan pertama kali muncul pada tahun 1956, namun popularitas AI semakin meningkat saat ini berkat peningkatan volume data yang semakin besar, kemajuan algoritma canggih, serta perbaikan dalam daya dan penyimpanan komputasi. Pada awal tahun 1950-an, riset AI terutama berfokus pada pemecahan masalah dan metode simbolik. Pada tahun 1960-an, Departemen Pertahanan Amerika Serikat mulai menunjukkan minat pada pekerjaan ini dan melatih komputer untuk menirukan penalaran manusia mendasar.
Sebagai contoh, Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) berhasil menyelesaikan proyek pemetaan jalan pada tahun 1970-an. Pada tahun 2003, DARPA menciptakan asisten pribadi cerdas yang jauh sebelum Siri, Alexa, atau Cortana terkenal. Pekerjaan ini membuka jalan bagi otomatisasi dan penalaran formal yang saat ini bisa kita lihat dalam komputer, seperti sistem pendukung keputusan dan sistem pencarian yang cerdas dan dapat meningkatkan kemampuan manusia.
Secara keseluruhan, kecerdasan buatan adalah simulasi dari kecerdasan manusia yang dimodelkan di dalam mesin dan program agar dapat berpikir layaknya manusia.
Cara Kerja Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan bekerja dengan mengombinasikan sejumlah besar data, pemrosesan yang cepat, dan algoritma cerdas. Hal ini memungkinkan perangkat lunak untuk belajar secara otomatis dari pola atau fitur dalam data. AI merupakan bidang studi yang meliputi berbagai teori, metode, dan teknologi, serta memiliki beberapa sub-bidang utama sebagai berikut:
Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin adalah proses automatis dalam membangun model analitik. AI menggunakan metode jaringan saraf, statistik, riset operasi, dan fisika untuk menemukan wawasan tersembunyi dalam data tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk mencari atau mengambil kesimpulan tertentu.
Jaringan Saraf
Jaringan saraf adalah jenis pembelajaran mesin yang terdiri dari unit-unit pemrosesan informasi yang saling berinteraksi dengan merespons input eksternal dan mengirimkan informasi antar unit tersebut. Proses ini membutuhkan banyak data untuk menemukan koneksi dan memberikan makna pada data yang tidak memiliki definisi eksplisit.
Pembelajaran Dalam (Deep Learning)
Pembelajaran dalam menggunakan jaringan saraf yang sangat besar dengan banyak lapisan unit pemrosesan. Dalam pengembangan teknologi ini, diperlukan kemajuan dalam daya komputasi dan teknik pelatihan untuk mempelajari pola kompleks dalam jumlah data yang besar. Penerapan umumnya meliputi pengenalan gambar dan teks.
Computational Cognitive
Computational cognitive adalah sub-bidang AI yang berfokus pada interaksi yang lebih alami antara manusia dan mesin. Dengan menggunakan kecerdasan buatan dan komputasi kognitif, tujuan utamanya adalah agar mesin dapat mensimulasikan proses manusia dalam interpretasi gambar dan teks, serta memberikan respons yang koheren.
Komputer Visi
Komputer visi mengandalkan pengenalan pola dan pembelajaran dalam untuk mengidentifikasi objek dalam gambar atau video. Dengan kemampuan memproses dan menganalisis gambar, mesin dapat melihat dan menginterpretasikan lingkungannya secara real-time.
Pemrosesan Bahasa Alami
Pemrosesan bahasa alami adalah kemampuan komputer untuk menganalisis, memahami, dan menghasilkan bahasa manusia, termasuk ucapan. Tahap selanjutnya dari pemrosesan bahasa alami adalah interaksi menggunakan bahasa alami, yang memungkinkan manusia berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari untuk melakukan berbagai tugas.
Teknologi Pendukung Kecerdasan Buatan
Beberapa teknologi juga berperan dalam mendukung kecerdasan buatan, di antaranya:
Unit Pemrosesan Grafis (GPU)
Unit pemrosesan grafis (GPU) merupakan komponen kunci dalam AI, karena menyediakan kemampuan komputasi yang diperlukan untuk pemrosesan berulang. Melatih jaringan saraf membutuhkan data dan daya komputasi yang besar, dan GPU dapat mempercepat proses ini.
Internet of Things (IoT)
Internet of Things (IoT) menghasilkan jumlah data yang sangat besar dari perangkat yang terhubung, sebagian besar di antaranya tidak dianalisis. Dengan mengotomatisasi model dengan AI, kita dapat memanfaatkan lebih banyak data untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas.
Algoritma Lanjutan
Algoritma lanjutan terus dikembangkan dan digabungkan dalam cara-cara baru untuk menganalisis lebih banyak data dengan lebih cepat dan efektif. Proses ini sangat penting dalam mengidentifikasi dan memprediksi kejadian langka, memahami sistem yang kompleks, dan mengoptimalkan skenario unik.
Antarmuka Pemrosesan Aplikasi (API)
Antarmuka pemrosesan aplikasi (API) merupakan paket kode yang dapat ditambahkan ke produk dan perangkat lunak yang sudah ada. API seperti ini dapat meningkatkan kemampuan pengenalan gambar pada sistem keamanan rumah, serta memberikan kemampuan pertanyaan dan jawaban untuk analisis data.
Tujuan Kecerdasan Buatan
Terdapat beberapa tujuan dalam pengembangan kecerdasan buatan, antara lain:
Mengotomasi Pembelajaran dan Penemuan
Kecerdasan buatan dapat digunakan untuk mengotomasi pembelajaran dan penemuan melalui pengolahan data. Namun, perlu diingat bahwa AI berbeda dengan otomasi robotik yang hanya mengotomasi tugas manual. AI dapat melakukan tugas yang sering, memiliki volume besar, terkomputerisasi, dan dapat diandalkan tanpa lelah. Penelitian manusia tetap penting untuk mengelola sistem dan menyusun pertanyaan yang tepat.
Menambahkan Kecerdasan pada Produk yang Ada
Dalam banyak kasus, AI tidak dijual sebagai aplikasi individu, tetapi digunakan untuk meningkatkan produk yang sudah ada. Misalnya, asisten pribadi Siri ditambahkan sebagai fitur pada produk Apple generasi baru. Automasi, platform percakapan, bot, dan mesin cerdas dapat dikombinasikan dengan data untuk meningkatkan berbagai teknologi di rumah dan tempat kerja, seperti keamanan pintu dan analisis investasi.
Mengadaptasi Diri melalui Pembelajaran Progresif
AI menggunakan algoritma pembelajaran progresif untuk memungkinkan data melakukan pemrograman. AI menemukan struktur dan pola dalam data untuk memperoleh keterampilan tertentu. Misalnya, AI dapat mengajarkan modelnya apa yang harus direkomendasikan berikutnya berdasarkan data pengguna. Model ini dapat beradaptasi dengan penambahan data baru. Teknik propagasi balik adalah salah satu teknik yang digunakan untuk melatih model agar dapat beradaptasi berdasarkan data pelatihan yang ditambahkan.
Menganalisis Data Lebih dalam dan Lebih Banyak
AI menggunakan jaringan saraf mendalam untuk menganalisis data dengan banyak lapisan tersembunyi. Membangun sistem pendeteksi penipuan dengan lima lapisan tersembunyi hampir tidak mungkin beberapa tahun yang lalu. Namun, dengan kemajuan komputer yang sangat kuat dan jumlah data yang banyak, AI dapat menghasilkan model pembelajaran mendalam yang akurat. Semakin banyak data yang diberikan kepada model, semakin akurat model tersebut menjadi.
Mencapai Tingkat Ketepatan Tinggi
Dengan menggunakan jaringan saraf mendalam, AI dapat mencapai tingkat ketepatan yang mengagumkan. Misalnya, interaksi kita dengan asisten virtual seperti Google Assistant dan Siri didasarkan pada pembelajaran yang mendalam. Semakin sering kita menggunakan asisten virtual, semakin meningkat tingkat akurasi dan responsivitasnya.
Fungsi Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan memiliki berbagai fungsi dalam berbagai industri. Beberapa contoh penggunaan AI dalam kehidupan sehari-hari meliputi:
Layanan Kesehatan
AI dapat digunakan dalam pengobatan pribadi dan pembacaan sinar-X yang dipersonalisasi. Sebagai asisten layanan kesehatan, AI dapat berperan sebagai pelatih hidup yang mengingatkan kita untuk minum obat, berolahraga, atau makan makanan yang lebih sehat.
Ritel
AI dapat menyediakan kemampuan belanja virtual yang menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi dan diskusi tentang opsi pembelian dengan konsumen. Pengelolaan stok dan teknologi tata letak situs web juga dapat ditingkatkan dengan bantuan AI.
Manufaktur
AI dapat menganalisis data dari Internet of Things (IoT) dalam pabrik untuk memperkirakan beban dan permintaan yang diharapkan menggunakan jaringan saraf yang dilatih dengan data urutan.
Perbankan
AI dapat meningkatkan kecepatan, ketepatan, dan efektivitas tindakan manusia. Dalam lembaga keuangan, teknik AI dapat digunakan untuk mengidentifikasi transaksi penipuan, memberikan penilaian kredit yang cepat dan akurat, dan mengotomasi tugas pengelolaan data yang awalnya dilakukan secara manual.
Contoh Kecerdasan Buatan di Kehidupan Sehari-Hari
Kecerdasan Buatan atau AI telah banyak diimplementasikan dalam berbagai bidang kehidupan, termasuk industri, medis, pendidikan, bisnis, dan kehidupan sehari-hari. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan AI yang biasa kita temui:
1. Teknologi DeepFace Facebook
DeepFace adalah teknologi AI yang dimiliki oleh Facebook. Teknologi ini digunakan untuk mengenali wajah orang yang muncul dalam foto yang diunggah di platform Facebook. Dengan adanya teknologi ini, kita tidak perlu lagi menandai orang secara manual di foto, karena AI akan mengenali wajah orang tersebut secara otomatis. DeepFace menggunakan data yang dikumpulkan dari tindakan penandaan yang kita lakukan sebelumnya, serta sarana AI untuk memberikan rekomendasi yang lebih baik di masa depan.
2. Rekomendasi E-Commerce
Rekomendasi produk pada platform e-commerce juga merupakan contoh penggunaan AI yang umum. Ketika kita berbelanja di situs e-commerce, seringkali kita diberikan rekomendasi produk yang sesuai dengan minat dan preferensi kita. Hal ini terjadi karena AI memproses data tentang produk yang telah kita cari, beli, dan lihat sebelumnya. Dengan menggunakan teknik data mining, AI dapat merekomendasikan produk yang paling relevan dengan preferensi kita.
3. Asisten Virtual
Asisten virtual seperti Google Assistant, Siri, atau Alexa adalah contoh lain dari penerapan AI dalam kehidupan sehari-hari. Asisten virtual dapat berinteraksi dengan kita dan memberikan berbagai informasi yang kita butuhkan. Misalnya, mereka dapat membuat catatan tentang janji yang harus kita ikuti, mengingatkan kita tentang acara-acara yang akan datang, atau bahkan memberikan saran tentang aktivitas yang dapat kita lakukan. Asisten virtual juga terus belajar dari interaksi dengan pengguna, sehingga mereka dapat mengenali preferensi kita dan memberikan saran yang lebih baik di masa depan.
4. Mobil Pengemudi Otomatis
Sistem mobil pengemudi otomatis menggunakan kombinasi teknologi visi komputer, pengenalan gambar, dan pembelajaran dalam untuk mengembangkan kemampuan otomatis dalam mengemudikan kendaraan. Sistem ini mampu tetap berada di jalur yang ditentukan dan menghindari hambatan yang tidak terduga, seperti pejalan kaki atau kendaraan lain. Dengan bantuan AI dan teknologi terkait, mobil pengemudi otomatis dapat memastikan keselamatan dan kenyamanan selama perjalanan.
5. Robotika
Robotika adalah bidang teknik yang berfokus pada desain dan pembuatan robot. Robot sering digunakan untuk melakukan tugas yang sulit atau berbahaya bagi manusia, seperti dalam jalur perakitan di pabrik atau di lingkungan luar angkasa. Para peneliti juga menggunakan pembelajaran mesin untuk membangun robot yang dapat berinteraksi dalam lingkungan sosial. Dalam hal ini, AI memungkinkan robot untuk mempelajari dan beradaptasi dengan lingkungan sekitar mereka.
Demikianlah beberapa contoh penerapan kecerdasan buatan atau AI dalam kehidupan sehari-hari. Keberadaan AI semakin meluas dan memberikan manfaat yang signifikan dalam berbagai bidang kehidupan, terutama dalam meningkatkan efisiensi, kemudahan, serta kualitas pelayanan. Sebagai informasi tambahan, Anda dapat menemukan buku-buku terkait AI di website www.aikerja.com.
Selain membaca blog karir Aikerja, follow juga akun instagram aikerja untuk informasi terbaru seputar lowongan kerja, dan dunia kerja.