Seputar Tekno

Pengertian Artificial Intelligence (AI)

Dalam artikel kali ini, kami akan mengajak Sobat Gaptex untuk mengetahui pengertian Artificial Intelligence (AI) atau dalam bahasa Indonesianya ialah kecerdasan buatan. Istilah ini sering kita lihat ataupun dengar dari beberapa media sosial, bahkan di smartphone canggih seperti Oppo F5, Google Pixel 2, Huawei Honor V10, maupun produk anyar dari brand Samsung, pasti telah menyematkan AI di dalamnya. Lantas apa sebenarnya AI itu?

Pengertian Artificial Intelligence
Artificial Intelligence atau AI merupakan simulasi proses kecerdasan manusia oleh mesin, terutama sistem komputer. Proses ini meliputi pembelajaran atau perolehan informasi dan peraturan untuk menggunakan informasi, penalaran dengan menggunakan peraturan untuk mencapai perkiraan atau kesimpulan pasti, dan koreksi diri. Aplikasi khusus AI termasuk sistem ahli, pengenalan ucapan dan penglihatan mesin.

AI diciptakan oleh John McCarthy, seorang ilmuwan komputer Amerika, pada tahun 1956 di The Dartmouth Conference. Saat ini, AI adalah istilah umum yang mencakup segala hal mulai dari otomatisasi proses robot sampai robotika sebenarnya. AI juga telah menjadi perhatian baru-baru ini karena untuk data besar, atau peningkatan kecepatan, ukuran dan variasi bisnis data lebih cepat untuk dikumpulkan. AI dapat melakukan tugas seperti mengidentifikasi pola dalam data secara lebih efisien daripada manusia, memungkinkan perusahaan mendapatkan lebih banyak wawasan dari datanya.

Jenis-jenis Artificial Intelligence
AI dapat dikategorikan dalam beberapa jenis, tapi untuk lebih mudah memahaminya, kita akan melihat dua contoh yang paling umum. Yang pertama mengklasifikasikan sistem AI sebagai AI lemah atau AI yang kuat. AI lemah, juga dikenal sebagai AI sempit, adalah sistem AI yang dirancang dan dilatih untuk tugas tertentu. Asisten pribadi virtual, seperti Apple Siri, adalah bentuk AI lemah.

AI yang kuat, yang juga dikenal dengan kecerdasan umum buatan, adalah sistem AI dengan kemampuan kognitif manusia pada umumnya, sehingga ketika disajikan dengan tugas yang tidak biasa, ia memiliki cukup kecerdasan untuk menemukan solusinya. Tes Turing, yang dikembangkan oleh matematikawan Alan Turing pada tahun 1950, adalah metode yang digunakan untuk menentukan apakah komputer benar-benar dapat berpikir seperti manusia, walaupun metode ini menjadi kontroversial.

Contoh kedua adalah dari Arend Hintze, asisten profesor biologi integratif dan ilmu komputer dan teknik di Michigan State University. Dia mengkategorikan AI menjadi empat jenis, mulai dari jenis sistem AI yang ada saat ini hingga sistem jiwa, yang belum ada. Kategori-kategorinya adalah sebagai berikut:

1. Tipe 1: Mesin reaktif
Contohnya adalah Deep Blue, program catur IBM yang mengalahkan Garry Kasparov di tahun 1990an. Deep Blue dapat mengidentifikasi potongan pada papan catur dan membuat prediksi, namun tidak memiliki ingatan dan tidak dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan yang akan datang. Tipe ini menganalisis kemungkinan pergerakan – lawan dan memilih langkah yang paling strategis. Deep Blue dan Google AlphaGO dirancang untuk tujuan yang sempit dan tidak mudah diterapkan pada situasi lain.

2. Tipe 2: Memori terbatas
Sistem AI ini dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan keputusan masa depan. Beberapa fungsi pengambilan keputusan dalam kendaraan otonom telah dirancang dengan tipe ini. Pengamatan digunakan untuk menginformasikan tindakan yang terjadi di masa depan dan juga tidak begitu jauh, seperti mobil yang telah berubah jalur. Pengamatan ini tidak disimpan secara permanen.

Artikel menarik:  Pengertian Bahasa Pemrograman

3. Tipe 3: Teori pikiran
Tipe AI ini lebih menjurus ke arah istilah psikologi. Ia mengacu pada pemahaman bahwa orang lain memiliki keyakinan, keinginan dan niat mereka sendiri yang mempengaruhi keputusan yang mereka buat. Namun AI jenis ini belum ada.

4. Tipe 4: Kesadaran diri
Dalam kategori ini, sistem AI memiliki rasa diri, dengan kata lain memiliki kesadaran. Mesin dengan kesadaran diri memahami keadaan mereka saat ini dan dapat menggunakan informasi tersebut untuk menyimpulkan apa yang orang lain rasakan. Sama seperti tipe 3, AI jenis ini belum ada.

Contoh teknologi AI

– Otomasi adalah proses pembuatan suatu sistem atau fungsi proses secara otomatis. Otomatisasi proses robotik, misalnya, dapat diprogram untuk melakukan tugas bervolume tinggi dan berulang yang biasanya dilakukan oleh manusia. RPA berbeda dengan otomasi IT karena bisa beradaptasi dengan keadaan yang berubah.

– Mesin belajar adalah ilmu mendapatkan komputer untuk bertindak tanpa pemrograman. Deep learning adalah bagian dari pembelajaran mesin yang dalam istilahnya sangat sederhana dan dapat dianggap sebagai otomasi analisis prediktif. Ada tiga jenis algoritma pembelajaran mesin yaitu pembelajaran diawasi, di mana kumpulan data diberi label sehingga pola dapat dideteksi dan digunakan untuk memberi label kumpulan data baru, pembelajaran tanpa pengawasan, dimana kumpulan data tidak diberi label dan diurutkan berdasarkan persamaan atau perbedaan dan pembelajaran penguatan, di mana kumpulan data tidak diberi label namun, setelah melakukan tindakan atau beberapa tindakan, sistem AI diberi umpan balik.

– Visi mesin adalah ilmu untuk membuat komputer dalam ‘melihat’ keadaan sekitarnya. Penglihatan mesin menangkap dan menganalisis informasi visual menggunakan kamera, konversi analog ke digital dan pemrosesan sinyal digital. Hal ini sering dibandingkan dengan penglihatan manusia, namun penglihatan mesin tidak terikat oleh biologi dan dapat diprogram untuk melihat melalui dinding, misalnya. Hal ini digunakan dalam berbagai aplikasi dari identifikasi tanda tangan hingga analisis citra medis. Penglihatan komputer, yang difokuskan pada pengolahan citra berbasis mesin, sering dikelompokkan dengan penglihatan mesin.

– Natural Language Processing (NLP) adalah pengolahan bahasa manusia dan bukan bahasa komputer oleh program komputer. Salah satu contoh NLP yang lebih tua dan paling terkenal adalah deteksi spam, yang melihat pada baris subjek dan teks email dan memutuskan apakah itu hanyalah sampah. Pendekatan saat ini untuk NLP didasarkan pada pembelajaran mesin. Tugas NLP meliputi terjemahan teks, analisis sentimen dan pengenalan ucapan.

– Pengenalan pola adalah cabang pembelajaran mesin yang berfokus pada identifikasi pola dalam data.

– Robotika adalah bidang teknik yang berfokus pada desain dan pembuatan robot. Robot sering digunakan untuk melakukan tugas yang sulit dilakukan manusia atau tampil secara konsisten. Mereka digunakan di jalur perakitan untuk produksi mobil atau oleh NASA untuk memindahkan benda-benda besar di luar angkasa. Baru-baru ini, periset menggunakan pembelajaran mesin untuk membangun robot yang bisa berinteraksi dalam kehidupan sosial.