Lebih Memahami Mengenai Konsep Artificial Intelligence

Konsep artificial intelligence menjadi perbincangan hangat seiring dengan kian berkembangnya teknologi untuk mendekati kecerdasan manusia.

Ketika kita berbicara tentang Kecerdasan Buatan, itu sering membangkitkan dunia robot atau teknologi futuristik. Namun, Kecerdasan Buatan sudah menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari.

Misalnya adalah saat kita berbelanja secara online dan ketika algoritme belajar mandiri menganalisis perilaku kita untuk merekomendasikan apa saja produk yang sesuai dengan kita.

Google Lens juga, yang mana dengan mengunggah gambar, mengidentifikasi dan juga menautkan produk yang muncul di dalamnya.

Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI) ialah sebuah bidang lanjutan ilmu komputer yang terdedikasikan untuk mengotomatisasi perilaku yang mana umumnya terkait dengan kecerdasan manusia. Sesuai dengan penjelasan tersebut, konsep AI berfikir seperti manusia.

Sebagaimana yang terjadi pada sains kompleks mana pun, banyak konsep terpecah darinya. Itulah sebabnya dengan melalui artikel ini, kami ingin untuk memulai dari awal dan juga membantu Anda memahami mengenai dasar-dasar konsep Artificial Intelligence ataupun cara kerja API dan artificial intelligence.

Apa Saja 4 Jenis Artificial Intelligence?

Arend Hintze, asisten profesor biologi integratif dan ilmu komputer dan teknik di Michigan State University, menjelaskan di dalam artikelnya, bahwa AI dapat dikategorikan menjadi empat jenis.

Semua jenis tersebut dimulai dengan sistem cerdas khusus tugas yang digunakan secara luas saat ini dan berkembang menjadi sistem makhluk hidup. Kategorinya adalah sebagai berikut:

1. Tipe 1: Mesin reaktif.

Pada sistem ini AI tidak memiliki memori dan tugas spesifik. Missalnya adalah Deep Blue. Program catur IBM yang melengserkan Garry Kasparov pada 1990-an.

Deep Blue mampu mengidentifikasi bidak di papan catur serta membuat prediksi. Tetapi karena tidak memiliki memori, ia tidak bisa menggunakan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan masa depan.

2. Tipe 2: Memori terbatas.

Untuk system ini memiliki memori, sehingga mereka bisa menggunakan pengalaman masa lalu sebagai informasi keputusan di masa depan.

Pengambilan keputusan yang ada pada mobil self-driving berfungsi untuk rancangan cara ini.

3. Tipe 3: Teori pikiran.

Teori pikiran adalah istilah psikologi. Ketika hal tersebut diterapkan pada AI, berarti sistem itu akan memiliki kecerdasan sosial dalam memahami emosi. Kemudian akan dapat menyimpulkan niat manusia dan juga memprediksi perilaku serta keterampilan yang sistem AI perlukan untuk menjadi anggota integral dari tim manusia.

4. Tipe 4: Kesadaran diri.

Kategori yang terakhir ini merupakan sistem AI memiliki kesadaran diri, yang memberikan mereka kesadaran. Masih belum ada AI jenis mesin dengan kesadaran diri memahami keadaan mereka saat ini.

Bagaimana Konsep Artificial Intelligence?

Penjelasan mengenai konsep artificial intelligence dibagi dalam 4 bagian, yaitu machine learning, deep learning, neural networks dan cognitive computing. Uraian lebih rincinya mengenai 4 konsep artificial intelligence dapat Anda baca di bawah ini:

1. Machine Learning (Pembelajaran mesin)

Machine Learning (ML) adalah cabang dari Kecerdasan Buatan yang berdasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan campur tangan manusia yang minimal.

Dalam bukunya The Master Algorithm, pakar dunia dan peneliti terkemuka Pedro Domingos memaparkan 5 suku atau aliran Machine Learning, yang ia bagi berdasarkan minat atau asal-usul mereka:

1. Simbolis: dasarnya pada logika dan filosofi, dan mempraktikkan deduksi terbalik
2. Connectionists: Mereka mengandalkan ilmu saraf dan mencoba menghubungkan otak kecil dari apa yang mereka sebut pemrograman untuk membuat jaringan saraf yang dapat menafsirkan data dari interkoneksi mereka. Deep Learning berasal dari sini.
3. Evolusioner: Mereka didasarkan pada biologi evolusioner dan mencoba menerapkan prinsip evolusi genom dan DNA, mengklaim bahwa algoritme akan berevolusi dan beradaptasi dengan kondisi dan proses yang tidak diketahui.
4. Analogizers: Mereka mengandalkan psikologi dan melihat analogi sebagai dasar untuk memecahkan masalah yang mungkin timbul.
5. Bayesians: Mereka didasarkan pada statistik dan probabilitas. Algoritmanya, inferensi probabilistik, belajar dengan mencoba menghitung betapa mustahilnya sebuah fakta untuk mengesampingkannya sebagai solusi yang memungkinkan.

Kami juga menemukan 4 jenis Machine Learning tergantung pada kebutuhan akan pengawasan manusia:

1. Pembelajaran Terawasi: Ia belajar dengan menerima banyak data pelatihan berlabel yang memungkinkan generalisasi dalam kasus baru.
2. Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Ia belajar dengan mengamati, memahami, dan mengabstraksi pola langsung dari informasi. Ini sangat mirip dengan cara kita manusia berpikir.
3. Pembelajaran Semi-diawasi: Ia belajar berdasarkan data pelatihan berlabel dan tidak berlabel, dengan proporsi data tidak berlabel biasanya lebih besar.
4. Reinforcement Learning: Ia belajar dari pengalaman melalui trial-error dan reward-punishment. Teknik ini sedang kita pelajari secara luas karena tidak membutuhkan data dalam jumlah besar.

2. Deep Learning (Pembelajaran Mendalam)

Konsep artificial intelligence selanjutnya yaitu Deep Learning (DL) berasal dari pendekatan koneksionis. Ini adalah subtipe dari algoritma Pembelajaran Mesin yang mengandalkan jaringan saraf untuk pemrosesan data kaskade.

Maksud dari istilah “dalam” mengacu pada jumlah lapisan yang tersembunyi di jaringan saraf.

3. Neural Networks (Jaringan Neural)

Neural Networks (NNs) termasuk dalam keluarga algoritma Pembelajaran Mesin dan terinspirasi oleh fungsi neuron di otak manusia. Mereka berdasarkan pada fakta bahwa, dengan beberapa parameter, ada cara untuk menggabungkannya untuk menghasilkan hasil tertentu.

Data melewati lapisan yang berbeda di mana serangkaian aturan pembelajaran diterapkan hingga mencapai lapisan terakhir. di mana hasilnya dibandingkan dengan yang “benar” dan parameternya disesuaikan berdasarkan fungsi “bobot” yang diberikan di setiap aturan.

Setelah jaringan mempelajarinya, ia dapat memperbaiki “bobotnya” dan berjalan dalam mode memori atau eksekusi.

4. Cognitive Computing (Komputasi Kognitif)

Terakhir, beberapa penulis menyebutkan Cognitive Computing (CC) sebagai varian lain dari Kecerdasan Buatan.

Ini terdiri dari sistem yang mengambil tugas atau membuat keputusan khusus sebagai asisten atau pengganti orang. Karena mereka dapat menangani ambiguitas dan ketidakjelasan, dan memiliki otonomi tingkat tinggi dalam bidang pengetahuan mereka.

Kesimpulan

Sebagaimana yang telah Article Void sebutkan sebelumnya, artificial intelligence sudah ada di sini, namun masih banyak pekerjaan yang harus kita lakukan.

Tidak hanya dalam hal memanfaatkan segala potensinya untuk semakin dekat dengan kecerdasan manusia. Tetapi juga tentang kemampuan untuk mengontrol mengenai penyalahgunaannya untuk menghindari dampak negatif artificial intelligence.

Tujuan dari pengontrolan penyalahgunaan tersebut adalah untuk mencegah prediksi yang pernah Elon Musk katakana, yaitu “mesin bisa memulai perang dengan menerbitkan sebuah berita fiktif, mencuri akun email hingga mengirimkan siaran pers yang palsu, hanya dengan memanipulasi data.”.

Bisa kita katakan bahwa hal itu telah terjadi. Melalui AI, adegan seksual bisa kita manipulasi dengan mengganti wajah orang yang muncul di sana dengan wajah artis terkenal atau wajah siapapun yang kita mau.

Harus kita sadari peningkatan yang AI bawa ke dalam hidup kita. Tetapi tanpa melupakan bahwa kita perlu menggunakan teknologi yang memiliki konsep artificial intelligence dengan bijak.