Mengenal Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Perkembangan dan Dampaknya

Mungkin Anda sudah kerap mendengar perihal Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Kemungkinannya ialah, Anda sudah terpapar dengan kecerdasan buatan setiap harinya. Malahan saat Anda menjelajahi Facebook, Anda juga berinteraksi dengan kecerdasan buatan. AI ini sudah menjadi penyebab banyak terobosan teknologi dalam sebagian tahun terakhir. Mulai dari robot, game, hingga Tesla. AI tampaknya akan menjadi masa depan teknologi prediktif.

Tetapi, apa hakekatnya kecerdasan buatan itu, dan bagaimana metode kerjanya? Kecerdasan buatan/ Artificial Intelligence ialah kecerdasan yang ditambahkan kedalam suatu metode, yang memungkinkan metode tersebut dapat belajar dan melakukan tugas yang diberikan seperti manusia. Ini ialah simulasi cara kerja kecerdasan manusia oleh mesin, terlebih metode komputer. Aplikasi khusus AI mencakup metode pakar, pemrosesan bahasa alami, pengenalan ucapan, dan visi mesin.

Pemrograman Kecerdasan Buatan Berpusat Pada Tiga Keterampilan Kognitif

KECERDASAN-BUATAN-(1)

Pengerjaan Pembelajaran

Aspek pemrograman AI ini berkonsentrasi pada memperoleh data dan membuat aturan untuk bagaimana mengubah data menjadi isu yang dapat ditindaklanjuti. Aturan yang disebut algoritma, menyediakan perangkat komputer dengan instruksi langkah demi langkah untuk bagaimana mengatasi tugas tertentu.

Pengerjaan Penalaran

Aspek pemrograman AI berkonsentrasi pada pemilihan algoritma yang tepat untuk menempuh hasil yang diharapkan.

Pengerjaan Self-Correction

Aspek pemrograman AI ini dirancang untuk terus menyempurnakan algoritma dan memastikan mereka memberikan hasil seakurat mungkin.

Profit dan Kerugian Kecerdasan Buatan

Pembelajaran mendalam teknologi kecerdasan buatan cepat berkembang, terlebih karena AI memproses data dalam jumlah besar jauh lebih cepat dan membuat prediksi lebih akurat ketimbang yang dimungkinkan oleh manusia. Aplikasi AI yang menggunakan pembelajaran mesin dapat mengambil data dan dengan cepat mengubahnya menjadi isu yang dapat ditindaklanjuti. Kerugian utama menggunakan AI ialah mahalnya biaya untuk memproses sejumlah besar data yang diperlukan pemrograman AI.

AI lemah ialah metode AI yang dirancang dan dilatih untuk mengatasi tugas tertentu. Robot industri dan asisten pribadi virtual, seperti Apple Siri, menggunakan AI yang lemah. AI yang kuat, juga dikenal sebagai kecerdasan umum buatan (Artificial General Intellegence), menggambarkan pemrograman yang dapat mereplikasi kemampuan kognitif manusia. Saat disajikan dengan tugas yang tak dikenal, metode AI yang kuat dapat menggunakan logika fuzzy untuk menerapkan pengetahuan dari satu domain ke domain lain, dan menemukan solusi secara mandiri. Terutama teori, program AI yang kuat wajib dapat lulus tes.

Kecerdasan Augmented versus Kecerdasan Buatan

KECERDASAN-BUATAN-(2)

Sebagian pakar industri percaya bahwa istilah kecerdasan buatan terlalu terkait erat dengan budaya populer, dan ini sudah menyebabkan masyarakat umum memiliki harapan yang tak mungkin perihal bagaimana AI akan mengubah tempat kerja dan kehidupan secara umum.

Sebagian peneliti dan pemasar berharap label kecerdasan augmented, yang memiliki konotasi yang lebih netral, akan membantu orang memahami bahwa sebagian besar implementasi AI akan lemah dan cuma meningkatkan produk dan layanan.

Sementara AI menghadirkan beraneka fungsi baru untuk bisnis, penggunaan AI juga menimbulkan pertanyaan etis karena baik atau buruk, metode AI akan memperkuat apa yang sudah dipelajari.

Ini dapat menjadi permasalahan karena algoritma pembelajaran mesin, yang menopang banyak alat AI paling canggih, cuma secerdas data yang diberikan dalam pelatihan. Sebab seorang manusia memilih data apa yang diterapkan untuk melatih program AI, potensi pembelajaran mesin ialah inherent dan wajib dipantau secara ketat.

Siapa pun yang ingin menggunakan pembelajaran mesin sebagai komponen dari dunia nyata, metode dalam produksi perlu memasukkan elemen etika ke dalam cara kerja pelatihan AI mereka dan berusaha keras untuk menghindarinya. Hal ini iya saat menggunakan algoritma AI yang secara inherent tak dapat digambarkan dalam aplikasi pembelajaran yang mendalam.

Sebab publisitas insentif di sekitar AI sudah meningkat, vendor sudah berjuang untuk mempromosikan bagaimana produk dan layanan mereka menggunakan AI. Seringkali apa yang mereka sebut sebagai AI hanyalah salah satu komponen AI, seperti pembelajaran mesin. AI memerlukan dasar perangkat keras dan lunak khusus untuk penulisan dan pelatihan algoritma pembelajaran mesin.

Kecerdasan Buatan Sebagai Layanan

IOT-3

Sebab biaya perangkat keras, perangkat lunak, dan staf untuk AI dapat mahal, banyak vendor memasukkan komponen AI dalam penawaran standar mereka atau menyediakan akses ke kecerdasan buatan sebagai platform layanan. Hal ini memungkinkan individu dan perusahaan bereksperimen dengan AI untuk beraneka tujuan bisnis dan mencicipi beraneka platform sebelum membuat komitmen.

AI dikategorikan menjadi empat tipe. Dimulai dengan metode cerdas yang ada saat ini untuk metode hidup, yang belum ada. Itu yang digambarkan oleh Arend Hintze, asisten profesor biologi integratif dan ilmu komputer dan teknik di Michigan State University, kategorinya ialah sebagai berikut.

Jenis 1: Mesin reaktif

Cara AI ini tak memiliki ingatan dan spesifik untuk tugas tertentu. Contohnya Deep Blue. Deep Blue ialah program catur IBM yang diprogram untuk mengalahkan Garry Kasparov di tahun 1990-an. Deep Blue dapat mengidentifikasi dan membuat prediksi. Tapi karena tak memiliki memori, ia tak dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk memberi isu pada yang akan datang.

Jenis 2: Ingatan terbatas

Cara AI ini memiliki ingatan, sehingga mereka dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan keputusan di masa depan. mobil self-driving dirancang untuk memiliki fungsi pengambilan keputusan dengan metode ini.

Jenis 3: Teori pikiran.

Teori pikiran ialah istilah psikologi. Saat diaplikasikan pada AI, itu berarti bahwa metode akan memahami emosi. Ragam AI ini akan dapat menyimpulkan niat dan memprediksi perilaku saat tersedia.

Jenis 4: Kesadaran diri.

Dalam kategori ini, metode AI memiliki rasa diri, yang memberi mereka kesadaran. Mesin dengan kesadaran diri memahami kondisi mereka sendiri saat ini. Untuk saat ini, AI tipe ini belum ada.

Ragam Teknologi Kecerdasan Buatan

IOT-5

AI dimasukkan ke dalam beraneka tipe teknologi yang berbeda.

Otomatisasi

Ini membuat metode atau cara kerja berfungsi secara otomatis. Misalnya, otomatisasi cara kerja robotik dapat diprogram untuk melakukan tugas bervolume tinggi dan berulang, yang umumnya dilaksanakan manusia. Otomatisasi cara kerja robotik dapat beradaptasi dengan kondisi yang berubah.

Pembelajaran Mesin

Ini membuat komputer bertindak tanpa pemrograman. Pembelajaran mendalam ialah komponen dari pembelajaran mesin, yang dalam istilah yang sangat sederhana, dapat dianggap sebagai otomatisasi analitik prediktif.

Kekuatan Lihat Mesin

Ini memungkinkan komputer untuk memperhatikan. Teknologi ini menangkap dan menganalisis isu visual menggunakan kamera, konversi analog ke digital dan pemrosesan sinyal digital. Ini kerap dibandingkan dengan penglihatan manusia, tetapi penglihatan mesin tak terikat oleh biologi dan dapat diprogram untuk memperhatikan via dinding, misalnya. Hal tersebut diterapkan dalam beraneka aplikasi dari identifikasi tanda tangan hingga analisis medis. Visi komputer yang difokuskan pada pemrosesan gambar berbasis mesin tersebut, kerap dikaitkan dengan visi mesin.

Pemrosesan Bahasa

Ini ialah pemrosesan bahasa manusia – dan bukan komputer oleh program komputer. Salah satu contoh yang sudah lama dan paling tenar ialah pendeteksi spam. Ini akan memperhatikan baris subjek dan teks email, serta memutuskan apakah itu email junk atau spam. Didasarkan pada pembelajaran mesin. Tugasnya termasuk terjemahan teks, analisis sentimen dan pengenalan ucapan.

Robotika

Bidang teknik ini berkonsentrasi pada desain dan pembuatan robot. Robot kerap diterapkan untuk melakukan tugas yang sulit dilaksanakan bagi manusia atau melakukan secara konsisten. Robot yang diterapkan dalam jalur perakitan untuk produksi mobil atau oleh NASA untuk memindahkan benda besar di luar angkasa. Para peneliti juga menggunakan pembelajaran mesin untuk membangun robot yang dapat berinteraksi pada lingkungan sosial.

Self-Driving

Ini menggunakan kombinasi visi komputer, pengenalan gambar dan pembelajaran mendalam untuk membangun keterampilan otomatis dalam mengemudikan kendaraan, sambil konsisten berada di jalur tertentu dan menghindari penghalang yang tak terduga, seperti pejalan kaki.

Aplikasi Kecerdasan Buatan

AI juga sudah membuat jalan ke beraneka pasar. Berikut ialah contoh artiicial intelligence yang diterapkan sebagai aplikasi.

AI Dalam Perawatan Kesehatan

Taruhan terbesar ialah pada memperbaiki pelayanan pasien dan mengurangi biaya. Pemakaian pembelajaran yang dapat diterapkan untuk diagnosis yang lebih baik serta lebih cepat dibandingkan manusia. Salah satu teknologi perawatan kesehatan paling tenar ialah IBM Watson. Aplikasi ini mengerti bahasa alami dan dapat menanggapi pertanyaan yang diajukan perihal itu. Cara menggali data pasien dan sumber data lain yang tersedia untuk membentuk hipotesis, yang kemudian disajikan dengan skema penilaian kepercayaan.

AI Dalam Bisnis

Otomatisasi cara kerja robot sedang diaplikasikan pada tugas yang sangat berulang yang umumnya dilaksanakan oleh manusia. Algoritma pembelajaran mesin diintegrasikan ke dalam platform analitik dan customer relationship management (CRM) untuk mengungkap isu perihal metode melayani pelanggan dengan lebih baik. Chatbots sudah dimasukkan ke dalam web situs untuk menyediakan layanan langsung terhadap pelanggan. Otomatisasi posisi kerja juga sudah menjadi bahan diskusi di kalangan akademisi dan analis TI.

AI Dalam Pengajaran

AI dapat mengotomatisasi penilaian, memberi lebih banyak waktu terhadap para pengajar. Aplikasi ini dapat menilai siswa dan beradaptasi dengan keperluan mereka, membantu mereka berprofesi dalam area. Tutor AI dapat memberikan dukungan tambahan terhadap siswa, memastikan mereka konsisten di jalurnya. Dan itu dapat mengubah di mana dan bagaimana siswa belajar, bahkan mungkin mengganti sebagian guru.

AI di Bidang Keuangan

AI dalam aplikasi keuangan pribadi, seperti Intuit’s Mint atau TurboTax, mengganggu lembaga keuangan. Aplikasi seperti ini mengumpulkan data pribadi dan memberikan saran keuangan. Program lain, seperti IBM Watson, sudah diaplikasikan pada cara kerja pembelian rumah. Dikala ini, perangkat lunak kecerdasan buatan melakukan banyak perdagangan di Wall Street.

AI Dalam Hukum

Pengerjaan memilah-milah dokumen acap kali sangat sulit bagi manusia. Mengotomatiskan cara kerja ini menjadi penggunaan waktu yang lebih efisien. Juga membangun asisten tanya-jawab yang dapat menyaring program pertanyaan yang diterapkan untuk menjawab pantas database.

AI di Bidang Manufaktur

Ini ialah area yang berada di garis depan untuk menggabungkan robot ke dalam alur kerja. Robot industri diterapkan untuk melakukan tugas tunggal dan dipisahkan dari pekerja manusia, tetapi seiring kemajuan teknologi banyak hal yang berubah.

AI Dalam Perbankan

Bank sudah menemukan hasil yang baik dalam menggunakan Chatbots untuk membuat pelanggan mereka mengenal layanan dan penawaran tambahan. Mereka juga menggunakan AI untuk meningkatkan pengambilan keputusan untuk membuat pinjaman, menetapkan batas kredit dan mengidentifikasi peluang investasi.

AI Dalam Keamanan

AI dan pembelajaran mesin berada di komponen atas daftar buzzword yang diterapkan vendor keamanan hari ini untuk membedakan penawaran mereka. Istilah-istilah itu juga mewakili teknologi yang sungguh-sungguh pantas.

AI dan pembelajaran mesin dalam produk keamanan cyber menambah nilai nyata bagi tim keamanan yang mencari metode untuk mengidentifikasi serangan, malware, dan ancaman lainnya.Terlepas dari potensi risiko, saat ini ada sebagian peraturan yang mengatur penggunaan alat AI. Dan bila ada undang-undang, mereka umumnya berkaitan dengan AI secara tak langsung.