Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) telah merevolusi cara kita berinteraksi dengan teknologi, memungkinkan mesin untuk melakukan tugas-tugas yang sebelumnya memerlukan kecerdasan manusia. Mulai dari pengenalan suara hingga kendaraan otonom, AI telah menjadi bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari, memungkinkan komputer untuk berpikir, belajar, dan mengambil keputusan layaknya manusia.

Artificial Intelligence (AI) itu apa sih?

Dengan kata-kata yang sederhana, Artificial Intelligence (AI) adalah alat yang efektif yang memungkinkan mesin belajar dari pengalaman mereka, beradaptasi dengan perubahan baru, dan melakukan tugas seperti manusia.

AI adalah kemampuan untuk merancang mesin pintar atau mengembangkan aplikasi perangkat lunak yang dapat belajar sendiri dan meniru sifat pikiran manusia dengan bantuan pemikiran, aplikasi sensorik, perencanaan, pengambilan keputusan optimal, dan teknik pemecahan masalah.

Potensi kecerdasan buatan untuk melakukan tindakan manusia dengan bantuan penemuan pengetahuan telah menarik perhatian khusus dari komunitas penelitian dan bisnis kelas atas, dan bidang ini telah mengalami pertumbuhan maksimal dalam dua dekade terakhir dibandingkan dengan teknologi lainnya.

AI mensimulasikan kecerdasan manusia dengan mengandalkan algoritma untuk memahami tujuan manusia atau metode untuk mencapai tujuan tersebut.

AI membentuk hubungan antara pencarian tujuan, pemrosesan data, dan akuisisi untuk pemahaman yang lebih baik tentang tujuan tersebut. Dengan mempertimbangkan hal itu, berikut adalah empat pendekatan AI.

BACA JUGA: 7 contoh kecerdasan buatan dalam kehidupan sehari-hari

1. Bertindak seperti manusia

Ketika komputer bertindak sama sempurna dengan manusia, dan sulit membedakan keduanya dengan menggunakan teknologi seperti pemrosesan bahasa alami, penalaran otomatis, pembelajaran mesin, dan penalaran otomatis.

Tes Turing, yang disebut permainan imitasi, menentukan apakah mesin dapat menunjukkan kecerdasan manusia atau tidak tanpa kontak fisik.

2. Berpikir seperti manusia

Ketika komputer berpikir sama seperti manusia dan melakukan tugas-tugas yang biasanya dilakukan dengan kecerdasan manusia, seperti mengemudi mobil.

Metode untuk menentukan bagaimana manusia berpikir, pendekatan pemodelan kognitif digunakan berdasarkan tiga teknik - Introspeksi, Pengujian psikologis, dan Pemindaian otak. Kategori berpikir seperti manusia ini juga digunakan dalam psikologi dan perawatan kesehatan untuk menciptakan simulasi realistis jika diperlukan.

3. Berpikir secara rasional

Studi khas tentang bagaimana manusia berpikir menggunakan beberapa standar yang membantu dalam menciptakan pedoman perilaku manusia.

Seseorang dianggap rasional (masuk akal, berakal sehat, dan memiliki rasa penilaian yang baik) dan komputer berpikir secara rasional sesuai dengan perilaku yang tercatat dan memecahkan masalah secara logis.

Dengan kata lain, pemecahan masalah yang spesifik berbeda secara praktis dan komputer menggunakan pemikiran rasional tersebut untuk melakukan tugas.

4. Bertindak secara rasional

Studi tentang bagaimana manusia bertindak dalam ketidakpastian atau kompleksitas bergantung sepenuhnya pada agen yang rasional.

Seperti pemikiran rasional, tindakan bergantung pada kondisi, faktor lingkungan, dan data yang ada untuk memaksimalkan nilai yang diharapkan dari kinerjanya.

Biasanya, pendekatan kotak hitam atau rekayasa digunakan untuk berhasil mencapai tujuan tersebut.

Bapak AI, John McCarthy, mendefinisikan AI sebagai "ilmu dan rekayasa pembuatan mesin pintar, terutama program komputer pintar." AI memberikan kecerdasan kepada mesin sehingga mesin pintar dapat bekerja, beroperasi, dan bereaksi seperti manusia serta membantu dalam pengambilan keputusan berdasarkan skenario real-time.

Kecerdasan Buatan adalah teknologi yang menggunakan alat perangkat lunak cerdas untuk memberikan kecerdasan semantis kepada perangkat dan mesin seperti yang dilakukan oleh manusia.

Perangkat lunak ini memahami skenario bisnis, menganalisis data real-time, membuat keputusan, melakukan tugas, dan memberikan respons sesuai.

Kecerdasan Buatan menjadi cerdas berkat kekuatan kognitifnya. Ini adalah simbiosis antara manusia dan mesin di mana setiap data yang mengelilingi kasus dengan teknologi baru memainkan peran penting.

Ini secara sederhana memperbesar kecerdasan efektif beberapa kali lipat dengan menggabungkan kecerdasan mesin. Berikut adalah beberapa aktivitas di mana kecerdasan buatan digunakan:

• Pembelajaran
• Perencanaan
• Pengenalan Suara
• Pemecahan Masalah
• Pengetahuan
• Persepsi

AI adalah tentang proses mengubah komputer sederhana menjadi robot yang dikendalikan secara cerdas dan bekerja persis seperti yang dilakukan oleh manusia.

Setelah memahami fungsionalitas otak manusia dalam hal berpikir, belajar, memutuskan, dan beroperasi untuk memecahkan masalah, sistem cerdas dan pintar dikembangkan.

Konsep inti AI adalah memiliki akses ke semua informasi tentang objek, properti, kategori, dan hubungan antara semua kasus penggunaan bisnis untuk menerapkan Teknik Kepahaman. Mari kita lihat karakteristik utama Kecerdasan Buatan.

BACA JUGA: Transformasi Perekonomian: Peran AI dalam Revolusi Industri 4.0

Karakteristik utama dari Kecerdasan Buatan (AI) adalah sebagai berikut:

Feature Engineering (Pengembangan Fitur)

Pengembangan fitur adalah proses mengidentifikasi set atribut atau fitur yang tepat dari kumpulan data informasi yang diberikan. Performa AI sangat bergantung pada pemilihan set fitur yang benar daripada yang salah.

Proses pengembangan fitur yang efisien mencakup:

Saat mengklasifikasikan kumpulan data, heuristik utama adalah mengurangi entropi dari sistem yang sedang dimodelkan. Ini disebut pendekatan algoritmik karena ketika sistem data yang sedang diklasifikasikan telah dikurangi menjadi titik di mana tidak dapat dibagi lebih lanjut, seleksi fitur dapat digunakan kembali dan diterapkan pada kumpulan data lainnya.

Dengan kata lain, AI dapat memaksimalkan keuntungan informasi.
Berbagai algoritma seleksi fitur digunakan untuk memilih subset fitur berdasarkan pentingnya dalam model.

Subset ini dipilih sehingga tidak ada korelasi antara fitur lainnya, sehingga mencapai independensi dari himpunan fitur.

Tujuan ini dicapai dengan menggunakan teknik seperti proses ortogonalisasi Gram-Schmidt, Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis/PCA), dll.

Pengembangan fitur menghasilkan fitur-fitur baru untuk pembelajaran terawasi dan tidak terawasi dengan mengubah pengamatan mentah dengan mempertimbangkan tujuan untuk menyederhanakan dan mempercepat transformasi data guna meningkatkan akurasi model dan performa yang lebih baik.

Learning Algorithms (Algoritma Pembelajaran)

Algoritma pembelajaran merupakan inti dari AI. Algoritma ini digunakan untuk melatih mesin agar dapat memahami pola dan mempelajari informasi dari data yang diberikan.

Ada berbagai jenis algoritma pembelajaran, seperti pembelajaran terawasi (supervised learning), pembelajaran tidak terawasi (unsupervised learning), dan pembelajaran penguatan (reinforcement learning).

Algoritma-algoritma ini membantu AI dalam menemukan pola-pola yang tersembunyi dalam data dan membuat prediksi atau pengambilan keputusan.

Neural Networks (Jaringan Saraf)

Jaringan saraf adalah model matematika yang terinspirasi dari struktur dan fungsi otak manusia. Jaringan saraf dalam AI terdiri dari banyak unit pemrosesan sederhana yang disebut neuron, yang saling terhubung dan dapat mentransmisikan sinyal.

Dengan menggunakan jaringan saraf, AI dapat belajar secara mandiri dan menemukan pola-pola kompleks dalam data.

Karakteristik-karakteristik ini merupakan beberapa elemen kunci yang memainkan peran penting dalam kerangka kerja AI dan berkontribusi terhadap kemampuan mesin untuk belajar, beradaptasi, dan mengambil keputusan secara cerdas.

Artificial Neural Networks (ANN) atau juga dikenal sebagai jaringan saraf tiruan (JST) didasarkan pada kumpulan simpul terhubung yang dikenal sebagai neuron buatan, mirip dengan sel-sel otak manusia.

Setiap hubungan mengirimkan sinyal dari satu neuron ke neuron lain setelah diproses. Dengan bantuan fungsi nonlinier tertentu, keluaran setiap neuron menghasilkan angka riil untuk sinyal pada suatu hubungan.

Hubungan-hubungan ini juga disebut tepi. Neuron-neuron dikelompokkan dalam lapisan-lapisan yang berbeda untuk transformasi yang berbeda dengan bantuan algoritma. Biasanya, sinyal melakukan perjalanan dari lapisan pertama ke lapisan terakhir beberapa kali.

Ada dua jenis jaringan, yang pertama adalah jaringan saraf maju (feedforward neural network), juga dikenal sebagai asiklik, di mana sinyal hanya bergerak dari satu arah ke arah lainnya. Beberapa yang umum adalah perceptron, multi-layer perceptron, dan jaringan basis radial.

Jenis kedua adalah jaringan saraf rekuren (recurrent neural network) yang memungkinkan pendapat dan memori kecil dari peristiwa input sebelumnya.

Banyak pemimpin bisnis dalam dunia AI memperkirakan bahwa AI akan beralih dari cloud ke edge. Manfaat dari perubahan ini adalah percepatan proses checkout, penghematan daya, pengaturan lalu lintas, dan peningkatan efisiensi.

Untuk mewujudkan hal ini, ukuran model AI perlu dikurangi, dan oleh karena itu, beberapa teknik sedang dikembangkan untuk mengecilkan jaringan saraf tanpa mengorbankan kinerja. Teknik-teknik ini tergabung dalam 5 kategori utama berikut:

1. Pruning - Teknik ini melibatkan identifikasi dan penghilangan koneksi yang redundan dalam jaringan saraf untuk membuatnya lebih ramping dan menghemat waktu.

2. Quantization - Pada teknik ini, model dikompresi dengan menggunakan jumlah bit yang lebih sedikit untuk mewakili nilai-nilai.

3. Low-rank factorization - Teknik ini melibatkan penurunan tensor model untuk membuat versi yang lebih pendek namun masih cukup dekat dengan tensor asli.

4. Compact convolutional filters - Ini adalah filter yang dirancang khusus untuk mengurangi jumlah parameter yang penting dalam konvolusi.

5. Knowledge distillation - Teknik ini melibatkan penggunaan versi model ukuran penuh untuk memperlakukannya seolah-olah itu adalah model kecil untuk meniru keluarannya secepat mungkin.

Teknik-teknik ini independen satu sama lain dan dapat diterapkan secara bersama-sama untuk hasil yang lebih baik.

Jaringan Saraf Tiruan (ANN) sangat cocok untuk memecahkan masalah kompleks dalam situasi kehidupan nyata dengan mengungkapkan hubungan tersembunyi antara pola dan prediksi, seperti pemasaran yang ditargetkan, pemodelan data yang sangat fluktuatif dalam keuangan, prediksi peristiwa langka dalam deteksi penipuan, atau diagnosis penyakit berbahaya.

Sebagai contoh, Alitheon bertujuan untuk menggunakan kekuatan ANN untuk memodernisasi efisiensi operasional maskapai penerbangan komersial dan bandara.

Sistem yang dikembangkan dengan kolaborasi ANN dan deep learning meningkatkan kehandalan operasi bandara untuk mengotomatisasi tugas-tugas repetitif dalam pengendalian lalu lintas udara dan menjalankan proses yang membutuhkan banyak tenaga secara manual.

Deep Learning

Di dunia modern yang penuh dengan banyak data, dengan bantuan deep learning, dunia digital berubah menjadi tempat yang indah.

Deep learning adalah teknik pembelajaran mesin yang mengotomatiskan komputer untuk berpikir seperti manusia. Arsitektur teknik ini mencakup beberapa lapisan tersembunyi antara lapisan input dan output dibandingkan dengan Jaringan Saraf Tiruan.

Dalam kerangka deep learning, ia melakukan ekstraksi fitur otomatis bersama dengan pembelajaran klasifikasi.

Deep learning telah signifikan meningkatkan kinerja banyak program seperti visi komputer, klasifikasi gambar, pengenalan suara, dan lainnya.

Meskipun memiliki arsitektur kompleks atau banyak lapisan tersembunyi, kinerja model dapat ditingkatkan dengan menggunakan GPU komputasi paralel berkinerja tinggi.

Sebagai contoh, kendaraan otonom (mobil self-driving seperti Tesla dalam mode Autopilot), di mana deep learning membantu membedakan antara sinyal berhenti atau sinyal hijau dan membuat keputusan untuk mengemudi atau tidak mengemudi.

Contoh lainnya adalah personalisasi feed di media sosial, pengenalan gambar, pengenalan teks online, dan banyak lagi.

Referensi: interviewbit.com