Kecerdasan buatan (AI) Artificial Intelligence adalah kecerdasan mesin atau komputer yang memungkinkannya untuk meniru atau meniru kemampuan manusia. Artikel ini menjelaskan dasar-dasar AI, berbagai jenisnya, tujuan, tantangan utama, dan lima tren AI teratas pada tahun 2022.

Apa Itu Artificial Intelligence (AI)?

Kecerdasan buatan (AI) Artificial Intelligence adalah kecerdasan mesin atau komputer yang memungkinkannya untuk meniru atau meniru kemampuan manusia.

Artificial Intelligence menggunakan berbagai teknologi yang melengkapi mesin untuk merasakan, memahami, merencanakan, bertindak, dan belajar dengan tingkat kecerdasan seperti manusia. Pada dasarnya, sistem AI memahami lingkungan, mengenali objek, berkontribusi pada pengambilan keputusan, memecahkan masalah kompleks, belajar dari pengalaman masa lalu, dan meniru pola. Kemampuan ini digabungkan untuk menyelesaikan tugas seperti mengemudikan mobil atau mengenali wajah untuk membuka kunci layar perangkat.

Lanskap Artificial Intelligence tersebar di seluruh konstelasi teknologi seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan lainnya. Teknologi mutakhir seperti itu memungkinkan sistem komputer untuk memahami bahasa manusia, belajar dari contoh, dan membuat prediksi.

Meskipun setiap teknologi berkembang secara independen, ketika diterapkan dalam kombinasi dengan teknologi lain, data, analitik, dan otomatisasi, itu dapat merevolusi bisnis dan membantu mereka mencapai tujuan mereka, baik itu mengoptimalkan rantai pasokan atau meningkatkan layanan pelanggan.

Bagaimana cara kerja AI?

Untuk memulainya, sistem AI menerima input data dalam bentuk ucapan, teks, gambar, dll. Sistem kemudian memproses data dengan menerapkan berbagai aturan dan algoritme, menafsirkan, memprediksi, dan bertindak atas data input. Setelah diproses, sistem memberikan hasil, yaitu keberhasilan atau kegagalan, pada input data. Hasilnya kemudian dinilai melalui analisis, penemuan, dan umpan balik. Terakhir, sistem menggunakan penilaiannya untuk menyesuaikan data input, aturan dan algoritme, dan hasil target. Loop ini berlanjut sampai hasil yang diinginkan tercapai.

Komponen utama AI

Kecerdasan memiliki konteks yang lebih luas yang mencerminkan kemampuan yang lebih dalam untuk memahami lingkungan. Namun, agar memenuhi syarat sebagai AI, semua komponennya harus bekerja bersama satu sama lain. Mari kita pahami komponen utama Artificial Intelligence.

Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin adalah aplikasi Artificial Intelligence yang secara otomatis mempelajari dan meningkatkan dari rangkaian pengalaman sebelumnya tanpa persyaratan untuk pemrograman eksplisit.
Pembelajaran mendalam: Pembelajaran mendalam adalah bagian dari ML yang belajar dengan memproses data dengan bantuan jaringan saraf tiruan.
Jaringan saraf: Jaringan saraf adalah sistem komputer yang secara longgar dimodelkan pada koneksi saraf di otak manusia dan memungkinkan pembelajaran yang mendalam.
Komputasi kognitif: Komputasi kognitif bertujuan untuk menciptakan kembali proses berpikir manusia dalam model komputer. Ini berusaha untuk meniru dan meningkatkan interaksi antara manusia dan mesin dengan memahami bahasa manusia dan makna gambar.
Pemrosesan bahasa alami (NLP): NLP adalah alat yang memungkinkan komputer untuk memahami, mengenali, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa dan ucapan manusia.
Visi komputer: Visi komputer menggunakan pembelajaran mendalam dan identifikasi pola untuk menafsirkan konten gambar (grafik, tabel, gambar PDF, dan video).

Jenis atau Tipe AI

Kecerdasan Buatan AI atau Artificial Intelligence dapat secara luas dibagi menjadi dua kategori: AI berdasarkan kemampuan dan AI berdasarkan fungsionalitas. Mari kita pahami setiap jenis secara detail.

Mari kita lihat dulu jenis-jenis AI berdasarkan kemampuannya.

1. AI yang sempit (Narrow AI)

Narrow AI adalah AI yang berorientasi pada tujuan yang dilatih untuk melakukan tugas tertentu. Kecerdasan mesin yang kita saksikan di sekitar kita saat ini adalah bentuk AI yang sempit. Contoh AI sempit termasuk Apple Siri dan superkomputer IBM Watson.

AI yang sempit juga disebut sebagai AI yang lemah karena beroperasi dalam serangkaian parameter, batasan, dan konteks yang terbatas dan telah ditentukan sebelumnya. Misalnya, kasus penggunaan seperti rekomendasi Netflix, saran pembelian di situs e-niaga, mobil otonom, dan pengenalan ucapan & gambar termasuk dalam kategori AI yang sempit.

2. AI Umum (General AI)

General AI adalah versi AI yang melakukan tugas intelektual apa pun dengan efisiensi seperti manusia. Tujuan AI umum adalah untuk merancang sistem yang mampu berpikir untuk dirinya sendiri seperti yang dilakukan manusia. Saat ini, AI umum masih dalam penelitian, dan upaya sedang dilakukan untuk mengembangkan mesin yang memiliki kemampuan kognitif yang ditingkatkan.

3. Super AI

Super AI adalah versi AI yang melampaui kecerdasan manusia dan dapat melakukan tugas apa pun lebih baik daripada manusia. Kemampuan mesin dengan AI super termasuk berpikir, menalar, memecahkan teka-teki, membuat penilaian, belajar, dan berkomunikasi sendiri. Hari ini, AI super adalah konsep hipotetis tetapi mewakili masa depan AI.

Sekarang, mari kita pahami jenis-jenis AI berdasarkan fungsinya.

4. Mesin reaktif (Reactive Machines)

Reactive Machines adalah tipe AI dasar yang tidak menyimpan pengalaman atau ingatan masa lalu untuk tindakan di masa mendatang. Sistem seperti itu membidik skenario saat ini dan bereaksi terhadapnya berdasarkan tindakan terbaik yang mungkin dilakukan. Contoh populer dari mesin reaktif termasuk sistem Deep Blue IBM dan Google AlphaGo.

5. Mesin memori terbatas (Limited Memory Machines)

Mesin memori terbatas dapat menyimpan dan menggunakan pengalaman atau data masa lalu untuk waktu yang singkat. Misalnya, mobil self-driving dapat menyimpan kecepatan kendaraan di sekitarnya, jaraknya masing-masing, batas kecepatan, dan informasi relevan lainnya untuk menavigasi lalu lintas.

6. Teori pikiran (Theory of Mind)

Theory of mind mengacu pada jenis AI yang dapat memahami emosi dan keyakinan manusia dan berinteraksi secara sosial seperti manusia. Jenis AI ini belum dikembangkan tetapi dalam perdebatan untuk masa depan.

7. AI yang sadar diri (Self-aware AI)

SelF-aware AI yang sadar diri berurusan dengan mesin super cerdas dengan kesadaran, sentimen, emosi, dan keyakinan mereka. Sistem seperti itu diharapkan lebih pintar daripada pikiran manusia dan mungkin mengungguli kita dalam tugas-tugas yang diberikan. AI yang sadar diri masih merupakan kenyataan yang jauh, tetapi upaya sedang dilakukan ke arah ini.

Tujuan Artificial Intelligence

Artificial Intelligence terutama dicapai dengan merekayasa balik kemampuan dan sifat manusia dan menerapkannya pada mesin. Pada intinya, AI membaca perilaku manusia untuk mengembangkan mesin cerdas. Sederhananya, tujuan dasar AI adalah merancang teknologi yang memungkinkan sistem komputer bekerja secara cerdas namun mandiri. Tujuan penting Artificial Intelligence dijelaskan di bawah ini.

1. Mengembangkan kemampuan pemecahan masalah

Penelitian AI difokuskan pada pengembangan algoritme pemecahan masalah yang efisien yang dapat membuat deduksi logis dan mensimulasikan penalaran manusia sambil memecahkan teka-teki kompleks. Sistem AI menawarkan metode untuk menghadapi situasi yang tidak pasti atau menangani teka-teki informasi yang tidak lengkap dengan menggunakan teori probabilitas, seperti sistem prediksi pasar saham.

Kemampuan pemecahan masalah AI membuat hidup kita lebih mudah karena tugas kompleks dapat ditugaskan ke sistem AI andal yang dapat membantu menyederhanakan pekerjaan penting.

2. Memasukkan representasi pengetahuan

Penelitian AI berkisar pada gagasan representasi pengetahuan dan rekayasa pengetahuan. Hal ini berkaitan dengan representasi ‘apa yang diketahui’ ke mesin dengan ontologi untuk satu set objek, hubungan, dan konsep.

Representasi mengungkapkan informasi dunia nyata yang digunakan komputer untuk memecahkan masalah kehidupan nyata yang kompleks, seperti mendiagnosis penyakit medis atau berinteraksi dengan manusia dalam bahasa alami. Peneliti dapat menggunakan informasi yang diwakili untuk memperluas basis pengetahuan AI dan menyempurnakan serta mengoptimalkan model AI mereka untuk memenuhi tujuan yang diinginkan.

3. Memudahkan perencanaan

Agen cerdas menyediakan cara untuk membayangkan masa depan. Perencanaan yang digerakkan oleh AI menentukan tindakan prosedural untuk suatu sistem untuk mencapai tujuannya dan mengoptimalkan kinerja secara keseluruhan melalui analitik prediktif, analisis data, peramalan, dan model pengoptimalan.

Dengan bantuan AI, kita dapat membuat prediksi masa depan dan memastikan konsekuensi dari tindakan kita. Perencanaan relevan di seluruh robotika, sistem otonom, asisten kognitif, dan keamanan siber.

4. Biarkan pembelajaran terus menerus

Pembelajaran adalah dasar untuk solusi AI. Secara konseptual, pembelajaran menyiratkan kemampuan algoritma komputer untuk meningkatkan pengetahuan tentang program AI melalui pengamatan dan pengalaman masa lalu. Secara teknis, program AI memproses kumpulan pasangan input-output untuk fungsi yang ditentukan dan menggunakan hasilnya untuk memprediksi hasil untuk input baru.

AI terutama menggunakan dua model pembelajaran – diawasi dan tidak diawasi – di mana perbedaan utamanya terletak pada penggunaan kumpulan data berlabel. Karena sistem AI belajar secara mandiri, mereka memerlukan sedikit atau tanpa campur tangan manusia. Misalnya, ML mendefinisikan proses pembelajaran otomatis.

5. Mendorong Kecerdasan Sosial

Komputasi afektif, juga disebut ’emosi AI,’ adalah cabang AI yang mengenali, menafsirkan, dan mensimulasikan pengalaman, perasaan, dan emosi manusia. Dengan komputasi afektif, komputer dapat membaca ekspresi wajah, bahasa tubuh, dan nada suara untuk memungkinkan sistem AI berinteraksi dan bersosialisasi di tingkat manusia. Dengan demikian, upaya penelitian cenderung memperkuat kecerdasan sosial mesin.

6. Mempromosikan kreativitas

AI mempromosikan kreativitas dan pemikiran buatan yang dapat membantu manusia menyelesaikan tugas dengan lebih baik. AI dapat mengaduk-aduk data dalam jumlah besar, mempertimbangkan opsi dan alternatif, dan mengembangkan jalur atau peluang kreatif bagi kita untuk maju.

Ini juga menawarkan platform untuk meningkatkan dan memperkuat kreativitas, karena AI dapat mengembangkan banyak ide dan konsep baru yang dapat menginspirasi dan meningkatkan proses kreatif secara keseluruhan. Misalnya, sistem AI dapat menyediakan beberapa opsi desain interior untuk tata letak apartemen yang dirender 3D.

BACA JUGA : Apa itu Era Komputasi Quantum?

7. Mencapai kecerdasan umum

Peneliti AI bertujuan untuk mengembangkan mesin dengan kemampuan AI umum yang menggabungkan semua keterampilan kognitif manusia dan melakukan tugas dengan kemampuan yang lebih baik daripada kita. Ini dapat meningkatkan produktivitas secara keseluruhan karena tugas akan dilakukan dengan efisiensi yang lebih besar dan membebaskan manusia dari tugas berisiko seperti menjinakkan bom.

8. Mempromosikan sinergi antara manusia dan AI

Salah satu tujuan penting dari AI adalah untuk mengembangkan sinergi antara AI dan manusia untuk memungkinkan mereka bekerja sama dan meningkatkan kemampuan satu sama lain daripada hanya bergantung pada satu sistem.

Tantangan Utama AI

AI siap pada titik di mana perannya di setiap industri menjadi hampir tak terelakkan, baik itu perawatan kesehatan, manufaktur, robotika, sistem otonom, penerbangan, dan banyak lainnya. Namun, hanya karena AI memiliki potensi yang sangat besar, bukan berarti seseorang dapat mengabaikan berbagai tantangan yang menyertainya. Tantangan kritis untuk AI yang dapat dikenali oleh bisnis dan diselesaikan untuk mendorong pertumbuhannya adalah:

1. Bias algoritma AI

Sistem AI beroperasi pada data terlatih, menyiratkan kualitas sistem AI sebaik datanya. Saat kami menjelajahi kedalaman AI, bias yang tak terhindarkan yang dibawa oleh data menjadi jelas. Bias mengacu pada bias ras, gender, komunal, atau etnis. Misalnya, algoritme hari ini menentukan kandidat yang cocok untuk wawancara kerja atau individu yang memenuhi syarat untuk mendapatkan pinjaman. Jika algoritme yang membuat keputusan penting semacam itu telah mengembangkan bias dari waktu ke waktu, hal itu dapat menyebabkan konsekuensi yang mengerikan, tidak adil, dan tidak etis.

Oleh karena itu, sangat penting untuk melatih sistem AI pada data yang tidak bias. Perusahaan seperti Microsoft dan Facebook telah mengumumkan pengenalan alat anti-bias yang dapat secara otomatis mengidentifikasi bias dalam algoritme AI dan memeriksa perspektif AI yang tidak adil.

2. Masalah kotak hitam

Algoritma AI seperti kotak hitam. Kami memiliki sedikit pemahaman tentang cara kerja bagian dalam algoritma AI. Misalnya, kita dapat memahami apa yang dimaksud dengan prediksi untuk sistem prediksi, tetapi kita tidak memiliki pengetahuan tentang bagaimana sistem tersebut sampai pada prediksi tersebut. Ini membuat sistem AI sedikit tidak dapat diandalkan.

Teknik sedang dikembangkan untuk menyelesaikan masalah kotak hitam, seperti model ‘penjelasan model-agnostik interpretasi lokal’ (LIME). LIME memberikan informasi tambahan untuk setiap prediksi akhir, membuat algoritme dapat dipercaya karena membuat prakiraan dapat ditafsirkan.

3. Kebutuhan daya komputasi yang tinggi

AI membutuhkan daya komputasi yang sangat besar untuk melatih modelnya. Seiring dengan semakin populernya algoritme pembelajaran mendalam, pengaturan jumlah inti dan GPU tambahan sangat penting untuk memastikan bahwa algoritme tersebut bekerja secara efisien. Inilah sebabnya mengapa sistem AI belum digunakan di bidang-bidang seperti astronomi, di mana AI dapat digunakan untuk pelacakan asteroid.

Selain itu, algoritma yang kompleks membutuhkan superkomputer untuk bekerja pada kapasitas total untuk mengelola tingkat komputasi yang menantang. Saat ini, hanya beberapa superkomputer yang tersedia secara global tetapi tampak mahal pada awalnya. Ini membatasi kemungkinan implementasi AI pada tingkat komputasi yang lebih tinggi.

4. Integrasi AI yang rumit

Mengintegrasikan AI dengan infrastruktur perusahaan yang ada lebih rumit daripada menambahkan plugin ke situs web atau mengubah lembar excel. Sangat penting untuk memastikan bahwa program saat ini kompatibel dengan persyaratan AI dan integrasi AI tidak berdampak negatif pada output saat ini. Selain itu, antarmuka AI harus diterapkan untuk memudahkan manajemen infrastruktur AI. Meskipun demikian, transisi mulus ke AI sedikit menantang bagi pihak-pihak yang terlibat.

5. Kurangnya pemahaman tentang strategi implementasi

Meskipun AI hampir mengubah setiap industri, kurangnya pemahaman yang jelas tentang strategi implementasinya adalah salah satu tantangan utama AI. Bisnis perlu mengidentifikasi area yang dapat memperoleh manfaat dari AI, menetapkan tujuan yang realistis, dan memasukkan loop umpan balik ke dalam sistem AI untuk memastikan peningkatan proses yang berkelanjutan.

Selain itu, manajer perusahaan harus berpengalaman dengan teknologi AI saat ini, tren, kemungkinan yang ditawarkan, dan batasan potensial. Ini akan membantu organisasi menargetkan area tertentu yang dapat memperoleh manfaat dari penerapan AI.

6. Masalah hukum

Organisasi perlu waspada terhadap masalah hukum AI. Sistem AI yang mengumpulkan data sensitif, terlepas dari apakah itu tidak berbahaya atau tidak, sangat mungkin melanggar undang-undang negara bagian atau federal. Meskipun data yang dikumpulkan oleh AI mungkin legal, organisasi harus mempertimbangkan bagaimana agregasi data tersebut dapat berdampak negatif.

5 Tren AI Teratas di 2022

Saat kita menyelam lebih dalam ke era digital, AI muncul sebagai katalis perubahan yang kuat untuk beberapa bisnis. Karena lanskap AI terus berkembang, perkembangan baru dalam AI mengungkapkan lebih banyak peluang untuk bisnis. Berikut adalah lima tren dan perkembangan AI teratas yang akan mendapatkan momentum pada tahun 2022.

1. Visi komputer diatur untuk tumbuh

Dalam perlombaan untuk supremasi AI, organisasi dan bisnis bersiap untuk merangkul teknologi visi komputer pada skala yang belum pernah terjadi sebelumnya pada tahun 2022. Menurut survei Gartner pada September 2021, organisasi yang berinvestasi dalam AI diharapkan melakukan investasi terencana tertinggi dalam proyek visi komputer di 2022.

Visi komputer mengacu pada AI yang menggunakan algoritme ML untuk mereplikasi visi seperti manusia. Model dilatih untuk mengidentifikasi pola dalam gambar dan mengklasifikasikan objek berdasarkan pengenalan. Misalnya, visi komputer dapat memindai inventaris di gudang di sektor ritel. Demikian pula, teknologi menemukan aplikasi di beberapa industri lain seperti perawatan kesehatan, pertanian & pertanian, manufaktur, kendaraan otonom, dan banyak lagi.

2. Meningkatkan industri kendaraan otonom

Karena semakin banyak produsen mobil terus berinvestasi dalam kendaraan otonom, penetrasi pasar mobil tanpa pengemudi diperkirakan akan meningkat pesat. Menurut proyeksi Statista pada Desember 2021, pasar kendaraan otonom global diperkirakan bernilai sekitar $146,4 miliar pada 2022, naik substansial dari $105,7 miliar pada 2021.

Mobil self-driving yang diaktifkan dengan visi komputer sudah diuji oleh perusahaan seperti Tesla, Uber, Google, Ford, GM, Aurora, dan Cruise. Tren ini diperkirakan hanya akan meningkat dalam 12 bulan ke depan. Pada Agustus 2021, Tesla meluncurkan chip ‘Dojo’ yang dirancang khusus untuk memproses sejumlah besar gambar yang dikumpulkan oleh sistem visi komputer yang tertanam di mobil self-driving-nya. Sekitar waktu yang sama, Waymo, anak perusahaan Google, memperluas layanan taksi self-driving di luar Arizona.

3. Chatbots dan asisten virtual untuk menjadi lebih pintar

Tren AI lain yang paling banyak dibicarakan pada tahun 2022 adalah chatbots dan asisten virtual yang lebih cerdas. Ini berasal dari pandemi, karena industri global sekarang nyaman memberikan pengalaman kerja digital kepada karyawan mereka. Sebagian besar chatbot dan asisten virtual menggunakan pembelajaran mendalam dan teknologi NLP di ambang mengotomatisasi tugas-tugas rutin. Selain itu, peneliti dan pengembang terus menambahkan fitur dan menyempurnakan bot ini.

Misalnya, Amelia, pemimpin global dalam AI percakapan, melakukan tugas percakapan yang rumit dengan pelatihan tambahan yang disediakan oleh pengembang. Amelia mengklaim mencapai akurasi 90% dalam mengidentifikasi niat pelanggan dan tingkat kepuasan pelanggan 91%, yang setara dengan asisten manusia. Perusahaan teknologi seperti Nuance, IBM, dan Amazon Lex melakukan upaya signifikan untuk meningkatkan bantuan virtual mereka melalui bot yang lebih cerdas.

4. Solusi untuk metaverse

Agen AI dan asisten virtual akan memainkan peran kunci saat dunia teknologi terjun ke dalam konsep metaverse. Metaverse mendefinisikan lingkungan virtual yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan alat digital dan memberi mereka pengalaman yang mendalam. Pada Oktober 2021, Mark Zukerberg mengganti nama Facebook menjadi ‘Meta’ dan mengumumkan rencana untuk membangun metaverse.

Agen virtual diharapkan menggunakan AI untuk memungkinkan orang terhubung ke lingkungan virtual. Robot AI humanoid terkenal Sophia diberi token untuk penampilan metaverse. Pengembang mengklaim bahwa Sophia yang diberi token, sebagai AI, akan berinteraksi dengan pengguna dari mana saja, kapan saja, dan di seluruh perangkat dan platform media.

Meskipun metaverse mungkin tidak mengungkapkan dirinya dalam versi lengkap pada tahun 2022, perpaduan teknologi virtual dan augmented dan AI akan terus menjadi tulang punggung metaverse. Oleh karena itu, Metaverse diharapkan menjadi salah satu tren penelitian AI utama dalam 12 bulan ke depan.

5. Pemodelan bahasa yang ditingkatkan

Tren AI lain yang akan terus ditampilkan pada tahun 2022 adalah pemodelan bahasa yang ditingkatkan. Pemodelan bahasa adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk memahami semantik bahasa, melengkapi kalimat melalui prediksi kata, dan mengubah teks menjadi kode komputer.

Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), oleh OpenAI, adalah alat pemodelan bahasa komprehensif yang tersedia saat ini. Ia menggunakan 175 miliar parameter untuk memproses dan menghasilkan bahasa mirip manusia. Juga, OpenAI, pada Agustus 2021, merilis versi yang lebih baik dari alatnya, Codex, yang mem-parsing bahasa alami dan menghasilkan kode pemrograman sebagai tanggapan. Perusahaan juga sedang mengerjakan versi berikutnya dari GPT-3 (yaitu, GPT-4), dan diharapkan GPT-4 akan berukuran 500 kali lebih besar dari GPT-3 dalam hal parameter yang dapat digunakan untuk mengurai. sebuah bahasa.

Selain tren yang tercantum di atas, tren AI populer lainnya yang dapat menarik perhatian pada tahun 2022 termasuk hiperotomatisasi dalam bisnis modern, kebangkitan kecerdasan buatan sebagai layanan (AIaaS), AI dalam keamanan siber, dan peningkatan kecanggihan dalam AIoT (penggabungan AI dan Internet of Things (IoT).