Digitalbisnis.id – Ai atau Kecerdasan buatan telah mengubah cara banyak industri beroperasi saat ini. Namun, meski memainkan peran yang lebih signifikan dalam kehidupan kita sehari-hari, tidak banyak yang masih menyadari apa yang dilakukan AI dan pembelajaran mesin / machine learning (ML). Posting ini bertujuan untuk memecah beberapa konsep dasar seputar AI menjadi bagian yang dapat dicerna.
Apa itu teknologi AI, dan Bagaimana Cara Kerjanya?
AI adalah istilah yang mengacu pada kemampuan komputer atau mesin untuk menyelesaikan tugas atau membuat keputusan, seperti halnya manusia. Desainer AI bertujuan untuk mereproduksi atribut manusia seperti kreativitas, penalaran logis, dan akuisisi pengetahuan dalam sistem ke berbagai tingkat. Asisten virtual dan chatbot di situs pemesanan perjalanan adalah demonstrasi yang jelas tentang bagaimana AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas tertentu yang hanya dapat dilakukan oleh manusia di masa lalu.
Apa Konsep Dasar AI?
Untuk memahami sepenuhnya cara kerja AI, Anda perlu mempelajari konsep dasar berikut terlebih dahulu:
1. Pembelajaran Mesin / Machine Learning
Sederhananya, pembelajaran mesin (ML) adalah bagian dari artificial intelligence. Intinya terletak pada gagasan bahwa sistem komputer dapat belajar sendiri dari data yang diperoleh dari melakukan tugas sebelumnya dan pengalaman masa lalu. Itu berarti Anda tidak perlu memprogram perangkat AI setiap kali Anda membutuhkannya untuk mengerjakan pekerjaan.
ML memiliki tiga subkategori — diawasi, tidak diawasi, dan penguatan.
Pembelajaran yang diawasi terjadi ketika sistem AI mencapai kesimpulan yang dapat diprediksi berdasarkan data yang ada.
Pembelajaran tanpa pengawasan, sementara itu, terjadi ketika agen artificial intelligence menghasilkan hasil yang tidak dapat diprediksi, yang sebelumnya tidak dilatih untuk dilakukan.
Pembelajaran penguatan (juga dikenal sebagai “pemrograman berorientasi tujuan”) berkaitan dengan pelatihan algoritme AI untuk mengenali penghargaan dan hukuman sehingga dapat menghasilkan solusi terbaik untuk suatu masalah.
2. Deep Learning
Ini membutuhkan ML. Subset artificial intelligence ini mengacu pada kemampuan sistem untuk mengambil data tidak terstruktur dari berbagai sumber, menganalisisnya, dan menerapkannya untuk memecahkan masalah baru. Pembelajaran mendalam juga dikenal sebagai “pemrograman diferensial”.
3. Jaringan saraf tiruan
Jaringan saraf tiruan mengacu pada sistem atau algoritme yang digunakan dalam pembelajaran mendalam yang meniru fungsi sirkuit saraf otak manusia, seperti saat memahami berbagai hal dan peristiwa.
Apa Konsep Lain yang Relevan di AI?
Di bawah ini adalah istilah terkait Ai lainnya yang dapat memperdalam pemahaman Anda.
Kategorisasi: Membangun sistem artificial intelligence yang sukses membutuhkan pembuatan jenis kategori atau tolok ukur untuk bidang tertentu. Kriteria atau metrik ini digunakan oleh mesin untuk mendiagnosis masalah. Setelah analisis lebih lanjut, diagnosisnya pada akhirnya dapat menghasilkan solusi yang tepat.
Klasifikasi: Ini adalah properti model Ai yang menunjukkan kemampuannya untuk “mengklasifikasikan” jenis masalah apa yang dihadapinya, apa penyebabnya, dan solusi apa yang paling baik untuk memperbaikinya. Dalam diagnosis medis, misalnya, alat bertenaga artificial intelligence mengidentifikasi penyakit berdasarkan kualitas uniknya.
Pemfilteran kolaboratif: Ini mengacu pada kemampuan sistem artificial intelligence untuk membuat keputusan atau memberikan rekomendasi sendiri berdasarkan apa yang dipelajari dari preferensi dan tindakan pengguna sebelumnya. Contoh hasilnya adalah rekomendasi yang Anda terima melalui iklan atau platform media.
Pemrosesan bahasa alami (NLP): Ini adalah karakteristik jaringan saraf lanjutan yang menggambarkan kemampuannya untuk menafsirkan tugas dan menghasilkan keluaran yang dapat dibaca manusia. Istilah ini juga berkaitan dengan bidang ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan komputer yang dapat memahami bahasa alami melalui membaca dan mendengarkan. Platform artificial intelligence percakapan, seperti aplikasi perpesanan dan chatbot, menggunakan NLP.
Penambangan data: Ini melibatkan penggalian data tidak terstruktur dari berbagai database dan situs web untuk memperkaya algoritma artificial intelligence prediktif. Sistem artificial intelligence menggunakan metode statistik untuk menganalisis data agregat untuk tren dan asosiasi, yang pada gilirannya memungkinkan mereka menghasilkan informasi baru.
AI Level
Narrow AI: Kecerdasan buatan dikatakan sempit ketika mesin dapat melakukan tugas tertentu lebih baik daripada manusia. Penelitian artificial intelligence saat ini ada di sini sekarang
AI Umum: Kecerdasan buatan mencapai keadaan umum ketika ia dapat melakukan tugas intelektual apa pun dengan tingkat akurasi yang sama seperti yang dilakukan manusia
AI yang kuat: AI yang kuat ketika dapat mengalahkan manusia dalam banyak tugas
Saat ini, AI digunakan di hampir semua industri, memberikan keunggulan teknologi kepada semua perusahaan yang mengintegrasikan artificial intelligence dalam skala besar.
Secara konkret, jika sebuah organisasi menggunakan artificial intelligence untuk tim pemasarannya, organisasi tersebut dapat mengotomatiskan tugas-tugas duniawi dan berulang, memungkinkan perwakilan penjualan untuk fokus pada tugas-tugas seperti membangun hubungan, memimpin pengasuhan, dll. Nama perusahaan Gong menyediakan layanan intelijen percakapan. Setiap kali Perwakilan Penjualan melakukan panggilan telepon, mesin mencatat mentranskripsikan dan menganalisis obrolan. VP dapat menggunakan analisis dan rekomendasi AI untuk merumuskan strategi kemenangan.
Singkatnya, artificial intelligence menyediakan teknologi mutakhir untuk menangani data kompleks yang tidak mungkin ditangani oleh manusia. Artificial intelligence mengotomatiskan pekerjaan redundan yang memungkinkan pekerja untuk fokus pada tugas tingkat tinggi yang bernilai tambah. Ketika AI diimplementasikan dalam skala besar, itu mengarah pada pengurangan biaya dan peningkatan pendapatan.
Jenis Kecerdasan Buatan / Artificial Intelligence
Kecerdasan buatan dapat dibagi menjadi beberapa subbidang:
Machine Learning
Pembelajaran mesin adalah seni mempelajari algoritme yang belajar dari contoh dan pengalaman.
Pembelajaran mesin didasarkan pada gagasan bahwa terdapat beberapa pola dalam data yang diidentifikasi dan digunakan untuk prediksi di masa mendatang.
Perbedaan dari aturan hardcoding adalah bahwa mesin belajar sendiri untuk menemukan aturan tersebut.
Deep Learning
Pembelajaran mendalam adalah sub-bidang pembelajaran mesin. Pembelajaran mendalam tidak berarti mesin mempelajari pengetahuan yang lebih mendalam; Artinya, mesin menggunakan lapisan yang berbeda untuk belajar dari data. Kedalaman model diwakili oleh jumlah lapisan dalam model. Misalnya, model Google LeNet untuk pengenalan gambar menghitung 22 lapisan.
Pada deep learning tahap pembelajaran dilakukan melalui jaringan saraf tiruan. Jaringan neural adalah arsitektur tempat lapisan ditumpuk satu sama lain.
Artificial Intelligence vs Pembelajaran Mesin / Machine Learning
Sebagian besar ponsel cerdas, perangkat harian, atau bahkan internet kita menggunakan kecerdasan buatan. Seringkali, AI dan pembelajaran mesin digunakan secara bergantian oleh perusahaan besar yang ingin mengumumkan inovasi terbaru mereka. Namun, Pembelajaran mesin dan AI berbeda dalam beberapa hal.
Artificial Intelligence adalah komputer yang diberikan sifat seperti manusia. Ambil otak kita; ini bekerja dengan mudah dan mulus untuk menghitung dunia di sekitar kita. Artificial Intelligence adalah konsep bahwa komputer dapat melakukan hal yang sama. Dapat dikatakan bahwa Ai adalah ilmu besar yang meniru bakat manusia.
Pembelajaran mesin adalah subset berbeda dari Ai yang melatih mesin cara belajar. Model pembelajaran mesin mencari pola dalam data dan mencoba menyimpulkan. Singkatnya, mesin tidak perlu secara eksplisit diprogram oleh manusia. Programmer memberikan beberapa contoh, dan komputer akan mempelajari apa yang harus dilakukan dari sampel tersebut.
Begitulah seluk beluk danpenjelasan tentang ai atau kecerdasan buatan. Buat kalian yang ingin tahu penerapan ai, manfaat ai silahkan klik — > Aplikasi ai dan Manfaat ai.
