Apa Itu Teknologi Artificial Intelligence

AI adalah istilah yang mengacu pada kemampuan komputer atau mesin untuk menyelesaikan tugas atau membuat keputusan seperti manusia. Tujuan desainer AI adalah untuk mereproduksi atribut manusia dalam sistem ke berbagai tingkat, seperti kreativitas, penalaran logis, dan perolehan pengetahuan. Asisten virtual dan chatbots di situs web pemesanan perjalanan dengan jelas menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dapat mengotomatiskan tugas-tugas tertentu yang hanya dapat diselesaikan oleh manusia di masa lalu.

Apa Konsep Dasar AI?

Untuk memahami sepenuhnya prinsip kerja kecerdasan buatan, Anda harus terlebih dahulu mempelajari konsep dasar berikut:

  1. Pembelajaran Mesin / Machine Learning

Kuncinya adalah bahwa sistem komputer dapat belajar dengan sendirinya dari data yang diperoleh dari melakukan tugas sebelumnya dan pengalaman masa lalu.

ML memiliki tiga sub-kategori-diawasi, tidak diawasi dan diperkuat.

  • Pembelajaran yang diawasi terjadi ketika sistem kecerdasan buatan menarik kesimpulan yang dapat diprediksi berdasarkan data yang tersedia.
  • Pada saat yang sama, ketika agen kecerdasan buatan menghasilkan hasil yang tidak terduga, pembelajaran tanpa pengawasan terjadi, dan mereka belum pernah menerima pelatihan semacam ini sebelumnya.
  • Pembelajaran penguatan (juga dikenal sebagai “pemrograman berorientasi tujuan”) melibatkan pelatihan algoritme AI untuk mengenali penghargaan dan hukuman untuk memberikan solusi terbaik untuk masalah tersebut.
  1. Deep Learning

Ini membutuhkan pembelajaran mesin. Bagian dari kecerdasan buatan ini mengacu pada kemampuan sistem untuk mendapatkan data tidak terstruktur dari berbagai sumber, menganalisisnya, dan menerapkannya untuk memecahkan masalah baru. Pembelajaran mendalam juga disebut “pemrograman diferensial”.

  1. Jaringan saraf tiruan

Kami kutip dari situs Majapahit.id, Jaringan saraf tiruan mengacu pada sistem atau algoritma yang digunakan untuk pembelajaran mendalam, yang meniru fungsi sirkuit saraf otak manusia, misalnya, dalam memahami sesuatu dan peristiwa.

Apa Konsep Lain yang Relevan di AI?

Berikut adalah istilah terkait AI lainnya yang dapat memperdalam pemahaman Anda.

Mesin menggunakan kriteria atau indikator ini untuk mendiagnosis masalah. Setelah analisis lebih lanjut, diagnosis akhirnya bisa sampai pada solusi yang tepat.

Klasifikasi: Ini adalah atribut dari model Ai, yang menunjukkan bahwa ia dapat “mengkategorikan” jenis masalah yang dihadapinya, penyebabnya, dan solusi terbaik untuk masalah tersebut.

Penyaringan kolaboratif: Ini mengacu pada kemampuan sistem kecerdasan buatan untuk membuat keputusan atau membuat rekomendasi sendiri berdasarkan pengetahuan yang dipelajari dari preferensi pengguna dan operasi sebelumnya. Contoh hasil adalah rekomendasi yang Anda terima melalui iklan atau platform media.

Natural Language Processing (NLP): Ini adalah fitur jaringan saraf tingkat tinggi yang menggambarkan kemampuannya untuk menginterpretasikan tugas dan menghasilkan keluaran yang dapat dibaca manusia. Platform kecerdasan buatan percakapan, seperti aplikasi perpesanan dan chatbot, menggunakan NLP.

Sistem kecerdasan buatan menggunakan metode statistik untuk menganalisis tren dan asosiasi data agregat sehingga dapat menghasilkan informasi baru.

AI Level

Kecerdasan buatan yang sempit: Ketika mesin dapat melakukan tugas-tugas tertentu lebih baik daripada manusia, kecerdasan buatan dianggap sempit. Penelitian kecerdasan buatan saat ini ada di sini sekarang

Kecerdasan buatan umum: Ketika kecerdasan buatan dapat melakukan tugas intelektual apa pun dengan akurasi yang sama seperti manusia, ia mencapai keadaan umum

Kecerdasan buatan yang kuat: kecerdasan buatan yang kuat, ketika dapat mengalahkan manusia dalam banyak tugas

Saat ini, kecerdasan buatan digunakan di hampir setiap industri, memberi perusahaan keuntungan teknis dari integrasi kecerdasan buatan skala besar.

Secara khusus, jika sebuah organisasi menggunakan kecerdasan buatan untuk tim pemasarannya, itu dapat mengotomatiskan tugas-tugas biasa dan berulang, memungkinkan perwakilan penjualan untuk fokus pada tugas-tugas seperti membangun hubungan dan mengembangkan pelanggan potensial. Nama perusahaan Gong menyediakan layanan intelijen dialog. Setiap kali perwakilan penjualan melakukan panggilan telepon, mesin merekam, menyalin, dan menganalisis konten obrolan.

Singkatnya, kecerdasan buatan menyediakan teknologi mutakhir untuk memproses data kompleks yang tidak dapat ditangani manusia. Kecerdasan buatan mengotomatiskan tugas-tugas yang berlebihan, memungkinkan pekerja untuk fokus pada tugas-tugas bernilai tambah tingkat tinggi. Ketika kecerdasan buatan diimplementasikan dalam skala besar, maka akan mengurangi biaya dan meningkatkan pendapatan.

Jenis Kecerdasan Buatan / Artificial Intelligence

Kecerdasan buatan dapat dibagi menjadi beberapa subbidang:

Machine Learning

Pembelajaran mesin didasarkan pada gagasan bahwa ada beberapa pola dalam data yang dapat diidentifikasi dan digunakan untuk prediksi masa depan.

Perbedaan dari aturan hard-coded adalah bahwa mesin belajar untuk menemukan aturan-aturan ini sendiri.

Deep Learning

Pembelajaran mendalam adalah subbidang pembelajaran mesin. Pembelajaran mendalam tidak berarti bahwa mesin mempelajari pengetahuan yang lebih dalam; yaitu, mesin menggunakan lapisan yang berbeda untuk belajar dari data. Misalnya, model LeNet Google untuk pengenalan gambar memiliki 22 lapisan.

Dalam deep learning, tahapan pembelajaran dilakukan melalui jaringan syaraf tiruan. Jaringan saraf adalah arsitektur berlapis.

You may also like...