Apa Itu Artificial Intelligence?
Artificial Intelligence (AI) adalah bidang ilmu komputer yang berfokus untuk menciptakan mesin yang mampu melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Hal ini dilakukan melalui pembelajaran, penalaran, pemahaman, dan adaptasi. AI sudah ada selama berpuluh tahun yang lalu dan telah digunakan untuk aplikasi spesifik dan seringkali dalam lingkup sempit seperti mesin rekomendasi dalam pencarian online.
AI Sempit dan AI Umum
Dengan peluncuran model bahasa besar (Large Language Model atau LLM) dan alat AI generatif (GenAI) seperti ChatGPT, AI semakin dikenal luas dan berguna dalam kehidupan sehari-hari. Hal ini juga telah melahirkan kategorisasi AI baru yang mengantisipasi kasus penggunaan di masa depan:
- AI sempit atau AI lemah: Jenis AI ini dirancang untuk melakukan tugas spesifik, seperti pengenalan wajah atau mengendarai mobil. Sebagian besar aplikasi AI saat ini masuk dalam kategori ini.
- AI umum atau AI yang kuat: Jenis AI ini dirancang untuk menggunakan berbagai kemampuan kognitif yang lebih luas untuk melakukan tugas penalaran apa pun yang dapat dilakukan oleh manusia. AI umum belum ada, tetapi dianggap sebagai tujuan jangka panjang dalam penelitian AI.
Manfaat Artificial Intelligence
AI menawarkan banyak manfaat bagi pengguna akhir dan bisnis di setiap industri. Bergantung pada kasus penggunaan, AI dapat mengenali pola dan memperkirakan peristiwa, mengotomatiskan proses yang kompleks, serta menyesuaikan alur kerja untuk memenuhi kebutuhan individu proyek atau orang. AI juga dapat memainkan peran penting dalam pemantauan dan pengoptimalan pengelolaan sumber daya. Dengan kemajuan seperti pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing atau NLP), AI juga dapat mendukung bot percakapan dan antarmuka untuk menghadirkan interaksi yang dipersonalisasi bagi pengguna, yang membantu membuat informasi lebih mudah diakses. AI dapat memiliki dampak transformasional terhadap cara orang dan organisasi bekerja, membuat keputusan, dan mengekspresikan kreativitas.
Tantangan Artificial Intelligence
Ada beberapa hambatan masuk untuk menerapkan AI, termasuk biaya awal tinggi yang terkait dengan penyiapan infrastruktur AI serta mempekerjakan pekerja profesional terampil untuk mengembangkan dan memelihara sistem ini. Pemimpin bisnis juga mungkin merasa bahwa mengintegrasikan teknologi AI ke dalam alur kerja mereka yang ada dapat memakan waktu dan disruptif, serta memerlukan pemantauan, analisis, dan penyempurnaan model AI secara berkelanjutan untuk hasil yang terbaik. Selain itu, organisasi harus proaktif dalam melawan potensi bias dalam model AI ketika menggunakan AI untuk memberikan informasi dalam pengambilan keputusan mereka.
Untungnya, kemungkinan ada cara bagi organisasi dapat memanfaatkan infrastruktur IT yang ada untuk proses AI mereka, selain menggunakan sumber daya cloud hibrida, untuk membantu mengimbangi biaya awal. Implementasi secara bertahap dan program percontohan dapat membantu memudahkan transisi ke AI sebelum peluncuran skala penuh, dan penyempurnaan model AI yang berkelanjutan dapat menghasilkan AI yang lebih efisien seiring waktu. Untuk membantu mengurangi bias dalam model AI, organisasi dapat mengaudit data dan hasil inferensi secara rutin untuk transparansi yang lebih baik, menggunakan kumpulan data pelatihan yang beragam, serta memfasilitasi keragaman dan kesetaraan dalam tim yang merancang dan mengembangkan sistem AI.
Bagaimana Cara Kerja Artificial Intelligence?
Inti dari teknologi AI adalah kemampuan model AI untuk menganalisis data, mengenali pola, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal. Pada tingkat teknis, model AI beroperasi melalui algoritma canggih yang memungkinkan mesin memproses data, belajar dari data tersebut, dan membuat keputusan yang matang. Model AI pada dasarnya adalah perangkat lunak yang dibuat serta dilatih oleh ilmuwan data dan pengembang AI dengan menggunakan jumlah data yang sangat besar.
Alur Kerja Pengembangan AI
Alur kerja pengembangan AI melibatkan tiga tahap utama. Tahap pertama adalah prapemrosesan data, di mana data yang akan dianalisis dibersihkan dan diformat. Berikutnya adalah pemodelan AI, di mana algoritma dan kerangka kerja dipilih untuk membangun model, dan model belajar dari data yang telah diproses sebelumnya. Terakhir, model yang telah dilatih diterapkan dan digunakan untuk membuat inferensi, yakni membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data baru untuk mendemonstrasikan kelayakan penerapannya di dunia nyata. Dari ujung ke ujung, seluruh proses ini sering disebut sebagai alur AI.
Mengapa Artificial Intelligence Penting?
AI telah memberikan dampak yang mendalam bagi masyarakat, dari membantu dokter dalam diagnosis medis hingga membantu bisnis merancang produk yang lebih baik dan lebih canggih. Di mana pun ada pengetahuan dan data, AI menawarkan cara baru untuk memahami dan berinteraksi dengan data tersebut untuk menghasilkan hasil yang baru.
Bagaimana Artificial Intelligence Digunakan?
Penerapan AI dapat sangat beragam dalam hal kompleksitas dan kemampuannya. Berikut ini empat jenis penerapan AI yang umum:
Pembelajaran Mesin
Machine learning (Pembelajaran mesin) menggunakan beberapa algoritma—yakni serangkaian instruksi logis—untuk mengenali dan belajar dari pola dalam data. Semakin banyak data yang diproses oleh machine learning, semakin akurat kemampuannya.
Pembelajaran yang Mendalam
Deep learning (Pembelajaran mendalam) adalah versi machine learning multi-lapisan yang dibuat untuk bertindak berdasarkan jumlah data yang sangat besar. Tidak seperti machine learning, deep learning dirancang untuk bekerja dengan data mentah dan memerlukan lebih sedikit atau sama sekali tak memerlukan intervensi manusia untuk meningkatkan akurasi.
Jaringan Syaraf
Jaringan neural adalah blok pembangun sistem machine learning dan deep learning, yang terdiri dari simpul-simpul yang saling terhubung yang meniru struktur otak manusia. Setiap simpul melakukan komputasi dan meneruskan hasilnya ke simpul berikutnya.
Visi Komputer
Computer vision (Visi komputer) adalah jenis AI yang memungkinkan komputer memahami dan bertindak berdasarkan input visual. Umumnya, visi komputer membantu mesin mengenali objek tertentu dalam dunia fisik.
Penerapan Artificial Intelligence di Berbagai Industri
Dengan kemampuan adaptasi dan besarnya potensi penerapan yang belum terbayangkan, AI telah berkembang sebagai komponen mendasar dari transformasi digital pada beberapa industri. Berikut ini beberapa contoh yang disorot:
- AI dalam Otomotif: AI membantu mewujudkan kendaraan tanpa pengemudi menjadi nyata, menggunakan visi komputer untuk memungkinkan pemantauan pengemudi dan penumpang, serta menghadirkan asisten AI Generatif serta gaming yang didukung AI ke kendaraan.
- AI dalam Perbankan, AI dalam Layanan Keuangan: Bot percakapan AI mempersonalisasi interaksi pelanggan, sementara di bagian backend, AI membantu mendeteksi dan mencegah penipuan, mengotomatiskan penilaian risiko, dan memfasilitasi perdagangan saham secara algoritmik.
- AI dalam Keamanan Siber: AI mendukung strategi pertahanan mendalam dengan mengotomatiskan deteksi dan respons ancaman. Seiring dengan berkembangnya jejak digital bisnis, tim Operasi Keamanan dan IT semakin mengandalkan AI untuk menskalakan operasi di luar batasan manusia.
- AI dalam Pendidikan: AI membantu pengajar dan pelajar mempersonalisasi pelajaran serta mendorong efisiensi administrasi dalam penilaian tugas atau pemantauan kehadiran.
- AI dalam Layanan Kesehatan: AI sedang dimanfaatkan oleh praktisi layanan kesehatan untuk meningkatkan kecepatan dan akurasi diagnostik. Dalam penelitian medis, kemampuan pengenalan pola AI membantu mengakselerasi penemuan obat.
- AI dalam Manufaktur: AI mendukung robotika di lantai pabrik dan gudang, mengotomatiskan kesadaran situasional dengan kembaran digital, membantu mengurangi waktu henti dengan pemeliharaan prediktif, dan membantu meningkatkan output dengan deteksi cacat otomatis.
- AI dalam Keberlanjutan, AI dalam Energi: AI meningkatkan jaringan listrik cerdas yang secara efisien mengintegrasikan energi terbarukan, memungkinkan pemeliharaan prediktif untuk infrastruktur energi seperti saluran listrik, membantu mengoptimalkan penggunaan energi dalam gedung, serta menganalisis data lingkungan dan emisi untuk membantu memerangi perubahan iklim.
Sejarah Artificial Intelligence
AI memiliki sejarah yang panjang dan kompleks dipenuhi oleh banyak tokoh, inovasi, dan institusi penting. Berikut adalah beberapa tonggak sejarah untuk membantu mengilustrasikan seberapa jauh AI telah berkembang untuk mendapatkan momennya di masa sekarang.
1945 |
John von Neumann mengusulkan skema arsitektur komputer yang akan menjadi landasan dari komputer digital modern.1 |
1950 |
Alan Turing mengusulkan Pengujian Turing untuk menentukan apakah komputer dapat berhasil meniru respons manusia.2 |
1956 |
Para peneliti menciptakan program komputer AI pertama, Logic Theorist, yang membuktikan teorema menggunakan logika simbolis.3 |
1956 |
Lokakarya Proyek Penelitian Musim Panas Dartmouth tentang Artificial Intelligence menetapkan AI sebagai bidang studi formal.4 |
1956–1974 |
Lompatan kemajuan AI telah memicu minat dan pendanaan dari lembaga pemerintah seperti Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).5 |
1959 |
Arthur Samuel menciptakan istilah “machine learning” untuk menggambarkan komputer yang dapat belajar secara mandiri.6 |
1966 |
Stanford Research Institute menciptakan Shakey, robot bergerak pertama dengan navigasi berbasis visi komputer dan kemampuan untuk memproses perintah yang kompleks.7 |
1973 |
Di Inggris, laporan Lighthill mengkritik kegagalan AI untuk menghasilkan dampak besar, yang menyebabkan periode pemotongan pendanaan pemerintah—yang disebut “musim dingin AI”—yang kemudian membawa dampak yang sama di AS.8 |
1980 |
Propagasi mundur—cara yang lebih efisien untuk menghitung bagaimana perubahan variabel memengaruhi akurasi machine learning—menjadi landasan untuk melatih jaringan neural.9 |
1981 |
Peluncuran PC IBM pertama, yang mengarah ke pergeseran dari sistem pakar berbasis AI ke model klien-server dalam lingkungan bisnis. Ini berujung pada musim dingin AI berikutnya hingga tahun 1990-an.10 |
1997 |
Superkomputer IBM Deep Blue memenangkan pertandingan ulang catur dengan juara dunia Garry Kasparov.11 |
2004 |
DARPA Grand Challenge mulai memberikan hadiah uang tunai untuk pengembangan terobosan dalam teknologi mengemudi otonom, dengan tantangan berturut-turut dalam tahun-tahun berikutnya.12 |
2014 |
Anak perusahaan Google, DeepMind, mulai mengembangkan AlphaGo, sebuah AI yang memainkan permainan Go, yang dianggap lebih kompleks daripada catur. Upaya ini mencapai puncaknya dengan AlphaGo mengalahkan pemain legendaris Lee Sedol pada tahun 2016.13 |
2018 |
Indeks Artificial Intelligence Stanford melaporkan lonjakan upaya penelitian AI baru di seluruh dunia, yang menunjukkan ledakan AI baru.14 |
2021 |
UNESCO menerbitkan standar global pertama tentang etika AI untuk mengatasi kekhawatiran tentang dampak AI terhadap hak asasi manusia dan perubahan iklim.15 |
2023 |
ChatGPT OpenAI, AI yang mahir dalam menyimulasikan percakapan manusia, telah mencapai 100 juta pengguna.16 |
Empat Jenis Artificial Intelligence
Peneliti telah mengidentifikasi empat jenis AI. Jenis ini mencerminkan keadaan AI yang ada saat ini dan kemungkinan bentuk AI ketika sepenuhnya terwujud.
Mesin Reaktif
AI yang bersifat spesifik tugas dan tidak menyimpan memori peristiwa masa lalu dikenal sebagai mesin reaktif. Jenis AI ini bekerja dengan input data yang dapat berulang dan memberikan output yang dapat diprediksi. Contoh mesin reaktif adalah alat inspeksi visual di jalur perakitan.
Memori Terbatas
Memori terbatas mengacu pada proses AI yang belajar dari input data tambahan. AI ini menerapkan deep learning untuk terus menyesuaikan dan meningkatkan akurasinya. Contoh AI dengan memori terbatas termasuk mobil otonom dan LLM.
Teori Pikiran
Teori pikiran menggambarkan jenis AI yang dapat memahami dan menafsirkan emosi, kepercayaan, dan niat makhluk lain. Saat ini, jenis AI ini belum ada.
Kesadaran Diri
AI dengan kesadaran diri dapat memahami keberadaannya sendiri dan memiliki rasa keakuan. Untuk saat ini, jenis AI ini masih dianggap hanya sebatas teori dan fiksi ilmiah.
Solusi Artificial Intelligence
Sebagian besar penerapan AI terdiri dari perangkat lunak AI yang berjalan pada perangkat keras AI—yang mungkin mencakup beberapa perangkat dan/atau server—serta selalu melibatkan suatu jenis prosesor AI.
Perangkat Keras AI
Perangkat keras AI mencakup komponen komputer umum dan khusus yang digunakan untuk mendukung beban kerja AI di seluruh perangkat, server, atau lingkungan cloud. Umumnya, perangkat keras AI mengacu pada sistem yang dibangun untuk inferensi pascapenerapan, tetapi juga dapat merujuk pada sistem yang digunakan dalam mengembangkan dan melatih model AI.
Prosesor AI
Prosesor AI biasanya merujuk pada unit pemrosesan pusat (Central Processing Unit atau CPU) yang dirancang untuk beban kerja AI selain akselerator AI, seperti unit pemrosesan grafis (Graphics Processing Unit atau GPU), unit pemrosesan neural (Neural Processing Unit atau NPU), atau Field-Programmable Gate Array (FPGA).
Server AI
Server AI mengacu pada konfigurasi server apa pun termasuk prosesor, akselerator, memori, penyimpanan, atau jaringan yang dirancang khusus untuk mendukung beban kerja AI.
Perangkat Lunak AI
Perangkat lunak AI adalah topik yang luas yang mencakup banyak jenis program. Ini dapat merujuk pada aplikasi AI atau model AI yang berinteraksi langsung dengan pengguna, seperti bot percakapan AI, atau pada program AI yang berjalan sebagai proses latar belakang tanpa diminta oleh pengguna. Perangkat lunak AI juga dapat merujuk ke program atau alat yang digunakan oleh pengembang untuk mempersiapkan kumpulan data serta mengembangkan, menerapkan, dan mengoptimalkan model AI.
Masa Depan Artificial Intelligence
AI berkembang dengan cepat, menunjukkan kemajuan yang luar biasa yang menandakan masa depan penuh dengan potensi. Kemajuan dalam bidang machine learning dan deep learning yang telah mapan, dipadukan dengan kecerdasan LLM, dapat mengubah tatanan industri, meningkatkan efisiensi, dan membuka wilayah kreativitas baru.
AI Bertanggung Jawab
Dengan semakin banyaknya bisnis dan anggota masyarakat yang merangkul AI, penggunaan AI yang bertanggung jawab dapat membantu menahan dampak negatif yang berpotensi terjadi. AI yang Bertanggung Jawab menggambarkan proses AI yang transparan, adil, dan akuntabel. Mengintegrasikan praktik ini ke dalam pengembangan dan implementasi AI dapat membantu memitigasi efek bias dan membantu memastikan bahwa AI bekerja untuk meningkatkan kualitas hidup masyarakat.