Apa itu Artificial Intelligence?
Artificial Intelligence (AI) adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada membuat mesin yang mampu melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Hal ini dilakukan melalui pembelajaran, penalaran, pemahaman, dan adaptasi. AI telah ada selama bertahun-tahun dan telah digunakan untuk aplikasi khusus yang sering kali terbatas seperti mesin rekomendasi dalam pencarian online dan visi komputer, yang digunakan untuk mengidentifikasi dan bereaksi terhadap objek dalam gambar atau video.
AI beroperasi menggunakan algoritma perangkat lunak kompleks yang mengikuti pola instruksi dan logika untuk membuat keputusan dalam proses yang disebut machine learning. Ada juga deep learning, yang menggunakan lapisan proses machine learning yang diatur di jaringan neural (mirip dengan otak manusia) yang memungkinkan AI untuk mengenali dan belajar dari pola secara mandiri dan pada akhirnya membuat keputusan yang lebih kompleks.
AI Sempit dan AI Umum
Dengan peluncuran alat model bahasa besar/large language model (LLM) dan AI generatif (GenAI) seperti ChatGPT, AI telah menjadi lebih umum dan berguna dalam kehidupan sehari-hari. Hal ini juga telah memunculkan kategorisasi AI baru yang mengantisipasi kasus penggunaan di masa depan:
- AI sempit atau AI lemah: Jenis AI ini didesain untuk melakukan tugas tertentu, seperti pengenalan wajah atau mengemudikan mobil. Sebagian besar aplikasi AI saat ini masuk ke dalam kategori ini.
- AI umum atau AI kuat: Jenis AI ini didesain untuk menggunakan berbagai kemampuan kognitif yang lebih luas untuk melakukan segala tugas penalaran yang dapat dilakukan oleh manusia. AI umum belum ada tetapi dianggap sebagai sasaran jangka panjang untuk penelitian AI.
Keuntungan Artificial Intelligence
AI menawarkan berbagai keuntungan untuk pengguna akhir dan bisnis di setiap industri. Tergantung pada kasus penggunaannya, AI mampu untuk mengidentifikasi pola dan memperkirakan kejadian, mengotomatisasi proses yang kompleks, dan menyesuaikan alur kerja untuk memenuhi kebutuhan individu proyek atau orang. AI juga dapat memainkan peranan penting dalam memantau dan mengoptimalkan pengelolaan sumber daya. Dengan kemajuan seperti pemrosesan bahasa alami/natural language processing (NLP), AI juga dapat mendukung antarmuka dan chatbot untuk memberikan interaksi yang dipersonalisasi kepada pengguna, sehingga membantu memudahkan akses terhadap informasi. AI juga dapat memiliki dampak transformasional terhadap cara kerja orang, membuat keputusan, dan mengekspresikan kreativitas.
Cara Kerja Artificial Intelligence
Di inti teknologi AI terdapat kemampuan untuk proses machine learning dan deep learning, yang disebut model AI, untuk menganalisis data, mengenali pola, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal. Di tingkat teknis, model AI beroperasi dengan algoritma dan jaringan neural yang kompleks yang memungkinkan mesin untuk memproses data, belajar dari data, dan membuat keputusan yang tepat.
Model AI pada dasarnya adalah perangkat lunak yang dikodekan dan dilatih oleh ilmuwan data dan developer AI menggunakan data yang telah diproses sebelumnya. Kerangka kerja seperti TensorFlow dan PyTorch memainkan peranan penting dalam pengembangan AI dengan menyediakan alat, pustaka, dan platform untuk secara efisien mendesain, melatih, dan menerapkan model AI machine learning dan deep learning.
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 tersebut belajar dari data yang telah diproses sebelumnya. Terakhir, model yang dilatih diterapkan dan digunakan untuk melakukan inferensi, membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data baru untuk menunjukkan penerapannya di dunia nyata. Dari ujung ke ujung, seluruh proses ini sering disebut sebagai alur AI.
Skala LLM dan AI Generatif
Mengingat ketertarikan yang luas akan LLM, orang mungkin berpikir apa yang membedakan LLM dari penerapan AI tradisional. LLM berbeda dari model AI deep learning umumnya dalam hal skala dan kompleksitas. LLM menggunakan jaringan neural yang luas, yang disebut transformer, untuk membantu memahami nuansa bahasa dan berlatih menggunakan data tekstual dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Hal inilah yang memungkinkan LLM dan alat seperti ChatGPT efektif dalam menghasilkan teks yang menyerupai manusia yang mungkin kreatif dan mampu menggunakan berbagai sintaksis, gaya, dan konteks. Sebagai perbandingan, model AI deep learning biasanya berfokus pada tugas tertentu, seperti pengenalan gambar atau terjemahan bahasa sederhana.
Bagaimana Artificial Intelligence Digunakan
Berkat kemampuannya untuk beradaptasi dan berpotensi untuk aplikasi yang belum terbayangkan, AI makin matang sebagai komponen fundamental transformasi digital di beberapa industri. Berikut adalah beberapa contoh yang menjadi sorotan:
- AI dalam Otomotif: AI membantu mewujudkan kendaraan tanpa pengemudi, menggunakan visi komputer untuk memungkinkan pemantauan pengemudi dan penumpang serta menghadirkan asisten AI Generatif dan gaming yang didukung AI di kendaraan.
- AI dalam Perbankan, AI dalam Layanan Keuangan: Chatbot AI mempersonalisasi interaksi pelanggan, sementara di back end, AI membantu mendeteksi dan mencegah penipuan, mengotomatisasi penilaian risiko, dan memfasilitasi perdagangan saham algoritmik.
- AI dalam Manufaktur: AI mendorong robotika di lantai pabrik dan gudang, mengotomatisasi kesadaran situasional dengan kembaran digital, membantu mengurangi downtime dengan pemeliharaan prediktif, dan membantu meningkatkan output dengan deteksi cacat otomatis.
- AI dalam Keberlanjutan, AI dalam Energi: AI menyempurnakan jaringan pintar yang secara efisien mengintegrasikan energi terbarukan, memungkinkan pemeliharaan prediktif untuk infrastruktur energi seperti kabel listrik, sehingga membantu mengoptimalkan penggunaan energi di gedung, serta menganalisis data lingkungan dan emisi untuk membantu memerangi perubahan iklim.
Tantangan Artificial Intelligence
Ada beberapa hambatan dalam menerapkan AI, termasuk biaya awal yang tinggi terkait dengan penyiapan infrastruktur AI dan mempekerjakan profesional terampil untuk mengembangkan dan memelihara sistem ini. Pemimpin bisnis juga mungkin menemukan bahwa mengintegrasikan teknologi AI ke dalam alur kerja mereka yang ada dapat memakan waktu dan mengganggu, serta memerlukan pemantauan, analisis, dan penyempurnaan model AI secara terus menerus untuk mendapatkan hasil terbaik. Lebih lanjut lagi, organisasi harus proaktif dalam menangkal bias potensial dalam model AI ketika menggunakan AI untuk menginformasikan pengambilan keputusan mereka.
Untungnya, mungkin ada cara bagi organisasi untuk memanfaatkan infrastruktur IT yang ada untuk proses AI mereka, selain menggunakan sumber daya cloud hibrida, untuk membantu mengimbangi biaya di awal. Program percontohan dan implementasi secara bertahap dapat membantu memudahkan transisi ke AI sebelum peluncuran berskala penuh, dan penyempurnaan model AI secara berkelanjutan dapat menghasilkan AI yang lebih efisien seiring waktu. Untuk membantu memitigasi bias dalam model AI, organisasi dapat secara rutin mengaudit data dan hasil inferensi untuk transparansi yang lebih baik, menggunakan serangkaian data pelatihan yang beragam, serta memfasilitasi keragaman maupun kesetaraan di dalam tim yang mendesain dan mengembangkan sistem AI.
Masa Depan Artificial Intelligence
AI berkembang secara cepat, menunjukkan kemajuan menakjubkan yang mengisyaratkan masa depan yang penuh dengan potensi. Kemajuan dalam bidang machine learning dan deep learning yang sudah mapan, dipadukan dengan kecerdikan LLM, berpotensi membentuk ulang industri, meningkatkan efisiensi, dan membuka ranah kreativitas baru. Pengupayaan AI yang bertanggung jawab yang transparan, adil, dan akuntabel dapat membantu menumbuhkan kepedulian akan dampak potensial AI terhadap masyarakat dan membantu memastikan bahwa kemajuan AI terus memberikan manfaat bagi masyarakat.
Secara konseptual, AI di masa depan mungkin memiliki kemampuan bawaan yang jauh melebihi apa yang mungkin dilakukan menggunakan infrastruktur komputasi dan jaringan neural saat ini. Kemungkinan ini mencakup AI Umum yang sepenuhnya mewujudkan kemampuan kognitif yang menyerupai manusia dan AI yang mencapai teori akal, yang merujuk pada kemampuan untuk memahami dan menafsirkan emosi, keyakinan, dan niat makhluk lainnya. AI dengan teori akal dapat jauh lebih berempati dalam percakapan dibandingkan chatbot khusus yang berinteraksi dengan pengguna saat ini. Terakhir, AI dengan kesadaran diri menggambarkan sistem yang dapat memahami keberadaannya sendiri, di mana untuk saat ini masih berada di bidang teori dan fiksi ilmiah.