Kecerdasan Buatan Adalah: Pengertian, Manfaat & Contohnya
Muthiatur Rohmah
•
12 July 2024
•
8717
Dalam era digital yang terus berkembang, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi salah satu teknologi canggih yang mengubah berbagai aspek kehidupan kita.
Contoh yang paling umum adalah penerapan kecerdasan buatan pada asisten virtual google dan pencarian siri. Kecerdasan buatan berperan penting dalam membantu tugas-tugas sehari-hari manusia serta meningkatkan efisiensi dalam berbagai industri.
Penasaran mengenai apa itu kecerdasan buatan lebih lanjut? Apa saja manfaat kecerdasan buatan bagi manusia? Bagaimana contoh penerapan kecerdasan buatan di berbagai bidang?
Yuk simak penjelasan lengkap mengenai kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) hanya pada artikel ini.
Apa itu Kecerdasan Buatan?
Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai kecerdasan buatan, pertama-tama yuk pahami dulu apa itu kecerdasan buatan secara lengkap, melalui beberapa pengertian berikut ini.
Dikutip dari TechTarget, Artificial Intelligence atau Kecerdasan buatan adalah teknologi yang membuat mesin, terutama komputer, dapat meniru proses kecerdasan manusia. Ini termasuk kemampuan untuk belajar, berpikir, dan membuat keputusan.
Contoh penerapan dari kecerdasan buatan meliputi sistem pakar, pemrosesan bahasa alami (NLP), pengenalan suara, dan visi mesin.
Dengan kata lain, kecerdasan buatan adalah cara untuk membuat mesin "cerdas" sehingga mereka bisa melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, menggunakan teknologi dan algoritma canggih.
Cara Kerja Kecerdasan Buatan
Penasaran mengenai bagaimana cara kerja kecerdasan buatan atau AI? Yuk simak penjelasannya berikut ini.
Kecerdasan buatan bekerja dengan cara membuat komputer bisa belajar dan berpikir seperti manusia.
Bayangkan kamu mengajari temanmu cara mengenali berbagai jenis buah. Pertama, Sobat MinDi menunjukkan banyak gambar buah dan memberi tahu mereka nama-namanya. Itulah yang dilakukan kecerdasan buatan ketika dilatih dengan banyak data.
Komputer menggunakan data ini untuk mengenali pola dan membuat keputusan. Algoritma machine learning adalah resep yang digunakan untuk memproses data ini.
Setelah dilatih, Kecerdasan buatan (AI) bisa mengenali buah yang belum pernah dilihat sebelumnya, sama seperti temanmu yang bisa menebak buah baru berdasarkan pengetahuan sebelumnya.
Proses kecerdasan buatan memerlukan perangkat keras dan perangkat lunak khusus, seperti bahasa pemrograman Python atau Java yang sering digunakan untuk membuat dan melatih model kecerdasan buatan (AI).
Sebagai contohnya, kita dapat menyimak cara kerja kecerdasan buatan pada aplikasi google assistant berikut ini.
Saat kamu berbicara dengan Google Assistant, misalnya dengan mengatakan, "Hey Google, bagaimana cuaca hari ini?" AIyang canggih di belakangnya mulai bekerja.
Pertama, suara kamu diubah menjadi teks melalui teknologi pengenalan suara. Lalu, teks tersebut dianalisis menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami maksud pertanyaanmu.
Setelah itu, Google Assistant mencari informasi yang relevan dari internet atau basis data internalnya.
Dalam kasus ini, kecerdasan buatan (AI) akan mencari data cuaca terkini. Kemudian, hasilnya diubah kembali menjadi suara melalui teknologi sintetis suara, sehingga kamu bisa mendengarkan jawabannya.
Semua proses ini terjadi dalam hitungan detik berkat algoritma machine learning yang terus dilatih dan diperbaiki. Jadi, setiap kali kamu menggunakan Google Assistant, kecerdasan buatan (AI) bekerja keras di balik layar untuk memahami dan menjawab pertanyaanmu dengan cepat dan akurat.
Jenis Kecerdasan Buatan (AI)
DIkutip dari IBM, terdapat dua jenis kecerdasan buatan yang perlu Sobat MinDi pahami, lantas apa saja jenis kecerdasan buatan tersebut?
1. Weak AI (Kecerdasan Buatan Lemah)
Weak AI, juga dikenal sebagai Narrow AI, adalah jenis kecerdasan buatan yang dirancang untuk melakukan tugas-tugas spesifik dan terbatas. Sistem Weak AI tidak memiliki kemampuan untuk memahami atau menginterpretasikan makna di luar tugas yang diprogram untuk mereka.
Mereka hanya dapat menjalankan fungsi tertentu dengan sangat baik, tetapi tidak dapat melakukan tugas di luar domain tersebut atau belajar secara signifikan di luar batasan yang telah ditetapkan.
Contoh penerapan weak AI:
- Asisten Virtual: Seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa yang dapat melakukan tugas-tugas tertentu seperti menjawab pertanyaan, mengatur pengingat, dan memutar musik.
- Sistem Rekomendasi: Algoritma yang digunakan oleh layanan streaming seperti Netflix atau Spotify untuk merekomendasikan film atau musik berdasarkan preferensi pengguna.
- Pengenalan Wajah: Teknologi yang digunakan oleh aplikasi keamanan dan media sosial untuk mengenali wajah dalam gambar atau video.
Weak AI sangat efektif dalam menyelesaikan tugas-tugas spesifik dengan akurasi tinggi, tetapi tidak memiliki kesadaran atau pemahaman mendalam seperti manusia.
2. Strong AI (Kecerdasan Buatan Kuat)
Strong AI, juga dikenal sebagai Artificial General Intelligence (AGI), adalah jenis kecerdasan buatan yang memiliki kemampuan untuk memahami, belajar, dan menerapkan pengetahuan pada berbagai tugas yang berbeda, mirip dengan kemampuan kognitif manusia.
Strong AI tidak hanya mampu menjalankan tugas-tugas spesifik, tetapi juga memiliki kemampuan untuk berpikir, bernalar, dan membuat keputusan di berbagai situasi yang belum pernah ditemui sebelumnya.
Saat ini, Strong AI masih merupakan konsep teoretis dan belum terealisasi dalam bentuk praktis. Para peneliti terus berupaya untuk mencapai AGI, tetapi tantangan teknis dan etika yang signifikan masih harus diatasi.
Dengan memahami jenis kecerdasan buatan ini, kita dapat lebih menghargai perkembangan yang telah dicapai dalam bidang kecerdasan buatan serta potensi dan tantangan yang masih ada di masa depan.
Contoh Kecerdasan Buatan Terkenal di Berbagai Bidang
Penasaran mengenai bagaimana contoh kecerdasan buatan yang terkenal di berbagai bidang? Yuk simak contoh lengkapnya berikut ini.
1. IBM Watson di Bidang Kesehatan
IBM Watson adalah contoh kecerdasan buatan yang digunakan dalam bidang kesehatan untuk menganalisis data medis dan membantu dokter dalam membuat diagnosis serta rencana perawatan.
Watson dapat memproses sejumlah besar data medis, termasuk jurnal penelitian, catatan medis pasien, dan hasil tes laboratorium.
Dengan menggunakan teknologi NLP (Natural Language Processing), Watson dapat memahami dan menarik kesimpulan dari data yang kompleks, sehingga membantu dokter dalam membuat keputusan yang lebih cepat dan akurat.
2. Tesla Autopilot di Bidang Transportasi
Tesla Autopilot adalah sistem kecerdasan buatan yang diterapkan dalam kendaraan untuk menyediakan fitur mengemudi otonom.
Autopilot menggunakan kombinasi sensor, kamera, radar, dan perangkat lunak AI untuk mengemudi, mengarahkan, dan menavigasi kendaraan secara otomatis.
Sistem ini memungkinkan mobil untuk secara otomatis mengubah jalur, parkir, dan bahkan beroperasi dalam mode self-driving di jalan raya. Teknologi ini terus diperbarui melalui pembelajaran mesin, dengan data yang dikumpulkan dari jutaan kilometer perjalanan yang ditempuh oleh mobil Tesla di seluruh dunia.
3. Google DeepMind AlphaGo dalam Bidang Permainan
AlphaGo, yang dikembangkan oleh Google DeepMind, adalah kecerdasan buatan yang terkenal karena keberhasilannya dalam mengalahkan pemain profesional dalam permainan Go, sebuah permainan papan yang sangat kompleks dan dianggap lebih sulit daripada catur.
AlphaGo menggunakan teknik deep learning dan reinforcement learning untuk menganalisis jutaan kemungkinan gerakan dan mempelajari strategi permainan dari ribuan pertandingan.
Pada tahun 2016, AlphaGo membuat sejarah dengan mengalahkan Lee Sedol, salah satu pemain Go terbaik di dunia, dalam pertandingan lima ronde.
Keberhasilan ini menunjukkan kemampuan AI dalam memecahkan masalah yang sangat kompleks dan membuka jalan bagi penerapan lebih lanjut dalam berbagai bidang yang membutuhkan analisis dan pengambilan keputusan yang canggih.
Dengan contoh-contoh kecerdasan buatan ini, kita dapat melihat bagaimana kecerdasan buatan diterapkan dalam berbagai bidang untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan inovasi.
Baca Juga: Deep Learning, Algoritma dibalik Canggihnya Artificial Intelligence
Apa saja Manfaat Kecerdasan Buatan?
Penasaran mengenai manfaat kecerdasan buatan (AI) yang diterapkan dalam suatu proyek atau aktivitas? Yuk simak selengkapnya.
1. Mengotomatisasi Pekerjaan Berulang
Kecerdasan buatan bisa mengambil alih pekerjaan-pekerjaan yang berulang dan membosankan, sehingga manusia bisa fokus pada hal-hal yang lebih penting.
Misalnya, di pabrik, robot AI bisa merakit produk, sementara di kantor, AI bisa menangani tugas administratif seperti memasukkan data.
2. Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas
Kecerdasan buatan dapat memproses dan menganalisis data dengan sangat cepat, sehingga pekerjaan menjadi lebih efisien dan produktif.
Contohnya, di rumah sakit, AI bisa menganalisis hasil tes medis lebih cepat daripada manusia, membantu dokter membuat keputusan lebih cepat dan tepat.
3. Personalisasi Pengalaman Pengguna
Kecerdasan buatan bisa menyesuaikan layanan berdasarkan preferensi dan kebiasaan pengguna.
Misalnya, layanan seperti Netflix atau Spotify menggunakan AI untuk merekomendasikan film atau lagu yang mungkin kamu sukai berdasarkan apa yang sudah kamu tonton atau dengar sebelumnya.
4. Meningkatkan Keamanan
Kecerdasan buatan dapat digunakan untuk meningkatkan keamanan. Dalam dunia digital, AI bisa mendeteksi ancaman siber dengan menganalisis pola-pola yang mencurigakan.
Di tempat-tempat umum, AI bisa digunakan dalam sistem pengawasan untuk mengenali wajah dan mendeteksi perilaku yang mencurigakan.
5. Membantu Pengambilan Keputusan
Kecerdasan buatan bisa membantu kita membuat keputusan yang lebih baik dengan menganalisis data dan memberikan wawasan yang berharga.
Di sektor keuangan, misalnya, AI bisa menganalisis tren pasar dan memberikan rekomendasi investasi. Dalam bisnis, AI bisa membantu manajer membuat keputusan strategis berdasarkan data yang akurat dan terkini.
Dengan manfaat-manfaat ini, kecerdasan buatan membantu kita bekerja lebih efisien, membuat keputusan yang lebih baik, dan menikmati layanan yang lebih personal.
Tantangan Menggunakan Kecerdasan Buatan
Dalam penerapannya, kecerdasan buatan memiliki beberapa tantangan yang perlu Sobat MinDi waspadai. Lantas apa saja tantangan menggunakan kecerdasan buatan? Yuk pelajari selengkapnya berikut ini.
1. Biaya Tinggi
Mengembangkan dan menjalankan teknologi kecerdasan buatan bisa sangat mahal. Ini karena perlu membeli komputer dan perangkat lunak yang canggih, serta membayar untuk pelatihan dan pengembangan algoritma AI.
Infrastruktur untuk mengelola data dalam jumlah besar juga membutuhkan biaya yang besar, sehingga hanya perusahaan dengan anggaran besar yang bisa dengan mudah mengadopsi teknologi ini.
2. Kompleksitas Teknis
Kecerdasan buatan melibatkan teknologi yang sangat canggih dan rumit, seperti machine learning dan deep learning. Untuk bisa menerapkannya, diperlukan pengetahuan teknis yang mendalam dan pengalaman yang cukup.
Selain itu, menggabungkan AI ke dalam sistem yang sudah ada sering kali memerlukan perubahan besar, yang bisa jadi sulit jika perusahaan tidak memiliki tim teknis yang kuat.
3. Kesenjangan Talenta
Ada kekurangan tenaga ahli di bidang kecerdasan buatan. Para profesional yang ahli dalam AI, seperti data scientist dan engineer AI, sangat dibutuhkan, tetapi jumlah mereka terbatas.
Hal ini membuat perusahaan bersaing untuk mendapatkan talenta-talenta tersebut, dan bisa memperlambat perkembangan proyek AI jika tidak dapat menemukan atau mempertahankan tenaga ahli yang diperlukan.
4. Bias Algoritmik
Algoritma kecerdasan buatan bisa mencerminkan bias yang ada dalam data yang digunakan untuk melatihnya. Jika data latih mengandung bias, maka hasil dari AI juga akan bias.
Hal ini bisa menyebabkan keputusan yang tidak adil atau diskriminatif. Mengidentifikasi dan menghilangkan bias dalam algoritma AI merupakan tantangan besar dan membutuhkan pemantauan serta evaluasi yang terus-menerus untuk memastikan bahwa AI beroperasi dengan adil dan etis.
Menghadapi tantangan-tantangan kecerdasan buatan ini memerlukan strategi yang matang, investasi dalam pelatihan dan pengembangan, serta upaya terus-menerus untuk memastikan AI diterapkan dengan cara yang adil dan efisien.
Baca Juga: Perbedaan AI dan Machine Learning yang Wajib kamu Ketahui!
Ingin Belajar AI secara Profesional? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id
Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai kecerdasan buatan atau AI secara lengkap dan mudah dipahami.
Kesimpulannya, Kecerdasan buatan adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk meniru kemampuan manusia dalam belajar, berpikir, dan membuat keputusan, dengan penerapan luas di berbagai bidang.
Ingin mulai belajar tentang kecerdasan buatan? Itu adalah pilihan yang tepat, sebab profesi ini sangat dibutuhkan dan memiliki jenjang karir yang menjanjikan di masa depan. Lantas bagaimana caranya?
Yuk ikuti Bootcamp AI Machine Learning Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi AI ML engineer sukses.
Belum memiliki pengalaman tentang AI/ Machine Learning sama sekali?
Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly.
Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.
Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.
Reference:
- What is artificial intelligence (AI)? Everything you need to know - Buka
- What is artificial intelligence (AI)? - Buka
Tags
Muthiatur Rohmah
Muthia adalah seorang Content Writer dengan kurang lebih satu tahun pengalaman. Muthia seorang lulusan Sastra Indonesia yang hobi menonton dan menulis. Sebagai SEO Content Writer Dibimbing, Ia telah menulis berbagai konten yang berkaitan dengan Human Resources, Business Intelligence, Web Development, Product Management dan Digital Marketing.