Istilah “Artificial Intelligence” atau Kecerdasan Buatan (AI) semakin populer di era digital ini. Pada dasarnya, kecerdasan buatan merujuk pada kemampuan suatu sistem komputer untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.
Namun, apa sebenarnya yang dimaksud dengan kecerdasan buatan, dan bagaimana teknologi ini berpengaruh pada kehidupan kita?
Dengan memahami prinsip-prinsip dasar AI, kita akan melihat bagaimana teknologi ini telah mengubah cara kita bekerja, berkomunikasi, dan bahkan berinteraksi dengan lingkungan kita. Hal ini karena AI terdiri dari model dan algoritma komputer yang dapat belajar dari data, mengenali pola, dan membuat keputusan secara mandiri.
Lalu, apa itu AI dan bagaimana cara kerjanya?
Apa Itu Artificial Intelligence (AI)?
Sebagai teknologi revolusioner, Artificial Intelligence (AI) adalah teknologi yang bekerja dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari lingkungan atau sumber tertentu. Sistem AI dirancang untuk meniru kemampuan kecerdasan manusia, misalnya pemahaman untuk mengeksekusi suatu tugas atau perintah.
Pengaplikasian artificial intelligence secara garis besar terbagi tujuh cabang, yaitu Machine Learning, Natural Language Processing, Expert System, Vision, Speech, Planning, dan Robotics.
Percabangan dari kecerdasan buatan tersebut dimaksudkan untuk mempersempit ruang lingkup saat pengembangan atau belajar AI, karena pada dasarnya kecerdasan buatan memiliki ruang lingkup yang sangat luas.
Terdapat dua jenis AI yang sedang giat dikembangkan dan menurut fungsinya banyak digunakan dalam keseharian saat ini. Keduanya adalah AI konvensional yang secara umum digunakan dan AI machine learning.
Pertama, AI konvensional menggunakan pemrograman berbasis aturan. Cara kerjanya adalah developer akan mengodekan aturan dan algoritma yang memandu mesin untuk melakukan tugas tertentu. Meskipun efektif dalam konteks tertentu, pendekatan ini memiliki keterbatasan karena mesin harus menangani kompleksitas dan variasi data yang lebih besar dan lebih dinamis.
Akibatnya, pengkodean manual aturan menjadi kurang fleksibel dan sulit untuk mengantisipasi semua skenario mungkin. Selain itu, pengodean aturan secara manual sering kali tidak mampu menangani situasi di mana pola-pola atau informasi yang diperlukan oleh mesin tidak dapat dengan jelas diidentifikasi oleh pengembang.
Dalam menghadapi keterbatasan ini, muncul pendekatan baru yang disebut Machine Learning (Pembelajaran Mesin) di mana mesin diberikan kemampuan untuk belajar dari data tanpa perlu aturan-aturan yang eksplisit dikodekan.
AI machine learning memanfaatkan kemampuan sistem untuk mempelajari data. Dalam machine learning, algoritma akan diprogram untuk mengidentifikasi pola atau dalam data tanpa harus secara eksplisit diprogram untuk tugas tertentu. Seiring waktu, dengan peningkatan jumlah data, mesin dapat mengoptimalkan kinerjanya.
Sebagai contoh, algoritma dapat digunakan dalam pembelajaran mesin untuk mengenali gambar, memprediksi perilaku pengguna, atau bahkan membuat strategi bermain game.
Penting untuk diingat bahwa pemahaman mendalam tentang cara memanfaatkan AI untuk mencapai tujuan tertentu serta kualitas data yang digunakan untuk melatih mesin menentukan keberhasilan AI.
Dengan kombinasi kemampuan analisis, pemrosesan data, dan pembelajaran adaptif, kecerdasan buatan terus berkembang untuk membawa inovasi dan otomatisasi ke berbagai aspek kehidupan sehari-hari.
AI yang kita nikmati saat ini telah melalui sejarah panjang. Lalu, apa saja yang terjadi dalam dunia perkembangan AI hingga masa modern?
Baca Juga: Apa Itu Internet of Things? Pengertian, Cara Kerja, dan Manfaatnya
Bagaimana Sejarah Perkembangan Artificial Intelligence?
Dasar pemikiran artificial intelligence pertama kali dirumuskan oleh Alan Turing pada tahun 1950 dengan pertanyaan, “Apakah mesin dapat berpikir?” yang menjadi dasar pemikiran untuk pengembangan AI.
Dalam hal ini Turing, yang kemudian dijuluki sebagai “Bapak Ilmu Komputer”, menawarkan tes yang sekarang dikenal sebagai “Turing Test”. Tes ini dilakukan dengan cara orang-orang berinteraksi dengan komputer.
Selama Turing Test, interrogator menanyakan beberapa pertanyaan kepada human responder dan komputer. Setelah beberapa waktu, interrogator akan mencoba untuk memutuskan terminal mana yang dioperasikan oleh human responder dan komputer.
Selanjutnya dianalisis untuk membedakan antara tanggapan yang diberikan oleh teks komputer dan tanggapan yang diberikan oleh manusia dengan memanfaatkan konsep linguistik dan filsafat.
Pada tahun 1956, konsep AI diakui secara resmi melalui Dartmouth Conference, yang dihadiri oleh para tokoh seperti John McCarthy, Marvin Minsky, dan Claude Shannon. Ini menjadi titik awal disiplin AI yang kemudian melahirkan proyek-proyek seperti General Problem Solver dan pengembangan sistem berbasis aturan seperti Dendral.
Pada 1970-an, pengembangan berfokus pada pemrograman logika. Satu dekade setelahnya, machine learning dikembangkan dengan algoritma-algoritma baru seperti backpropagation
Tahun 2000-an mulai dikembangkan Deep Learning. Neural networks yang dalam dan kompleks menjadi dasar bagi berbagai aplikasi AI, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan autonomi mobil.
Hingga kini, AI semakin masif digunakan di kehidupan sehari-hari, misalnya munculnya sistem virtual seperti Siri dan Alexa, mobil otonom, dan aplikasi cerdas. Pengembangan teknologi ini terus berlanjut, dengan penelitian intensif dalam bidang seperti komputasi kuantum dan AI etis.
Jenis-Jenis Artificial Intelligence
Jenis-jenis artificial intelligence (AI) ini mewakili tingkat kecerdasan dan fungsionalitas yang berbeda-beda. Akan tetapi, kita bisa mengidentifikasi beberapa jenis AI yang berkembang dengan pesat dan memberikan dampak signifikan di berbagai sektor. Berikut adalah beberapa jenis AI yang perlu dipahami.
- General AI atau Strong AI
AI umum adalah konsep AI yang memiliki kecerdasan sebanding dengan manusia. Jenis AI ini memiliki kemampuan untuk memahami, belajar, dan mengeksekusi tugas apa pun yang diminta, mirip dengan kecerdasan manusia. Namun, hingga saat ini, AI umum masih bersifat teoritis dan belum sepenuhnya terwujud dalam praktek.
- Narrow AI atau Weak AI
Sebaliknya, Narrow AI dirancang untuk menyelesaikan tugas tertentu dan terbatas pada konteks atau domain spesifik. Ini merupakan jenis AI yang paling umum dan banyak ditemukan dalam aplikasi sehari-hari, seperti asisten virtual, sistem rekomendasi, chatbot, dan pengenalan suara.
- AI Berbasis Aturan (Rule-Based AI)
Jenis AI ini menggunakan aturan-aturan dan logika untuk membuat keputusan. Sistem ini bekerja dengan mengartikan input sesuai dengan aturan yang telah ditentukan dan memberikan output yang sesuai. Contohnya adalah sistem pakar yang digunakan dalam diagnosis medis.
- Machine Learning
Artificial intelligence biasanya digunakan untuk pengambilan keputusan, sedangkan machine learning membantu sistem untuk mempelajari pengalaman. Seperti yang telah dijelaskan pada bagian sebelumnya, peniruan manusia oleh machine learning membuat sistem dapat merespons dan melakukan sesuatu, dan membantu algoritma bekerja secara otomatis.
Sistem akan mempelajari data tanpa harus secara eksplisit diprogram dengan kategori seperti supervised learning (pembelajaran terawasi), unsupervised learning (pembelajaran tanpa pengawasan), dan reinforcement learning (pembelajaran penguatan).
Singkatnya machine learning berada di dalam cakupan artificial intelligence yang sama-sama mendapatkan sumber dari data science. Machine learning menggabungkan matematika, statistika, dan ilmu komputer.
- Deep Learning
Deep Learning adalah subkategori dari machine learning yang menggunakan neural networks yang dalam dan kompleks untuk mengekstraksi fitur dan melakukan tugas tertentu. Ini telah memberikan kemajuan signifikan dalam pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan bidang lainnya.
Pengembangan algoritma deep learning mampu secara otomatis mempelajari representasi data yang semakin kompleks dan abstrak. Keunggulan utamanya terletak pada penggunaan neural networks yang dalam, yang terdiri dari lapisan-lapisan (layers) neuron yang saling terhubung.
- AI Berorientasi Tugas (Task-Specific AI)
Jenis AI ini dikembangkan untuk menyelesaikan tugas tertentu tanpa kemampuan untuk melibatkan diri dalam aktivitas di luar area tugasnya. Misalnya, pengenalan suara atau wajah adalah implementasi AI berorientasi tugas.
Seiring dengan masifnya perkembangan artificial intelligence, pengetahuan mengenai jenis-jenis AI ini akan semakin penting untuk membimbing perkembangan aplikasi AI yang lebih canggih dan relevan di masa depan.
Baca Juga: Apa Itu REST API dan Perbedaannya dengan RESTful API
Contoh Artificial Intelligence di Kehidupan Sehari-Hari
Berikut adalah contoh artificial intelligence yang saat ini sudah kita nikmati untuk memudahkan kehidupan.
- Bidang Medis
Dalam bidang medis, AI meningkatkan diagnostik medis dengan sistem yang dapat menganalisis citra medis, seperti pemindaian MRI, CT scan, atau radiografi untuk mendeteksi penyakit lebih cepat dan akurat.
Sistem prediktif juga digunakan untuk intervensi dini pengelolaan penyakit. Teknologi-teknologi tersebut sudah puluhan tahun membantu meminimalisir risiko kematian manusia di seluruh dunia.
- Transportasi
Kendaraan telah banyak memanfaatkan AI untuk menggunakan sensor, kamera, atau LIDAR (Light detection and ranging) untuk melakukan pemetaan jarak jauh. Dalam hal ini, AI membantu meningkatkan keselamatan dan efisiensi di jalan raya.
Selain itu, AI juga mendukung manajemen lalu lintas misalnya aplikasi navigasi yang memprediksi kepadatan lalu lintas atau memudahkan logistik pengiriman barang ke seluruh nusantara.
- Keuangan
Di sektor keuangan, AI menjadi andalan utama dalam pengelolaan risiko dan analisis pasar. Sistem AI dapat menganalisis data keuangan dalam skala besar untuk mengidentifikasi tren pasar, memberikan saran investasi, dan bahkan mendeteksi kecurangan keuangan dengan lebih akurat.
- Hiburan
AI membantu algoritma sosial media menyesuaikan dan interaktif, termasuk juga pada platform streaming, untuk memahami preferensi pengguna untuk menyajikan konten yang lebih relevan. Di samping itu, AI juga digunakan dalam pengembangan permainan video untuk menciptakan karakter yang lebih cerdas dan responsif.
- Layanan Pelanggan
AI telah mengubah cara layanan pelanggan beroperasi. Asisten virtual dan chatbot menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk berkomunikasi dengan pengguna, memberikan informasi, dan menyelesaikan masalah tanpa intervensi manusia. Ini memberikan pengalaman pelanggan yang lebih responsif dan efisien.
- Manufaktur
Dalam sektor manufaktur, AI digunakan untuk mengoptimalkan rantai pasokan dan proses produksi. Sistem otomatisasi cerdas dapat memantau dan mengelola inventaris, memprediksi kebutuhan bahan baku, serta meningkatkan efisiensi produksi secara keseluruhan.
Baca Juga: Apa Itu REST API dan Perbedaannya dengan RESTful API
Tantangan dan Etika Artificial Intelligence
Tidak bisa kita pungkiri kalau teknologi AI telah membawa manfaat besar di banyak bidang. Akan tetapi, tanpa batasan etika, teknologi ini berisiko mereproduksi bias informasi memicu perpecahan atas hak dasar individu yang merupakan kebebasan mendasar.
Terdapat banyak tantangan dari penyalahgunaan etika yang perlu diatasi. Bagaimana kita menanggapi tantangan-tantangan tersebut, dan bagaimana etika memainkan peran dalam pengembangan teknologi ini?
Kemajuan teknologi yang tidak sejalan dengan etika dari para penggunanya tentu akan melahirkan berbagai dampak buruk misalnya penyalahgunaan teknologi untuk penyebaran privasi individu. Terlebih AI sering kali melibatkan analisis besar-besaran data, maka dari itu mencegah penyalahgunaan data dan memastikan bahwa sistem AI tidak mengeksploitasi hak-hak privasi, menjadi perhatian utama.
Selain itu, seperti yang tengah ramai diperbincangkan di X, AI sering kali dihadapkan pada permasalahan hak cipta. Hukum kekayaan intelektual (HKI) dihadapkan pada tantangan untuk menentukan apakah suatu karya murni merupakan hak kepemilikan suatu sistem AI, atau hak harus tetap diberikan untuk kreator yang menggagasnya.
Masalah privasi juga dapat ditimbulkan AI, di antaranya seperti persistensi data karena penyimpanan data yang terjangkau, data bertahan lebih lama dibandingkan orang yang memproduksinya. Selain itu, ada penggunaan kembali data untuk tujuan selain yang dimaksudkan semula, dan kebocoran data.
Data yang diperoleh juga mungkin menimbulkan masalah privasi di bidang AI seperti pemberian izin secara bebas, membatasi pengumpulan data, menguraikan tujuan pemrosesan AI, dan bahkan kemampuan untuk menghapus data jika diminta.
Selain itu, persoalan bias dan kurangnya perbedaan dalam data pelatihan menjadi tantangan yang signifikan. Algoritma AI cenderung mencerminkan bias dalam data, yang dapat menciptakan ketidaksetaraan dalam keputusan yang dihasilkan. Kurangnya representasi diversitas dalam pengembangan teknologi juga dapat menghasilkan sistem yang tidak sesuai untuk semua kelompok masyarakat.
Oleh karenanya, transparansi dan penjelasan dalam AI menjadi isu krusial. Beberapa model AI, terutama deep learning, sering kali dianggap sebagai “kotak hitam” karena sulit untuk dijelaskan bagaimana cara teknologi ini mengambil sumber informasi.
Sistem AI juga tidak aman dari serangan siber. Pertanyaan tentang pertanggungjawaban dan tanggung jawab juga menjadi kompleks ketika AI membuat keputusan yang dapat merugikan?
Selain itu, otomatisasi dengan AI juga berdampak pada penurunan pekerjaan. Selain itu, aspek sosial dan budaya, bersama dengan penerapan AI dalam pengambilan keputusan otonom, menimbulkan pertanyaan etis tentang privasi, pengawasan berlebihan, dan kontrol manusia atas keputusan vital.
Dalam mengatasi tantangan ini, penting untuk memprioritaskan kolaborasi lintas disiplin, pengembangan regulasi yang bijaksana, dan meningkatkan kesadaran akan dampak sosial teknologi AI.
Masa Depan Artificial Intelligence (AI)
Jika membahas masa depan AI, itu berarti kita berhadapan dengan kenyataan bahwa teknologi ini berperan penting dalam evolusi teknologi.
Diperkirakan dampak AI akan semakin meluas dalam berbagai sektor hingga satu dekade ke depan. Pengembangan AI telah menuju tingkat kompleksitas yang lebih tinggi, terutama dalam konteks deep learning dengan pemahaman mendalam terhadap data yang rumit dan memungkinkan pembelajaran mandiri mampu melampaui batas yang sebelumnya dianggap tidak mungkin.
Dalam dunia kesehatan, perkembangan AI dapat membawa diagnosis yang lebih akurat, perawatan yang disesuaikan, dan bahkan penemuan obat yang lebih efisien. Teknologi ini juga akan membentuk masa depan transportasi dengan lebih banyak kendaraan otonom dan sistem manajemen lalu lintas yang cerdas, meresapi keamanan dan efisiensi dalam perjalanan kita.
Sektor keuangan akan terus merasakan manfaat AI dalam analisis risiko yang lebih mendalam, prediksi pasar yang akurat, dan pengelolaan keuangan yang lebih cerdas. Dalam industri hiburan, pengalaman yang disesuaikan akan semakin ditingkatkan melalui algoritma rekomendasi AI yang memahami preferensi individual pengguna.
Bukan cuma itu, AI juga menjadi pionir dalam IoT (Internet of Things) yang lebih terintegrasi, di mana perangkat-perangkat yang terhubung saling berkomunikasi untuk meningkatkan efisiensi dan pengalaman pengguna.
AI juga mendukung perkembangan robotika menjadi semakin cepat, dengan upaya untuk meningkatkan keselamatan, efisiensi, dan kenyamanan di berbagai sektor.
Mengingat bagaimana kecerdasan buatan ditampilkan di media, khususnya di beberapa film fiksi ilmiah favorit kita, jelas bahwa perkembangan teknologi ini telah menimbulkan kekhawatiran mengenai pengurangan tenaga kerja besar-besaran di seluruh dunia.
Namun, masih banyak pekerjaan yang tidak bisa digantikan dengan AI. Jadi hal ini seharusnya tidak dijadikan beban dan membuat kita lebih giat untuk upgrade pengetahuan dan skills untuk mengikuti perkembangan zaman!
About The Author
