Sabtu, 26 Oktober, 2024

Ini 10 Istilah AI yang Perlu Anda Ketahui

JAKARTA,MENITINI.COM-Istilah “AI”, atau kecerdasan buatan, telah digunakan dalam ilmu komputer sejak tahun 1950-an. Namun, kebanyakan orang di luar industri teknologi baru mulai membicarakannya pada akhir tahun 2022.

Ini semua berkat kemajuan terbaru dalam machine learning yang menuntun kita pada terobosan besar, dengan dampak luar biasa di hampir setiap aspek kehidupan. Berikut adalah beberapa kata kunci yang perlu kita pahami, agar kita dapat lebih mengenali istilah AI dan menjadi bagian dari percakapan global.

1. Kecerdasan buatan (Artificial intelligence / AI)

AI adalah sistem komputer yang sangat cerdas, yang dapat meniru manusia dalam beberapa hal. Misalnya memahami apa yang disampaikan orang, membuat keputusan, menerjemahkan bahasa, menganalisis apakah sesuatu bernada negatif atau positif, dan bahkan belajar dari pengalaman.

Sifatnya buatan karena kecerdasannya dibuat oleh manusia menggunakan teknologi. Kadang orang mengatakan sistem AI memiliki otak digital, tetapi AI bukanlah mesin atau robot fisik — AI adalah program yang berjalan di komputer. Ia bekerja dengan memasukkan koleksi data yang sangat besar melalui algoritma—yang merupakan serangkaian instruksi—untuk membuat model yang dapat mengotomatisasi tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan dan waktu manusia.

Tak jarang, manusia juga berinteraksi dengan sistem AI — seperti ketika Anda meminta Bing Chat untuk membantu melakukan sesuatu. Tetapi dalam kebanyakan kasus, AI bekerja di balik layar. Contohnya ketika menyarankan pilihan kata saat kita mengetik, merekomendasikan lagu dalam playlist musik, serta memberikan informasi yang lebih relevan berdasarkan preferensi kita.

2. Pembelajaran mesin (Machine learning / ML)

Jika AI adalah tujuan, maka machine learning adalah bagaimana kita dapat mencapai tujuan tersebut. Machine learning merupakan bidang ilmu komputer di bawah payung AI, di mana manusia mengajarkan sistem komputer cara melakukan sesuatu, dengan melatihnya untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Data dijalankan melalui algoritma secara berulang, dengan memberikan masukan dan umpan balik yang berbeda di setiap kalinya, untuk membantu mesin belajar dan meningkatkan performa selama proses pelatihan — seperti berlatih tangga nada piano 10 juta kali agar dapat membaca not musik secara cepat di kemudian hari.

Proses ini sangat membantu memecahkan masalah yang akan sulit atau tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan teknik pemrograman tradisional, seperti untuk mengenali gambar dan menerjemahkan bahasa. Proses pelatihan ini membutuhkan data dalam jumlah besar, dan pengumpulan data ini adalah sesuatu yang baru bisa kita maksimalkan pemanfaatannya dalam beberapa tahun terakhir, seiring lebih banyaknya informasi yang didigitalkan dan keberadaan perangkat keras komputer yang telah menjadi lebih cepat, lebih kecil, lebih kuat, serta lebih mampu memproses semua informasi tersebut. Itulah mengapa large language model (LLM) yang menggunakan machine learning — seperti Bing Chat dan ChatGPT — tiba-tiba muncul.