Kecerdasan buatan – jenis, contoh, Keuntungan dan kerugian

Orang-orang berharap bahwa kecerdasan buatan (AI dalam bahasa Inggris) yang ditunjukkan oleh fiksi ilmiah suatu hari nanti akan menjadi kenyataan. Kebenaran? Teknologi ini sudah menjadi bagian dari realitas sosial, bisnis, dan industri yang telah lama kita jalani. Mungkin tidak seperti di film terkenal Steven Spielberg, tetapi ini adalah fenomena budaya dan fondasi robotika yang mengubah dunia tempat kita tinggal. Dan di masa depan relevansi teknologi ini akan meningkat secara eksponensial dengan perkembangan teknologi paralel lainnya seperti dan Iot, Big data.

Temukan bersama kami apa itu kecerdasan buatan, cara kerjanya, beberapa aplikasinya dan contoh perusahaan nyata, bahaya, sejarah, dan masa depannya. Menikmati!

Apa itu kecerdasan buatan?

Kemajuan teknologi, digitalisasi, data besar, dan internet terus membawa kita lebih dekat dengan apa yang didefinisikan John McCarthy pada tahun 1956 sebagai kecerdasan buatan (AI). Dalam konferensi yang diadakan di Dartmouth, pakar ini menunjukkan bahwa disiplin ini bertanggung jawab untuk meletakkan dasar bagi penciptaan mesin cerdas, terutama program yang mensimulasikan kecerdasan manusia.

Demikian pula, dipandang oleh orang lain sebagai cabang ilmu komputer yang difokuskan pada pembangunan sistem yang mampu melakukan tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan. Ini menyiratkan bahwa lingkungan komputasi ini bergantung pada teknologi yang berbeda, seperti pembelajaran mesin (ML) dan pembelajaran mendalam untuk terus berkembang dalam industri.

Dari perspektif yang lebih spesifik, spesialis lain setuju dalam mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai kombinasi dari algoritma canggih yang dapat diprogram untuk menciptakan sistem cerdas. Artinya, agen di dalam mesin yang menghadirkan ciri-ciri kecerdasan manusia, memiliki kemampuan untuk memahami lingkungan mereka dan beradaptasi dengan sukses untuk melakukan tugas-tugas sederhana atau kompleks.

Sudut pandang apa pun yang diambil dari ilmu ini akan diubah seiring dengan perkembangan TIK dan masa depan yang membawa kita lebih dekat ke tujuan kecerdasan buatan. Saat ini rangkaian teknologi ini mencakup robotika, mekatronik, dan berbagai proses digitalisasi bisnis. Dengan munculnya data besar, pentingnya menjadi lebih hadir dari sebelumnya.

Cara kerja kecerdasan buatan

Ketika mencoba menjelaskan cara kerja AI, pertama-tama kami harus merujuk pada menjawab apa yang dilakukannya pada program dan mesin cerdas. Pemahaman ini dimulai dari definisi kecerdasan yang telah kita bahas, jenis AI yang akan kita lihat nanti dan kategori yang membingkai implementasinya dalam berbagai konteks.

Mengambil yang terakhir sebagai referensi, kami menemukan 2 skenario utama untuk lebih memahami disiplin ini:

Kecerdasan Buatan Sempit (AI Sempit)

Juga disebut AI lemah, mereka adalah sistem yang mengklaim mensimulasikan kecerdasan manusia dan beroperasi dalam konteks terbatas. Kelas operasi ini berfokus pada melakukan satu tugas dengan efisiensi dan kinerja yang luar biasa. Mesin-mesin ini mungkin tampak sangat cerdik, tetapi pada kenyataannya mereka beroperasi di bawah kendali yang jauh dari kecerdasan dasar manusia.

Kecerdasan buatan semacam ini adalah yang paling berhasil dalam aplikasi praktisnya, itulah sebabnya ia memengaruhi hampir semua yang kita lakukan. Adopsi ini berarti serangkaian disrupsi dan kemajuan teknologi dalam 10 tahun terakhir yang telah berkontribusi pada perkembangan sosial, ekonomi, dan bisnis. Di antara contohnya yang paling dikenal, kami memiliki: mobil otonom, asisten virtual (Siri, Alexa, dll.), perangkat lunak pengenalan wajah, platform periklanan AI, dan banyak lagi.

Kecerdasan buatan umum (AGI)

Operasi ini lebih dekat dengan tujuan kecerdasan buatan yang kita lihat di film, seperti android dan robot mirip manusia. Ini dianggap AI yang kuat karena mesin ini dapat bertindak seperti manusia, bereaksi terhadap lingkungan mereka dan menyelesaikan semua jenis masalah menggunakan kecerdasan mereka.

Produksi sistem humanoid atau robot dengan kemampuan manusia super bukanlah sesuatu yang akan terjadi dalam waktu dekat. Sementara mencapai tingkat kecerdasan seperti manusia akan menjadi pencapaian yang belum pernah terjadi sebelumnya, ada banyak hambatan untuk mencapai AGI. Menurut Stuart Rusell dan Peter Norvig, pencarian algoritma yang dapat bertindak dan belajar di lingkungan apa pun bukanlah hal baru, tetapi ada kesulitan besar dalam merancang sistem dengan kemampuan kognitif yang luas.

Keuntungan dan kerugian dari kecerdasan buatan

Penciptaan mesin yang mensimulasikan kecerdasan manusia melalui TIK baru dan teknologi lainnya bukanlah ilmu yang sempurna. Untuk lebih memahami AI, kita harus meninjau kelebihan dan kekurangannya:

1- Mengurangi insiden kesalahan

Sistem berdasarkan algoritma kecerdasan buatan bekerja dari catatan dan keputusan sebelumnya. Oleh karena itu, mesin dan aplikasi memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah dalam waktu yang lebih singkat dan dengan tingkat kesalahan yang lebih rendah. Misalnya, perusahaan menggunakan asisten digital atau virtual yang diprogram untuk memberikan layanan terbaik kepada pengguna.

2- Itu otonom dan tidak lelah.

Tidak seperti manusia, robot yang dibuat dengan AI dapat dirancang untuk berfungsi di lingkungan normal atau ekstrem tanpa perlu istirahat. Mereka dapat bekerja berjam-jam sendirian, terus menerus dan tanpa gangguan. Karena efisiensinya tidak dipengaruhi oleh faktor internal atau eksternal, mereka dapat melakukan tugas yang sulit dan berulang dengan lebih sedikit keausan.

3- Merampingkan pengambilan keputusan

Keuntungan lain dari kecerdasan buatan adalah tidak adanya emosi dan penggunaan rasionalitas yang lebih besar. Fitur ini memungkinkan sistem ini membuat keputusan secara efisien tanpa ragu-ragu. Karena mereka tidak memiliki sisi sentimental, mereka dapat mengembangkan logika yang lebih halus dan menghasilkan lebih efisien. Contohnya terlihat di sektor kesehatan, di mana alat AI telah meningkatkan perawatan dan mengurangi risiko diagnosis palsu.

4- Tidak menjadi lebih baik dengan pengalaman

Karena mesin atau robot ini diprogram dengan serangkaian perintah, keputusan mereka tidak berubah seiring waktu kecuali jika mereka diberi arahan lain. Meskipun mereka mengumpulkan sejumlah besar informasi, itu diproses dengan cara yang berbeda dari kecerdasan manusia. Oleh karena itu, sulit bagi mereka untuk beradaptasi dalam merespon lingkungan yang dinamis (untuk saat ini).

5- Tidak memiliki esensi manusia

Tidak peduli seberapa pintar sistem buatan, itu hampir tidak bisa menyerupai seseorang. Karena dirancang untuk menjadi rasional, ini menyiratkan bahwa ia tidak memiliki nilai moral atau emosi. Dia juga tidak memiliki keterampilan menilai dan juga tidak dapat membedakan antara apa yang etis atau legal. Singkatnya, itu tidak membedakan yang baik dari yang buruk dan situasi tak terduga apa pun dapat mengubah fungsinya yang benar.

Sebagai contoh: Bayangkan Anda sedang mengendarai mobil Anda di jalan dan seorang anak menyeberang. Naluri Anda akan membuat Anda berbelok dengan risiko mengalami kecelakaan. Sekarang bayangkan Anda berada di dalam mobil yang digerakkan oleh kecerdasan buatan. Mobil ini akan menghitung risiko kecelakaan berdasarkan lingkungannya dan mungkin menyimpulkan bahwa risiko menabrak anak lebih kecil, karena risiko kecelakaan dengan konsekuensi yang lebih besar berkurang.

6- Ini agak mahal

Bukan rahasia lagi bahwa penerapan teknologi ini di perusahaan, startup, dan bisnis lainnya bisa mahal. Karena mereka adalah mesin atau program yang kompleks, pemasangan, pemeliharaan, dan perbaikannya menghabiskan banyak uang. Selain itu, mereka memerlukan pembaruan berkala dan jika gagal total, biaya penggantian atau pemulihan cukup tinggi.

Jenis kecerdasan buatan

Salah satu cara untuk memahami AI dari awal adalah dengan mempertimbangkan konsep-konsep yang termasuk dalam karya yang ditulis oleh Peter Norvig dan Stuart Rusell: “Artificial Intelligence: A Modern Approach”. Dikatalogkan sebagai referensi wajib dalam bidang ini dalam pengembangan penuh, penulis menetapkan 4 jenis AI, yang akan kami rangkum sebagai berikut:

  • Model yang berpikir seperti manusia. Jenis sistem ini dikonfigurasi untuk memfasilitasi otomatisasi pemecahan masalah atau pengambilan keputusan. Struktur utama mereka menyerupai susunan sistem saraf pusat, oleh karena itu mereka memiliki jaringan saraf tiruan.
  • Sistem yang berperilaku seperti manusia. Kategori ini mencakup perangkat, mesin, dan konstruksi yang menonjol karena efisiensinya untuk melakukan tugas yang berulang atau tidak berulang dengan cara yang mirip dengan cara orang melakukannya. Mereka bisa menjadi bagian tertentu dari robot atau menjadi android lengkap.
  • Model yang memiliki pemikiran rasional. Jenis sistem kecerdasan buatan ini mencakup konfigurasi yang memiliki kemampuan untuk mereproduksi pemikiran logis manusia. Para ahli di bidang ini mencoba untuk memungkinkan mesin atau robot untuk berpikir, merasakan dan bertindak sesuai dengan indikasi parameter tersebut.
  • Sistem yang menampilkan perilaku rasional. Model berdasarkan klasifikasi ini diprogram untuk mendeteksi kondisi di sekitar mereka. Karena mereka berpura-pura menunjukkan perilaku adaptif terhadap keadaan, mereka meniru keputusan yang membedakan manusia melalui berbagai interaksi mereka.

Data besar dan kecerdasan buatan

Evolusi data besar telah mewakili kemajuan teknologi yang idealnya cocok dengan eksperimen dan aplikasi yang terkait dengan kecerdasan buatan. Model pembelajaran mesin memberi makan data menjadi lebih baik, yang dicapai dengan data besar. Ini adalah hubungan timbal balik di mana AI bergantung pada informasi ini untuk uji coba yang sukses dan pada saat yang sama membantu perusahaan dan peneliti memanfaatkan data besar.

Ada serangkaian tantangan yang harus diatasi agar teknologi ini saling melengkapi dengan afinitas yang lebih besar. Pasangan ini menciptakan sejumlah kebutuhan baru dalam topik-topik seperti tata kelola, persiapan data, dan infrastruktur, untuk beberapa nama. Namun, integrasi AI dan ML berfungsi untuk menangani masalah kompleks ini.

Aplikasi kecerdasan buatan

Kemajuan teknologi yang didorong oleh TIK, digitalisasi, dan bahkan startup membuat kecerdasan buatan semakin hadir dalam kehidupan kita. Buktinya adalah bot yang terintegrasi ke dalam perangkat dan mesin telusur favorit kami, penyertaan asisten virtual yang dikelola oleh suara, dan pengenalan biometrik yang terintegrasi ke dalam aplikasi atau perangkat.

Kehadiran AI juga didorong oleh teknologi seperti internet of things dan big data, yang memungkinkan pembuatan dan pengelolaan big data. Sejumlah besar informasi ini digunakan di berbagai area untuk menawarkan solusi yang lebih baik dan memfasilitasi koeksistensi kita melalui lingkungan yang lebih cerdas.

Di antara banyak penerapan kecerdasan buatan, kami dapat menyoroti:

  • Kesehatan. Ada berbagai portal dan aplikasi internet yang memiliki chatbots yang mampu melakukan diagnosa secara real-time. Ini “dokter virtual” dipelihara oleh informasi konstan untuk menganalisis pola tentang kecenderungan genetik orang untuk mengembangkan gejala tertentu atau penyakit tertentu.
  • Perdagangan. Perusahaan yang didedikasikan untuk ritel dan penjualan barang dagangan memiliki solusi komputer yang diberi makan oleh database untuk meningkatkan proses mereka. Implementasinya memfasilitasi perkiraan penjualan, saran produk sesuai dengan profil klien, analisis kinerja dan fungsi lainnya yang lebih baik.
  • Video game. Tidak ada keraguan bahwa kemajuan karakter non-manusia mengikuti perkembangan langsung di lingkungan permainan yang sangat canggih ini. Dalam beberapa kasus, keterampilan agen virtual bisa jauh lebih unggul daripada manusia, sehingga mereka harus dikalibrasi untuk menyeimbangkan persaingan.
  • Keuangan. Saat ini terdapat berbagai macam sistem cerdas yang digunakan untuk memprediksi pola pasar, saham, dan aset lainnya yang berfluktuasi sesuai dengan berbagai variabel. Kecerdasan buatan juga digunakan untuk memperkuat langkah-langkah keamanan dan dalam analisis mendalam untuk melakukan investasi yang lebih baik.
  • Logistik. Dalam industri transportasi, AI digunakan untuk mengelola berbagai situasi kontrol untuk meningkatkan mobilitas, keamanan, pelacakan, dan aspek penting lainnya. Di dalam kota, penerapannya membantu merampingkan lalu lintas, mengurangi tabrakan, dan menghindari kemacetan lalu lintas pada jam sibuk.
  • Ekologi. Perusahaan dan organisasi modern dapat mengandalkan teknologi yang berbeda untuk menjaga lingkungan. Kemajuan AI telah memungkinkan pembuatan kapal selam tak berawak untuk pengintaian dan deteksi kebocoran pada pipa. Ada juga armada drone yang dikonfigurasi untuk menanam pohon dan bangunan pintar yang mendukung keberlanjutan melalui penghematan energi.

Contoh kecerdasan buatan

Pada titik ini dalam pengembangan AI dimungkinkan untuk menemukan banyak contoh representatif dalam Industri 4.0. Dengan evolusi Big Data dan IoT, digitalisasi bisnis mulai mengkonsolidasikan utilitasnya yang tak terbantahkan. Mengambil sebagai referensi beberapa perusahaan paling penting di planet ini, kami menemukan yang berikut:

  • Google. Perusahaan besar ini memiliki beragam aplikasi AI dalam proses operasional, investigasi, dan layanan pelanggannya. Cukuplah untuk menyebutkan filter spam untuk Gmail, asisten virtual Google Now, bot yang diprogram untuk algoritme pencariannya, termostat otomatisasi rumah Nest, dan tentu saja, kendaraan otonomnya.
  • Amazon. Raksasa ritel ini juga menggunakan kecerdasan buatan untuk menjual lebih banyak, memiliki proses yang lebih efisien, dan memberikan pengalaman berbelanja yang unik. Sistem rekomendasinya memberi umpan pada pencarian pelanggan, terus belajar untuk menampilkan artikel yang menarik. Ini adalah platform komputasi kolosal untuk memproses data dalam jumlah besar.
  • Microsoft. Pembuat Windows tidak ketinggalan dalam penggunaan AI. Sehubungan dengan layanan pengguna akhir, ia telah merilis platform AI yang melengkapi Azure untuk mendemokratisasikan teknologi ini di antara bisnis. Selain itu, merambah ke kendaraan otonom, proyek percepatan Gelombang Otak untuk algoritma kecerdasan buatan dan aplikasi khusus untuk meningkatkan kesehatan.
  • Facebook. Jejaring sosial terkenal ini telah menyertakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Ini memiliki pengenalan gambar sehingga Anda dapat mengidentifikasi foto dan membuat undangan. Garis waktu Anda (garis waktu) dikonfigurasi untuk memfilter posting, membedakan dengan siapa Anda berinteraksi dan siapa yang Anda abaikan. Selain itu, platformnya menyesuaikan tampilan pemberitahuan menggunakan komentar yang relevan untuk mengurangi invasi.
  • Uber dan Lyft. Layanan berbagi populer ini tidak akan menonjol tanpa bantuan pembelajaran mesin. Mobilitas membutuhkan banyak perhitungan segera untuk menawarkan efisiensi setinggi mungkin. Dengan menggunakan data dan catatan pengguna, perusahaan-perusahaan ini memperkirakan tarif, rute, dan waktu perjalanan untuk aplikasi mereka. Meskipun masa depan mobil otonom tidak dekat, kurangnya pengemudi manusia akan sangat mengurangi biaya.

Related Posts