Merdeka.com - Dewasa ini Anda pasti sering mendengar kata kecerdasan buatan atau yang dalam bahasa Inggris disebut Artificial Intelligence (AI). Istilah kecerdasan buatan sering diterapkan pada proyek pengembangan sistem yang diberkahi dengan karakteristik proses intelektual manusia, seperti kemampuan untuk menalar, menemukan makna, menggeneralisasi, atau belajar dari pengalaman masa lalu.

Singkatnya, kecerdasan buatan adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukan oleh manusia. Kecerdasan buatan adalah simulasi proses kecerdasan manusia yang dilakukan oleh mesin, terutama sistem komputer. Aplikasi khusus kecerdasan buatan di antaranya adalah sistem pakar, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan visi mesin.

Pengadopsian proses cara berpikir manusia yang diterapkan pada teknologi kecerdasan buatan adalah bukti bahwa kemajuan teknologi modern telah berkembang sedemikian rupa dengan hasil yang menjanjikan. Berikut ulasan selengkapnya mengenai apa saja yang perlu Anda ketahui mengenai teknologi kecerdasan buatan.

Pengertian Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia, bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia mengutip Kusumadewi dalam buku Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).

Menurut McCarthy (1956), kecerdasan buatan adalah untuk mengetahui dan memodelkan proses–proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia. Cerdas, berarti memiliki pengetahuan ditambah pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan dan mengambil tindakan), moral yang baik. Manusia cerdas (pandai) dalam menyelesaikan permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan dan pengalaman.

Kecerdasan buatan juga dapat didefinisikan sebagai mekanisme pengetahuan yang ditekankan pada kecerdasan pembentukan dan penilaian pada alat yang menjadikan mekanisme, serta membuat komputer berpikir secara cerdas. Teknologi kecerdasan buatan dipelajari dalam berbagai bidang seperti robotika, penglihatan komputer, jaringan saraf tiruan, pengolahan bahasa alami, pengenalan suara dan sistem pakar, mengutip Rohman & Fauzijah (2008) dalam Jurnal Media Informatika.

Cara Kerja Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan memerlukan dasar perangkat keras dan perangkat lunak khusus untuk menulis dan melatih algoritme pembelajaran mesin. Tidak ada satu bahasa pemrograman yang identik dengan kecerdasan buatan atau AI, tetapi beberapa, termasuk Python, R dan Java, adalah yang paling populer.

Secara umum, sistem kecerdasan buatan bekerja dengan menyerap sejumlah besar data pelatihan berlabel, menganalisis data untuk korelasi dan pola, dan menggunakan pola ini untuk membuat prediksi tentang status masa depan.

Dengan cara ini, chatbot yang diberi contoh obrolan teks dapat belajar menghasilkan pertukaran yang nyata dengan orang-orang, atau alat pengenalan gambar dapat belajar mengidentifikasi dan mendeskripsikan objek dalam gambar dengan meninjau jutaan contoh.

Pemrograman kecerdasan buatan berfokus pada tiga keterampilan kognitif yakni pembelajaran, penalaran, dan koreksi diri. Dilansir dari laman techtarget.com, berikut penjelasannya;

Proses pembelajaran.

Aspek pemrograman kecerdasan buatan ini berfokus pada perolehan data dan pembuatan aturan tentang cara mengubah data menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti. Aturan, yang disebut algoritme, menyediakan perangkat komputasi dengan petunjuk langkah demi langkah tentang cara menyelesaikan tugas tertentu.

Proses penalaran.

Aspek pemrograman kecerdasan buatan ini berfokus pada pemilihan algoritme yang tepat untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Proses koreksi diri.

Aspek pemrograman kecerdasan buatan yang ini dirancang untuk terus menyempurnakan algoritme dan memastikannya memberikan hasil yang seakurat mungkin.

Pentingnya Peran Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan adalah sebuah kemajuan teknologi yang memiliki peran penting dan signifikan. Hal ini karena kecerdasan buatan dapat memberikan wawasan kepada perusahaan tentang operasi yang mungkin tidak mereka sadari sebelumnya dan karena, dalam beberapa kasus, kecerdasan buatan dapat melakukan tugas lebih baik daripada manusia.

Khususnya ketika menyangkut tugas yang berulang dan berorientasi pada detail seperti menganalisis sejumlah besar dokumen hukum untuk memastikan bidang yang relevan diisi dengan benar, alat-alat kecerdasan buatan dapat menyelesaikan pekerjaan ini dengan lebih cepat dan dengan tingkat kesalahan yang relatif rendah.

Kecerdasan buatan telah membantu memicu ledakan efisiensi dan membuka pintu bagi peluang bisnis yang sama sekali baru untuk beberapa perusahaan besar. Sebelum gelombang kecerdasan buatan ini melanda, akan sulit membayangkan menggunakan perangkat lunak komputer untuk, sebagai contoh, menghubungkan pengendara ke taksi online.

Namun kini, ojek dan taksi online telah menjadi salah satu perusahaan terbesar di dunia dengan memanfaatkan kecerdasan buatan. Mereka menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang canggih untuk memprediksi kapan konsumen membutuhkan tumpangan di area tertentu, yang membantu secara proaktif mengarahkan pengemudi ke jalan sebelum mereka dibutuhkan.

Jaringan saraf tiruan dan teknologi kecerdasan buatan berkembang dengan cepat, terutama karena teknologi ini mampu memproses data dalam jumlah besar jauh lebih cepat dan membuat prediksi lebih akurat daripada yang dimungkinkan secara manusiawi. Meski demikian, seperti halnya segala sesuatu yang diciptakan manusia, pasti ada kelebihan dan kekurangannya. Tak terkecuali dengan teknologi kecerdasan buatan. Berikut daftar kelebihan dan kekurangan dari kecerdasan buatan secara umum;

Keuntungan;

Baik dalam pekerjaan yang berorientasi pada detail; Mengurangi waktu untuk tugas-tugas berat data; Memberikan hasil yang konsisten; dan Agen virtual bertenaga AI selalu tersedia.

Kekurangan;

Mahal; Membutuhkan keahlian teknis yang mendalam; Terbatasnya pasokan pekerja yang memenuhi syarat untuk membuat alat AI; Hanya tahu apa yang telah ditampilkan; dan Kurangnya kemampuan untuk menggeneralisasi dari satu tugas ke tugas lainnya.

(mdk/edl)