Trace Id is missing
Lompati ke konten utama
Azure

Apa itu kecerdasan buatan?

Ini adalah kemampuan sistem komputer untuk meniru fungsi kognitif manusia seperti pembelajaran dan pemecahan masalah.

Bagaimana cara kerja kecerdasan buatan (AI)?

Dengan menggunakan matematika dan logika, sistem komputer menyimulasikan penalaran yang digunakan manusia untuk belajar dari informasi baru dan membuat keputusan.

Sistem komputer dengan kecerdasan buatan membuat prediksi atau mengambil tindakan berdasarkan pola dalam data yang ada dan kemudian dapat belajar dari kesalahannya untuk meningkatkan akurasi. AI yang matang memproses informasi baru dengan sangat cepat dan akurat sehingga berguna untuk skenario kompleks seperti mobil swakemudi, program pengenalan gambar, dan asisten virtual.

Apa hubungan AI dengan pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin dianggap sebagai subset dari AI. Pembelajaran mesin berfokus pada mesin pelatihan untuk menganalisis dan belajar dari data seperti yang dilakukan manusia. Oleh karena itu, pembelajaran mesin merupakan teknik yang membantu mengembangkan sistem AI.

Apa hubungan AI dengan API kognitif

API—antarmuka pemrograman aplikasi—menghubungkan aplikasi ke sistem, layanan, atau aplikasi lain. Saat menggunakan API kognitif, Anda meminta akses ke pustaka model cerdas khusus domain.

Apa hubungan AI dengan ilmu data

AI dan ilmu data melibatkan pengumpulan, analisis, dan pengumpulan himpunan data besar, tetapi keduanya memiliki tujuan yang berbeda. AI berfokus pada bagaimana komputer dapat membuat keputusan berdasarkan data. Ilmu data, di sisi lain, berfokus pada penggunaan matematika, statistik, dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak wawasan dari data.

Apa hubungan AI dengan robotika

Robot biasanya memiliki bentuk fisik dan perangkat lunak yang mengendalikannya. Robot yang dikendalikan oleh perangkat lunak AI bergerak secara otonom, tidak memerlukan instruksi langsung dari manusia. Namun, tidak semua robot dikendalikan oleh AI, dan tidak semua AI memerlukan bentuk fisik.

Jenis kecerdasan buatan

  • Kecerdasan sempit buatan (AI Sempit)

    Kecerdasan sempit buatan—terkadang disebut “AI lemah”—merujuk pada kemampuan sistem komputer untuk melakukan tugas yang didefinisikan secara sempit lebih baik daripada manusia.

    AI sempit adalah tingkat pengembangan AI tertinggi yang telah dicapai umat manusia sejauh ini, dan setiap contoh AI yang Anda lihat di dunia nyata termasuk dalam kategori ini, termasuk kendaraan otonom dan asisten digital pribadi. Hal ini karena meskipun AI tampak berpikir untuk dirinya sendiri secara real time, AI sebenarnya mengoordinasikan beberapa proses yang sempit dan membuat keputusan dalam kerangka kerja yang telah ditentukan sebelumnya. “Pemikiran” AI tidak melibatkan kesadaran atau emosi.

  • Kecerdasan umum buatan (AI Umum)

    Kecerdasan umum buatan—terkadang disebut “AI kuat” atau “AI tingkat manusia”—merujuk pada kemampuan sistem komputer untuk mengungguli manusia dalam tugas intelektual apa pun. Ini adalah jenis AI yang Anda lihat di film ketika robot memiliki pikiran sadar dan bertindak atas motifnya sendiri.

    Secara teori, sistem komputer yang telah mencapai AI umum akan dapat memecahkan masalah yang sangat kompleks, menerapkan penilaian dalam situasi yang tidak pasti, dan menggabungkan pengetahuan sebelumnya ke dalam penalarannya saat ini. AI umum akan memiliki kreativitas dan imajinasi yang setara dengan manusia dan dapat melakukan berbagai tugas yang jauh lebih beragam daripada AI sempit.

  • Kecerdasan super buatan (ASI)

    Sistem komputer yang telah mencapai kecerdasan super buatan akan memiliki kemampuan untuk mengungguli manusia di hampir setiap bidang, termasuk kreativitas ilmiah, kebijaksanaan umum, dan keterampilan sosial.

  • Pembelajaran mesin

    Pembelajaran mesin adalah proses yang diikuti sistem komputer untuk mencapai kecerdasan buatan. Hal ini menggunakan algoritma untuk mengidentifikasi pola dalam data, dan pola tersebut kemudian digunakan untuk membuat model data yang dapat membuat prediksi.

    Model pembelajaran mesin dilatih berdasarkan subset data. Ketika data yang digunakan untuk melatih model secara akurat mewakili seluruh himpunan data yang akan dianalisis, algoritma akan menghitung hasil yang lebih akurat. Ketika model pembelajaran mesin telah dilatih dengan cukup baik untuk melakukan tugasnya dengan cepat dan akurat agar berguna dan tepercaya, model tersebut telah mencapai AI sempit.

  • Pembelajaran mendalam

    Pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin tingkat lanjut yang menggunakan jaringan algoritma yang terinspirasi oleh struktur otak, yang dikenal sebagai jaringan neural. Jaringan neural dalam memiliki node neural bertumpuk, dan setiap pertanyaan yang dijawabnya mengarah ke serangkaian pertanyaan terkait.

    Pembelajaran mendalam biasanya memerlukan himpunan data yang besar untuk melatihnya; perlengkapan latihan untuk pembelajaran mendalam terkadang terdiri dari jutaan titik data. Setelah jaringan neural dalam dilatih pada himpunan data yang besar ini, jaringan dapat menangani lebih banyak ambiguitas daripada jaringan yang dangkal. Hal ini berguna untuk aplikasi seperti pengenalan gambar, ketika AI perlu menemukan tepi suatu bentuk agar dapat mengidentifikasi apa yang ada dalam gambar. Pembelajaran mendalam juga melatih AI yang melampaui kemampuan manusia dalam permainan yang kompleks seperti catur.

Contoh kecerdasan buatan

Bisnis di seluruh dunia sudah menggunakan AI dalam berbagai macam aplikasi, dan teknologi cerdas merupakan bidang yang sedang berkembang. Berikut adalah beberapa contoh AI yang berfungsi hari ini:

Mobil swakemudi

Beberapa contoh AI yang paling kompleks di dunia adalah mobil swakemudi dan kendaraan otonom lainnya. Sistem ini mengoordinasikan berbagai proses untuk menyimulasikan penalaran yang digunakan pengemudi manusia. Sistem tersebut menggunakan pengenalan gambar untuk mengidentifikasi rambu, sinyal, arus lalu lintas, dan penghalang. Sistem tersebut mengoptimalkan rute yang ditempuh untuk mencapai tujuan. Serta mengirim dan menerima data secara real time untuk secara proaktif mendiagnosis masalah dan memperbarui perangkat lunak.

Mobil di beberapa jalan layang

Bot dan asisten digital

Percakapan merupakan cara alami bagi orang untuk berkomunikasi, dan antarmuka percakapan menjadi lebih umum seiring berkembangnya teknologi AI. Beberapa antarmuka melayani tujuan yang sempit; orang menggunakannya untuk satu tugas, seperti memesan tiket bioskop atau menyusun utas Twitter menjadi satu cerita. Antarmuka yang lain berperilaku lebih seperti asisten pribadi yang dapat membantu mengerjakan berbagai tugas. Namun, semua antarmuka percakapan menggunakan pemahaman bahasa alami (NLU) untuk menafsirkan permintaan (juga dikenal sebagai ucapan) dan membalas dengan informasi yang relevan.

Panggilan video di layar dengan beberapa orang di ruang rapat

Mesin rekomendasi

Salah satu penggunaan AI yang paling umum adalah merekomendasikan item berdasarkan data historis. Misalnya, ketika layanan streaming media merekomendasikan apa yang harus ditonton atau didengarkan berikutnya, layanan ini menggunakan AI untuk menganalisis apa yang telah Anda tonton atau dengarkan sebelumnya, memfilter semua opsi yang tersedia berdasarkan atributnya, dan memunculkan opsi yang paling mungkin menghibur Anda. Ketika Anda berbelanja di situs web dan situs merekomendasikan aksesori atau item terkait untuk ditambahkan ke keranjang Anda, situs tersebut menggunakan AI dengan cara yang sama.

Seseorang sedang menggunakan ponsel

Filter spam

Banyak platform email menggunakan AI untuk mencegah spam mengacaukan kotak masuk Anda. Ketika email baru masuk ke sistem, AI akan menganalisisnya untuk mencari sinyal yang mengindikasikan spam. Jika memenuhi cukup kriteria, email tersebut akan ditandai sebagai spam dan dikarantina. Saat Anda memberikan umpan balik, dengan memperbaiki bendera yang salah atau menandai email spam yang tidak tertangkap oleh filter, sistem akan mempelajari umpan balik tersebut dan menyesuaikan parameternya.

Seseorang sedang bekerja dengan dua desktop.

Teknologi rumah pintar

Hampir semua hal yang mengotomatiskan rumah Anda menggunakan AI. Contohnya termasuk bola lampu cerdas yang mendengarkan perintah, termostat cerdas yang mempelajari preferensi Anda dan menyesuaikan diri sepanjang hari, serta penyedot debu cerdas yang mempelajari cara menavigasi tata letak rumah Anda tanpa instruksi.

Seorang wanita sedang duduk di kursi dan bekerja dengan beberapa layar.

Analisis data kesehatan

Organisasi kesehatan di seluruh dunia menggunakan AI untuk membantu riset, pengujian, diagnosis, perawatan, dan pemantauan. Beberapa menggunakan AI untuk menganalisis sampel jaringan dan memberikan diagnosis yang lebih akurat. Beberapa perusahaan menggunakan AI untuk menganalisis data klinis dan menemukan celah dalam perawatan pasien. Dan beberapa perusahaan menggunakan AI untuk menganalisis miliaran senyawa guna membantu ahli kimia mencapai penemuan dengan lebih cepat dan mengidentifikasi kandidat yang baik untuk uji klinis.

Seorang petugas kesehatan sedang memeriksa layar
Kembali ke Tab

Keuntungan kecerdasan buatan

AI menawarkan keuntungan nyata yang menjangkau hampir setiap industri. Berikut adalah beberapa keuntungan utama yang telah dirasakan oleh bisnis:

  • Ketersediaan sepanjang waktu

    Karena sistem komputer tidak memiliki kebutuhan biologis yang sama dengan manusia, sistem cerdas dapat bekerja sepanjang hari tanpa istirahat.

  • Komunikasi dalam skala besar

    Melalui bot dan agen virtual, perusahaan dapat memberikan panduan dan dukungan kepada lebih banyak orang di lebih banyak tempat sekaligus.

  • Otomatisasi tugas yang berulang

    Menggunakan AI untuk melakukan tugas yang berulang dan memakan waktu akan membantu orang-orang di seluruh bisnis Anda berfokus pada pekerjaan yang lebih strategis dan berdampak.

Keputusan yang lebih cepat dan lebih akurat

AI mengurangi kesalahan manusia sehingga berguna untuk pengambilan keputusan yang banyak didasarkan pada data dan melibatkan banyak penghitungan yang kompleks.

Rekomendasi yang lebih relevan

AI membantu Anda membuat rekomendasi dan saran yang lebih relevan kepada pelanggan, berdasarkan minat dan kebiasaan mereka.