Artificial Intelligence (AI) adalah kemampuan sebuah komputer atau mesin untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan seperti manusia, seperti mengerti bahasa, mengenali gambar, membuat keputusan, dan menyelesaikan masalah.
Ada banyak jenis AI yang berbeda, mulai dari sistem berbasis aturan sederhana hingga algoritma machine learning yang lebih kompleks yang dapat belajar dan beradaptasi seiring waktu. AI memiliki potensi untuk mengubah banyak industri yang berbeda dan sudah terintegrasi ke dalam beragam aplikasi, termasuk asisten virtual, mobil tanpa pengemudi, dan sistem diagnosa medis.
Jenis atau Cabang Utama Artificial Intelligence
AI (Artificial Intelligence) memiliki beberapa cabang utama, antara lain:
1. Machine Learning
Machine learning adalah cabang dari artificial intelligence yang memfokuskan pada pembuatan komputer yang dapat belajar dan beradaptasi secara otomatis. Machine learning menggunakan algoritma yang dapat memproses data dan mencari pola-pola yang tersembunyi di dalamnya, sehingga komputer dapat membuat keputusan atau memprediksi hasil tanpa diberi instruksi secara langsung.
Ada beberapa jenis machine learning, yaitu:
- Supervised learning: Machine learning yang dilatih menggunakan data yang sudah terlabel. Contohnya, sebuah model machine learning dapat diberikan data foto kucing dan anjing yang sudah terlabel sebagai kucing atau anjing, sehingga model tersebut dapat mempelajari apa yang membedakan kucing dan anjing. Kemudian, model tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi kucing atau anjing pada foto baru yang tidak terlabel.
- Unsupervised learning: Machine learning yang dilatih tanpa data yang terlabel. Contohnya, sebuah model dapat diberikan data yang tidak terstruktur dan kemudian dapat mencari pola-pola yang tersembunyi di dalamnya.
- Reinforcement learning: Machine learning yang mencoba mengoptimalkan suatu tindakan dengan memberikan reward atau punishment sesuai dengan hasil tindakannya. Contohnya, sebuah mesin dapat diberikan tugas untuk mengambil objek di depan mereka. Jika mesin berhasil mengambil objek tersebut, maka mesin akan diberikan reward. Namun, jika mesin gagal mengambil objek, maka mesin akan diberikan punishment.
- Deep learning: Sebuah jenis machine learning yang menggunakan neural network yang sangat kompleks untuk memproses data. Neural network ini terdiri dari lapisan-lapisan neuron yang terhubung satu sama lain, yang dapat mempelajari cara mengolah data dengan sendirinya. Deep learning sangat efektif dalam menangani data yang tidak terstruktur, seperti gambar atau suara.
2. Deep Learning
Deep learning adalah sebuah jenis machine learning yang menggunakan neural network yang sangat kompleks untuk memproses data. Neural network ini terdiri dari lapisan-lapisan neuron yang terhubung satu sama lain, yang dapat mempelajari cara mengolah data dengan sendirinya.
Deep learning sangat efektif dalam menangani data yang tidak terstruktur, seperti gambar atau suara. Neural network dapat mengidentifikasi pola-pola yang tersembunyi di dalam data dengan sendirinya, tanpa perlu diberikan instruksi secara langsung. Karena itu, deep learning sering digunakan dalam aplikasi yang menangani data visual atau audio, seperti sistem pengenalan wajah atau pengenalan suara.
Deep learning juga dapat digunakan dalam aplikasi lain, seperti pemrosesan bahasa alami atau pembuatan keputusan. Namun, deep learning membutuhkan data yang sangat banyak dan waktu yang cukup lama untuk melatih modelnya, sehingga tidak selalu menjadi pilihan yang tepat untuk setiap aplikasi.
3. Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari artificial intelligence yang memfokuskan pada pemrosesan bahasa alami oleh komputer. NLP memungkinkan komputer untuk memahami dan memproses bahasa yang digunakan oleh manusia, seperti bahasa Indonesia atau bahasa Inggris.
NLP memiliki banyak aplikasi, seperti pembuatan asisten virtual yang dapat menangani pertanyaan dan perintah dari pengguna dengan bahasa alami, atau sistem pemrosesan pesan yang dapat memisahkan spam dari pesan yang valid. NLP juga dapat digunakan dalam aplikasi seperti pembuatan resume otomatis atau pembuatan terjemahan otomatis.
Untuk memproses bahasa alami, NLP menggunakan beragam teknik, seperti tokenisasi, stemming, dan part-of-speech tagging. Teknik-teknik ini digunakan untuk menguraikan kalimat menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah diproses oleh komputer.
4. Computer Vision
Computer vision adalah cabang dari artificial intelligence yang memfokuskan pada pemrosesan citra oleh komputer. Computer vision memungkinkan komputer untuk mengenali dan memahami apa yang terlihat pada sebuah citra atau video.
Computer vision memiliki banyak aplikasi, seperti pengenalan wajah, pengenalan objek, dan pengukuran dimensi objek. Computer vision juga dapat digunakan dalam aplikasi seperti sistem navigasi mobil tanpa pengemudi atau sistem pengawasan keamanan.
Untuk memproses citra, computer vision menggunakan beragam teknik, seperti pengenalan pola, pengenalan fitur, dan pembelajaran mesin. Teknik-teknik ini digunakan untuk menguraikan citra menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah diproses oleh komputer.
5. Robotics
Robotics adalah cabang dari teknik yang memfokuskan pada pembuatan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas seperti manusia. Robotics menggabungkan beragam disiplin, seperti elektronika, mekanika, dan artificial intelligence, untuk membuat mesin yang dapat melakukan beragam tugas, seperti mengepak kartu, memindahkan barang, atau menyapu lantai.
Robotics memiliki banyak aplikasi, mulai dari aplikasi industri, seperti pembuatan mobil atau elektronik, hingga aplikasi rumah tangga, seperti mesin cuci atau vacuum cleaner. Robotics juga dapat digunakan dalam aplikasi medis, seperti robot yang dapat membantu dokter dalam operasi, atau robot yang dapat membantu pasien yang kurang mobil.
Untuk membuat mesin yang dapat melakukan tugas seperti manusia, robotics menggunakan beragam teknik, seperti pengenalan pola, pengenalan fitur, dan pembelajaran mesin. Teknik-teknik ini digunakan untuk membuat mesin dapat mengenali lingkungannya dan mengambil tindakan sesuai dengan instruksi yang diberikan.
6. Experts System
Expert Systems adalah sebuah sistem yang menggunakan artificial intelligence untuk menyimulasikan kecerdasan dan pengetahuan seorang ahli dalam suatu bidang tertentu. Expert Systems biasanya terdiri dari basis pengetahuan yang menyimpan informasi tentang suatu bidang, serta reasoning engine yang dapat menggunakan informasi tersebut untuk menjawab pertanyaan atau memecahkan masalah.
Expert Systems sering digunakan untuk mengambil keputusan dalam situasi yang rumit atau memerlukan pengetahuan yang mendalam. Contohnya, Expert Systems dapat digunakan dalam aplikasi seperti sistem diagnosa medis, yang dapat membantu dokter dalam menentukan diagnosis dari suatu penyakit berdasarkan gejala yang diberikan.
Expert Systems juga dapat digunakan dalam aplikasi lain, seperti sistem perencanaan perjalanan atau sistem perencanaan produksi. Namun, Expert Systems tergantung pada basis pengetahuan yang tersedia, sehingga tidak selalu dapat memberikan jawaban yang akurat atau tepat untuk setiap situasi.
7. Neural Networks
Neural networks adalah sebuah sistem yang menggunakan artificial intelligence untuk menyimulasikan cara kerja otak manusia. Neural network terdiri dari lapisan-lapisan neuron yang terhubung satu sama lain, yang dapat memproses data dan mencari pola-pola yang tersembunyi di dalamnya.
Neural networks sering digunakan untuk memecahkan masalah yang rumit atau tidak terstruktur, seperti pengenalan wajah atau pengenalan suara. Neural networks juga dapat digunakan dalam aplikasi seperti sistem perencanaan perjalanan atau sistem pembuatan keputusan.
Untuk membuat neural network, pertama-tama perlu ditentukan jumlah lapisan dan jumlah neuron yang akan digunakan. Kemudian, neural network dilatih dengan menggunakan data yang sudah terlabel, seperti foto kucing dan anjing yang sudah terlabel sebagai kucing atau anjing. Setelah dilatih dengan baik, neural network dapat digunakan untuk mengidentifikasi kucing atau anjing pada foto baru yang tidak terlabel.
