Last Updated on November 15, 2023 by Monika Tanaya
Konsep kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) telah memukau manusia selama berabad-abad, dengan kisah-kisah tentang mitos robot dan perangkat cerdas yang merasuk ke dalam kesadaran kolektif kita. Saat kita berada di garda depan revolusi teknologi, sangat penting untuk memahami asal-usul AI dan dampaknya yang terus berubah terhadap dunia. Dalam artikel ini, kita akan membahas asal-usul AI, perkembangan historisnya, dan inovasi yang terus berkembang yang terus mendefinisikan ulang batas-batas kecerdasan mesin. Bergabunglah bersama kami saat kami menjelajahi dunia kecerdasan buatan yang menarik, menyingkap misteri dan mengungkap potensinya.
Pengertian Artificial Intelligence (AI)
Artificial Intelligence (AI) adalah substitusi kecerdasan manusia dengan kecerdasan mesin, khususnya dalam sistem komputer. Pengetahuan sistem, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan visi mesin adalah beberapa aplikasi spesifik dari kecerdasan buatan.
Para ahli sering menekankan bagaimana produk atau layanan mereka menggabungkan AI yang berkembang pesat. Meskipun demikian, apa yang biasanya mereka maksudkan dengan AI hanyalah sebagian dari AI, seperti machine learning. Untuk membuat dan melatih algoritme pembelajaran mesin, AI membutuhkan hardware dan software khusus. Tidak ada bahasa pemrograman yang didedikasikan khusus untuk AI, tetapi Python, R, dan Java adalah contohnya.
Bagaimana Cara AI Bekerja?
Ketika memprogram sebuah sistem, AI berkonsentrasi pada tiga kemampuan kognitif:
1. Proses pembelajaran (learning)
Area pemrograman AI ini melibatkan pengumpulan data dan pembuatan aturan yang memungkinkan data diubah menjadi pengetahuan yang berguna. Aturan-aturan ini, yang juga dikenal sebagai algoritme, menyediakan perangkat komputasi dengan instruksi eksplisit tentang cara melakukan tugas-tugas tertentu.
2. Teknik Penalaran (reasoning)
Bidang pemrograman AI ini berkaitan dengan pemilihan algoritme yang optimal untuk mencapai hasil yang diinginkan. Tujuan dari aspek pemrograman AI ini adalah untuk terus meningkatkan algoritme dan menjamin hasil yang paling akurat.
3. Persepsi (self-correction)
Kemampuan kognitif AI yang ketiga adalah persepsi, yang meliputi pemrosesan dan interpretasi data sensorik yang diterima. Hal ini mencakup pengenalan pola, pengenalan gambar, pengenalan suara, dan pemahaman bahasa alami. Persepsi memungkinkan AI untuk menafsirkan data dari lingkungannya dan berinteraksi dengan dunia secara lebih efektif.
Dengan memprogram ketiga kemampuan kognitif ini – proses pembelajaran, teknik penalaran, dan persepsi – sistem AI dapat meniru kecerdasan manusia dan melakukan berbagai tugas dengan lebih efisien.
Sejarah AI
Sejak awal peradaban, konsep mengilhami benda mati dengan kecerdasan telah memikat imajinasi manusia. Mitologi Yunani menggambarkan dewa Hephaestus yang membuat pelayan robot dari emas, sementara para insinyur Mesir kuno merancang patung-patung dewa yang dapat digerakkan oleh para pendeta.
Para intelektual seperti Aristoteles, Ramon Llull, seorang pendeta Spanyol abad ke-13, René Descartes, dan Thomas Bayes menggunakan metode dan dasar pemikiran pada zamannya masing-masing untuk merepresentasikan proses berpikir manusia sebagai simbol. Ide-ide dasar ini menjadi dasar bagi konsep-konsep utama dalam kecerdasan buatan, termasuk representasi pengetahuan umum.
4 Jenis Kecerdasan Buatan
Mesin Reaktif (Reactive Machines)
Sistem kecerdasan buatan (AI) ini disesuaikan untuk tugas tertentu dan tidak memiliki kapasitas untuk menyimpan memori. Deep Blue, program catur IBM yang mengalahkan Garry Kasparov pada tahun 1990-an, adalah salah satu contohnya. Deep Blue mampu membedakan bidak catur dan membuat prediksi, tetapi karena tidak memiliki memori, ia tidak dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk membuat prediksi di masa depan.
Limited Memory / Memori Terbatas
Sistem AI semacam ini mampu menyimpan informasi dari pengalaman sebelumnya, sehingga memungkinkannya untuk menggunakan data masa lalu ketika mengambil tindakan saat ini. Sebagai ilustrasi, berikut ini adalah evolusi dari beberapa proses pengambilan keputusan pada kendaraan otonom.
Theory of Mind (Teori Pikiran)
Dalam konteks kecerdasan buatan, hal ini mengacu pada kapasitas teknologi untuk mengenali dan memahami emosi sosial. Kecerdasan buatan semacam itu akan dapat memprediksi perilaku manusia dan memahami niat mereka, sehingga menjadi anggota integral dari tim berbasis interaksi manusia.
Self-Awareness (Kesadaran Diri)
Dalam kategori ini, sistem kecerdasan buatan memiliki kesadaran diri. Mesin yang sadar diri sadar akan kondisi dan keberadaannya. Tidak ada AI yang mencapai tingkat kesadaran diri seperti ini hingga saat ini.
Manfaat AI Bagi Bisnis dan Usaha Anda
Tujuan utama AI adalah meniru dan yang pada akhirnya melampaui persepsi perilaku manusia yang dengan cepat berinovasi. AI, yang didorong oleh banyak jenis pembelajaran mesin dan mengenali pola dalam data untuk membuat prediksi, dapat menguntungkan perusahaan Anda dengan;
- Memberikan pengetahuan yang lebih menyeluruh tentang sejumlah besar data yang tersedia
- menggunakan prediksi untuk mengotomatiskan pekerjaan yang terlalu rumit atau berulang
Otomasi proses atau operasi padat karya sebelumnya berkat teknologi kecerdasan buatan (AI) meningkatkan kinerja dan produktivitas bisnis. AI juga dapat menganalisis data pada volume yang belum pernah bisa dilakukan oleh manusia. Kemampuan ini memiliki keuntungan bisnis yang signifikan. Misalnya, Netflix menggunakan kecerdasan buatan untuk menawarkan tingkat personalisasi yang telah membantu perusahaan melihat lebih dari 25% peningkatan basis klien.
Mayoritas bisnis memprioritaskan dan banyak berinvestasi dalam ilmu data. Menurut studi McKinsey tahun 2021 tentang AI, organisasi yang melaporkan penggunaan AI dalam setidaknya satu tugas telah meningkat menjadi 56% dari 50% tahun sebelumnya. Selain itu, hingga 22% setahun sebelumnya, 27% responden mengatakan bahwa setidaknya 5% keuntungan dapat dikaitkan dengan AI.
Hampir setiap fungsi, organisasi, dan industri dapat memanfaatkan AI. Aplikasi yang umum dan khusus sektor termasuk dalam hal ini;
- Memprediksi jumlah uang yang akan dibelanjakan konsumen tertentu selama durasi hubungan mereka dengan perusahaan dengan informasi transaksional dan demografis (atau nilai seumur hidup pelanggan)
- Menyesuaikan harga sesuai dengan preferensi dan perilaku konsumen
- Analisis gambar sinar-X untuk gejala kanker menggunakan pengenalan gambar
Bagaimana Cara Perusahaan Menggunakan AI?
Sebagian besar bisnis mengadopsi AI, berdasarkan Harvard Business Review :
- Mengidentifikasi dan cegah pelanggaran keamanan (44 persen)
- Mengatasi masalah teknologi pengguna (41 persen)
- Mengurangi tugas manajemen produksi (34 persen)
- Memeriksa kepatuhan internal dengan mempekerjakan vendor resmi (34 persen)
Apa Yang Mendorong Perkembangan AI?
Tiga faktor yang mendorong perkembangan AI di semua industri:
- Kemampuan komputasi performa tinggi yang terjangkau sudah tersedia. Akses yang mudah untuk komputer dengan performa tinggi yang ekonomis. Sebelum kemajuan ini, satu-satunya yang dapat digunakan untuk AI adalah produk mahal dan tidak berbasis cloud.
- Sejumlah besar data tersedia untuk pelatihan. Agar AI menghasilkan prediksi yang akurat, sejumlah besar data harus digunakan dalam pelatihan. Lebih banyak algoritme sedang dikembangkan dan dilatih berkat kesederhanaan pelabelan data dan keterjangkauan penyimpanan dan pemrosesan data terstruktur dan tidak terstruktur.
- AI Terapan memberikan keunggulan kompetitif. Bisnis menjadikannya sebagai prioritas utama secara menyeluruh karena mereka semakin melihat potensi manfaat penerapan temuan AI untuk tujuan bisnis. Saran yang didukung AI, misalnya, dapat membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dengan lebih cepat. Banyak sifat dan keterampilan AI dapat menghasilkan penurunan biaya, risiko lebih kecil, waktu pemasaran yang dipercepat, dan banyak lagi.
Apa keuntungan dan kerugian dari perkembangan AI?
Teknologi kecerdasan buatan (AI) seperti pembelajaran mendalam dan jaringan syaraf tiruan berkembang pesat, terutama karena AI dapat memproses volume data yang sangat besar jauh lebih cepat dan benar daripada manusia.
Sementara sejumlah besar data yang dihasilkan setiap hari akan menenggelamkan peneliti konvensional, teknologi AI yang menggunakan pembelajaran mesin dapat dengan cepat mengubah data tersebut menjadi pengetahuan yang berguna. Biaya pemrosesan sejumlah besar informasi yang dibutuhkan pemrograman AI sekarang menjadi keterbatasan utama penggunaan AI.
Manfaat Menggunakan AI:
- Perhatian yang luar biasa terhadap detail: Sistem AI unggul dalam tugas-tugas yang membutuhkan presisi dan ketelitian, sehingga mengurangi kemungkinan kesalahan yang mungkin terjadi dalam proses manual.
- Pengurangan waktu kerja: Dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu, AI membebaskan sumber daya manusia, sehingga karyawan dapat fokus pada upaya yang lebih strategis dan kreatif.
- Kinerja yang konsisten: AI memberikan hasil yang konsisten, mempertahankan standar akurasi dan efisiensi yang tinggi tanpa terpengaruh oleh faktor-faktor seperti kelelahan atau perubahan suasana hati.
- Ketersediaan yang berkelanjutan: Agen virtual yang didukung AI menawarkan layanan sepanjang waktu, memastikan bahwa bantuan selalu dapat diakses, bahkan di luar jam kerja biasa.
Keterbatasan / Kelemahan Penggunaan AI
- Biaya tinggi: Membuat dan menggunakan AI sering kali membutuhkan banyak uang, yang mungkin menjadi masalah bagi bisnis kecil atau perorangan.
- Keahlian teknis khusus: Untuk menggunakan dan mengelola AI, Anda memerlukan keterampilan teknis mendalam yang mungkin sulit ditemukan atau memerlukan lebih banyak pelatihan.
- Terbatasnya jumlah pekerja yang memenuhi syarat: Tidak banyak orang yang memenuhi syarat untuk membuat alat AI, yang dapat memperlambat pertumbuhan dan penggunaan teknologi ini.
- Hanya mengetahui apa yang diajarkan kepada Anda: AI hanya dapat bekerja dengan data yang telah diberikan dan tidak dapat memahami atau mempelajari apa pun di luar apa yang telah diajarkan.
- Kurangnya kemampuan untuk menggeneralisasi: AI sering mengalami kesulitan untuk membawa apa yang dipelajarinya dari satu tugas ke tugas lain yang serupa atau terkait. Hal ini membuat sistem menjadi kurang fleksibel dan mudah beradaptasi.
Perbedaan Strong AI, Weak AI / Narrow AI dan Superintelligence
Artificial General Intelligence (AGI) / Strong AI
AI yang kuat, juga dikenal sebagai kecerdasan umum buatan (artificial general intelligence/AGI), mengacu pada sistem komputer yang mampu meniru fungsi kognitif manusia secara keseluruhan. Sistem AI yang kuat dapat menggunakan logika fuzzy untuk mentransfer pengetahuan dari satu bidang ke bidang lainnya dan menemukan solusi independen ketika dihadapkan pada keadaan yang tidak terduga. Idealnya, program AI yang kuat harus lulus ujian ruang bahasa Mandarin dan tes Turing.
Weak AI / Narrow AI
Sebaliknya, AI lemah atau AI terbatas mengacu pada sistem cerdas yang telah dikembangkan dan dilatih untuk melaksanakan tugas tertentu. Teknologi otomasi dan asisten virtual pribadi seperti Siri dari Apple adalah contoh AI yang lemah. Meskipun sistem ini cukup cerdas untuk menangani tugas-tugas tertentu, mereka tidak memiliki kemampuan kognitif yang lebih luas dari AI yang kuat.
Superintelligence AI
Istilah superintelligent AI mengacu pada kecerdasan buatan yang melampaui kemampuan kognitif manusia dalam hampir semua hal, termasuk pembelajaran, penalaran, pemahaman, dan kreativitas. Konsep superintelligent AI merupakan kemajuan dari AI yang kuat atau kecerdasan umum buatan (AGI), yang meniru fungsi kognitif manusia tetapi tidak secara inheren melampaui kemampuan manusia.
Sebagai tahap akhir dalam evolusi kecerdasan buatan, sistem AI superintelligent tidak hanya mampu memahami dan memecahkan masalah pada tingkat manusia, tetapi juga berpikir, merencanakan, dan menciptakan solusi yang jauh lebih inovatif dan efektif daripada apa pun yang dapat dilakukan manusia. Hal ini termasuk menggabungkan pengetahuan dari berbagai disiplin ilmu, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah, dan menghadapi tantangan yang belum pernah ada sebelumnya.
Para ilmuwan, filsuf, dan peneliti AI mendiskusikan dan berspekulasi tentang AI super cerdas. Beberapa ahli berpendapat bahwa pengembangan AI super cerdas dapat memberikan manfaat yang belum pernah ada sebelumnya bagi umat manusia, seperti penyelesaian masalah global yang kompleks, percepatan penelitian dan inovasi, dan peningkatan kualitas hidup. Namun, ada kekhawatiran mengenai risiko dan implikasi etis yang mungkin timbul dari pengembangan superintelligent AI, seperti hilangnya kendali atas sistem AI, pengangguran massal akibat otomatisasi, dan bahkan ancaman terhadap eksistensi umat manusia.
Superintelligent AI saat ini masih berupa konsep teoritis, karena belum ada sistem AI yang mencapai tingkat kecerdasan ini. Namun, penelitian yang sedang berlangsung di bidang AI berusaha untuk menyelesaikan hambatan yang terkait dengan pengembangan AI superintelegen dan untuk memastikan bahwa pengembangan teknologi ini aman dan bermanfaat bagi umat manusia.
Pentingnya Peran AI di Berbagai Industri
AI memiliki berbagai aplikasi, termasuk mempercepat penelitian vaksin dan mengotomatiskan deteksi penipuan. Menurut CB Insights, tahun 2021 menjadi tahun pemecahan rekor untuk aktivitas pasar swasta AI, dengan pendanaan global meningkat 108% dari tahun sebelumnya. Kecerdasan buatan (AI) menyebabkan kegemparan di sejumlah industri karena adopsi yang cepat.
Dalam penelitian tahun 2022 tentang AI di perbankan, Business Insider Intelligence mengungkapkan bahwa lebih dari separuh perusahaan jasa keuangan kini menggunakan teknologi AI untuk manajemen risiko dan menghasilkan pendapatan. Penghematan hingga $400 miliar dapat dihasilkan dari penggunaan AI di sektor perbankan.
Dalam hal kedokteran, penelitian Kesehatan Dunia tahun 2021 mengatakan bahwa meskipun menerapkan AI dalam industri perawatan kesehatan menghadirkan kesulitan, teknologi tersebut “memiliki potensi yang cukup besar” karena dapat menghasilkan keuntungan seperti kebijakan kesehatan yang lebih baik dan diagnosis pasien yang lebih akurat.
AI juga berdampak pada industri hiburan. Menurut Grand View Research, ekonomi dunia untuk AI di bidang media dan hiburan akan meningkat dari nilai $10,87 miliar pada tahun 2021 menjadi $99,48 miliar pada tahun 2030. Dalam perluasan tersebut, aplikasi AI seperti mendeteksi plagiarisme dan membuat visual definisi tinggi disertakan.
6 Contoh Aplikasi Teknologi AI yang Dapat Diterapkan Saat Ini
1. Otomatisasi
Dengan menggabungkan AI dengan alat otomatisasi, bisnis dapat memperluas cakupan dan variasi pekerjaan yang mereka lakukan. Robotic Process Automation (RPA) adalah perangkat lunak yang mengotomatiskan tugas-tugas berulang yang biasanya dilakukan oleh manusia yang berbasis data. Menggabungkan RPA dengan pembelajaran mesin dan alat AI mutakhir memungkinkan pembuatan bot cerdas yang mudah beradaptasi.
2. Machine Learning
Pembelajaran Mesin (machine learning) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer berfungsi tanpa pemrograman eksplisit. Pembelajaran mesin bagian dari pembelajaran mendalam yang mengotomatiskan analisis prediktif. Pembelajaran mesin dapat diklasifikasikan sebagai berikut:
Dengan menggunakan kumpulan data berlabel, pembelajaran terawasi mengidentifikasi pola dan menerapkannya ke kumpulan data baru.
- Pembelajaran tanpa pengawasan melibatkan penyortiran kumpulan data yang tidak berlabel berdasarkan persamaan dan perbedaan.
- Pembelajaran Penguatan: Sistem AI merespons kumpulan data yang tidak berlabel setelah satu atau beberapa kali uji coba.
3. Machine Vision
Memanfaatkan kamera, konversi analog-ke-digital, dan pemrosesan sinyal digital, perangkat lunak visi mesin menangkap dan menganalisis data visual. Visi mesin, yang sebanding dengan penglihatan manusia tetapi tidak dibatasi olehnya, memiliki banyak aplikasi mulai dari analisis gambar hingga pengenalan tanda tangan.
4. Natural Language Processing (NLP)
Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP) adalah teknologi yang memungkinkan komputer memahami bahasa manusia. Aplikasi awal pemrosesan bahasa alami termasuk deteksi spam, yang menganalisis baris subjek dan konten email untuk mengidentifikasi disinformasi. Teknik NLP modern sangat bergantung pada pembelajaran mesin dan mencakup tugas-tugas seperti penerjemahan teks, analisis sentimen, dan pengenalan suara.
Baca Juga: Pengaruh Natural Language Processing (NLP) Terhadap SEO
5. Robotika
Robotika, cabang teknik ini berfokus pada desain dan konstruksi robot, yang sering digunakan untuk melakukan tugas-tugas manusia yang sulit atau tidak konsisten. NASA menggunakan robot untuk mengangkut benda-benda berat ke luar angkasa, dan mobil diproduksi di jalur perakitan. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, para peneliti juga mengembangkan robot yang cerdas secara sosial.
6. Kendaraan otonom (self-driving car)
Kendaraan otonom yang dapat mengemudi sendiri dapat menavigasi sambil mempertahankan jalur yang telah ditentukan dan menghindari rintangan yang tidak terduga, seperti pejalan kaki, menggunakan pengenalan gambar dan pembelajaran yang mendalam. Teknologi mutakhir ini menjanjikan untuk merevolusi transportasi dan meningkatkan keselamatan di jalan raya.
Simpulan: Pentingnya Penerapan AI dalam Organisasi Anda
Banyak kisah sukses yang telah menunjukkan nilai AI yang luar biasa dalam masyarakat saat ini. Dengan mengintegrasikan pembelajaran mesin dan antarmuka kognitif ke dalam proses bisnis dan aplikasi yang ada, organisasi dapat secara signifikan meningkatkan pengalaman pengguna dan produktivitas.
Akan tetapi, banyak kendala yang mungkin muncul. Penerapan AI secara luas di perusahaan masih terbatas karena berbagai alasan. Inisiatif AI, misalnya, dapat menjadi intensif secara komputasi tanpa komputasi awan. Selain itu, inisiatif ini bisa jadi sulit untuk dikembangkan dan membutuhkan keahlian yang terbatas namun sangat dibutuhkan. Mengenali situasi yang tepat untuk menerapkan AI dan, jika perlu, mencari bantuan dari ahli pihak ketiga diperlukan untuk mengatasi hambatan ini.
Teknologi akan selalu mengalami perkembangan. Sikap bijaksana dari kita harusnya ambil andil untuk beradaptasi dengan penggunaan teknologi AI yang sudah ada. Akan lebih baik lagi jika ada talent di Indonesia yang bisa berinovasi dan mengembangkan teknologi AI agar kita tidak selalu menjadi konsumen, namun orang-orang yang turut ikut andil membuat sesuatu yang baru agar memudahkan atau menyelesaikan sebuah isu. Salam sukses untuk kita semua!
TERIMA KASIH ATAS DUKUNGAN ANDA! 🙏 Saya sangat senang bisa menyempatkan waktu di tengah kesibukan yang padat untuk membuat tutorial dan konten tentang digital marketing dan SEO—waktu yang sejujurnya sangat sulit saya temukan.
Membuat konten seperti ini seringkali tidak memungkinkan saya untuk menautkan ke afiliasi atau memonetisasinya jadi akan sangat berarti bagi saya dan Tim jika Anda bisa meninggalkan komentar di postingan saya sebagai respon terhadap artikel ini.
Alternatif lainnya, Anda dapat memberikan review bintang lima ⭐⭐⭐⭐⭐ untuk halaman Google Bisnisku Marketing Online Indonesia.
Sekali lagi, terima kasih banyak atas dukungannya, dan saya berharap semua bisnis yang Anda jalankan saat ini berjalan dengan baik dan dalam penyertaan yang Maha Kuasa. Salam sukses untuk Anda semua!
Penulis: Monika Tanaya & Yoan Letsoin
Editor: Yoan Letsoin