Halo Sobat SMP! Kalian pasti pernah menggunakan search engine Google untuk mencari informasi, dan mungkin pernah melihat Google memprediksi kata-kata selanjutnya yang akan kalian ketik. Nah, prediksi tersebut adalah salah satu contoh dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). AI dikenal sebagai teknologi yang memiliki potensi besar untuk mengubah kehidupan manusia di masa depan.
Secara umum, AI merujuk pada program komputer yang dirancang untuk meniru kecerdasan manusia, termasuk kemampuan pengambilan keputusan, logika, dan karakteristik kecerdasan lainnya. Ilmuwan Komputer Professor John McCarthy diketahui sebagai tokoh yang memperkenalkan konsep AI pada tahun 1956.
Saat ini, AI telah banyak digunakan di berbagai aplikasi seperti search engine, asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan Cortana. Selain itu, pengembangan AI telah mencapai tingkat yang mengagumkan, salah satunya adalah penggunaannya dalam kendaraan otonom (self-drive) yang memungkinkan kendaraan melaju dengan sendirinya tanpa campur tangan manusia. Selain penggunaan tersebut, AI juga memiliki potensi besar untuk memajukan bidang-bidang lain seperti bidang pendidikan, kesehatan, ketahanan pangan, dan reformasi birokrasi.
Di dunia pendidikan penggunaan AI dapat membantu pelajar dalam mengontrol dan memantau pembelajaran mereka sendiri, memungkinkan mereka untuk hidup dan bekerja dengan baik serta mandiri di masa depan. Selain itu kecerdasan artifisial di masa depan akan mengarah ke precision learning. Nantinya pembelajaran tidak hanya memperhitungkan aspek kognitif, afektif, dan psikomotorik siswa, namun juga memperhitungkan behaviour atau kebiasaan siswa sehari-hari.
Di bidang kesehatan inovasi teknologi kecerdasan artifisial digunakan untuk mempercepat waktu pelayanan, memperluas jangkauan, dan penurunan biaya kesehatan. Selain itu AI di bidang kesehatan memungkinkan pasien untuk mendapatkan pelayanan kesehatan tanpa harus mengunjungi langsung pusat kesehatan/dokter.
Dalam bidang ketahanan pangan, kecerdasan buatan atau AI dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan. Salah satu penggunaannya adalah melalui citra satelit untuk mengidentifikasi wilayah yang sudah terjangkau oleh listrik dan wilayah yang belum terjangkau. Selain itu, AI juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis tanaman yang ditanam di suatu wilayah dan memprediksi hasil panen dari masing-masing tanaman tersebut.
Terakhir, di bidang reformasi birokrasi, pemanfaatan AI salah satunya pengembangan ChatBot memungkinkan pelayanan komunikasi dua arah secara akurat dengan masyarakat selama 24 jam. Hal ini dapat membantu meningkatkan efisiensi birokrasi serta mempermudah akses masyarakat dalam mendapatkan informasi atau layanan publik.
Bagaimana menurut Sobat SMP? luar biasa sekali bukan potensi artificial intelligence (AI) ini? Sebagai pelajar, tentunya kamu perlu mempelajari lebih lanjut tentang teknologi ini agar bisa memanfaatkannya dalam kegiatan sehari-hari seperti belajar, bekerja, berkomunikasi, dan lain sebagainya. Jangan lewatkan kesempatan untuk meraih manfaat dari kemajuan teknologi yang semakin pesat ini, ya!
Artificial Intelligence, yang biasa disingkat dengan AI, adalah teknologi yang berkaitan dengan kecerdasan buatan. Teknologi ini memungkinkan komputer atau mesin untuk mempelajari pola-pola dalam data dan membuat keputusan berdasarkan data tersebut. AI telah banyak digunakan dalam berbagai aspek kehidupan, seperti di bidang kesehatan, transportasi, pendidikan, dan banyak lagi.
KEUNGGULAN AI
Contents
Salah satu keunggulan dari AI adalah kemampuannya untuk memproses data dengan cepat dan akurat. Ini memungkinkan kita untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih efektif. Selain itu, AI juga dapat membantu mengotomatisasi tugas-tugas yang repetitif dan membebaskan waktu bagi manusia untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih kompleks dan kreatif.
Terdapat beberapa jenis AI, seperti machine learning, deep learning, neural network, dan computer vision. Machine learning adalah cabang AI yang paling umum digunakan. Machine learning memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan membuat keputusan berdasarkan pola-pola yang ditemukan dalam data tersebut. Deep learning adalah cabang AI yang lebih kompleks dan memungkinkan mesin untuk belajar dari data yang sangat besar dan kompleks.
Computer Vision adalah cabang AI yang berkaitan dengan kemampuan mesin untuk memproses gambar dan video. Dalam beberapa tahun terakhir, computer vision telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti deteksi objek dalam gambar, pengenalan wajah, dan kendaraan otonom.
TANTANGAN DARI AI
Namun, seiring dengan keuntungan yang diberikan oleh AI, terdapat pula beberapa tantangan yang perlu diatasi. Salah satu tantangan terbesar adalah kekhawatiran akan munculnya pengangguran akibat otomatisasi yang dilakukan oleh AI. Meski begitu, banyak juga yang berpendapat bahwa AI dapat membuka peluang baru untuk menciptakan pekerjaan yang lebih baik dan lebih bermanfaat.
Selain itu, masalah keamanan data juga menjadi perhatian. Penggunaan AI dapat membuka celah untuk serangan siber sehingga perlu ada upaya untuk mengamankan data yang digunakan oleh AI.
Kita harus memastikan bahwa pengembangan AI dilakukan dengan etika dan tanggung jawab yang tinggi. Kita harus memastikan bahwa AI digunakan untuk kebaikan dan memberikan manfaat bagi manusia secara keseluruhan.
Dalam perkembangannya, AI masih memiliki banyak potensi dan kemungkinan yang belum terungkap. Dengan kemampuan untuk memproses data dengan cepat dan akurat, AI memiliki potensi untuk menghasilkan terobosan-terobosan baru dalam berbagai aspek kehidupan. Masa depan yang lebih cerdas dan lebih baik bisa saja terwujud dengan dukungan teknologi AI.
Pengembangan AI juga memerlukan sumber daya yang besar, seperti infrastruktur komputasi dan sumber daya manusia yang terampil dalam bidang teknologi. Tidak semua organisasi atau perusahaan mampu mengakses sumber daya ini sehingga dapat memunculkan kesenjangan teknologi antara mereka yang mampu dan tidak mampu memanfaatkan teknologi AI.
Meskipun tantangan-tantangan tersebut masih ada, perkembangan AI tetap menjanjikan potensi yang besar untuk mengubah dunia menjadi lebih baik. AI dapat membantu dalam berbagai aspek kehidupan, seperti pengobatan penyakit, peningkatan keamanan siber, transportasi yang lebih aman dan efisien, serta masih banyak lagi.
KESIMPULA
Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang dikhususkan untuk memecahkan masalah kognitif yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola. Kecerdasan Buatan, sering disingkat sebagai “AI”, mungkin berkonotasi dengan robotika atau adegan futuristik, Kecerdasan Buatan (AI) mengungguli robot fiksi ilmiah, ke dalam non-fiksi ilmu komputer canggih modern. Profesor Pedro Domingos, seorang peneliti terkemuka di bidang ini, menggambarkan “lima suku” machine learning, yang terdiri dari simbolis, yang berasal dari logika dan filsafat; koneksionis, yang berasal dari ilmu saraf; evolusioner, berkaitan dengan biologi evolusioner; Bayesian, berhubungan dengan statistik dan probabilitas; dan analogis yang berasal dari psikologi. Baru-baru ini, kemajuan dalam efisiensi komputasi statistik telah membuat Bayesian berhasil memajukan bidang di sejumlah area, yang disebut “machine learning”. Demikian pula, kemajuan dalam komputasi jaringan telah menyebabkan koneksionis memperluas ke subbidang yang disebut “deep learning”. Machine learning (ML) dan deep learning (DL) merupakan bidang ilmu komputer yang berasal dari disiplin Kecerdasan Buatan.
Secara garis besar, teknik-teknik ini dipisahkan menjadi teknik pembelajaran yang “diawasi” yakni menggunakan data pelatihan yang mencakup keluaran yang diinginkan dan yang “tidak diawasi” yakni menggunakan data pelatihan tanpa keluaran yang diinginkan.
Kecerdasan Buatan (AI) “lebih cerdas” dan belajar lebih cepat dengan lebih banyak data, dan setiap hari, semua perusahaan menghasilkan bahan bakar ini untuk menjalankan solusi machine learning dan deep learning, baik yang dikumpulkan dan diekstraksi dari gudang data seperti Amazon Redshift, yang benar-benar akurat melalui kekuatan “klaster” dengan Mechanical Turk, maupun secara dinamis ditambang melalui Kinesis Streams. Lebih jauh, dengan munculnya IoT, teknologi sensor secara eksponensial menambah jumlah data yang akan dianalisis — data dari sumber dan tempat serta objek dan peristiwa yang sebelumnya hampir tidak tersentuh.
Machine Learning
Machine Learning adalah nama yang umumnya diterapkan pada sejumlah teknik Bayesian yang digunakan untuk pengenalan dan pembelajaran pola. Pada intinya, machine learning adalah kumpulan algoritma yang dapat mempelajari dari dan membuat prediksi berdasarkan data yang direkam, mengoptimalkan fungsi utilitas yang diberikan dalam ketidakpastian, mengekstrak struktur data tersembunyi, dan menggolongkan data menjadi deskripsi singkat. Machine Learning sering kali di-deploy jika pemrograman eksplisit terlalu kaku atau tidak praktis. Tidak seperti kode komputer biasa yang dikembangkan oleh developer perangkat lunak untuk mencoba menghasilkan keluaran khusus kode program berdasarkan masukan yang diberikan, machine learning menggunakan data untuk menghasilkan kode statistik (model ML), yang akan menyajikan “hasil yang benar” berdasarkan pola yang dikenali dari contoh masukan sebelumnya (dan keluaran, jika semua teknik diawasi). Akurasi model ML didasarkan terutama pada kualitas dan kuantitas data historis.
Dengan data yang tepat, model ML dapat menganalisis masalah dimensi tinggi dengan miliaran contoh, untuk menemukan fungsi optimal yang dapat memprediksi hasil dengan masukan yang diberikan. Model ML biasanya dapat memberikan keyakinan statistik tentang prediksi, serta performanya secara keseluruhan. Skor evaluasi tersebut penting dalam keputusan jika Anda akan menggunakan model ML atau prediksi setiap individu.
Bagaimana kami menggunakan Machine Learning di Amazon?
Amazon.com membangun banyak bisnisnya pada sistem berbasis Machine learning. Tanpa ML, Amazon.com tidak dapat mengembangkan bisnisnya, meningkatkan pengalaman dan pilihan pelanggannya, serta mengoptimalkan kecepatan dan kualitas logistiknya. Amazon.com mendirikan AWS untuk memungkinkan bisnis lain menikmati infrastruktur TI yang sama, dengan ketangkasan dan manfaat biaya, dan saat ini terus menyebarluaskan teknologi ML untuk menjangkau ke semua perusahaan.
Struktur tim pengembangan Amazon.com, dan fokus pada ML untuk menyelesaikan masalah bisnis pragmatis yang sulit, mendorong Amazon.com dan AWS untuk mengembangkan alat dan layanan ML yang mudah digunakan dan bermanfaat. Alat ini pertama kali diuji dalam skala dan lingkungan kritis misi Amazon.com, sebelum diluncurkan sebagai layanan AWS untuk digunakan setiap perusahaan, serupa dengan layanan TI lainnya.
Menerapkan Machine Learning dalam Perusahaan Anda
Machine learning sering digunakan untuk memprediksi hasil di masa mendatang berdasarkan data historis. Misalnya, perusahaan menggunakan machine learning untuk memprediksi berapa banyak produk mereka yang akan dijual pada kuartal fiskal mendatang berdasarkan demografi tertentu; atau perkirakan profil pelanggan mana yang memiliki kemungkinan tertinggi untuk merasa tidak puas atau paling setia pada merek Anda. Prediksi tersebut memungkinkan keputusan bisnis yang lebih baik, pengalaman pengguna yang lebih pribadi, dan berpotensi mengurangi biaya retensi pelanggan. Melengkapi Kecerdasan Bisnis (BI), yang berfokus pada pelaporan data bisnis masa lalu, ML memprediksi hasil masa depan berdasarkan tren dan transaksi masa lalu.
Ada beberapa langkah yang merupakan keberhasilan penerapan ML dalam bisnis. Pertama, mengidentifikasi masalah yang tepat — mengidentifikasi prediksi yang akan menguntungkan bisnis jika dipastikan. Selanjutnya, data harus dikumpulkan, berdasarkan metrik bisnis historis (transaksi, penjualan, atrisi, dll.). Setelah data digabungkan, model ML dapat dibuat berdasarkan data tersebut. Model ML dijalankan dan keluaran prediksi dari model tersebut diterapkan kembali ke sistem bisnis untuk membuat keputusan yang lebih tepat.
Baca Juga : https://www.outputmath.com/mengenal-artificial-intelligence-teknologi-yang-akan-mengubah-kehidupan-manusia/