Kata Artificial intelligence tampaknya menjadi konsep yang jauh yang tidak ada hubungannya dengan kita. Tetapi kenyataannya adalah bahwa kita menemukan beberapa contoh Artificial intelligence dalam kehidupan kita sehari-hari. Dari rekomendasi film Netflix hingga Alexa Amazon, tanpa sadar kami mengandalkan berbagai model AI.
Dalam postingan Labkom99 ini, kami akan mempertimbangkan delapan contoh bagaimana kami sudah menggunakan Artificial intelligence.
Apa Itu Artificial intelligence?
Artificial intelligence atau yang lebih akrab disebut kecerdasan buatan adalah cabang luas dari ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan mesin cerdas. Berkat Artificial intelligence, mesin ini dapat belajar dari pengalaman, beradaptasi dengan input baru, dan melakukan tugas seperti manusia. Misalnya, komputer catur dan mobil self-driving sangat bergantung pada pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mendalam untuk berfungsi.
Ilmuwan komputer Amerika John McCarthy menciptakan istilah Artificial intelligence sejak tahun 1956. McCarthy menciptakan istilah pada saat itu hanya untuk membedakan bidang Artificial intelligence dari sibernetika.
Namun, AI lebih populer dari sebelumnya karena:
- Peningkatan volume data
- Kemajuan dalam komputasi dan penyimpanan
- Algoritma Tingkat Lanjut
Film-film Hollywood cenderung menggambarkan AI sebagai teknologi jahat yang ditakdirkan untuk mengambil alih dunia.
Salah satu contohnya adalah Skynet , sistem superintelligence buatan dari franchise film Terminator . Ada juga superkomputer Artificial intelligence VIKI dalam film ” I, Robot” , yang percaya bahwa manusia tidak dapat bertahan hidup sendiri.
Holywood juga menggambarkan Artificial intelligence sebagai robot super cerdas, seperti film I Am Mother dan Ex Machina.
Namun, teknologi AI saat ini tidak seburuk itu atau secanggih itu. Karena itu, deskripsi ini menimbulkan pertanyaan mendasar:
Apakah Robot Merupakan Contoh Artificial intelligence?
Tidak, tidak persis. Artificial intelligence dan robotika adalah dua bidang yang sangat berbeda. Robotika adalah cabang teknologi yang berhubungan dengan robot fisik – mesin yang dapat diprogram yang dirancang untuk melakukan berbagai tugas.
Di sisi lain, Artificial intelligence melibatkan pengembangan program untuk melakukan tugas-tugas yang seharusnya membutuhkan kecerdasan manusia. Namun, kedua bidang tersebut dapat tumpang tindih untuk membuat robot AI. Baca juga Beberapa Pekerjaan Yang Tergantikan Robot Akibat Teknologi.
Kebanyakan robot bukanlah Artificial intelligence. Misalnya, robot industri sering diprogram untuk melakukan tugas berulang yang sama. Oleh karena itu, mereka biasanya memiliki fungsi yang terbatas.
Namun, memperkenalkan algoritma Artificial intelligence ke robot industri dapat memungkinkan mereka melakukan tugas yang lebih kompleks. Misalnya, ia dapat menavigasi gudang secara mandiri menggunakan algoritme pencarian arah. Baca juga 9 Tugas Robot Yang Tidak Dapat Dilakukan Dengan Sempurna
Untuk melihat bagaimana ini mungkin, kita harus memecahkan masalah lain:
4 Jenis Artificial intelligence
Empat jenis AI adalah mesin reaktif, memori terbatas, teori pikiran dan kesadaran diri. Jenis AI ini ada sebagai hierarki, di mana level paling sederhana membutuhkan fungsionalitas dasar, dan level paling canggih adalah yah, mahatahu. Subset AI lainnya termasuk data besar, pembelajaran mesin , dan pemrosesan bahasa alami.
Dalam artikel Labkom99 ini, Anda akan menemukan konsep utama yang terkait erat dengan AI adalah Machine Learning, Deep Learning, dan Natural Language Processing (NLP). Mari kita pahami ini terlebih dahulu sebelum melanjutkan.
Machine Learning (ML) melibatkan pengajaran mesin tentang konsep-konsep penting melalui contoh data besar, yang perlu terstruktur (dalam bahasa mesin) agar mesin dapat mengerti. Ini dilakukan dengan memberi mereka algoritma yang benar.
Deep Learning selangkah lebih maju dari ML, artinya ML belajar melalui representasi, tetapi tidak memerlukan struktur data yang masuk akal. Hal ini dikarenakan jaringan syaraf tiruan yang terinspirasi dari struktur syaraf manusia.
Natural Language Processing (NLP) adalah alat bahasa dalam ilmu komputer. Hal ini memungkinkan mesin untuk membaca dan menafsirkan bahasa manusia. NLP memungkinkan terjemahan otomatis data bahasa manusia dan memungkinkan dua entitas (komputer dan manusia) yang berbicara bahasa yang berbeda untuk berinteraksi.
1. Mesin Reaktif
Jenis sistem AI yang paling sederhana adalah reaktif. Mereka tidak dapat belajar dari pengalaman atau membentuk ingatan. Sebaliknya, mesin reaktif bereaksi terhadap beberapa input dan menghasilkan beberapa output.
Contoh mesin Artificial intelligence di kelas ini termasuk AlphaGo dan superkomputer permainan catur IBM Deep Blue.
Deep Blue dapat mengidentifikasi potongan dan mengetahui bagaimana setiap potongan bergerak. Meskipun mesin dapat memilih gerakan optimal dari berbagai kemungkinan, mesin tidak dapat memprediksi gerakan lawan.
Mesin reaktif tidak bergantung pada konsep internal dunia. Sebaliknya, ia secara langsung merasakan dunia dan bertindak berdasarkan apa yang dilihatnya.
2. Memori Terbatas
Memori terbatas mengacu pada kemampuan AI untuk menyimpan data sebelumnya dan menggunakannya untuk membuat prediksi yang lebih baik. Dengan kata lain, jenis AI ini dapat melihat masa lalu baru-baru ini untuk membuat keputusan segera.
Perhatikan bahwa memori yang diperlukan untuk membuat setiap model pembelajaran mesin terbatas. Namun, model dapat digunakan sebagai jenis mesin reaktif.
Tiga contoh penting dari Artificial intelligence dalam kategori ini adalah:
- Pembelajaran Penguatan: Mempelajari model yang membuat prediksi lebih baik setelah banyak coba-coba.
- Long Short Term Memory (LSTM): Sebuah model untuk memprediksi elemen berikutnya dalam urutan.
- Evolutionary Generative Adversarial Networks (E-GAN): Model ini menghasilkan hal yang terus berkembang.
Mobil self-driving adalah AI dengan memori terbatas yang menggunakan data terbaru untuk membuat keputusan instan.
Misalnya, mobil self-driving menggunakan sensor untuk mengidentifikasi jalan curam, sinyal lalu lintas, dan warga sipil yang menyeberang jalan. Kendaraan kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan mengemudi yang lebih baik dan menghindari kecelakaan.
3. Teori Pikiran
Dalam psikologi, ” teori pikiran ” mengacu pada kemampuan untuk menghubungkan keadaan mental, keyakinan, niat, keinginan, emosi, pengetahuan dengan diri sendiri dan orang lain. Ini adalah alasan mendasar mengapa kita dapat berinteraksi secara sosial.
Sayangnya, kita belum mencapai teori jenis Artificial intelligence. Sementara asisten suara menunjukkan kemampuan seperti itu, itu masih merupakan hubungan satu arah.
Misalnya, Anda bisa berteriak marah pada Google Maps untuk mengarahkan Anda ke arah lain. Namun, itu tidak menunjukkan kepedulian terhadap rasa sakit Anda atau memberikan dukungan emosional. Sebagai gantinya, aplikasi Maps akan mengembalikan laporan lalu lintas dan ETA yang sama.
Sistem AI dengan teori pikiran akan memahami bahwa manusia memiliki pikiran, perasaan, dan harapan tentang bagaimana diperlakukan. Dengan cara ini, ia dapat menyesuaikan responsnya.
4. Kesadaran Diri
Langkah terakhir dalam pengembangan AI adalah membangun mesin self-aware yang dapat membentuk representasi diri mereka sendiri. Ini adalah perpanjangan dan kemajuan dari teori pikiran Artificial intelligence.
Mesin yang sadar diri memiliki kesadaran tingkat manusia, dengan kemampuan untuk berpikir, menginginkan dan memahami perasaannya. Saat ini, AI jenis ini hanya ada di halaman film dan buku komik. Mesin tanpa kesadaran diri.
Meskipun mesin self-aware masih beberapa dekade lagi, beberapa contoh Artificial intelligence sudah ada dalam kehidupan kita sehari-hari.
8 Contoh Artificial intelligence Dalam Kehidupan Sehari-hari Yang Berguna
Beberapa contoh Artificial intelligence berdampak pada kehidupan kita saat ini. Ini termasuk FaceID di iPhone, algoritme pencarian di Google, dan algoritme rekomendasi di Netflix. Baca juga 10 Contoh Kecerdasan Buatan Bidang Teratas Dunia Teknologi.
Anda juga akan menemukan contoh lain tentang bagaimana AI digunakan saat ini di media sosial, asisten digital seperti Alexa, dan aplikasi transportasi online seperti Grab.
1. Teknologi Deteksi dan Pengenalan Wajah
Filter virtual Snapchat dan FaceID unlock di iPhone adalah dua contoh aplikasi AI saat ini. Yang pertama menggunakan teknologi deteksi wajah untuk mengidentifikasi wajah apa pun, sedangkan yang kedua mengandalkan pengenalan wajah.
Jadi bagaimana cara kerjanya?
Kamera TrueDepth pada perangkat Apple memproyeksikan lebih dari 30.000 titik tak terlihat untuk membuat peta kedalaman wajah Anda. Ini juga menangkap gambar inframerah wajah pengguna.
Setelah itu, algoritme pembelajaran mesin membandingkan pemindaian wajah Anda dengan data wajah yang telah didaftarkan sebelumnya. Dengan cara ini, dapat menentukan apakah akan membuka kunci perangkat atau tidak. Baca juga Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Pengembangan Aplikasi Seluler.
FaceID otomatis menyesuaikan dengan perubahan tampilan pengguna. Ini termasuk makeup, janggut atau topi, kacamata atau lensa kontak.
Raksasa teknologi yang berbasis di Cupertino itu juga mengatakan kemungkinan memalsukan FaceID adalah satu dari sejuta.
2. Editor Teks
Beberapa editor teks saat ini mengandalkan Artificial intelligence untuk memberikan pengalaman menulis terbaik.
Misalnya, editor dokumen menggunakan algoritme NLP untuk mengidentifikasi penggunaan tata bahasa yang salah dan menyarankan koreksi. Selain koreksi otomatis, beberapa alat tulis menawarkan peringkat keterbacaan dan plagiarisme.
Namun, editor seperti Ink AI menggunakan sedikit lebih jauh untuk menyediakan fitur khusus. Ini menggunakan Artificial intelligence untuk memberikan rekomendasi pengoptimalan konten web yang cerdas.
Baru-baru ini, INK merilis sebuah penelitian yang menunjukkan bagaimana platform penulisan yang didukung AI dapat meningkatkan relevansi konten dan membantu meningkatkan lalu lintas situs web.
3. Media Sosial
Platform media sosial seperti Facebook, Twitter, dan Instagram sangat bergantung pada Artificial intelligence untuk berbagai tugas.
Saat ini, platform media sosial ini menggunakan Artificial intelligence untuk mempersonalisasi apa yang Anda lihat di feed Anda. Model mengidentifikasi minat pengguna dan merekomendasikan konten serupa agar mereka tetap terlibat.
Selain itu, para peneliti melatih model AI untuk mengenali kata kunci, frasa, dan simbol kebencian dalam berbagai bahasa. Dengan cara ini, algoritme dapat dengan cepat menghapus postingan media sosial yang mengandung ujaran kebencian.
Contoh lain dari Artificial intelligence di media sosial meliputi:
- Emoji sebagai bagian dari teks prediktif
- Pengenalan wajah secara otomatis menandai teman di foto
- Filter pintar mengidentifikasi dan menghapus spam
- Balasan Cerdas untuk Balasan Cepat ke Pesan
Rencana platform media sosial melibatkan penggunaan Artificial intelligence untuk mengidentifikasi masalah kesehatan mental. Misalnya, algoritme dapat menganalisis konten yang diposting dan dikonsumsi untuk mendeteksi kecenderungan bunuh diri.
4. Contoh Artificial intelligence Untuk Chatbots
Mendapatkan pertanyaan langsung dari perwakilan pelanggan dapat memakan waktu. Di sinilah Artificial intelligence masuk .
Ilmuwan komputer melatih chatbots, atau chatbots, untuk menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk meniru gaya percakapan perwakilan pelanggan.
Chatbots sekarang dapat menjawab pertanyaan yang membutuhkan jawaban terperinci daripada jawaban ya atau tidak yang spesifik. Terlebih lagi, bot dapat belajar dari ulasan buruk sebelumnya untuk memastikan kepuasan pelanggan yang maksimal.
Akibatnya, mesin sekarang melakukan tugas-tugas dasar seperti menjawab pertanyaan yang sering diajukan atau menerima dan melacak pesanan.
5. Algoritma Rekomendasi
Platform streaming media seperti Netflix, YouTube, dan Spotify mengandalkan sistem rekomendasi cerdas yang didukung oleh AI. Baca juga Penerapan Teknologi Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Video Streaming.
Pertama, sistem mengumpulkan data tentang minat dan perilaku pengguna melalui berbagai aktivitas online. Setelah itu, algoritma pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam menganalisis data untuk memprediksi preferensi. Baca juga Penggunaan Kecerdasan Buatan Untuk Analisis Prediktif.
Itulah mengapa Anda akan selalu menemukan film yang mungkin Anda tonton berdasarkan rekomendasi Netflix. Dan Anda tidak perlu mencari lebih jauh.
6. Algoritma Pencarian
Algoritma pencarian memastikan bahwa hasil teratas pada halaman hasil mesin pencari (SERP) memiliki jawaban atas pertanyaan kami. Tapi bagaimana ini bisa terjadi?
Perusahaan pencarian sering menyertakan beberapa jenis algoritme kontrol kualitas untuk mengidentifikasi konten berkualitas tinggi. Ini kemudian memberikan daftar hasil pencarian yang paling menjawab pertanyaan dan memberikan pengalaman pengguna terbaik.
Karena mesin pencari seluruhnya terdiri dari kode, mereka mengandalkan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami kueri. Baca juga 5 Tren Kecerdasan Buatan Populer Yang Berpengaruh Pada Bisnis.
Tahun lalu, Google mengumumkan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), sebuah teknik prapelatihan NLP. Saat ini, teknologi ini mendukung hampir semua kueri berbasis bahasa Inggris di Google Penelusuran. Baca juga Pencarian Gambar Menggunakan Teknologi Computer Vision
7. Contoh Artificial intelligence Untuk Asisten Digital
Pada Oktober 2011, Siri Apple menjadi asisten digital pertama yang menjadi standar pada smartphone. Namun, asisten suara telah berkembang jauh sejak saat itu.
Saat ini, Asisten Google menggabungkan NLP dan ML tingkat lanjut untuk menguasai bahasa manusia. Tidak hanya memahami perintah yang kompleks, tetapi juga memberikan hasil yang memuaskan. Baca juga 6 Proses Bisnis Menggunakan Teknologi Kecerdasan Buatan.
Selain itu, asisten digital kini memiliki kemampuan adaptif untuk menganalisis preferensi, kebiasaan, dan jadwal pengguna. Dengan cara ini, mereka dapat mengatur dan merencanakan tindakan seperti pengingat, pengingat, dan penjadwalan.
8. Perangkat Rumah Pintar
Berbagai perangkat rumah pintar kini menggunakan aplikasi Artificial intelligence untuk menghemat energi.
Termostat pintar seperti Nest, misalnya, menyesuaikan suhu rumah berdasarkan kebiasaan sehari-hari dan preferensi pemanasan/pendinginan. Demikian juga kulkas pintar dapat membuat daftar belanjaan berdasarkan barang-barang yang ada di rak kulkas.
Cara kita menggunakan Artificial intelligence di rumah kita masih terus berkembang. Lebih banyak solusi AI sekarang menganalisis perilaku dan fungsi manusia yang sesuai.
Kesimpulan
Kami menemukan AI setiap hari, baik Anda menjelajahi web atau mendengarkan musik di Spotify. Contoh lain dari Artificial intelligence adalah aplikasi email pintar, e-commerce yang terlihat, aplikasi keyboard pintar, dan perbankan dan keuangan. Artificial intelligence sekarang memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan dan cara hidup kita.
Media mungkin menggambarkan AI sebagai kompetisi dengan pekerja manusia atau sebuah konsep yang pada akhirnya akan mengambil alih dunia. tapi itu bukan kebenaran. Sebaliknya, AI membantu manusia menjadi lebih produktif dan membantu kita menjalani kehidupan yang lebih baik.