Kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi yang memiliki kemampuan pemecahan masalah layaknya manusia. AI dalam tindakannya tampak seperti menirukan kecerdasan manusia—teknologi ini dapat mengenali gambar, menulis puisi, dan membuat prediksi berbasis data.
AI, yang juga dikenal sebagai kecerdasan buatan, adalah teknologi yang memiliki kemampuan pemecahan masalah layaknya manusia. Dalam praktiknya, AI akan menyimulasikan kecerdasan manusia—teknologi ini dapat mengenali gambar, menulis puisi, dan membuat prediksi berbasis data.
Organisasi modern mengumpulkan data dalam jumlah besar dari beragam sumber, seperti sensor pintar, konten buatan manusia, alat pemantauan, dan log sistem. Teknologi kecerdasan buatan menganalisis data dan menggunakannya untuk membantu operasi bisnis secara efektif. Misalnya, teknologi AI dapat merespons percakapan manusia dalam dukungan pelanggan, membuat gambar dan teks orisinal untuk pemasaran, serta membuat saran cerdas untuk analitik.
Pada akhirnya, kecerdasan buatan adalah tentang membuat perangkat lunak menjadi lebih pintar untuk interaksi pengguna yang dikustom dan pemecahan masalah yang kompleks.
Apa saja jenis teknologi AI?
Aplikasi dan teknologi AI telah meningkat secara eksponensial dalam beberapa tahun terakhir. Di bawah ini adalah beberapa contoh teknologi AI umum yang mungkin Anda temui.
Sejarah AI
Dalam makalahnya pada tahun 1950, “Computing Machinery and Intelligence,” Alan Turing mempertimbangkan apakah mesin dapat berpikir. Dalam makalah ini, Turing pertama kali menciptakan istilah kecerdasan buatan dan menyajikannya sebagai konsep teoretis dan filosofis. Namun, AI, seperti yang kita kenal sekarang, adalah hasil dari upaya kolektif banyak ilmuwan dan rekayasawan selama beberapa dekade.
1940-1980
Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts mengusulkan model neuron buatan yang meletakkan dasar untuk jaringan neural, teknologi inti dalam AI.
Segera setelah itu, pada tahun 1950, Alan Turing menerbitkan “Computing Machinery and Intelligence,” memperkenalkan konsep Tes Turing untuk menilai kecerdasan mesin.
Hal ini mendorong mahasiswa pascasarjana Marvin Minsky dan Dean Edmonds, membangun mesin jaring neural pertama yang dikenal sebagai SNARC, Frank Rosenblatt mengembangkan Perceptron yang merupakan salah satu model paling awal dari jaringan neural, dan Joseph Weizenbaum menciptakan ELIZA, salah satu chatbot pertama untuk mensimulasikan psikoterapis Rogerian antara tahun 1951 dan 1969.
Dari tahun 1969 hingga 1979, Marvin Minsky menunjukkan keterbatasan jaringan neural, yang mengakibatkan penurunan sementara dalam penelitian jaringan neural. “Musim dingin AI” pertama terjadi karena berkurangnya pendanaan dan keterbatasan perangkat keras dan komputasi.
AI di masa depan
Teknologi kecerdasan buatan saat ini semuanya berfungsi dalam satu set parameter yang telah ditentukan sebelumnya. Misalnya, model AI yang dilatih dalam pengenalan dan pembuatan gambar tidak dapat membangun situs web.
Artificial General Intelligence (AGI) adalah bidang penelitian AI teoretis yang mencoba membuat perangkat lunak dengan kecerdasan mirip manusia dan kemampuan untuk belajar sendiri. Tujuannya adalah agar perangkat lunak dapat melakukan tugas-tugas yang belum tentu dilatih atau dikembangkan.
AGI adalah upaya teoritis untuk mengembangkan sistem AI dengan kontrol diri otonom, pemahaman diri yang wajar, dan kemampuan untuk mempelajari keterampilan baru. Ini dapat memecahkan masalah yang kompleks dalam pengaturan dan konteks yang tidak diajarkan pada saat pembuatannya. AGI dengan kemampuan manusia tetap menjadi konsep teoretis dan tujuan penelitian. Ini adalah salah satu kemungkinan masa depan AI.
Bagaimana AI digunakan saat ini?
Saat ini, AI ada di mana-mana, bekerja di balik layar untuk mendukung aplikasi-aplikasi favorit Anda.
Contoh kecerdasan buatan untuk bisnis
Kecerdasan buatan memiliki berbagai aplikasi. Meskipun bukan daftar yang lengkap, berikut adalah beberapa contoh yang menyoroti beragam kasus penggunaan AI untuk organisasi.
Chatbot dan asisten cerdas
Chatbot dan asisten cerdas yang didukung AI terlibat dalam percakapan yang lebih canggih dan mirip manusia. Keduanya dapat memahami konteks dan menghasilkan respons yang koheren untuk bahasa alami yang kompleks dan pertanyaan pelanggan. Keduanya unggul dalam dukungan pelanggan, bantuan virtual, dan pembuatan konten untuk menyediakan interaksi yang dipersonalisasi. Kemampuan pembelajaran berkelanjutan model ini memungkinkan keduanya beradaptasi dan meningkatkan performanya seiring waktu, sehingga meningkatkan pengalaman dan efisiensi pengguna.
Misalnya, Deriv, salah satu broker online terbesar di dunia, menghadapi tantangan dalam mengakses sejumlah besar data yang terdistribusi di berbagai platform. Broker ini mengimplementasikan asisten yang didukung AI untuk mengambil dan memproses data dari berbagai sumber di seluruh dukungan pelanggan, pemasaran, dan perekrutan. Dengan AI, Deriv mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menerima karyawan baru sebesar 45 persen dan meminimalkan waktu tugas perekrutan sebesar 50 persen.
Manfaat kecerdasan buatan untuk bisnis
Organisasi Anda dapat mengintegrasikan kemampuan kecerdasan buatan untuk mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mempercepat inovasi.
Apa perbedaan antara machine learning, deep learning, dan kecerdasan buatan?
Kecerdasan buatan (AI) adalah istilah payung untuk strategi dan teknik yang berbeda untuk membuat mesin menjadi lebih mirip manusia. Ini mencakup segala hal mulai dari mobil otonom hingga penyedot debu robotik dan asisten pintar seperti Alexa. Meskipun machine learning dan deep learning berada di bawah payung AI, tidak semua aktivitas AI merupakan machine learning dan deep learning. Misalnya, AI generatif menunjukkan kemampuan kreatif seperti manusia dan merupakan bentuk deep learning yang sangat canggih.
Machine learning
Meskipun Anda mungkin melihat istilah kecerdasan buatan dan machine learning digunakan secara bergantian di banyak tempat, machine learning secara teknis adalah salah satu dari banyak cabang kecerdasan buatan lainnya. Ini adalah ilmu yang mengembangkan algoritma dan model statistik untuk menghubungkan data. Sistem komputer menggunakan algoritme machine learning untuk memproses data historis berjumlah besar dan mengidentifikasi pola data. Dalam konteks saat ini, machine learning mengacu pada serangkaian teknik statistik yang disebut model machine learning yang dapat Anda gunakan secara independen atau untuk mendukung teknik AI lain yang lebih kompleks.
Bagaimana cara kerja kecerdasan buatan?
Sistem kecerdasan buatan menggunakan berbagai teknologi untuk berfungsi. Spesifiknya berbeda-beda, tetapi prinsip intinya tetap sama: mereka mengubah semua tipe data, seperti teks, gambar, video, dan audio, menjadi representasi numerik dan secara matematis mengidentifikasi pola dan hubungan di antara tipe data tersebut. Oleh karena itu, teknologi kecerdasan buatan memerlukan pelatihan – teknologi tersebut dihadapkan pada set data yang ada dalam jumlah besar untuk “belajar” — serupa dengan manusia yang belajar dari arsip pengetahuan yang ada. Beberapa teknologi yang membuat kecerdasan buatan berfungsi diberikan di bawah ini.
Jaringan neural
Jaringan neural buatan membentuk inti dari teknologi kecerdasan buatan. Jaringan tersebut mencerminkan proses yang terjadi di dalam otak manusia. Otak mengandung jutaan neuron yang memproses dan menganalisis informasi. Jaringan neural buatan menggunakan neuron buatan yang memproses informasi bersama-sama. Setiap neuron buatan, atau simpul, menggunakan perhitungan matematis untuk memproses informasi dan memecahkan masalah yang kompleks.
Apa saja komponen utama dari arsitektur aplikasi AI?
Arsitektur kecerdasan buatan terdiri dari tiga lapisan inti. Semua lapisan berjalan pada infrastruktur TI yang menyediakan sumber daya komputasi dan memori yang diperlukan untuk AI.
Opsi pelatihan AI untuk pemula
Pelatihan AI biasanya dimulai dengan dasar-dasar pemrograman dan ilmu komputer. Anda harus mempelajari bahasa seperti Python, bersama dengan matematika, statistik, dan aljabar linear.
Lalu, Anda dapat melanjutkan ke pelatihan spesialisasi. Ambil gelar master dalam kecerdasan buatan, machine learning, atau ilmu data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam dan pengalaman langsung. Program ini biasanya melibatkan topik-topik, seperti jaringan neural, pemrosesan bahasa alami, dan penglihatan komputer secara mendalam.
Namun, pendidikan formal bukanlah satu-satunya jalan. Anda dapat menggunakan kursus online untuk belajar sesuai dengan ritme Anda sendiri dan menguasai keterampilan tertentu. Misalnya, pelatihan AI generatif di AWS mencakup sertifikasi oleh para ahli AWS pada topik-topik seperti:
Apa saja tantangan dalam implementasi kecerdasan buatan?
Beberapa tantangan mempersulit implementasi dan penggunaan AI. Hambatan berikut adalah beberapa tantangan yang paling umum.
Tata kelola AI
Kebijakan tata kelola data harus mematuhi batasan peraturan dan undang-undang privasi. Untuk menerapkan AI, Anda harus mengelola kualitas data, privasi, dan keamanan. Anda bertanggung jawab atas perlindungan data dan privasi pelanggan. Untuk mengelola keamanan data, organisasi Anda harus memahami cara model AI menggunakan dan berinteraksi dengan data pelanggan di setiap lapisan.
Bagaimana AWS dapat mendukung kebutuhan kecerdasan buatan Anda?
AWS membuat AI dapat diakses oleh lebih banyak orang, mulai dari pembangun dan ilmuwan data hingga analis bisnis dan mahasiswa. Dengan rangkaian layanan, alat, dan sumber daya AI yang paling komprehensif, AWS menghadirkan keahlian mendalam kepada lebih dari 100.000 pelanggan untuk memenuhi tuntutan bisnis mereka dan membuka nilai data mereka. Pelanggan dapat membangun dan menskalakan dengan AWS berdasarkan privasi, keamanan end-to-end, dan tata kelola AI untuk melakukan transformasi pada tingkat yang belum pernah dicapai sebelumnya. AI di AWS mencakup layanan AI yang dilatih sebelumnya untuk kecerdasan siap pakai dan infrastruktur AI untuk memaksimalkan performa dan menurunkan biaya.
Amazon Q
Asisten yang didukung AI generatif dan dirancang untuk pekerjaan yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan Anda.
Layanan
Amazon Bedrock
Menawarkan pilihan FM performa tinggi dan serangkaian kemampuan yang luas. Anda dapat bereksperimen dengan berbagai FM teratas dan menyesuaikannya secara pribadi dengan data Anda.
Amazon SageMaker
Menawarkan alat untuk melatih FM terlebih dahulu dari awal sehingga dapat digunakan secara internal.
Amazon Rekogniton
Mengotomatiskan, menyederhanakan, dan menskalakan pengenalan citra dan analisis video.
Amazon Textract
Mengekstrak teks yang dicetak, menganalisis tulisan tangan, dan secara otomatis mengambil data dari dokumen apa pun.
Amazon Transcribe
Mengonversi ucapan menjadi teks, mengekstrak wawasan bisnis penting dari file video, dan meningkatkan hasil bisnis.
FAQ
Perluas Bisnis Anda ke Tiongkok dengan Uji Coba Gratis Wilayah Tiongkok
Akses 40+ produk AWS canggih dengan Tingkat Gratis di Wilayah AWS Tiongkok, yang menjamin pengalaman konsisten secara global sambil mematuhi peraturan lokal
