Penjelasan Mudah Apa Itu AI (Artificial Intelegence)? Dari Ahli, Game dan FIlm

Apa itu AI dan Bagaimana Cara Kerjanya?

AI atau Artificial Intelligence (bahasa Indonesia: Kecerdasan Buatan) adalah kemampuan mesin atau program komputer untuk meniru perilaku atau fungsi otak manusia. Ini mencakup kemampuan untuk mempelajari, beradaptasi, dan menyelesaikan masalah seperti halnya manusia melalui pembelajaran mesin dan algoritma.

Penjelasan Mudah Apa itu AI?

AI adalah sebuah teknologi yang memungkinkan mesin atau program komputer untuk belajar dan menyelesaikan masalah seperti halnya manusia. Misalnya, seperti ketika kita belajar matematika, mesin atau program komputer juga dapat belajar dari contoh-contoh data dan mengenali pola yang ada di dalamnya, sehingga dapat menyelesaikan soal-saol matematika.

Misalnya, ketika kita memberikan contoh data berupa gambar-gambar kucing dan anjing beserta label yang sesuai, mesin atau program komputer dapat belajar untuk membedakan antara kucing dan anjing. Setelah mesin atau program komputer mempelajari pola-pola yang ada pada contoh data tersebut, mesin atau program komputer dapat memprediksi dengan benar apakah gambar yang baru diberikan adalah gambar kucing atau anjing.

Dengan AI, mesin atau program komputer dapat menyelesaikan masalah atau tugas tertentu secara otomatis, seperti memprediksi cuaca, menerjemahkan bahasa, atau bahkan memainkan game. AI dapat membantu manusia dalam memecahkan masalah yang kompleks dan mempercepat proses dalam banyak bidang.

AI Menurut Ahli

Sementara sejumlah definisi kecerdasan buatan (AI) muncul dalam beberapa dekade terakhir, John McCarthy dari Departemen Ilmu Komputer Universitas Stanford menawarkan definisi berikut dalam makalah tahun 2007 ini:

"AI adalah ilmu dan teknik membuat mesin cerdas, terutama program komputer cerdas. Ini berkaitan dengan tugas serupa penggunaan komputer untuk memahami kecerdasan manusia, tetapi AI tidak harus membatasi dirinya pada metode yang dapat diamati secara biologis."

Namun, beberapa dekade sebelum definisi ini, percakapan tentang kecerdasan buatan dimulai dengan karya Alan Turing yang berpengaruh, "Computing Machinery and Intelligence" (PDF, 89,8 KB) (tautan berada di luar IBM), yang diterbitkan pada tahun 1950. Dalam makalah ini, Turing, yang sering disebut sebagai "bapak ilmu komputer", mengajukan pertanyaan berikut, "Dapatkah mesin berpikir?" 

 

Dari sana, ia menawarkan tes, yang sekarang terkenal dengan sebutan "Tes Turing", di mana seorang penyidik manusia akan mencoba membedakan antara respons teks komputer dan manusia. Meskipun tes ini telah banyak dikritik sejak diterbitkan, tetapi masih menjadi bagian penting dari sejarah AI serta konsep yang berkelanjutan dalam filsafat karena menggunakan gagasan tentang linguistik.

Stuart Russell dan Peter Norvig kemudian menerbitkan buku Artificial Intelligence: A Modern Approach (tautan berada di luar IBM), yang menjadi salah satu buku teks utama dalam studi AI. Di dalamnya, mereka menggali empat tujuan atau definisi potensial AI, yang membedakan sistem komputer berdasarkan rasionalitas dan pemikiran vs tindakan:

Pendekatan manusia:

• Sistem yang berpikir seperti manusia
• Sistem yang bertindak seperti manusia

Pendekatan ideal:

• Sistem yang berpikir secara rasional
• Sistem yang bertindak secara rasional

Definisi Alan Turing akan termasuk dalam kategori "sistem yang bertindak seperti manusia."

Pada bentuk yang paling sederhana, Kecerdasan Buatan adalah bidang yang menggabungkan ilmu komputer dan dataset yang kuat untuk memungkinkan pemecahan masalah. Ini juga mencakup sub-bidang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang sering disebut bersamaan dengan kecerdasan buatan. Disiplin ilmu ini terdiri dari algoritma AI yang mencoba membuat sistem pakar yang membuat prediksi atau klasifikasi berdasarkan data input.

Jenis-jenis kecerdasan buatan—kecerdasan buatan lemah vs. kecerdasan buatan kuat

Kecerdasan Buatan Lemah—juga disebut Kecerdasan Buatan Terbatas atau Kecerdasan Buatan Terbatas (ANI)—adalah AI yang dilatih dan difokuskan untuk melakukan tugas-tugas tertentu. Kecerdasan Buatan Lemah mendorong sebagian besar AI yang mengelilingi kita saat ini. 'Terbatas' mungkin menjadi deskripsi yang lebih akurat untuk jenis AI ini karena tidak lemah sama sekali; itu memungkinkan beberapa aplikasi yang sangat kuat, seperti Siri Apple, Alexa Amazon, Watson IBM, dan kendaraan otonom.

Kecerdasan Buatan Kuat terdiri dari Kecerdasan Buatan Umum (AGI) dan Kecerdasan Buatan Super (ASI). Kecerdasan Buatan Umum (AGI), atau AI umum, adalah bentuk teoritis AI di mana mesin akan memiliki kecerdasan yang setara dengan manusia; ia akan memiliki kesadaran diri yang memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah, belajar, dan merencanakan untuk masa depan. Kecerdasan Buatan Super (ASI)—juga dikenal sebagai kecerdasan super—akan melampaui kecerdasan dan kemampuan otak manusia. Meskipun Kecerdasan Buatan Kuat masih sepenuhnya teoritis tanpa contoh praktis yang digunakan saat ini, itu tidak berarti para peneliti AI tidak juga mengeksplorasi pengembangannya. Sementara itu, contoh terbaik dari ASI mungkin berasal dari fiksi ilmiah, seperti HAL, asisten komputer jahat yang super manusia dalam 2001: A Space Odyssey.

Deep learning vs. machine learning

Cara kerja AI tergantung pada jenisnya. Misalnya, pada:

• Machine Learning, AI dilatih dengan memberikan contoh data dan label yang sesuai. Model AI kemudian mencoba untuk mengenali pola dalam data sehingga dapat memprediksi label yang tepat untuk data baru yang diberikan.
• Deep Learning, AI menggunakan jaringan neuron buatan yang memiliki banyak layer untuk memproses data. Ini memungkinkan AI untuk mempelajari pola yang lebih kompleks dan membuat prediksi yang lebih akurat.

AI biasanya mengambil data dari berbagai sumber seperti sensor, perangkat lunak, atau basis data untuk mempelajari dan menemukan pola. Data ini kemudian dianalisis dan diolah menggunakan teknik Machine Learning atau Deep Learning untuk membangun model AI yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah atau menyelesaikan tugas tertentu.

Perbedaan Deep Learning vs Machine Learning

Karena deep learning dan machine learning cenderung digunakan secara bergantian, penting untuk mencatat perbedaan antara keduanya. Seperti yang disebutkan di atas, baik deep learning maupun machine learning adalah sub-bidang kecerdasan buatan, dan deep learning sebenarnya adalah sub-bidang dari machine learning.

Deep learning sebenarnya terdiri dari jaringan saraf. "Deep" dalam deep learning merujuk pada jaringan saraf yang terdiri dari lebih dari tiga lapisan—yang akan mencakup masukan dan keluaran—dapat dianggap sebagai algoritma deep learning. Ini umumnya direpresentasikan menggunakan diagram berikut:

Perbedaan antara deep learning dan machine learning adalah bagaimana masing-masing algoritma belajar. Deep learning mengotomatisasi sebagian besar bagian ekstraksi fitur dari proses tersebut, menghilangkan beberapa intervensi manusia manual yang diperlukan dan memungkinkan penggunaan kumpulan data yang lebih besar. Anda dapat memikirkan deep learning sebagai "machine learning yang dapat diskalakan" seperti yang dicatat oleh Lex Fridman dalam kuliah MIT yang sama dari atas. Machine learning klasik, atau "non-deep", lebih bergantung pada intervensi manusia untuk belajar. Para ahli manusia menentukan hierarki fitur untuk memahami perbedaan antara masukan data, biasanya memerlukan data yang lebih terstruktur untuk belajar.

Machine learning "deep" dapat memanfaatkan kumpulan data berlabel, juga dikenal sebagai supervised learning, untuk menginformasikan algoritmanya, tetapi tidak selalu memerlukan kumpulan data yang berlabel. Ia dapat memasukkan data yang tidak terstruktur dalam bentuk mentahnya (mis. teks, gambar), dan dapat secara otomatis menentukan hierarki fitur yang membedakan berbagai kategori data dari satu sama lain. Berbeda dengan machine learning, ia tidak memerlukan intervensi manusia untuk memproses data, memungkinkan kita untuk mengubah skala machine learning dengan cara yang lebih menarik.

Aplikasi kecerdasan buatan

Ada banyak aplikasi sistem AI di dunia nyata saat ini. Di bawah ini adalah beberapa contoh yang paling umum:

• Pengenalan suara: Juga dikenal sebagai pengenalan suara otomatis (ASR), pengenalan suara komputer, atau teks ke suara, dan ini adalah kemampuan yang menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengubah ucapan manusia menjadi format tertulis. Banyak perangkat mobile menggabungkan pengenalan suara ke dalam sistem mereka untuk melakukan pencarian suara - misalnya Siri - atau menyediakan lebih banyak aksesibilitas untuk teks.
• Layanan pelanggan: Agen virtual online menggantikan agen manusia dalam perjalanan pelanggan. Mereka menjawab pertanyaan yang sering diajukan (FAQ) seputar topik, seperti pengiriman, atau memberikan saran personal, menjual produk secara lintas atau menyarankan ukuran untuk pengguna, mengubah cara kita berpikir tentang keterlibatan pelanggan di situs web dan platform media sosial. Contohnya termasuk bot pesan pada situs e-commerce dengan agen virtual, aplikasi pesan, seperti Slack dan Facebook Messenger, dan tugas yang biasanya dilakukan oleh asisten virtual dan asisten suara.
• Visi komputer: Teknologi AI ini memungkinkan komputer dan sistem untuk mengambil informasi yang bermakna dari gambar digital, video, dan masukan visual lainnya, dan berdasarkan masukan tersebut, dapat mengambil tindakan. Kemampuan ini untuk memberikan rekomendasi membedakan dari tugas pengenalan gambar. Didukung oleh jaringan saraf konvolusional, visi komputer memiliki aplikasi dalam penandaan foto di media sosial, gambar radiologi di bidang kesehatan, dan mobil otonom di industri otomotif.
• Mesin rekomendasi: Dengan menggunakan data perilaku konsumsi masa lalu, algoritma AI dapat membantu menemukan tren data yang dapat digunakan untuk mengembangkan strategi penjualan lintas yang lebih efektif. Ini digunakan untuk memberikan rekomendasi tambahan yang relevan kepada pelanggan selama proses checkout untuk pengecer online.
• Perdagangan saham otomatis: Dirancang untuk mengoptimalkan portofolio saham, platform perdagangan berfrekuensi tinggi yang didorong AI membuat ribuan atau bahkan jutaan perdagangan per hari tanpa campur tangan manusia.

Apa itu AI dalam Game?

AI dalam game merujuk pada teknologi yang memungkinkan karakter atau entitas dalam game untuk berperilaku seperti manusia. Hal ini memungkinkan pengalaman bermain game yang lebih menarik dan menantang.

Salah satu bentuk AI dalam game adalah AI lawan, di mana karakter atau musuh dalam game akan berperilaku dan menyesuaikan diri dengan keputusan pemain. Misalnya, pada game tembak-menembak, AI lawan dapat belajar dari keputusan dan tindakan pemain sehingga dapat menjadi lebih cerdas dan sulit dikalahkan.

Selain itu, AI juga dapat digunakan dalam game untuk mengatur tingkat kesulitan, menjaga keseimbangan permainan, atau memungkinkan interaksi yang lebih kompleks antara karakter dalam game.

Contohnya, pada game simulasi seperti The Sims, AI digunakan untuk memungkinkan karakter dalam game untuk berinteraksi dengan lingkungan dan karakter lainnya. Karakter dalam game akan memiliki kebutuhan seperti makan, tidur, dan bersosialisasi, dan AI akan menentukan bagaimana karakter dalam game dapat memenuhi kebutuhan tersebut.

Dalam game multiplayer, AI juga dapat digunakan untuk memantau perilaku pemain dan mencegah perilaku curang atau merugikan. Hal ini memastikan bahwa permainan tetap adil dan menyenangkan bagi semua pemain yang terlibat.

Berikut adalah beberapa game populer yang engine game-nya banyak menggunakan AI:

1. Left 4 Dead: Dalam game ini, AI digunakan untuk mengatur gerakan zombie, serta untuk menyesuaikan kesulitan permainan berdasarkan tingkat keterampilan pemain.
2. F.E.A.R.: Game FPS ini menggunakan AI untuk menciptakan pertempuran yang dinamis dan menantang, serta untuk membuat musuh yang lebih cerdas dan adaptif.
3. Grand Theft Auto V: Dalam game ini, AI digunakan untuk mengontrol polisi dan pejalan kaki, serta untuk membuat lalu lintas kendaraan yang realistis.
4. The Elder Scrolls V: Skyrim: AI digunakan dalam game ini untuk mengontrol NPC (non-player character), termasuk untuk membuat reaksi mereka terhadap keputusan pemain.
5. Halo: Combat Evolved: Game FPS ini menggunakan AI untuk mengatur taktik musuh, membangun rencana serangan, dan untuk mengontrol pergerakan kendaraan.
6. Black & White: Game simulasi ini menggunakan AI untuk mengontrol makhluk yang dibangun pemain dan juga untuk menyesuaikan perilaku NPC berdasarkan interaksi dengan pemain.
7. Deus Ex: Game ini menggunakan AI untuk mengatur gerakan musuh, serta untuk membuat dunia yang responsif terhadap keputusan pemain.
8. Metal Gear Solid V: The Phantom Pain: Game ini menggunakan AI untuk membuat AI musuh yang cerdas dan responsif, serta untuk membuat alur cerita yang menyesuaikan dengan keputusan pemain.
9. Age of Empires III: Dalam game ini, AI digunakan untuk mengatur taktik musuh dan untuk membuat keputusan strategis pada level yang tinggi.
10. Total War: Warhammer II: Game ini menggunakan AI untuk mengatur taktik musuh, membangun rencana serangan, dan untuk membuat dunia yang dinamis dan hidup.

Rekomendasi film yang dapat ditonton untuk memahami Apa itu AI?

Berikut adalah beberapa rekomendasi film yang dapat membantu memahami AI:

1. The Imitation Game (2014) - Film ini bercerita tentang kehidupan Alan Turing, seorang ilmuwan komputer dan matematikawan terkenal yang membantu memecahkan kode rahasia Nazi selama Perang Dunia II. Film ini menunjukkan konsep dasar tentang AI dan bagaimana komputer dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks.
2. A.I. Artificial Intelligence: Film ini mengisahkan tentang seorang robot anak yang dibuat untuk menjadi pengganti anak manusia yang telah meninggal. Cerita ini mengangkat tema tentang apakah robot dapat memiliki perasaan dan emosi seperti manusia.
3. I, Robot: Film ini mengisahkan tentang seorang detektif yang mencari tahu siapa yang bertanggung jawab atas pembunuhan seorang ilmuwan yang menciptakan robot-robot yang sangat canggih.
4. The Matrix (1999) - Film ini menggambarkan dunia di mana manusia hidup dalam simulasi yang dikendalikan oleh mesin cerdas. Film ini menunjukkan bagaimana AI dapat mencapai kecerdasan yang luar biasa dan mengubah dunia manusia secara drastis.
5. Ex Machina (2014) - Film ini bercerita tentang seorang programmer komputer muda yang diundang untuk menguji kecerdasan buatan yang luar biasa pada seorang robot wanita yang sangat realistis. Film ini menunjukkan bagaimana AI dapat mencapai kecerdasan dan kesadaran yang mirip dengan manusia. 
6. Chappie (2015) - Film ini menceritakan tentang seorang robot bernama Chappie yang diaktifkan dan diberi kecerdasan buatan atau AI, yang membuatnya memiliki kemampuan untuk belajar dan berpikir seperti manusia.
   

Film-film ini dapat membantu memahami konsep-konsep dasar tentang AI dan memberikan gambaran tentang bagaimana AI dapat mempengaruhi dunia kita. Namun, perlu diingat bahwa film-film tersebut juga mengandung fiksi dan dramatisasi, sehingga tidak selalu mencerminkan kenyataan tentang AI secara akurat.

Sejarah kecerdasan buatan: Tanggal dan nama penting

Idea 'mesin yang berpikir' berasal dari Yunani kuno. Namun sejak munculnya komputasi elektronik (dan terkait dengan beberapa topik yang dibahas dalam artikel ini), peristiwa dan tonggak penting dalam evolusi kecerdasan buatan termasuk yang berikut:

• 1950: Alan Turing menerbitkan Computing Machinery and Intelligence. Dalam makalah itu, Turing - terkenal karena membongkar kode ENIGMA Nazi selama Perang Dunia II - mengusulkan untuk menjawab pertanyaan 'apakah mesin bisa berpikir?' dan memperkenalkan Uji Turing untuk menentukan apakah komputer dapat menunjukkan kecerdasan yang sama (atau hasil dari kecerdasan yang sama) seperti manusia. Nilai Uji Turing telah diperdebatkan sejak saat itu.
• 1956: John McCarthy mencetuskan istilah 'kecerdasan buatan' pada konferensi AI pertama di Dartmouth College. (McCarthy kemudian menciptakan bahasa Lisp.) Kemudian pada tahun itu, Allen Newell, J.C. Shaw, dan Herbert Simon membuat Logic Theorist, program perangkat lunak AI yang pertama kali berjalan.
• 1967: Frank Rosenblatt membangun Mark 1 Perceptron, komputer pertama berbasis jaringan saraf yang 'belajar' melalui uji coba dan kesalahan. Hanya setahun kemudian, Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan buku berjudul Perceptrons, yang menjadi karya penting tentang jaringan saraf dan, setidaknya untuk sementara waktu, menjadi argumen melawan proyek penelitian jaringan saraf di masa depan.
• 1980-an: Jaringan saraf yang menggunakan algoritma backpropagation untuk melatih dirinya sendiri menjadi sangat umum digunakan dalam aplikasi AI.
• 1997: Deep Blue dari IBM mengalahkan juara catur dunia saat itu, Garry Kasparov, dalam pertandingan catur (dan pertandingan ulang).
• 2011: IBM Watson mengalahkan juara Jeopardy! Ken Jennings dan Brad Rutter.
• 2015: Komputer super Minwa dari Baidu menggunakan jenis jaringan saraf dalam yang disebut convolutional neural network untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan gambar dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada rata-rata manusia.
• 2016: Program AlphaGo dari DeepMind, didukung oleh jaringan saraf dalam, mengalahkan Lee Sodol, juara dunia Go, dalam pertandingan lima game. Kemenangan ini signifikan mengingat jumlah kemungkinan gerakan yang sangat besar ketika permainan berlangsung (lebih dari 14,5 triliun setelah hanya empat gerakan!). Kemudian, Google membeli DeepMind dengan harga yang dilaporkan mencapai USD 400 juta.