Artificial Intelligence atau yang disingkat AI merupakan kecerdasan buatan pada sebuah mesin yang dirancang dengan khusus, sehingga mesin tersebut dapat menyerupai kecerdasan atau berpikir seperti manusia. AI dibuat agar dapat meniru berbagai kegiatan manusia secara natural. Terdapat beberapa jenis Artificial Intelligence.

Berikut ini jenis-jenis Artificial Intelligence tersebut:

1. Self Aware (Kesadaran Diri)

Jenis AI yang pertama yaitu Self Aware atau kesadaran diri. Ini merupakan tingkatan tertinggi dari kecerdasan buatan, sebab sistem dari AI jenis ini memiliki kemampuan akan kesadaran yang tinggi terhadap sesuatu. Selain itu juga memiliki rasa diri serta dapat memahami keadaan di sekelilingnya. 

Mesin yang dibekali sistem AI jenis kesadaran diri mampu mengumpulkan data untuk menyimpulkan berbagai hal yang dirasakan orang lain. Namun, hingga saat ini kecerdasan buatan belum ada yang mencapai tahap ini dengan sempurna. Meski begitu, para ilmuwan tetap optimis bahwa suatu saat AI jenis ini akan dapat diciptakan.

2. Theory of Mind (Teori Pikiran)

Jenis AI yang kedua Theory of Mind atau teori pikiran. AI dengan jenis ini mesin memiliki sistem dengan kecerdasan emosional, sehingga memiliki kemampuan untuk mengingat emosi dan tingkah laku seseorang. Kemampuan tersebut diperoleh dengan cara menghimpun data saat mesin atau sistem tersebut melakukan interaksi dengan manusia.

Jenis ini juga dapat memiliki kemampuan untuk mengambil suatu keputusan yang tepat layaknya manusia. Seperti jenis Self Aware, jenis AI Theory of Mind juga belum berhasil diciptakan. Tetapi penelitian dan percobaan agar tercapainya tingkatan ini terus dilakukan oleh para ahli.

3. Limited Memory (Memori Terbatas)

Jenis AI ketiga yaitu Limited Memory atau memori terbatas. Jenis kecerdasan buatan ini dapat mengingat juga menyimpan pengalaman masa lalu, dan menggunakan ingatan serta pengalaman masa lalu tersebut sebagai informasi untuk pengambilan keputusan di masa yang akan datang.

Sistem yang menggunakan jenis AI ini telah diterapkan pada kendaraan yang dirancang dengan teknologi self-driving. Dimana mobil akan memiliki kemampuan untuk mengganti jalur secara otomatis. Namun keputusan masa depan ini hanya dapat digunakan dalam jangka pendek saja. Data ingatan yang disimpan pun tidak bisa tersimpan secara permanen.

4. Reactive Machine (Mesin Reaktif)

Keempat, jenis AI Reactive Machine atau mesin reaktif. Jenis ini merupakan tipe paling dasar dari kecerdasan buatan. Mesin dengan jenis AI ini mampu merespons serta mengidentifikasi setiap situasi secara otomatis. 

Sebagai contoh, superkomputer IBM telah menerapkan AI jenis ini dalam permainan catur Deep Blue. 

5. Artificial Narrow Intelligence (ANI)

Jenis AI kelima yaitu Artificial Narrow Intelligence (ANI). Sistem yang menggunakan AI jenis ini mengerjakan hal-hal tertentu dengan otomatis menggunakan kemampuannya seperti manusia. 

Kemampuannya sistem dengan AI jenis ini terbatas, hanya sebatas dengan apa yang telah diprogramkan. Dengan demikian kompetisi sistem yang ditanami AI jenis ini sempit dan terbatas.

6. Artificial Super Intelligence (ASI)

Kenam, jenis AI Artificial Super Intellegence (ASI). Jenis kecerdasan buatan ASI ini dinyatakan sebagai AI yang paling superior di antara jenis-jenis AI yang ada. 

Sistem AI jenis ini adalah sistem yang sudah disempurnakan dari  gabungan dari jenis-jenis AI sebelumnya. Sehingga kapasitas memori AI jenis ASI ini lebih besar. Predikat superior untuk AI jenis AI ini memunculkan pendapat atau ketakutan bahwa jika benar sistem AI ini tercipta, memungkinkan menjadi ancaman bagi manusia.

7. Artificial General Intelligence (AGI)

Jenis AI yang terakhir atau yang ketujuh Artificial General Intelligence (AGI). AI jenis ini lebih dititikberatkan pada kemampuan sistemnya untuk melihat, memahami, dan memiliki fungsi dengan lebih banyak sebagaimana manusia.

Sistem AI jenis AGI dibuat dengan keragaman kompetensi dan terhubung domain yang bermacam-macam. Dengan rancangan tersebut AI jenis ini mampu melakukan berbagai fungsi atau berbagai kemampuan yang dimiliki manusia.

Manfaat AI bagi Manusia

Terciptanya AI atau kecerdasan buatan membawa banyak perubahan dalam keseharian manusia. Meskipun ada ketakutan akan terancamnya eksistensi manusia, namun AI memiliki manfaat yang tidak sedikit.

Manfaat AI bagi manusia di antaranya:

1. Meningkatkan Efisiensi Waktu

Efisiensi waktu dinyatakan sebagai manfaat AI yang paling besar. Sebab pekerjaan yang biasanya dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu, dengan menggunakan AI dapat dilakukan secara otomatis dan menjadi lebih cepat. 

2. Menambah Produktivitas

Dengan lebih efisiennya waktu yang digunakan dalam mengerjakan suatu pekerjaan, maka produktivitas pun akan bertambah. Karena dengan waktu yang ada, pengerjaan secara otomatis tersebut dapat melakukan pekerjaan dengan kualitas dan kuantitas semakin meningkat.

3. Mengurangi Kesalahan Manusia

Dengan menggunakan AI, melakukan pekerjaan menjadi lebih tepat. Sehingga kesalahan yang sering didapatkan akibat kelalaian manusia bisa dikurangi. Hal ini tentunya sangat diperlukan terutama dalam bidang-bidang yang vital seperti di bidang kedokteran agar meminimalisir kesalahan dalam tindakan terhadap pasien.

4. Dapat Mengotomasi Pekerjaan yang Berulang

Melakukan pekerjaan yang sama terus menerus atau pekerjaan berulang tentunya akan membosankan. Tetapi dengan AI pekerjaan-pekerjaan atau tugas yang berulang itu bisa dioptimasi, sehingga peranan manusia hanya sebagian kecil untuk pekerjaan tersebut. Karena sebagian besar atau bahkan seluruhnya pekerjaan tersebut dapat dikerjakan oleh AI.

5. Menjadi Suatu Hiburan

Sebuah game menjadi contoh suatu sistem yang menggunakan AI dan berfungsi sebagai hiburan bagi pemain game tersebut. Dengan bermain game, seseorang akan mendapatkan kesenangan.

6. Meningkatkan Taraf Hidup Manusia

Berbagai manfaat yang sudah disebutkan sebelumnya membuat kita mendapatkan kesimpulan bahwa AI dapat meningkatkan taraf hidup manusia. Kecerdasan buatan yang diprogram untuk mempermudah berbagai aktivitas manusia apabila dimanfaatkan secara maksimal maka akan meringankan berbagai beban manusia. Manusia akan terbantu dengan penggunaan AI, sehingga semua aktivitas menjadi lebih mudah, lebih cepat, dan lebih tepat.

Penutup

Program-program yang ditanamkan pada AI atau kecerdasan buatan memiliki fungsi khusus, sesuai dengan program apa yang dijalankan pada sistem tersebut. Pengguna dapat menjalankan sistem dengan program tertentu sebagaimana yang diprogramkan, seperti virtual reality, mobil pintar, chatbot, dan lainnya.

Di masa sekarang AI telah banyak membantu dan mempermudah kegiatan dan pekerjaan manusia. Diprediksi di masa yang akan datang, penggunaan AI akan semakin meningkat baik dalam kuantitas maupun penerapannya dalam bidang-bidang yang semakin luas.

The post 7 Jenis Artificial Intelligence Wajib Diketahui appeared first on HaloEdukasi.com.

Teknologi berupa kecerdasan buatan ini bisa membantu organisasi atau perusahaan mengoptimalkan dan mengefisiensi proses bisnisnya.

Dampak positif dari adanya teknologi ini adalah memberikan keuntungan bagi berbagai macam industri.

Dalam lingkup perkembangan teknologi berupa Artificial Intelligence atau AI ada sebuah disiplin ilmu yang dinamakan Natural Language Processing atau NLP. Apa itu Natural Language Processing? Simak penjelasannya dibawah ini.

Apa Itu Natural Language Processing

Natural Language Processing atau disingkat NLP adalah turunan dari lingkup Artificial Intelligence yang menjelaskan interaksi antara manusia dan mesin menggunakan bahasa natural atau alami.

Bahasa natural yang dimaksudkan adalah bahasa yang mendeskripsikan aktivitas atau kata-kata yang sehari-hari dipakai oleh manusia.

Misalnya bisa dicontohkan dengan saat ada seseorang yang menelpon untuk menjelaskan lokasi sebuah pohon tumbang yang tersambar petir, maka seseorang akan menjelaskan lokasinya dengan bahasa yang gampang untuk dimengerti.

Jawaban yang muncul adalah misalnya “Pohon yang tumbang tersambar petir itu dekat dengan rumah sakit dan berada di seberang lampu merah”

Lokasi yang dijelaskan merupakan bahasa yang mudah dipahami oleh lawan bicara.

Sama dengan Natural Language Processing (NLP) yang menggunakan data yang sifatnya terstruktur yaitu data teks.

Seperti layaknya data teks pada umumnya NLP juga memiliki ukuran dan isi yang sangat random dan beragam sehingga sangat berbeda jika dibandingkan dengan data tabular biasa.

Berdasarkan apa yang didefinisikan oleh seorang ahli teknologi, NLP merupakan teknologi yang berhubungan dengan interaksi antara komputer dan manusia.

Natural Language Processing bisa digunakan untuk mengukur sentimen, memproses, kemudian menentukan bagian mana dari bahasa manusia yang memiliki arti penting.

Pendekatan Natural Language Processing

Natural Language Processing atau NLP memiliki beberapa pendekatan yang digunakan agar komputer bisa mengerti bahasa manusia, berikut adalah beberapa pendekatan NLP.

• Pendekatan simbolik

Pendekatan simbolik adalah sebuah pendekatan Natural Language Processing yang didasarkan pada aturan-aturan yang dikembangkan oleh manusia.

Pada dasarnya pendekatan simbolik ini bisa dilihat ketika sistem menerima aturan bicara dalam bahasa tertentu, kemudian akan menghasilkan output setelah sebelumnya direkam oleh pakar bahasa untuk diikuti.

• Pendekatan statistik

Pendekatan statistik adalah pendekatan Natural Language Processing yang didasarkan pada contoh-contoh algoritma linguistik yang dipahami secara berulang-ulang.

Sistem akan mengenali bahasa tersebut melalui analisis yang sistematis dan matematis.

Sesudah menghasilkan indentifikasi tren yang di proses dalam sampel teks yang besar, sistem dalam komputer akan mencari bahasanya kemudian dipakai sebagai analisa input bahasa yang digunakan.

• Pendekatan koneksi

Pendekatan koneksi adalah pendekatan Natural Language Processing yang menggabungkan pendekatan simbolik dan statistik.

Pendekatan ini diawali dengan penggunaan aturan bahasa secara umum, kemudian meyesuaikannya dengan aplikasi khusus dari hasil pendekatan statistik.

Teknik Natural Language Processing

Ada beberapa teknik Natural Language Processing (NLP), berikut adalah penjelasannya.

• Stemming

Stemming adalah proses pemangkasan akhiran atau awalan kata yang dibentuk kedalam suku kata utuhnya dengan tujuan menghilangkan imbuhan.

Contoh dari stemming adalah awalan kata “bi” pada kata “Bicycle” atau imbuhan “er” pada kata “lighter”.

• Lemmatization

Lemmatization adalah proses pemangkasan berbagai bentuk kata yang diubah ke dalam satu bentuk kata yang bisa mempermudah analisis.

Contohnya pada beberapa kata berikut ini, “sing’ dan “sang” adalah kesatuan bentuk dari “sing”, sehingga lemma dari dua kata tersebut adalah “sing”.

• Tokeization

Tokenization adalah proses pembagian sebagian besar teks berkelanjutan menjadi turunan unit-unit yang berbeda.

Misalnya pada kalimat “Membaca buku lama”, maka setiap katanya akan di pisah menjadi satu unit masing-masing.

Kalimat diatas akan dibagi ke dalam “membaca”, “buku”, “lama”. Unit-unit tersebut kemudian dinamakan token.

• Parsing

Parsing adalah proses menganalisa teks menjadi komponen-komponen sintaksis logis, teknik ini biasa digunakan untuk menguji keselarannya dengan tata bahasa.

Contoh dari teknik parsing adalah pemecahan kalimat untuk menerangkan setiap unsur pembentuk dari kata-kata yang sudah ada.

Misalnya pada kata “madu”, maka elemennya bisa dipecah kedalam empat elemen yang berbeda, yaitu “M”, “A”, “D”, “U”.

Bagaimana Sistem NLP Menginterpretasikan Bahasa?

Natural Language Processing menginterpretasikan bahasa dalam enam level, berikut adalah penjelasannya.

• Morphological level

Morfem merupakan sebuah unit terkecil dari sebuah kata. Level ini berhubungan dengan morfem dalam perannya sebagai bagian dari unsur penyusun kata.

• Lexical level

Pada level lexical, sistem komputer akan fokus pada bagaimana unsut-unsusr kata (morfem) bergabung dan membuat kata-kata. Setelah itu, sistem komputer akan mengidentifikasi perbedaannya untuk menemukan makna dari setiap kata.

• Syntactic level

Level syntactic fokus pada teks di level sebuah kalimat. Tahap ini berkaitan dengan sebuah gagasan bahwa dalam kebanyakan bahasa, arti kalimat bisa bergantung pada runutan kata dan tata bahasa yang dipakai.

• Semantic level

Pada level semantic, sistem komputer akan fokus pada bagaimana konteks kata dalam kalimat bisa membantu menentukan makna kata pada tingkat individu.

• Discourse level

Level discourse fokus pada bagaimana kalimat berhubungan satu sama lain dalam satu teks. Sistem akan memproses dan mengidentifikasi urutan dan aturan kalimat yang bisa mempengaruhi mana sebuah kalimat.

• Pragmatic level

Level pragmatic fokus pada arti kata atau kalimat pada kesadaran situasional dan pengetahuan dunia. Secara singkat, sistem akan mengidentifikasi arti kata yang paling mendekati dan paling masuk akal dari teks yang diolah.

Contoh Natural Language Processing

Sebagai contoh, penggunaan Natural Language Processing (NLP) digunakan dalam beberapa aplikasi berikut ini.

• Aplikasi penerjemah bahasa, contohnya Google Translate
• Aplikasi pengolahan kata, seperti Grammarly dan Microsoft Word
• Aplikasi Interactive Voice Response (IVR)
• Aplikasi Personal Assistant, misalnya Siri, Cortana, OK Google.
• Aplikasi Ojek Online, seperti Grab dan Gojek.
• Aplikasi Email, seperti Gmail, Ymail, dan Hotmail.

Penjelasan di atas adalah pembahasan Natural Language Processing, mulai dari pengertian, pendekatan, teknik, cara kerja, sampai contoh Natural Language Processing. Semoga informasi ini bisa bermanfaat bagi pembaca.

The post Natural Language Processing, Pengertian dan Tekniknya appeared first on HaloEdukasi.com.

Pengertian Artificial Intelligence

Artificial Intelligence disingkat AI atau jika diartikan ke dalam Bahasa Indonesia adalah Kecerdasan Buatan. Kecerdasan buatan (AI) adalah cabang luas dari ilmu komputer yang berkaitan dengan membangun mesin pintar yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

Kecerdasan buatan adalah konstelasi dari banyak teknologi berbeda yang bekerja bersama untuk memungkinkan mesin merasakan, memahami, bertindak, dan belajar dengan tingkat kecerdasan seperti manusia. Mungkin itu sebabnya tampaknya definisi kecerdasan buatan setiap orang berbeda: AI bukan hanya satu hal.

Teknologi seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami adalah bagian dari ranah AI. Masing-masing berkembang di sepanjang jalannya sendiri dan, ketika diterapkan dalam kombinasi dengan data, analitik, dan otomatisasi, dapat membantu bisnis mencapai tujuan mereka, baik itu meningkatkan layanan pelanggan atau mengoptimalkan rantai pasokan.

Perkembangan Artificial Intelligence

Dimulai pada saat Perang Dunia Kedua, perkembangannya terkait erat dengan komputasi dan telah menyebabkan komputer melakukan tugas yang semakin kompleks, yang sebelumnya hanya dapat didelegasikan kepada manusia.

Namun, otomatisasi ini masih jauh dari kecerdasan manusia dalam arti sempit, yang membuat namanya terbuka untuk dikritik oleh beberapa ahli. Tahap akhir penelitian mereka (AI “kuat”, yaitu kemampuan untuk mengontekstualisasikan masalah khusus yang sangat berbeda dengan cara yang sepenuhnya otonom) sama sekali tidak sebanding dengan pencapaian saat ini (AI “lemah” atau “sedang”, sangat efisien dalam pelatihan mereka. bidang).

AI “kuat”, yang baru saja terwujud dalam fiksi ilmiah, akan membutuhkan kemajuan dalam penelitian dasar (bukan hanya peningkatan kinerja) untuk dapat memodelkan dunia secara keseluruhan.

Namun, sejak 2010, disiplin ini telah mengalami ledakan baru, terutama karena peningkatan yang cukup besar dalam daya komputasi komputer dan akses ke data dalam jumlah besar.

Janji, pembaruan, dan kekhawatiran, kadang-kadang dikhayalkan, memperumit pemahaman objektif tentang fenomena tersebut. Pengingat sejarah singkat dapat membantu menempatkan disiplin dan menginformasikan perdebatan saat ini.

Cara Kerja Artificial Intelligence

Kecerdasan buatan menggunakan pembelajaran mesin untuk meniru kecerdasan manusia. Komputer menggunakan algoritma dan data historis untuk membuat sesuatu yang disebut model kecenderungan.

AI dapat melakukan lebih dari ini, tetapi itu adalah kegunaan dan fungsionalitas umum untuk pemasaran. Dan walaupun sepertinya mesin siap untuk bangkit dan mengambil alih, manusia masih diperlukan sebagai Sumber Daya untuk melakukan banyak pekerjaan.

• Pembelajaran mesin: ML mengajarkan mesin cara membuat kesimpulan dan keputusan berdasarkan data yang telah dimasukkan. Ini mengidentifikasi pola, menganalisis data masa lalu untuk menyimpulkan arti dari titik-titik data ini untuk mencapai kesimpulan yang mungkin tanpa harus melibatkan pengalaman manusia. Otomatisasi ini untuk mencapai kesimpulan dengan mengevaluasi data, menghemat waktu manusia untuk bisnis, dan membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik.
• Pembelajaran Mendalam: Deep Learning merupakan teknik ML. Ini mengajarkan mesin untuk memproses input melalui lapisan untuk mengklasifikasikan, menyimpulkan dan memprediksi hasilnya.
• Jaringan Saraf: Neural Networks bekerja dengan prinsip yang sama seperti sel Neural Manusia. Mereka adalah serangkaian algoritma yang menangkap hubungan antara berbagai variabel yang mendasari dan memproses data seperti yang dilakukan otak manusia.
• Pemrosesan Bahasa Alamic: NLP adalah ilmu membaca, memahami, menafsirkan bahasa oleh mesin. Setelah mesin memahami apa yang ingin dikomunikasikan oleh pengguna, mesin akan merespons dengan tepat.
• Visi Komputer: Algoritma visi komputer mencoba memahami gambar dengan memecah gambar dan mempelajari berbagai bagian objek. Ini membantu mesin mengklasifikasikan dan belajar dari sekumpulan gambar, untuk membuat keputusan keluaran yang lebih baik berdasarkan pengamatan sebelumnya.
• Komputasi Kognitif : Algoritma komputasi kognitif mencoba meniru otak manusia dengan menganalisis teks/ucapan/gambar/objek dengan cara yang dilakukan manusia dan mencoba memberikan output yang diinginkan.

Contoh Penerapan Artificial Intelligence

AI digunakan di berbagai domain untuk memberikan wawasan tentang perilaku pengguna dan memberikan rekomendasi berdasarkan data. Misalnya, algoritme penelusuran prediktif Google menggunakan data pengguna sebelumnya untuk memprediksi apa yang akan diketik pengguna selanjutnya di bilah penelusuran.

Netflix menggunakan data pengguna sebelumnya untuk merekomendasikan film apa yang mungkin ingin dilihat pengguna selanjutnya, membuat pengguna terhubung ke platform dan meningkatkan waktu tonton. Facebook menggunakan data masa lalu pengguna untuk secara otomatis memberikan saran untuk menandai teman Anda, berdasarkan fitur wajah mereka di gambar mereka. AI digunakan di mana-mana oleh organisasi besar untuk membuat kehidupan pengguna akhir menjadi lebih sederhana.

Dampak Artificial Intelligence

• Munculnya kecerdasan buatan dan augmentasi di pendidikan tinggi
  Pengenalan dan adopsi teknologi baru dalam pembelajaran dan pengajaran telah berkembang pesat selama 30 tahun terakhir. Melihat melalui situasi saat ini, dimana mudah untuk melupakan perdebatan yang telah berkecamuk di institusi tentang siswa yang diizinkan untuk menggunakan apa yang sekarang dianggap sebagai teknologi yang belum sempurna.
• Pelajaran, kemungkinan, dan tantangan masa lalu dari solusi AI
  Partisipasi yang lebih luas dalam pendidikan tinggi dan peningkatan terus-menerus dalam jumlah siswa, ukuran kelas, biaya staf, dan tekanan keuangan yang lebih luas pada universitas membuat penggunaan teknologi atau teacherbots menjadi solusi yang sangat menarik. Hal tersebut menjadi jelas ketika kursus online terbuka besar-besaran (MOOCs) mencerahkan imajinasi banyak administrator universitas.

Kelebihan dan Kekurangan Artificial Intelligence

Kelebihan Artificial Intelligence

• Pengurangan kesalahan manusia
• Tersedia 24 × 7
• Membantu dalam pekerjaan yang berulang
• Bantuan digital 
• Keputusan lebih cepat
• Pembuat Keputusan Rasional
• Aplikasi medis
• Meningkatkan Keamanan
• Komunikasi yang Efisien.

Kekurangan Artificial Intelligence

• Mengurangi Tenaga Kerja Manusia
• Terancamnya lahan pekerjaan karena tergantikan oleh mesin
• Masuknya pengaruh budaya yang tidak selaras dengan kebudayaan suatu negara.

Kesimpulan Pembahasan

Munculnya AI membuat tidak mungkin untuk mengabaikan perdebatan serius tentang peran masa depan pengajaran dan pembelajaran di pendidikan tinggi dan jenis pilihan apa yang akan diambil universitas sehubungan dengan masalah ini. Laju cepat inovasi teknologi dan perpindahan pekerjaan yang terkait, diakui secara luas oleh para ahli di lapangan (sumber), menyiratkan bahwa mengajar di pendidikan tinggi memerlukan pertimbangan ulang peran dan pedagogi guru.

Penggunaan solusi teknologi saat ini seperti ‘sistem manajemen pembelajaran’ atau solusi TI untuk mendeteksi plagiarisme telah menimbulkan pertanyaan tentang siapa yang menetapkan agenda belajar-mengajar: perusahaan atau institusi pendidikan tinggi? Munculnya techlords dan kuasa-monopoli beberapa raksasa teknologi juga menimbulkan pertanyaan mengenai pentingnya privasi dan kemungkinan masa depan dystopian.

Isu-isu ini layak mendapat perhatian khusus karena universitas harus memasukkan serangkaian risiko ini ketika memikirkan masa depan yang berkelanjutan.

The post Artificial Intelligence: Cara Kerja – Contoh dan Dampaknya appeared first on HaloEdukasi.com.