Bagaimana Kecerdasan Buatan Bekerja?

Teknologi terus berkembang setiap hari, dan salah satu evolusi yang paling signifikan adalah pengenalan Kecerdasan Buatan.

AI ada di mana-mana sekarang, mulai dari rekomendasi daftar putar hingga asisten suara ponsel Anda. Ini seperti pembantu yang tak terkalahkan yang membuat kehidupan sehari-hari Anda menjadi lebih baik. 

Kita semua berinteraksi dengan AI setiap haritanpa mengetahui cara kerjanya atau apa yang membuatnya berperilaku seperti itu.

Setelah mengetahui kekuatan sistem AI, Anda akan menyadari bahwa AI bukanlah entitas mistis seperti yang dikatakan orang.

Jadi, anggaplah artikel ini sebagai kursus mini tentang kecerdasan buatan.

---

Hal-hal Penting yang Dapat Dipetik

• Kecerdasan buatan bekerja dengan menganalisis data dan menggunakan algoritme

• Mempelajari pola-pola manusia untuk membuat keputusan 

• Ia menggunakan jaringan saraf untuk meniru cara kerja otak kita 

• Pembelajaran mesin mendukung sebagian besar aplikasi AI

---

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Jadi, apa itu kecerdasan buatan dan bagaimana cara kerjanya? AI adalah simulasi kecerdasan manusia dengan menggunakan mesin atau komputer.

AI dapat disamakan dengan melatih komputer untuk berpikir dan belajar seperti yang dilakukan manusia. 

Sekarang bayangkan Anda mencoba mengajari seorang teman cara mengenali berbagai jenis anjing.

Cara yang paling tepat adalah menyajikan kepada mereka gambar anjing yang berbeda, yang mengindikasikan perbedaan di antara berbagai ras ini.

Pada akhirnya, mereka akan menjadi cukup pandai untuk mengenali perbedaannya tanpa bantuan Anda. 

Itulah yang dilakukan para ahli dengan AI, kecuali alih-alih melatih seorang teman, mereka melakukannya dengan mesin dan sistem komputer.

Mesin kecerdasan buatan diajarkan untuk mengevaluasi apa pun, mulai dari diagnosis medis hingga pertanyaan biasa. 

Kecerdasan buatan meniru dan meningkatkan kemampuan manusia untuk berkomunikasi, belajar, dan membuat keputusan. Kecerdasan buatan melakukan pekerjaan yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

Itulah mengapa Anda dapat mengatakan bahwa AI berpikir seperti manusia, tetapi lebih cepat. Alih-alih menggunakan instruksi yang telah diprogram sebelumnya, AI melihat data, mengenali pola, dan memberikan hasil. 

Kecerdasan Disimulasikan oleh Mesin

Artificial, seperti yang Anda ketahui, berarti buatan manusia, dan kecerdasan menurut definisinya berkaitan dengan kemampuan untuk belajar, memecahkan masalah, dan beradaptasi.

Oleh karena itu, ketika Anda menggabungkan kedua istilah tersebut, Anda akan memahami bahwa AI adalah kecerdasan buatan yang dipicu oleh mesin. 

Kecerdasan buatan adalah kekuatan otak buatan manusia. Namun, mereka tidak bersifat emosional atau tidak rasional seperti kita manusia.

Mereka lebih efisien, meskipun mereka tidak berpikir persis seperti kita. 

Contohnya, Anda dapat mengenali suara orang tercinta yang secara emosional terikat dengan Anda dan memiliki banyak kenangan bersamanya.

Dalam kasus AI, AI mengidentifikasi suara berdasarkan pola gelombang suara, frekuensi, dan mencocokkannya dengan jutaan database dan sampel suara.

Meskipun Anda mencapai hasil yang sama, namun prosesnya tidak sama. 

Meskipun AI luar biasa dalam melakukan beberapa tugas, AI masih kurang cerdas dan gagal dalam beberapa tugas emosional, seperti menafsirkan lelucon di dalam hati. 

Komponen Inti dari AI

AI bekerja karena memiliki komponen tertentu. Anggap saja sebagai resep yang membutuhkan bahan-bahan utama untuk membuat makanan yang sempurna.

Komponen-komponen ini meliputi: 

1. Data

Data sangat penting bagi kecerdasan buatan. Ini karena sistem AI bekerja dengan jutaan algoritme dan data. Semakin banyak data yang dimiliki sistem, semakin pintar sistem tersebut. Tanpa data, kecerdasan buatan tidak akan berguna. 

Data AI terdiri dari sejumlah besar informasi. Mulai dari gambar, ribuan file audio, dan dokumen teks.

Kualitas data juga penting. Jika Anda memberikan data sampah pada sistem Anda, Anda akan mendapatkan hasil sampah. Karena alasan itu, para spesialis mendedikasikan waktu bertahun-tahun untuk mengumpulkan dan membersihkan data.  

Setelah ada data yang dikumpulkan, data tersebut dimasukkan ke dalam algoritme yang mampu mengidentifikasi pola. Seiring berjalannya waktu, algoritme ini akan belajar dan berkembang sehingga dapat melakukan berbagai jenis tugas.

Data bertanggung jawab atas evolusi Kecerdasan Buatan yang konsisten di dunia saat ini. 

2. Algoritma

Algoritma adalah instruksi yang diikuti oleh AI untuk menyelesaikan tugas tertentu.

Algoritma memberi tahu sistem kecerdasan buatan cara memproses dan apa yang harus dipelajari dari data yang disediakan. Ada berbagai algoritme untuk fungsi AI tertentu.

Beberapa algoritme mengenali gambar, sementara beberapa algoritme lainnya memahami bahasa. Algoritme ini seperti memiliki metode pengajaran yang berbeda untuk mata pelajaran yang berbeda.

3. Model

Model AI adalah program yang sepenuhnya dilatih dengan data untuk membuat keputusan. AI dilatih untuk bekerja tanpa campur tangan manusia. AI belajar dan bernalar tanpa diberi instruksi untuk setiap skenario. 

Model diperoleh dari penggabungan data dan algoritma. Model ini berisi semua pola dan informasi yang diperoleh selama proses pembelajaran.

Anda dapat membandingkannya dengan seorang siswa sebelum dan sesudah belajar untuk ujian. 

Setiap model AI memiliki kemampuannya sendiri. Hal ini didasarkan pada data yang mereka proses.

Sebagai contoh, Large Language Models (LLM) memproses teks untuk menghasilkan respons seperti manusia, sementara Convolutional Neural Networks (CNN) menggunakan pola dan karakteristik dari gambar untuk tugas-tugas pengenalan gambar.

Anda dapat menemukan LLM dalam alat seperti GPT-4, Claude, atau Gemini dan CNN dalam sistem pengenalan wajah. 

4. Loop Umpan Balik dan Pengoptimalan

Satu hal tentang AI adalah bahwa AI belajar terus menerus. AI tidak hanya memproses data dan melupakannya. AI mengambil data tersebut, menganalisisnya dengan benar, dan menemukan cara lain yang dapat digunakan untuk meningkatkan hasilnya. 

Umpan balik membuat sistem kecerdasan buatan menjadi lebih baik dan memberikan hasil yang baik. Ketika salah memprediksi sesuatu, sistem akan belajar dan akan melakukannya secara berbeda di lain waktu.

Hal ini menyerupai proses belajar sepeda. Ketika Anda jatuh, Anda bangun, Anda bangkit, sampai Anda menjadi lebih baik. Satu-satunya perbedaan adalah, AI dapat melakukan hal ini jutaan kali per detik.

Bagaimana AI Belajar: Dasar-dasar Pembelajaran Mesin

Cara utama sistem AI belajar adalah melalui pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah salah satu tren yang berkembang dalam teknologi saat ini.

Teknologi ini berada di balik hal-hal seperti rekomendasi Netflix dan pengenalan suara-ke-teks. ML merupakan perpaduan antara matematika, ilmu komputer, dan pengkodean. 

Machine Learning membantu AI belajar melalui kumpulan data yang besar dengan mengidentifikasi pola dan hubungan di dalam data.

Ini juga mendukung algoritme yang membantu AI menjadi lebih baik dalam suatu tugas tanpa diprogram untuk tugas tersebut.

Ini membantu mesin AI belajar dari data dan memprediksi tren tanpa bantuan manusia.

Pembelajaran mesin untuk model AI terdiri dari berbagai jenis dasar pembelajaran.

Mereka termasuk:

• Pembelajaran Terbimbing: ML melatih model AI pada data berlabel. Hal ini memberi AI sejumlah besar data dengan jawaban yang benar sampai AI dapat membedakannya.
• Pembelajaran Tanpa Pengawasan: ML melatih model untuk mengidentifikasi pola dalam data tanpa label. Anda memberikannya data tanpa label dan membiarkannya menemukan pola yang tersembunyi. ML bekerja dengan mengelompokkan item yang serupa atau menyederhanakan data dengan mengurangi dimensinya. 
• Pembelajaran Semi Terawasi: ML melatih algoritme AI pada data berlabel dan tidak berlabel untuk meningkatkan kinerja dan akurasinya.
• Pembelajaran Penguatan: Ini adalah pembelajaran coba-coba. AI bereksperimen pada berbagai tindakan dan dihargai dengan keputusan yang baik dan dihukum dengan pilihan yang buruk.

Singkatnya, ML membantu AI untuk belajar:

1. Pengumpulan dan persiapan data
2. Pemilihan model dan pelatihan
3. Evaluasi dan penyempurnaan
4. Penyebaran untuk aplikasi kehidupan nyata yang sesungguhnya

Pembelajaran mesin adalah tempat di mana pekerjaan itu terjadi.

Jadi, alih-alih memprogram setiap skenario yang mungkin terjadi ke dalam komputer, ML mengajarkan komputer untuk belajar dari pengalaman. 

AI yang tidak terdeteksi memiliki alat yang dilatih oleh pembelajaran mesin untuk membantu Anda.

Alat bantu Tanya AI kami membantu siswa yang memiliki pertanyaan tentang bidang pendidikan apa pun. AI yang tidak terdeteksi Tanya AI memberikan penjelasan yang jelas, akurat, dan terperinci.

Hasil penelitian kami juga didukung oleh sumber daya akademis yang andal. 

AI Chat kami juga merupakan cara yang baik bagi Anda untuk mengajukan pertanyaan tentang pengetahuan umum kapan pun Anda membutuhkannya.

Anda juga dapat menggunakan AI yang tidak terdeteksi Obrolan AI untuk meringkas dan menghasilkan teks yang dimanusiakan yang mampu melewati detektor konten AI.

Jaringan Saraf Tiruan dan Pembelajaran Mendalam

Deep learning adalah bagian dari pembelajaran mesin yang dirancang untuk memodelkan dan meniru otak manusia. Deep learning menggunakan jaringan saraf untuk memproses pola-pola yang kompleks.  

Mari kita lihat apa yang dimaksud dengan kedua konsep tersebut: 

Apa itu Jaringan Syaraf Tiruan?

Jaringan syaraf adalah serangkaian algoritme yang membantu mengenali hubungan dalam kumpulan data melalui proses yang meniru cara kerja otak manusia.

Mirip dengan cara otak manusia tersusun dari neuron, jaringan saraf terdiri dari simpul-simpul yang berkomunikasi satu sama lain. 

Node-node ini juga dapat memperkuat koneksi mereka tergantung pada data baru. Semakin banyak koneksi, semakin mudah jaringan belajar untuk mengidentifikasi pola-pola yang rumit dan memberikan hasil. 

Hal ini membuat jaringan saraf dapat diterapkan dalam pengenalan gambar, pengenalan ucapan manusia, dan penerjemahan bahasa.

Lapisan, Node, dan Fungsi Aktivasi

Jaringan saraf memiliki berbagai lapisan. Lapisan-lapisan tersebut antara lain: 

• Lapisan input tempat masuknya informasi
• Lapisan tersembunyi, tempat informasi diproses melalui beberapa tahap 
• Lapisan keluaran, tempat informasi keluar sebagai hasil akhir. 

Dalam jaringan saraf, setiap node menjalankan fungsi tertentu. Beberapa node mendeteksi gambar dan objek, sementara beberapa lainnya mengenali gambar dan teks.

Node dalam jaringan saraf juga merupakan neuron yang mengirimkan informasi ke berbagai bagian jaringan saraf.

Node ini menerima input, menerapkan fungsi aktivasi untuk menghasilkan output yang diteruskan ke node lain.

Fungsi aktivasi dalam jaringan saraf seperti penjaga gerbang yang menentukan apakah informasi tersebut cukup baik untuk melewati tahap berikutnya.

Mereka melakukan kontrol kualitas untuk menentukan apakah neuron harus diaktifkan. Ini seperti filter untuk neuron. Mereka juga mengubah nilai neuron berdasarkan data yang mereka terima. 

Tanpa fungsi aktivasi, jaringan syaraf tidak dapat membuat prediksi yang baik. Hal ini karena neuron-neuron hanya mengoper data satu sama lain tanpa membedakan mana yang penting dan mana yang tidak. 

Bagaimana Deep Learning Memberdayakan Pengenalan Gambar dan Ucapan

Sebagai bagian dari pembelajaran mesin, deep learning memungkinkan AI untuk memahami pola-pola yang kompleks, terutama dalam gambar dan ucapan. 

Untuk pengenalan gambar, deep learning memungkinkan algoritme untuk mendeteksi wajah meskipun ada perubahan kosmetik.

Lapisan pertama dalam jaringan saraf mungkin mendeteksi hal-hal sederhana seperti garis dan kurva. Lapisan tengah menggabungkannya menjadi bentuk dan tekstur.

Lapisan terakhir menyatukan semuanya untuk mengenali objek, wajah, atau pemandangan.

Pengenalan suara juga berfungsi seperti pengenalan gambar. Dengan pengenalan suara, pembelajaran mendalam menggunakan jutaan klip audio untuk mengenali ucapan.

Kemudian menggunakan algoritme untuk memahami apa yang Anda katakan dan membedakan nada dan suara.  

Lapisan pertama memproses gelombang suara, lapisan tengah mengidentifikasi fonem dan suku kata, dan lapisan terakhir menemukan kata dan makna.

Itulah mengapa Anda dapat dengan mudah mencari berbagai hal hanya dengan mengucapkan "Hey Google" atau "Hey Siri."

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

NLP adalah cara AI memahami dan menghasilkan bahasa manusia. NLP mengajarkan komputer cara memahami dan menghasilkan respons yang mirip dengan manusia.

NLP merupakan gabungan dari ilmu komputer, linguistik, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam. NLP membantu AI memahami data teks atau suara yang tidak terstruktur dan menarik informasi darinya. 

Misalnya, saat Anda mengajukan pertanyaan kepada Siri atau mengobrol dengan bot dukungan pelanggan, NLP membuat bot ini memahami apa yang Anda katakan.

Dengan NLP, model GPT dapat menangani konteks, sarkasme, dan berbagai makna kata.

Di antara contoh teknologi yang paling populer yang mengandalkan NLP adalah asisten virtual yang diaktifkan dengan suara, program yang menulis email untuk mengenali spam, dan aplikasi terjemahan.

AI yang Tidak Terdeteksi Detektor AI dan detektor gambar juga merupakan alat yang menggunakan pemrosesan bahasa alami.

Pendeteksi AI kami menawarkan analisis teks yang komprehensif untuk mendeteksi tulisan AI. 

Anda juga dapat menggunakan layanan Detektor Gambar AI untuk memverifikasi apakah sebuah gambar dihasilkan oleh AI atau benar-benar buatan manusia.

Bagaimana AI Membuat Keputusan

Cara AI mengambil keputusan berbeda dengan cara manusia mengambil keputusan. Manusia melibatkan emosi dan intuisi, sedangkan AI didasarkan pada pola data. 

Misalnya, ketika Anda memikirkan apa yang akan dikenakan, Anda mempertimbangkan cuaca, rencana Anda, dan mungkin faktor lainnya secara tidak sadar. AI melakukan hal yang serupa tetapi lebih sistematis. 

AI memberikan bobot numerik untuk berbagai faktor dan menghitung probabilitas. AI mempertimbangkan pola dan data. Misalnya, untuk tugas-tugas sederhana seperti menyarankan daftar putar, AI mempertimbangkan kebiasaan mendengarkan Anda untuk menentukan selera musik Anda. 

Bagaimana cara kerja kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan?

Jawabannya sederhana saja. Sistem ini dapat memberikan daftar kemungkinan penyakit berdasarkan gejala yang diberikan lebih cepat daripada dokter. AI juga dapat merekomendasikan perawatan. Baru-baru ini, AI telah digunakan selama operasi. 

Aplikasi AI di Dunia Nyata

AI ada di mana-mana. Anda hanya perlu menemukan cara untuk menggunakannya demi keuntungan Anda. Berikut adalah beberapa aplikasi kecerdasan buatan di dunia nyata: 

• Alat bantu AI generatif seperti ChatGPT, Claude, dan Gemini. 
• Asisten pintar seperti Alexa dan Siri
• Mobil yang bisa menyetir sendiri 
• Sensor dan perangkat yang dapat dikenakan untuk memantau kondisi kesehatan 
• Rekomendasi produk dan asisten belanja di bidang ritel. 
• AI mendeteksi transaksi penipuan dengan mengenali transaksi yang tidak biasa

AI juga dapat diterapkan pada pembuatan konten. AI yang tidak terdeteksi memiliki berbagai alat untuk melakukan hal ini. Kami memiliki alat seperti: 

• AI Humanizer yang membantu menghasilkan konten seperti manusia

• Penulis SEO AI yang menghasilkan artikel yang sangat dioptimalkan yang mampu melewati deteksi AI. 

• Penulis Esai AI yang menulis esai yang bebas plagiarisme dan telah diteliti dengan baik.

Alat bantu AI ini dijamin akan membuat tugas penulisan konten Anda lebih mudah dan cepat. 

Pelatihan Data dan Pembuatan Model

Membangun model dan alat bantu AI memerlukan langkah-langkah tertentu, dan langkah-langkah tersebut meliputi: 

Pengumpulan dan Pelabelan Data

Ini adalah tahap di mana data yang relevan dikumpulkan. Data ini mewakili skenario dunia nyata yang akan dihadapi oleh AI.

Setelah pengumpulan adalah pelabelan. Bagian ini biasanya membosankan karena harus menyisir kumpulan data yang besar untuk menemukan data berkualitas yang dapat dipelajari oleh AI. 

Set Pelatihan vs Pengujian

Setelah pengumpulan dan pelabelan, data dibagi menjadi dua set. Set pelatihan dan set pengujian. 

Set pelatihan adalah tempat AI belajar, dan set pengujian adalah apa yang kami gunakan untuk mengevaluasi seberapa baik AI telah belajar.

Perangkat pengujian juga membantu pengembang memahami bagaimana kecerdasan buatan akan bekerja pada data baru dan data yang tidak terlihat. 

Overfitting, Underfitting, dan Akurasi Model

Overfitting adalah ketika AI menjadi terlalu terbiasa dengan data pelatihannya dan mulai berkinerja buruk pada informasi baru. 

Underfitting adalah kebalikannya. Di sini, kecerdasan buatan tidak cukup belajar dari data pelatihan dan berkinerja buruk bahkan pada tugas-tugas dasar.

Akurasi model adalah keseimbangan antara overfitting dan underfitting.

Pada tahap ini, AI dapat bekerja dengan data baru dan lama namun tetap akurat. 

Tingkatkan keaslian konten Anda-cobalah AI Detector dan Humanizer sekarang.

Pikiran Akhir

Ketika seseorang bertanya kepada Anda, "Kecerdasan buatan-bagaimana cara kerjanya?", Anda sekarang dapat menjelaskan bahwa ini adalah sistem yang didukung pengenalan pola yang digerakkan oleh data dan algoritme. 

AI bukanlah sihir. AI adalah kombinasi matematika, statistik, dan ilmu komputer yang bekerja bersama untuk memecahkan masalah yang kompleks.

Kecerdasan buatan juga memiliki keterbatasan, terutama dalam situasi yang membutuhkan akal sehat, kreativitas, atau kecerdasan emosional. Jadi, meskipun dapat meniru pemikiran manusia, namun ia bukanlah manusia. 

Kecerdasan buatan berkembang setiap hari, dan lebih baik menjadi peserta yang berpengetahuan daripada hanya menjadi pengamat yang bingung.

Agar tetap terdepan, manfaatkan alat bantu seperti Undetectable AI AI Humanizer, Penulis SEO AIdan Penulis Esai AI-dirancang untuk membantu Anda membuat konten yang lebih cerdas dan alami.

Coba AI yang tidak terdeteksi hari ini dan membuka kekuatan penuh AI yang bertanggung jawab dan terdengar seperti manusia.