Jika dilihat dari kaca mata orang awam, cara kerja artificial intelligence mungkin tampak rumit. Mengingat artificial intelligence akan semakin berkembang, tidak ada salahnya untuk memahami cara kerjanya. Siapa tahu Anda bisa membuka bisnis atau mendapat pekerjaan baru setelah mempelajari cara kerja artificial intelligence yang akan dibahas berikut ini.
Artificial intelligence bekerja dengan mengombinasikan dan menganalisis data, menemukan pola dan korelasi, kemudian membuat prediksi. Alhasil, artificial intelligence dan sistem algoritmanya mampu menyederhanakan dan memberikan solusi pada permasalahan yang kompleks dengan cepat.
Setiap kali memproses data, artificial intelligence juga menguji dan menilai performanya sendiri sehingga bisa mengembangkan keahlian tambahan. Artificial intelligence bisa diandalkan karena mampu bekerja terus tanpa istirahat dan menjalankan jutaan pekerjaan dengan kecepatan yang mengagumkan.
Para peneliti dan ilmuwan berusaha menerapkan beberapa kemampuan kognitif pada pemrograman artificial intelligence.
Artificial intelligence memperoleh data dan menciptakan sebuah aturan yang disebut sebagai algoritma. Dalam proses ini, disediakan langkah-langkah tentang cara menyelesaikan tugas tertentu.
Aspek ini fokus pada pemilihan algoritma yang benar untuk mencapai hasil yang diinginkan.
Pada bagian ini, pemrograman sengaja merancang artificial intelligence untuk terus-menerus menyempurnakan algoritmanya. Dengan demikian, hasil yang dikeluarkan sebisa mungkin adalah yang paling akurat.
Untuk menghasilkan kreativitas, neural network (jaringan nalar), ruled-based system, metode statistik, dan teknik-teknik lain dipakai dalam pemrograman. Hal ini memungkinkan artificial intelligence untuk menghasilkan teks, gambar, dan ide-ide baru lainnya.
Dari sekian banyak teknologi dalam artificial intelligence, machine learning dan deep learning adalah yang sering disebut. Meski sering digunakan secara bergantian, keduanya memiliki perbedaan antara satu dengan yang lain.
| Perbedaan | Machine Learning | Deep Learning |
| Karakteristik | Mampu belajar tanpa perlu diprogram secara eksplisit. | Beroperasi dengan jaringan nalar buatan (artificial neural network) yang meniru cara kerja otak manusia. |
| Fokus | Membuat prediksi dan mengambil keputusan atas hal-hal sederhana. | Mengajari mesin untuk melakukan tugas tertentu yang lebih kompleks. |
| Data | Menganalisis data terstruktur, yaitu data dengan format standar/tetap. Contoh: file Excel, direktori produk, basis data SQL.Lebih baik digunakan untuk mengolah data dalam jumlah kecil. | Menganalisis data TIDAK terstruktur, yaitu data yang tidak memiliki format khusus. Contoh: PDF, citra satelit, video. Mampu mengolah data dalam jumlah yang lebih besar. |
| Perangkat keras | Cukup memakai perangkat keras kelas bawah hingga menengah misalnya CPU. | Harus memakai perangkat keras kelas atas untuk mengolah data yang besar misalnya GPU. |
| Output | Bersifat numerik. | Output beragam (misalnya teks dan suara) dengan akurasi yang tinggI. |
| Pelatihan | Pelatihan lebih cepat. | Butuh waktu lama kira-kira dalam hitungan minggu. |
| Penerapan | Contoh: asisten virtual (Alexa, Siri, dll.), chatbot, sistem rekomendasi e-commerce dan Youtube. | Contoh: sistem tilang otomatis, face unlock pada ponsel pintar. |
Baca juga : Cara Menggunakan ChatGPT untuk Pemula
Ada sejumlah alasan mengapa saat ini artificial intelligence mengalami kemajuan yang pesat dibandingkan tahun-tahun sebelumnya.
Jumlah data yang ada kini meningkat dan lebih mudah diakses. Makin banyak datanya, makin mudah bagi artificial intelligence untuk memberikan solusi terbaik dan alternatifnya.
Perangkat keras yang canggih misalnya GPU, menawarkan proses yang interaktif dalam penerapan artificial intelligence. Dengan hardware berkualitas, pemrosesan dan interpretasi data menjadi lebih cepat.
Algoritma memungkinkan pemrograman mandiri dimana artificial intelligence mengajari dirinya sendiri untuk melakukan berbagai tugas.
