Kenalan dengan Artificial Intelligence (AI) atau Kecerdasan Buatan

 

Kenapa harus tau AI? (Kecerdasan Buatan)

Tujuan dari bidang ilmu komputer kecerdasan buatan (AI) adalah untuk membangun komputer atau sistem yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Masalah-masalah ini mencakup berbagai bidang, termasuk visi komputer, pengenalan suara, pemahaman bahasa alami, dan pengambilan keputusan.

Apa itu AI?

Dalam ilmu komputer, kecerdasan buatan, atau AI, adalah studi tentang membangun robot atau sistem yang mampu melakukan aktivitas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Hal ini melibatkan kapasitas untuk memecahkan masalah, pengenalan pola, pemahaman bahasa alami, pembelajaran berbasis pengalaman, dan pengambilan keputusan.

Sejarah AI

John McCarthy pertama kali membahas kecerdasan buatan (AI) pada konferensi Dartmouth pada tahun 1956. Sejak saat itu, kecerdasan buatan (AI) telah berkembang secara signifikan, mulai dari studi fundamental hingga penggunaan di dunia nyata dalam industri seperti perawatan kesehatan, perbankan, transportasi, dan hiburan. Berikut ini adalah titik balik signifikan dalam sejarah AI:

1. 1956: Konferensi Dartmouth yang menandai kelahiran AI sebagai disiplin akademik.
2. 1960-an: Pengembangan program pertama yang mampu bermain catur dan menyelesaikan masalah matematika dasar.
3. 1980-an: Pengenalan sistem pakar yang digunakan dalam aplikasi medis dan industri.
4. 1997: IBM Deep Blue mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov.
5. 2011: IBM Watson memenangkan kuis Jeopardy! melawan juara manusia.
6. 2016: AlphaGo dari Google DeepMind mengalahkan juara dunia Go, Lee Sedol.

Berbagai Tipe AI

Dalam kecerdasan buatan, pembelajaran mesin adalah bidang yang didedikasikan untuk menciptakan algoritme yang memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat penilaian atau prediksi tanpa pemrograman eksplisit.

• Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi): Teknik ini menggunakan kumpulan data yang telah diberi label untuk melatih model. Data ini digunakan untuk melatih model, yang kemudian menggunakannya untuk meramalkan atau mengambil keputusan. Contoh: Menentukan apakah sebuah email adalah spam atau bukan.

• Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi): Dengan menggunakan data yang tidak berlabel, model dilatih untuk mencari struktur atau pola yang tersembunyi di dalam data. Sebagai ilustrasi, mengelompokkan klien berdasarkan kebiasaan pembelian mereka.

• Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan): Sistem mengambil keterampilan baru dengan berinteraksi dengan lingkungannya. Tujuan utamanya adalah memaksimalkan total hadiah. Model menerima input dalam bentuk hadiah atau hukuman berdasarkan tindakan yang dilakukan.

Hal yang sering dikenali pada AI:

1. Neural Networks

• Neural network adalah salah satu teknologi utama dalam bidang kecerdasan buatan (AI) yang meniru cara kerja otak manusia untuk memproses informasi. Neural network terdiri dari berbagai lapisan yang saling terhubung, yang disebut dengan "neuron" atau "nodes." Jaringan ini dirancang untuk mengenali pola, belajar dari data, dan membuat keputusan atau prediksi.

• Neuron, mirip dengan neuron biologis, setiap "neuron" dalam neural network menerima satu atau lebih input, memprosesnya, dan menghasilkan output. Setiap input biasanya memiliki bobot (weight) yang menunjukkan pentingnya input tersebut
• Lapisan (Layers), 
• Input Layer: lapisan pertama yang menerima data mentah (misalnya, pixel dari gambar).
• Hidden Layer: Lapisan di antara input dan output yang memproses informasi. Neural network bisa memiliki satu atau banyak hidden layers, dan semakin banyak hidden layers, semakin "dalam" neural network tersebut (dikenal sebagai "deep learning").
• Output Layer: Lapisan terakhir yang memberikan hasil akhir atau prediksi
• Bobot (Weights), setiap sambungan antara neuron memiliki bobot, yang merupakan nilai numerik yang menyesuaikan kekuatan hubungan antara neuron. Bias adalah nilai tambahan yang ditambahkan ke hasil perhitungan di setiap neuron untuk membantu jaringan belajar dari data dengan lebih fleksibel.
• Fungsi Aktivasi (Activation Function), Fungsi ini menentukan apakah neuron harus diaktifkan atau tidak berdasarkan outputnya. Fungsi ini memperkenalkan non-linearitas ke jaringan, memungkinkan neural network untuk memecahkan masalah kompleks. Contoh fungsi aktivasi adalah ReLU (Rectified Linear Unit), Sigmoid, dan Tanh.

    2.  Natural Language Processing (NLP)

• Natural Language Processing (NLP) pada AI adalah bidang yang berfokus pada bagaimana komputer dapat memahami, menganalisis, memproses, dan menghasilkan bahasa manusia secara alami. Tujuan utama NLP adalah membuat interaksi antara manusia dan komputer menjadi lebih alami dan efisien, memungkinkan komputer untuk memahami bahasa manusia dengan cara yang mirip dengan bagaimana manusia melakukannya.

• Menurut para ahli, NLP adalah usaha untuk memahami dan meniru pemrosesan bahasa manusia yang kompleks oleh mesin, dengan mempertimbangkan aspek-aspek linguistik seperti sintaksis, semantik, dan pragmatik.
• Menurut Mesin: Bagi mesin, NLP adalah serangkaian proses teknis yang melibatkan pemrosesan data, analisis pola, dan penggunaan model pembelajaran mesin untuk menginterpretasikan dan menghasilkan bahasa alami, tanpa pemahaman kognitif dalam arti manusia.

Cepatnya berkembang AI di zaman modern ini

Perkembangan AI di zaman modern ini berlangsung dengan sangat cepat dan didorong oleh beberapa faktor utama. Kemajuan dalam teknologi komputasi, akses ke data dalam jumlah besar, dan inovasi dalam algoritma pembelajaran mesin telah menjadi pendorong utama di balik pesatnya kemajuan AI. Berikut adalah beberapa alasan mengapa AI berkembang begitu cepat saat ini:

Peningkatan Kapasitas Komputasi

• Hardware yang Lebih Cepat dan Canggih: Perkembangan dalam perangkat keras, seperti GPU (Graphics Processing Unit) dan TPU (Tensor Processing Unit), memungkinkan pemrosesan data yang sangat besar dengan cepat. Hardware ini dirancang khusus untuk menangani tugas-tugas yang dibutuhkan oleh algoritma AI, terutama dalam deep learning.
• Komputasi Awan (Cloud Computing): Akses mudah ke sumber daya komputasi yang hampir tidak terbatas melalui cloud computing memungkinkan perusahaan dan peneliti untuk menjalankan model AI yang kompleks tanpa perlu investasi besar dalam infrastruktur fisik.

Ketersediaan Data dalam Jumlah Besar

• Big Data: Munculnya internet, media sosial, dan perangkat IoT (Internet of Things) telah menghasilkan data dalam jumlah besar yang dapat digunakan untuk melatih model AI. Data ini mencakup berbagai domain, seperti gambar, teks, audio, dan video, yang memungkinkan AI untuk belajar dan meningkatkan performanya.
• Data Labeling dan Crowdsourcing: Platform crowdsourcing seperti Amazon Mechanical Turk memungkinkan data dalam jumlah besar untuk dilabeli dengan cepat, yang penting untuk melatih model pembelajaran terawasi (supervised learning).

Dampak dari Perkembangan Cepat AI

Produktivitas dan Efisiensi: AI telah meningkatkan efisiensi di berbagai sektor, membantu perusahaan untuk lebih produktif dengan biaya yang lebih rendah.

Disrupsi Pasar Kerja: Meski meningkatkan produktivitas, AI juga menciptakan tantangan di pasar kerja, terutama terkait dengan automasi pekerjaan yang sebelumnya dilakukan oleh manusia.

Inovasi Produk dan Layanan: AI memungkinkan penciptaan produk dan layanan baru yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan, seperti aplikasi medis berbasis AI, kendaraan otonom, dan asisten virtual.

Tantangan Etis dan Keamanan: Dengan cepatnya perkembangan AI, muncul kekhawatiran tentang privasi, bias dalam algoritma, dan penggunaan AI untuk tujuan yang tidak etis, seperti deepfake atau senjata otonom.

Dampak buruk AI yang perkembangannya sangat cepat 

Perkembangan cepat AI membawa banyak manfaat, tetapi juga menimbulkan sejumlah dampak buruk yang perlu diperhatikan. Beberapa dampak negatif yang mungkin terjadi akibat perkembangan AI adalah:

1. Pengangguran dan Disrupsi Pasar Kerja

• Automasi Pekerjaan: AI dan robotika semakin mampu menggantikan pekerjaan yang sebelumnya dilakukan oleh manusia, terutama dalam tugas-tugas rutin dan berulang seperti manufaktur, logistik, dan layanan pelanggan. Hal ini dapat menyebabkan pengangguran massal, terutama di sektor-sektor yang sangat bergantung pada tenaga kerja manual.
• Kesulitan Reskilling: Pekerja yang kehilangan pekerjaan karena AI mungkin mengalami kesulitan untuk beralih ke pekerjaan baru yang memerlukan keterampilan yang berbeda, terutama jika tidak ada cukup dukungan untuk pelatihan ulang.

2. Privasi dan Pengawasan

• Penggunaan Data Pribadi: AI sering kali bergantung pada data pribadi untuk memberikan layanan yang dipersonalisasi. Pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data ini dapat mengancam privasi individu, terutama jika data tersebut disalahgunakan atau bocor.
• Surveillance: Teknologi pengenalan wajah dan pengawasan canggih yang didukung AI dapat digunakan oleh pemerintah atau perusahaan untuk memantau aktivitas individu, yang dapat mengarah pada pelanggaran privasi dan kebebasan sipil.

3. Bias dan Diskriminasi

• Bias dalam Algoritma: AI belajar dari data yang diberikan kepadanya. Jika data ini mencerminkan bias sosial atau diskriminatif, AI dapat memperkuat dan mereproduksi bias ini dalam keputusannya. Contoh kasus termasuk diskriminasi dalam proses perekrutan, penentuan skor kredit, atau penegakan hukum.
• Kurangnya Transparansi: Banyak algoritma AI berfungsi sebagai “kotak hitam” (black box), di mana proses pengambilan keputusan tidak dapat dijelaskan dengan mudah. Hal ini menyulitkan untuk mengidentifikasi dan memperbaiki bias atau kesalahan yang mungkin ada.

4. Keamanan dan Keberlanjutan

• Senjata Otonom: AI dapat digunakan untuk mengembangkan senjata otonom yang dapat membuat keputusan untuk menyerang tanpa intervensi manusia. Ini menimbulkan risiko besar jika teknologi tersebut jatuh ke tangan yang salah atau digunakan dalam konflik tanpa kontrol yang memadai.
• Kerentanan Cybersecurity: Sistem AI yang kompleks mungkin rentan terhadap serangan siber. Jika AI digunakan dalam infrastruktur penting, seperti jaringan listrik atau sistem keuangan, serangan terhadap AI bisa berakibat fatal.

5. Manipulasi dan Disinformasi

• Deepfakes: AI dapat digunakan untuk menciptakan deepfake, yaitu video atau audio palsu yang sangat realistis. Teknologi ini bisa digunakan untuk menyebarkan disinformasi, memalsukan identitas, atau merusak reputasi individu.
• Manipulasi Sosial: AI dapat digunakan untuk menganalisis perilaku individu secara rinci dan memanipulasi mereka melalui iklan yang dipersonalisasi atau informasi yang disesuaikan untuk mempengaruhi opini publik atau hasil pemilu.

6. Ketergantungan Berlebihan pada AI

• Keputusan yang Tidak Dapat Dijelaskan: Penggunaan AI untuk pengambilan keputusan kritis dalam bidang medis, hukum, atau keuangan dapat menimbulkan masalah jika hasil keputusan tersebut tidak dapat dijelaskan atau dipertanggungjawabkan dengan jelas kepada manusia.
• Kehilangan Keterampilan Manusia: Ketergantungan berlebihan pada AI dapat menyebabkan manusia kehilangan keterampilan kritis atau pengetahuan yang diperlukan untuk membuat keputusan yang informasional dan etis.

7. Dampak Lingkungan

• Penggunaan Energi: Pelatihan model AI yang besar membutuhkan sumber daya komputasi yang sangat besar, yang pada gilirannya membutuhkan energi dalam jumlah besar. Ini dapat berkontribusi terhadap jejak karbon yang signifikan dan berdampak negatif terhadap lingkungan.
• E-Waste: Pertumbuhan pesat teknologi AI juga dapat mempercepat siklus penggantian perangkat keras, yang berpotensi meningkatkan jumlah limbah elektronik.

8. Masalah Etika dan Tanggung Jawab

• Kehilangan Kendali: AI yang semakin canggih dapat berkembang di luar pemahaman atau kontrol manusia. Hal ini menimbulkan pertanyaan tentang tanggung jawab moral dan hukum jika AI membuat keputusan yang merugikan atau tidak etis.
• Dilema Etis: Keputusan yang dibuat oleh AI dalam situasi kompleks, seperti kendaraan otonom yang harus memilih antara melindungi penumpang atau pejalan kaki dalam situasi darurat, menimbulkan dilema etis yang sulit dipecahkan.

9. Ketimpangan Sosial dan Ekonomi

• Kesenjangan Teknologi: Perkembangan AI yang pesat dapat memperlebar kesenjangan antara mereka yang memiliki akses ke teknologi canggih dan mereka yang tidak, yang pada gilirannya dapat meningkatkan ketimpangan sosial dan ekonomi.
• Monopoli Teknologi: Perusahaan teknologi besar yang menguasai AI memiliki kekuatan yang sangat besar, yang dapat mengurangi persaingan dan inovasi, serta meningkatkan ketidakadilan ekonomi.