AI vs. Pembelajaran Mesin: Apa Perbedaannya?

Di dunia sekarang ini, istilahkecerdasan buatandanpembelajaran mesinsering kali disebutkan secara bergantian. Memahami perbedaan antara kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) sangatlah penting, terutama bagi mereka yang bukan ahli, karena hal ini memperjelas nilai dan potensi penerapan AI dan ML, serta perannya dalam mendorong inovasi di seluruh industri.

Daftar isi

• Apa itu kecerdasan buatan?
• Apa itu pembelajaran mesin?
• Hubungan antara AI dan ML
• Manfaat AI dan ML
• Tantangan dengan AI dan ML
• Penerapan AI dan ML di dunia nyata

Apa itu kecerdasan buatan?

Kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi yang dirancang untuk meniru cara pikiran manusia belajar dan berfungsi. Berbeda dengan program komputer tradisional, AI dapat memecahkan masalah menggunakan algoritma atau penalaran logis. Sebagian besar sistem AI modern mampu belajar dan beradaptasi secara mandiri, tanpa campur tangan manusia. AI mencakup alat dengan kompleksitas yang beragam, mulai dari chatbot sederhana hingga mobil yang dapat mengemudi sendiri.

Jenis AI

AI secara umum dibagi menjadi tiga kategori berdasarkan kemampuannya menggeneralisasi dan mensimulasikan kecerdasan manusia.

• AI Sempit:Ini adalah AI khusus untuk tugas tertentu, seperti algoritme rekomendasi untuk platform streaming.
• AI Umum:AI yang memiliki kemampuan untuk memahami, mempelajari, dan menggunakan pengetahuan di berbagai subjek, mirip dengan manusia. Ini termasuk alat AI seperti ChatGPT dan Google Gemini.
• AI Supercerdas:Ini termasuk AI hipotetis yang dapat melampaui kemampuan manusia dan mengungguli manusia di hampir semua bidang.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin (ML) adalah bagian dari AI yang menggunakan data dan statistik untuk memungkinkan komputer belajar dari banyak contoh dan tanpa pemrograman eksplisit. Dengan data yang memadai dan berkualitas tinggi serta algoritme pembelajaran yang tepat, komputer memilih pola dalam data pelatihan untuk mempelajari kemampuan baru. Algoritme umum mencakup regresi linier dan logistik, pohon keputusan, jaringan saraf, dan mesin vektor pendukung, yang masing-masing memiliki tujuan berbeda bergantung pada data dan hasil yang diinginkan.

Jenis pembelajaran mesin

Model ML dikategorikan berdasarkan cara model tersebut mempelajari pola dari data pelatihan.

• Pembelajaran yang diawasi: Model belajar dari data berlabel untuk membuat prediksi, seperti memperkirakan harga rumah berdasarkan ukuran luas. Contohnya termasuk pemfilteran spam email dan prediksi gagal bayar pinjaman.
• Pembelajaran tanpa pengawasan: Model mencoba mengidentifikasi pola dalam data yang tidak berlabel, seperti segmen pelanggan. Contohnya termasuk segmentasi pelanggan dan deteksi anomali jaringan.
• Pembelajaran penguatan: Agen belajar dengan berinteraksi dengan lingkungannya untuk memaksimalkan imbalan kumulatif. Contohnya termasuk robotika atau sistem AI yang dirancang untuk bermain game, seperti AlphaGo.

Pendekatan lain memperluas atau menggabungkan tiga jenis utama ML. Dalam pembelajaran semi-supervisi, model melatih sejumlah kecil data berlabel dengan kumpulan data tidak berlabel yang lebih besar untuk membuat pelatihan lebih efisien. Dalam pembelajaran dengan pengawasan mandiri, model belajar membuat labelnya sendiri menggunakan data yang tidak berlabel, yang berguna ketika data berlabel langka atau tidak tersedia.

Hubungan antara AI dan ML

AI dan ML adalah konsep yang berbeda namun saling berhubungan. Memahami perbedaan antara keduanya sangat penting untuk memahami bagaimana keduanya berfungsi secara individu dan bersama-sama.

Pada dasarnya, ML adalah bagian dari AI yang menyediakan metode bagi sistem AI untuk beradaptasi dan belajar dari pengalamannya. Misalnya, asisten virtual seperti Siri atau Google Assistant adalah sistem AI yang menggunakan algoritma ML untuk memahami pola bicara dan menghasilkan respons yang relevan dari waktu ke waktu.

Penting untuk dicatat bahwa, meskipun semua ML berada di bawah payung AI, tidak semua AI melibatkan pembelajaran mesin. AI juga dapat menggabungkan pendekatan lain, seperti sistem berbasis aturan dan sistem pakar, yang tidak bergantung pada pembelajaran dari data.

Sekarang setelah Anda memahami perbedaan antara AI dan ML, mari kita jelajahi beberapa dari banyak penerapan teknologi ini.

Manfaat AI dan ML

AI dan ML menawarkan banyak manfaat di seluruh industri, meningkatkan efisiensi, memungkinkan wawasan data yang lebih mendalam, menyediakan personalisasi, dan membantu mengurangi biaya.

Efisiensi dan otomatisasi

AI dan ML dapat melakukan tugas yang berulang dan padat karya jauh lebih cepat dan efisien dibandingkan manusia. Misalnya, AI dan ML dapat mengotomatiskan tugas-tugas penting namun memakan waktu seperti entri data atau klasifikasi dokumen. Peningkatan efisiensi ini dapat membebaskan pekerja manusia untuk fokus pada aktivitas yang lebih strategis dan kreatif, sehingga menghasilkan penghematan waktu yang signifikan dan produktivitas yang lebih tinggi.

Wawasan data

AI dan ML sangat efektif dalam mengungkap pola dalam kumpulan data yang besar dan kompleks yang mungkin tidak mudah dideteksi oleh manusia. Dengan menggunakan algoritme canggih, model ML dapat menemukan korelasi, memperkirakan tren masa depan, dan mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data. Kemampuan pengambilan keputusan berdasarkan data ini sangat berguna ketika kompleksitas data tinggi, yang umum terjadi di bidang-bidang seperti keuangan, pemasaran, dan layanan kesehatan.

Personalisasi

Dengan menganalisis data preferensi individu, AI dan ML dapat memberikan pengalaman yang dipersonalisasi bagi pengguna. Misalnya, sistem AI digunakan untuk mendukung saran film di Netflix dan rekomendasi produk di Amazon. Pendekatan yang dipersonalisasi ini mendorong keterlibatan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Pengurangan biaya

AI dan ML dapat menurunkan biaya operasional dengan mengurangi kebutuhan tenaga kerja manusia di area tertentu. Misalnya, chatbots meminimalkan kebutuhan tim dukungan yang besar dengan menyediakan layanan pelanggan otomatis. Di bidang manufaktur, solusi pemeliharaan prediktif yang didukung AI dapat mengidentifikasi masalah peralatan sebelum menjadi masalah, sehingga membantu bisnis menghindari waktu henti dan perbaikan yang mahal.

Tantangan dengan AI dan ML

Meskipun memiliki banyak manfaat, AI dan ML juga menciptakan tantangan yang harus diatasi untuk memanfaatkan potensinya sepenuhnya.

Ketergantungan data

Agar dapat bekerja dengan baik, sistem AI dan ML memerlukan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar. Tanpa data yang memadai, model kesulitan mempelajari pola secara akurat, sehingga menghasilkan performa yang buruk atau prediksi yang tidak dapat diandalkan. Di bidang yang pengumpulan datanya sulit atau ketika masalah privasi membatasi ketersediaan data, persyaratan ini dapat menjadi penghalang utama keberhasilan implementasi dan adopsi sistem AI dan ML.

Bias dan keadilan

Sistem AI dan ML dapat mewarisi bias dari data pelatihan, sehingga menghasilkan keluaran yang diskriminatif dan tidak adil. Sistem yang dilatih berdasarkan data yang bias dapat menimbulkan dampak negatif di dunia nyata, terutama di bidang-bidang seperti perekrutan atau penegakan hukum, di mana pengambilan keputusan yang adil sangat penting. Menggunakan kumpulan data yang beragam dan menerapkan teknik mitigasi bias dapat membantu sistem AI dan ML agar tetap tidak memihak dan adil.

Kompleksitas

Mengembangkan, memelihara, dan menafsirkan model AI dan ML adalah upaya yang kompleks dan disiplin khusus. Model AI dan ML terkenal sulit untuk dipahami, khususnya sistem pembelajaran mendalam, yang dapat berperilaku seperti “kotak hitam”, atau sistem yang input dan outputnya terlihat, namun mekanisme internalnya tidak terlihat. Kompleksitas ini dapat membuat penerapan dan penerapan solusi AI menjadi sulit jika organisasi tidak memiliki pakar.

Kekhawatiran etis

Seperti teknologi baru dan canggih lainnya di era mana pun, AI dan ML juga menciptakan tantangan etika yang signifikan seputar privasi, pengawasan, dan perpindahan pekerjaan. Model pelatihan mengenai data pengguna dapat mengganggu privasi pribadi, sementara otomatisasi pekerjaan dapat menyebabkan pengangguran di sektor-sektor yang sebelumnya kebal terhadap gangguan tersebut. Menyeimbangkan manfaat AI dan ML dengan pertimbangan etis sangat penting untuk memastikan bahwa masyarakat memperoleh manfaat terbesar tanpa mengalami kerugian yang tidak semestinya.

Penerapan AI dan ML di dunia nyata

Dampak transformasi AI dan ML tidak dapat disangkal di sebagian besar industri, namun industri yang mengalami dampak jangka pendek paling menonjol adalah layanan kesehatan, perbankan, dan manufaktur.

Kesehatan

Dalam layanan kesehatan, AI dan ML membantu tugas-tugas penting, seperti memprediksi hasil pasien dan mendiagnosis penyakit. Misalnya, alat AI digunakan untuk menganalisis gambar medis guna membantu dokter mendeteksi penyakit sejak dini. AI juga dapat membantu profesional medis membuat rencana perawatan yang dipersonalisasi berdasarkan data pasien.

Perbankan

Sektor perbankan menggunakan AI dan ML untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi. Misalnya, AI digunakan untuk mendeteksi penipuan dengan mengidentifikasi dan menandai pola transaksi yang tidak biasa secara real time. Bank juga menggunakan model ML untuk menganalisis data keuangan konsumen sebagai bagian dari proses penilaian kredit.

Manufaktur

AI dan ML digunakan di bidang manufaktur untuk memprediksi kegagalan peralatan dan mengoptimalkan pemeliharaan. Sistem AI terus memantau peralatan untuk mencari indikasi kegagalan yang akan terjadi, sehingga membantu produsen mencegah waktu henti yang tidak terduga.