Penerapan Kecerdasan Buatan Dalam Kehidupan Nyata

Apa itu Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI) ?

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) atau tidak asing disebut dengan AI merupakan ilmu computer yang digunakan untuk memecahkan masalah kognitif yang biasanya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola. Adapun aplikasi khusus kecerdasan buatan ini diantaranya adalah system pakar, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan visi mesin. Kecerdasan buatan atau AI bekerja dengan menggabungkan sejumlah besar data dengan cepat, pengolahan berulang, dan algoritma cerdas, dan memungkinkan bagi perangkat lunak untuk belajar secara otomatis dari pola atau fitur dalam data.

Tujuan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI)

Tujuan terciptanya kecerdasan buatan atau AI ini adalah :

1. AI mengotomasi dalam pembelajaran dan juga penemuan berulang melalui data. Akan tetapi AI berbeda dengan automasi robotik yang digerakkan oleh perangkat keras. Alih-alih mengotomasi tugas manual, AI melakukan tugas-tugas yang sering, bervolume tinggi, terkomputerisasi dengan andal dan tanpa mengalami kelelahan. Jenis automasi ini, penyelidikan manusia masih penting untuk mengatur sistem dan mengajukan pertanyaan yang tepat.

2. AI menambahkan kecerdasan pada produk-produk yang ada. Sebagian kasus besar, AI tidak dijual sebagai aplikasi individu. Tetapi produk yang sudah digunakan akan ditingkatkan dengan kemampuan AI, mirip seperti Siri yang ditambahkan sebagai fitur pada generasi baru produk Apple. Automasi, platform percakapan, bot, dan mesin pintar dapat dikombinasikan dengan sejumlah besar data untuk meningkatkan banyak teknologi di rumah dan di tempat kerja, mulai dari intelijen keamanan hingga analisis investasi.

3. AI beradaptasi melalui algoritma pembelajaran yang progresif guna memungkinkan data melakukan pemrograman. AI menemukan struktur dan keteraturan dalam data sehingga algoritma memeroleh keterampilan. Algoritma menjadi pengklasifikasi atau prediktor. Jadi, sama seperti algoritma yang dapat mengarahkan dirinya sendiri cara bermain catur, AI dapat mengajarkan sendiri produk apa yang akan direkomendasikan berikutnya secara online. Dan model-model beradaptasi saat memberikan data baru. Propagasi belakang merupakan teknik AI yang memungkinkan model untuk beradaptasi, melalui pelatihan dan data yang ditambahkan, saat jawaban pertama tidak terlalu tepat.

4. AI menganalisis data lebih banyak dan lebih dalam menggunakan jaringan neural yang memiliki banyak lapisan tersembunyi. Membangun sistem deteksi penipuan dengan lima lapisan tersembunyi hampir tidak mungkin beberapa tahun yang lalu. Semuanya berubah dengan kekuatan komputer yang luar biasa dan big data. Anda memerlukan banyak data untuk melatih model pembelajaran mendalam karena model tersebut belajar langsung dari data. Semakin banyak data yang Anda umpankan kepada model, semakin akurat model tersebut.

5. AI mencapai keakuratan mengagumkan melalui jaringan neural mendalam, yang sebelumnya tidak dimungkinkan. Misalnya, interaksi kamu dengan Alexa, Google Search, dan Google Photos, semuanya didasarkan pada pembelajaran yang mendalam dan ketiganya terus menjadi semakin akurat karena kita semakin sering menggunakannya.

Contoh Penerapan Kecerdasan Buatan Dalam Kehidupan Nyata

Salah satu contoh penerapan kecerdasan buatan dalam kehidupan nyata dan sering kita gunakan yaitu GPS. Seperti yang kita ketahui GPS (Global Positioning System) merupakan system navigasi berbasis satelit yang berdiri dari setidaknya 24 satelit. GPS ini sendiri berfungsi dalam segala kondisi cuaca, dimana pun di dunia, 24 jam sehari, tanpa biaya berlangganan atau biaya penyiapan. Penggunaan GPS ini juga sangatlah mudah, kita hanya perlu memasukkan alamat tujuan yang akan kita tempuh. GPS ini juga dapat mempermudah kita untuk mengetahui jarak dan waktu untuk menempuh perjalanan, dan kita juga dapat menghindari jalan yang sedang ramai atau macet.