Memahami Perbedaan antara Kecerdasan Buatan dan Teknik Tradisional
Popularitas kecerdasan buatan yang baru-baru ini muncul, ditambah dengan bidang yang baru dan menarik, telah menyebabkan banyak organisasi mengklaim bahwa proyek mereka memanfaatkan kemajuan terbaru di bidang AI padahal mereka sebagian besar hanya menggunakan logika kondisional standar, probabilitas, dan statistik. Hal ini mengakibatkan organisasi-organisasi tersebut tidak menyadari manfaat yang dapat diberikan oleh AI.
Pemahaman umum tentang Kecerdasan Buatan oleh masyarakat luas sangat penting untuk memastikan konsensus yang akurat dan bahwa teknologi dikembangkan dengan aman dan bertanggung jawab. Meskipun ada banyak alasan dan tekanan internal untuk mengklaim penggunaan AI ketika klaim tersebut tidak akurat, organisasi, sebagai hasilnya, juga tidak mendapatkan keuntungan dari kemajuan aktual. Logika kondisional, teknik probabilistik dan statistik mendasari sebagian besar organisasi saat ini dan meskipun kompleks dan canggih dengan caranya sendiri serta memberikan manfaat signifikan, teknik-teknik tersebut berbeda dari apa yang saat ini umum disebut sebagai Kecerdasan Buatan.
Sebagian besar aplikasi bisnis modern bergantung pada logika kondisional. Dalam konteks bahasa pemrograman kontemporer dan mesin formula, logika bisnis saat ini umumnya diekspresikan sebagai logika Boolean, pernyataan If-Then-Else, dan pernyataan Case. Logika bisnis organisasional dapat ditangkap dan diekspresikan dalam penalaran kondisional. Meskipun terbukti sangat berharga, hal ini berbeda dari apa yang umumnya disebut sebagai Kecerdasan Buatan saat ini. Teknik Probabilistik dan Statistik yang sering banyak digunakan untuk perkiraan dan prediksi, meskipun juga andal dan kuat, sebenarnya bukan Kecerdasan Buatan. Konstruksi matematis ini lebih atau kurang ditentukan sebelumnya secara rasional, dengan sedikit konstanta untuk diubah atau divariasikan, sedangkan Kecerdasan Buatan bergantung pada dinamika.
Sebaliknya, Kecerdasan Buatan, seperti yang dijelaskan secara singkat, biasanya mengandalkan model yang belajar dari data dan menentukan logika itu sendiri dari data. Sejak bukti Teorema Aproksimasi Universal dipresentasikan pada tahun 1999, yang menunjukkan bagaimana jaringan saraf dapat mengaproksimasi fungsi apa pun, lebih banyak upaya kini diarahkan untuk menyelesaikan program melalui Kecerdasan Buatan alih-alih paradigma lain. Meskipun secara teoretis dimungkinkan untuk mengaproksimasi fungsi apa pun, daya komputasi dan teknik untuk mencapainya merupakan faktor pembatas dalam praktik. Namun, kemajuan terbaru telah membuat lompatan besar dalam menjembatani kesenjangan antara teori dan praktik.
Kecerdasan Buatan modern menggunakan teknik termasuk Deep Reinforcement Learning, Natural Language Processing, LSTMs, dan model Generative-Adversarial dengan kerangka kerja termasuk TensorFlow dan PyTorch yang digunakan dalam implementasi. Tes yang baik untuk mengetahui apakah proyek Anda menggunakan Kecerdasan Buatan adalah dengan melihat toolkit yang secara aktif digunakan dalam proyek. Kemungkinan besar itu bukan proyek berbasis AI jika tidak menggunakan alat-alat di bidang tersebut, terkecuali ketergantungan yang jelas pada toolkit khusus yang melakukan tugas AI sehari-hari seperti perkalian matriks.
Aplikasi Berbasis Kecerdasan Buatan dan Aplikasi yang Tidak Berbasis Kecerdasan Buatan
Berikut adalah beberapa contoh nyata Kecerdasan Buatan yang digunakan di dunia nyata:
- Sistem Computer Vision yang belajar mendeteksi dan melacak objek dari data berlabel;
- Sistem pemrosesan bahasa belajar untuk menjawab pertanyaan dan meningkat seiring waktu seperti Chat-Bot;
- Agen permainan yang, hanya dari masukan piksel saja, dapat belajar memainkan game seperti Space Invaders, Pacman dan Tetris.
Sebaliknya, berikut adalah beberapa contoh yang umumnya diklaim sebagai contoh Kecerdasan Buatan padahal bukan dan tidak boleh diklaim demikian:
- Model prakiraan yang mengandalkan Probabilitas dan Statistik;
- Kueri SQL yang mengambil data dari database dan melakukan semacam agregasi atau pengurutan;
- Dasbor analitik berbasis aturan yang dibuat di Tableau atau Microsoft Power BI;
- Spreadsheet Excel yang menggunakan rumus sederhana;
- Buku kerja bertenaga Excel Macro yang memiliki beberapa kode VBA;
- Sistem sensor mengirimkan sinyal kembali ke pusat kendali yang ditafsirkan oleh ahli manusia.
Arah Masa Depan bagi Organisasi yang Ingin Mengadopsi Kecerdasan Buatan
Dalam banyak kasus, kecerdasan buatan dapat menyelesaikan masalah yang kompleks, namun terdapat keterbatasan di mana logika kondisional standar, probabilitas, dan statistik akan lebih unggul. Contohnya adalah pengecualian yang memerlukan keandalan 100%, di mana sistem AI terkadang dapat menghasilkan hasil yang tidak konsisten. Dalam kasus teknik tradisional, akan lebih bermanfaat untuk menyatakan bagaimana teknik tersebut diterapkan daripada menyatakan bahwa teknik tersebut berbasis kecerdasan buatan, karena hal ini akan meningkatkan alur pengetahuan.
Kecerdasan Buatan terus berkembang, dengan peningkatan yang datang dengan cepat, perlahan meresap ke kehidupan sehari-hari dengan diterapkan di atas platform teknologi dan infrastruktur yang sudah ada. Seiring menjadi lebih merata, akurasi menjadi lebih penting dari sebelumnya, dan sangat penting untuk mempertimbangkan bagaimana hal itu diterapkan dan dijelaskan. Seiring bidang ini secara tak terhindarkan menjadi lebih teregulasi, kebebasan tertentu yang diambil dalam klaim palsu tentang penggunaan AI akan terpecahkan seiring waktu. Namun, organisasi dapat memulai lebih awal dengan mengadopsi definisi AI yang akurat dari sekarang.
Manfaat dari Kecerdasan Buatan yang asli sangat luas, dan Telemus AI dapat bekerja sama dengan organisasi Anda untuk mendorong hasil nyata jauh melampaui teknik tradisional.
Hubungi kami hari ini untuk konsultasi gratis tentang bagaimana Telemus AI™ dapat diintegrasikan ke dalam organisasi Anda.
