Pembelajaran Mesin vs. Kecerdasan Buatan: Apa Bedanya?

Beberapa kata kunci sering digunakan tetapi dengan arti berbeda di bidang teknologi. Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) adalah contohnya. Meskipun mereka terhubung, mereka tidak sama. Kami akan memeriksa perbedaan antara AI dan ML, kegunaannya, dan masa depannya.

Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?

Kecerdasan buatan (AI) adalah cabang ilmu dan teknik komputer yang berfokus pada pembuatan mesin yang mumpuni belajar, memecahkan masalah, membuat keputusan, dan semua fungsi lain yang dilakukan secara tradisional oleh manusia intelek.

Dalam bentuknya yang paling sederhana, AI mengacu pada kemampuan mesin untuk berpikir dan berperilaku seperti manusia. Sejumlah besar data harus diproses oleh sistem AI untuk menemukan pola dan wawasan yang mungkin tidak langsung dilihat orang. Sistem ini kemudian dapat membuat keputusan, menemukan solusi untuk masalah, atau melakukan aktivitas dengan menggunakan pengetahuan yang telah mereka peroleh.

Sejak tahun 1950-an, telah ada diskusi tentang kecerdasan buatan (AI). Namun, perkembangan terkini dalam kekuatan pemrosesan, data besar, dan teknik pembelajaran mesin telah meningkatkan standar AI. AI sudah menjadi komponen penting dalam kehidupan kita sehari-hari, menjalankan berbagai aplikasi termasuk asisten virtual, sistem rekomendasi, dan kendaraan tanpa pengemudi. Dan di masa depan, AI kemungkinan akan mengganggu lebih banyak bidang kehidupan.

Apa itu Pembelajaran Mesin (ML)?

Membangun metode dan model yang memungkinkan komputer belajar dari pengalaman dan menjadi lebih baik dari waktu ke waktu tanpa pemrograman eksplisit adalah fokus pembelajaran mesin (ML), subset buatan intelijen. Dengan kata lain, ini adalah teknik untuk mengajari komputer cara melakukan tugas tertentu dengan menyediakan data dan membiarkan mereka belajar darinya.

analitik prediktif, pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar dan audio, dan bidang lainnya semuanya dapat memanfaatkan deteksi pola otomatis dan kemampuan pembelajaran dari algoritme pembelajaran mesin (ML).

Pembelajaran mesin dapat dibagi menjadi tiga kategori: pembelajaran penguatan, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran dengan pengawasan. Dalam pembelajaran terawasi, komputer diajarkan menggunakan kumpulan data yang telah diberi label dengan keluaran dari setiap masukan. Dengan mempelajari korelasi antara variabel masukan dan keluaran menggunakan data berlabel ini, komputer dapat memperkirakan keluaran untuk masukan baru.

Pembelajaran tanpa pengawasan membutuhkan komputer untuk mengenali pola dan hubungan sendiri setelah disajikan dengan kumpulan data yang tidak berlabel. Last but not least, dalam pembelajaran penguatan, komputer mengambil keterampilan baru dengan berinteraksi dengan lingkungannya dan mendapatkan umpan balik dalam bentuk penghargaan atau hukuman untuk tindakan tertentu.

Mesin dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau pilihan menggunakan berbagai pendekatan dan algoritme, yang termasuk dalam topik pembelajaran mesin yang lebih luas. Demikian pula, pembelajaran mendalam adalah cabang dari pembelajaran mesin yang memerlukan pemaparan jaringan saraf tiruan ke volume data yang sangat besar untuk melatih mereka mengenali pola dan membuat prediksi. Oleh karena itu, pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin yang sangat terspesialisasi dan canggih yang digunakan jaringan saraf tiruan multi-layer untuk memahami pola dan hubungan yang kompleks di data.

Perbedaan Utama Antara AI dan ML

Meskipun AI dan ML terhubung erat, ada beberapa karakteristik signifikan yang membedakannya satu sama lain. Berikut ini adalah beberapa perbedaan utama antara AI dan ML:

1. Cakupan: Bidang AI sangat luas dan mencakup berbagai teknik, termasuk ML. Sebaliknya, ML adalah cabang AI yang berfokus pada pemanfaatan model statistik dan algoritme untuk membantu komputer belajar dari data dan membuat prediksi atau pilihan.
2. Pendekatan: Merancang algoritme yang meniru kognisi manusia dan proses pengambilan keputusan adalah strategi AI yang umum. Sebaliknya, tujuan utama ML adalah melatih algoritme pada data untuk menemukan tautan dan pola yang dapat digunakan untuk membuat prediksi atau pilihan.
3. Persyaratan Data: Menggunakan aturan dan heuristik yang telah diprogram sebelumnya, algoritme AI dapat dibuat untuk bekerja dengan kumpulan data kecil atau bahkan tanpa data sama sekali. Sebaliknya, kumpulan data besar harus digunakan untuk melatih algoritme ML guna menemukan pola dan tautan.
4. Fleksibilitas: Meskipun algoritme AI dapat dirancang untuk menangani berbagai tugas, algoritme tersebut sering disesuaikan untuk tujuan tertentu. Di sisi lain, algoritme ML biasanya lebih mudah beradaptasi dan dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah dan tantangan.
5. Keterlibatan Manusia: AI sering memerlukan pembuatan algoritme yang dapat melengkapi atau menggantikan kemampuan manusia atau pengambilan keputusan. Di sisi lain, ML umumnya diterapkan untuk mengotomatisasi proses berulang atau mendukung pengambilan keputusan oleh manusia.

Dengan fokus pada simulasi kognisi manusia dan proses pengambilan keputusan, AI adalah bidang yang lebih luas yang mencakup berbagai pendekatan, termasuk ML. Sebaliknya, tujuan pembelajaran mesin adalah memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan.

Aplikasi AI dan ML

AI dan ML digunakan dalam berbagai aplikasi seperti:

1. Pemrosesan Linguistik Alami (NLP): Penggunaannya termasuk chatbots, analisis sentimen, pengenalan ucapan, dan terjemahan bahasa.
2. Deteksi penipuan, manajemen risiko, dan optimalisasi portofolio adalah aplikasi di sektor keuangan.
3. Sistem untuk membuat rekomendasi: Contohnya termasuk membuat saran untuk buku dan film serta untuk produk.
4. Identifikasi wajah, deteksi objek, dan pengenalan pemandangan hanyalah beberapa kegunaannya Teknologi pengenalan gambar dan video AI.
5. Mobil dan drone yang dapat mengemudi sendiri adalah dua contoh kendaraan otonom yang digunakan.
6. Merencanakan diagnosis dan perawatan, menemukan obat baru, dan melacak pasien adalah semua aplikasi dalam industri perawatan kesehatan.

Potensi AI dan ML untuk membawa perubahan transformatif di berbagai bidang menjadi semakin nyata seiring aplikasi mereka yang semakin beragam dan canggih. Teknologi ini diposisikan untuk memiliki dampak besar pada masa depan industri dengan memungkinkan perusahaan dan organisasi merampingkan operasi mereka, memangkas biaya, dan membuat keputusan yang lebih baik.

Manfaat dan Kerugian AI dan Pembelajaran Mesin

Dua teknologi paling menarik dan menjanjikan saat ini adalah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Mereka memiliki kekuatan untuk mengubah berbagai segi kehidupan kita, termasuk hubungan kita satu sama lain, orang-orang dan lingkungan di sekitar kita, serta cara kita bekerja dan belajar. Meskipun AI dan ML memiliki banyak keuntungan, ada juga masalah etika yang signifikan yang perlu diperhatikan.

Misalnya, ada kekhawatiran tentang bagaimana AI dapat memengaruhi pekerjaan dan ekonomi. Penting juga untuk memastikan bahwa teknologi baru dibuat dan diterapkan dengan cara yang menghormati otonomi dan privasi orang.

AI dan Pembelajaran Mesin Memiliki Pengaruh Besar

Dua teknologi yang mengubah banyak aspek kehidupan kita, AI dan ML, terpisah tetapi terkait. Sementara ML adalah teknologi khusus yang digunakan dalam bidang AI, AI adalah bidang yang jauh lebih besar yang menggabungkan banyak teknologi lainnya.

AI dan ML siap untuk mengubah banyak industri di tahun-tahun mendatang. Mereka memiliki berbagai aplikasi di berbagai bidang termasuk kesehatan, perbankan, dan transportasi. Mereka juga memunculkan tantangan sosial dan etika yang signifikan, seperti teknologi baru apa pun, yang perlu ditangani.