Dalam perkembangan teknologi yang ada saat ini, muncul istilah Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML). Kedua hal ini sering muncul dalam percakapan tentang teknologi modern.
Meskipun istilah dari keduanya sering digunakan secara bergantian, hal ini memiliki maksud bahwa sebagian orang masih sulit membedakan antara AI dan ML. Karna pada dasarnya AI dan ML memiliki perbedaan mendasar yang penting untuk dipahami.
Dalam artikel ini kita akan mengetahui apa itu AI dan ML, apa perbedaan dari AI dan ML, kemudian apa guna dari AI dan ML untuk kehidupan dimasa depan.
Daftar Isi
Apa itu AI dan ML?
Sebelum mengetahui apa saja perbedaan antara AI dan ML. Penting bagi kalian untuk mengetahui dulu apa perbedaan antara AI dan ML.
AI (Artificial Intelligence)
atau biasa disebut dengan kecerdasan buatan adalah dimana kemampuan mesin atau sistem komputer dalam meniru kecerdasan manusia. atau bisa diartikan sebagai teknologi yang didesain untuk melakukan tugas yang umumnya memerlukan kecerdasan manusia, biasanya hal hal yang melibatkan pembelajaran, memcahkan masalah yang kompleks, hingga pengambilan keputusan.
Pengertian AI menurut beberapa ahli juga berbeda beda, karena konsep kecerdasan buatan ini memiliki cakupan yang luas dan dapat dipandang dari berbagai pendapat.
Pengertian AI menurut para ahli
Andreas Kaplan & Michael Haenlein
Andreas Kaplan dan Michael Haenlein memberi makna AI adalah kemampuan suatu sistem dalam mentafsirkan data eksternal dengan benar, belajar dari data tersebut, dan menggunakan pembelajaran untuk mencapai suatu tujuan dan tugas tertentu melalui adaptasi yang fleksibel. (Sumber: ESCP Business School)
Kristianto
AI dapat didefinisikan sebagai bagian dari pengetahuan ilmu komputer tertentu dengan tujuan merancang sistem kecerdasan otomatis untuk sistem pengetahuan komputer. (Sumber: student-activity-binus)
Gaskin
Kecerdasan ini ditunjukan oleh suatu entitas buatan dan diciptakan untuk kemudian dimasukan ke dalam program komputer. Tujuannya tidak lain agar komputer bisa bekerja seperti manusia. (Sumber: tempo.co)
Secara lebih sederhana, AI memungkinkan mesin untuk "berpikir" dan bertindak dengan cara yang mirip manusia, meskipun sebenarnya proses yang dilakukan AI adalah berdasarkan algoritma dan data yang dimasukkan kedalamnya.
ML (Machine Learning)
ML (Machine Learning)
Merupakan cabang dari AI yang berfokus pada pegembangan algoritma yang memungkinkan sistem komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerja tanpa instruksi dari manusia.
Pada dasarnya dalam ML, mesin tidak membutuhkan instruksi yang mendetail tentang bagaimana menyelesaikan suatu tugas. Adapun pengertian ML menurut beberapa ahli adalah sebagai berikut
Arthur Samuel
Mendefinisikan pengertian machine learning sebagai sebuah pertanyaan “how can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?” yaitu bagaimana agar komputer dapat berjalan untuk memecahkan masalah sendiri tanpa harus diprogram secara eksplisit, dapat diartikan juga dengan "bagaimana komputer belajar tanpa harus diprogram secara langsung" (Sumber: kompasiana)
Tom Mitchell
Jadi Tom Mitcell memberikan definisi yang formal dan banyak digunakan dalam lingkungan akademik. ML dijabarkan sebagai program yang diperintahkan untuk belajar dari Experience E yang bergantung pada task T dan pengukuran performance P. (Sumber: cs.cmu.edu)
Lebih mudahnya ML bisa diartikan sebagai jenis AI yang memungkinkan sistem mengenali dan beradaptasi dengan pola dalam data untuk menyelesaikan tugas kompleks nya sendiri.
Perbedaan dari AI dan ML
AI (Artificial Intelligence)
- bidang lebih luas yang bertujuan menciptakan mesin atau program yang dapat meniru kecerdasan manusia
- melakukan pekerjaan dengan cerdas
- dapat berfikir untuk menyelesaikan masalah
- bisa mengambil keputusan
- dapat meniru manusia untuk merespon perilaku dalam suatu keadaan
- menggunakan berbagai teknik untuk menciptakan kecerdasan, termasuk aturan yang berbasis sistem dan logika
- AI mencakup berbagai metode, termasuk pembelajaran berbasis aturan atau data
ML (Machine Learning)
- bagian dari AI yang berfokus pada algoritma yang memungkinkan mesin belajar dari data
- mengandalkan data dan belajar dari data
- belajar dari data yang ada lalu menyimpulkan penyelesaian seperti yang telah dipelajari
- mempelajari hal-hal baru dari data
- hanya akan mencari solusi sesuai yang telah dipelajari, apakah itu optimal atau tidak
- ML mengarah ke pengetahuan
- ML khusus menggunakan data untuk belajar dan meningkatkan performa mesin.
tidak hanya itu, berikut adalah alasan mengapa AI dan ML sangat berguna dimasa depan
Alasan mengapa AI dan ML sangat berguna dimasa depan
- dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi
- memungkinkan analisis data rumit sehingga membantu pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih akurat.
- AI dan ML dapat mempercepat pengembangan teknologi baru seperti perangkat cerdas, dan sistem keamanan canggih.
- dapat menjadi pendorong utama dalam inovasi teknologi entah itu disektor pendidikan, kesehatan, ataupun industri
Kesimpulan
Secara keseluruhan, AI dan ML di masa depan dapat memperbaiki kualitas hidup, meningkatkan efisiensi berbagai industri, dan membuka peluang baru dalam ilmu pengetahuan, bisnis, dan teknologi. Namun, perlu ada pengelolaan yang bijak untuk memastikan dampak positifnya bagi masyarakat.