Menguraikan kelebihan dan kekurangan kecerdasan buatan – Blog IBM

Kecerdasan buatan (AI) mengacu pada bidang konvergen ilmu komputer dan data yang berfokus pada pembuatan mesin dengan kecerdasan manusia untuk melakukan tugas-tugas yang sebelumnya membutuhkan manusia. Misalnya saja pembelajaran, penalaran, pemecahan masalah, persepsi, pemahaman bahasa dan masih banyak lagi. Daripada mengandalkan instruksi eksplisit dari programmer, sistem AI dapat belajar dari data, memungkinkan mereka menangani masalah yang kompleks (serta tugas yang sederhana namun berulang) dan meningkat seiring waktu.

Teknologi AI saat ini memiliki beragam kasus penggunaan di berbagai industri; bisnis menggunakan AI untuk meminimalkan kesalahan manusia, mengurangi biaya operasional yang tinggi, memberikan wawasan data real-time dan meningkatkan pengalaman pelanggan, dan banyak aplikasi lainnya. Oleh karena itu, hal ini mewakili perubahan signifikan dalam cara kita mendekati komputasi, menciptakan sistem yang dapat meningkatkan alur kerja dan menyempurnakan elemen kehidupan sehari-hari.

Namun meskipun AI memiliki banyak sekali manfaat, AI juga memiliki kelemahan yang cukup besar jika dibandingkan dengan metode pemrograman tradisional. Pengembangan dan penerapan AI dapat menimbulkan masalah privasi data, perpindahan pekerjaan, dan risiko keamanan siber, belum lagi upaya teknis besar-besaran untuk memastikan sistem AI berfungsi sebagaimana mestinya.

Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana teknologi AI berfungsi dan menjelaskan kelebihan dan kekurangan kecerdasan buatan dibandingkan dengan metode komputasi tradisional.

Apa itu kecerdasan buatan dan bagaimana cara kerjanya?

AI beroperasi pada tiga komponen mendasar: data, algoritma, dan daya komputasi. 

• Tanggal: Sistem AI mempelajari dan mengambil keputusan berdasarkan data, dan sistem tersebut memerlukan data dalam jumlah besar agar dapat dilatih secara efektif, terutama dalam kasus model pembelajaran mesin (ML). Data sering kali dibagi menjadi tiga kategori: data pelatihan (membantu model belajar), data validasi (menyesuaikan model), dan data pengujian (menilai performa model). Untuk performa optimal, model AI harus menerima data dari beragam kumpulan data (misalnya, teks, gambar, audio, dan lainnya), yang memungkinkan sistem menggeneralisasi pembelajarannya ke data baru yang belum terlihat.
• Algoritma: Algoritma adalah seperangkat aturan yang digunakan sistem AI untuk memproses data dan membuat keputusan. Kategori algoritma AI mencakup algoritma ML, yang mempelajari dan membuat prediksi dan keputusan tanpa pemrograman eksplisit. AI juga dapat bekerja dari algoritme pembelajaran mendalam, bagian dari ML yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) berlapis-lapis—yang merupakan deskriptor “dalam”—untuk memodelkan abstraksi tingkat tinggi dalam infrastruktur data besar. Dan algoritme pembelajaran penguatan memungkinkan agen mempelajari perilaku dengan menjalankan fungsi dan menerima hukuman serta penghargaan berdasarkan kebenarannya, secara berulang menyesuaikan model hingga sepenuhnya terlatih.
• Kekuatan komputasi: Algoritme AI sering kali memerlukan sumber daya komputasi yang besar untuk memproses data dalam jumlah besar dan menjalankan algoritme yang kompleks, terutama dalam kasus pembelajaran mendalam. Banyak organisasi mengandalkan perangkat keras khusus, seperti unit pemrosesan grafis (GPU), untuk menyederhanakan proses ini. 

Sistem AI juga cenderung terbagi dalam dua kategori besar:

• Kecerdasan Sempit Buatan, juga disebut AI sempit atau AI lemah, melakukan tugas tertentu seperti pengenalan gambar atau suara. Asisten virtual seperti Siri dari Apple, Alexa dari Amazon, IBM watsonx, dan bahkan ChatGPT dari OpenAI adalah contoh sistem AI yang sempit.
• Kecerdasan Umum Buatan (AGI), atau AI Kuat, dapat melakukan tugas intelektual apa pun yang dapat dilakukan manusia; ia dapat memahami, belajar, beradaptasi, dan bekerja dari pengetahuan di seluruh domain. Namun AGI masih sebatas konsep teoritis.

Bagaimana cara kerja pemrograman tradisional?

Tidak seperti pemrograman AI, pemrograman tradisional mengharuskan pemrogram untuk menulis instruksi eksplisit agar komputer dapat mengikuti setiap skenario yang mungkin; komputer kemudian menjalankan instruksi untuk memecahkan masalah atau melakukan tugas. Ini adalah pendekatan deterministik, mirip dengan resep, di mana komputer menjalankan instruksi langkah demi langkah untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Pendekatan tradisional sangat cocok untuk masalah yang terdefinisi dengan jelas dengan jumlah kemungkinan hasil yang terbatas, namun seringkali tidak mungkin untuk menulis aturan untuk setiap skenario ketika tugasnya rumit atau menuntut persepsi seperti manusia (seperti dalam pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dll.). Di sinilah pemrograman AI menawarkan keunggulan dibandingkan metode pemrograman berbasis aturan.

Apa kelebihan dan kekurangan AI (dibandingkan dengan komputasi tradisional)?

Potensi AI di dunia nyata sangat besar. Penerapan AI mencakup mendiagnosis penyakit, mempersonalisasi feed media sosial, menjalankan analisis data canggih untuk pemodelan cuaca, dan mendukung chatbot yang menangani permintaan dukungan pelanggan kami. Robot bertenaga AI bahkan dapat merakit mobil dan meminimalkan radiasi dari kebakaran hutan.

Seperti halnya teknologi apa pun, ada kelebihan dan kekurangan AI jika dibandingkan dengan teknologi pemrograman tradisional. Selain perbedaan mendasar dalam cara fungsinya, AI dan pemrograman tradisional juga berbeda secara signifikan dalam hal kontrol pemrogram, penanganan data, skalabilitas, dan ketersediaan.

• Kontrol dan transparansi: Pemrograman tradisional memberi pengembang kendali penuh atas logika dan perilaku perangkat lunak, memungkinkan penyesuaian yang tepat dan hasil yang konsisten dan dapat diprediksi. Dan jika suatu program tidak berperilaku seperti yang diharapkan, pengembang dapat menelusuri kembali basis kode untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalahnya. Sistem AI, khususnya model kompleks seperti jaringan saraf dalam, mungkin sulit dikendalikan dan diinterpretasikan. Model ini sering kali berfungsi seperti “kotak hitam” yang input dan outputnya diketahui, namun proses yang digunakan model untuk berpindah dari satu model ke model lainnya tidak jelas. Kurangnya transparansi ini dapat menjadi masalah dalam industri yang memprioritaskan kejelasan proses dan pengambilan keputusan (seperti layanan kesehatan dan keuangan).
• Pembelajaran dan penanganan data: Pemrograman tradisional bersifat kaku; ia bergantung pada data terstruktur untuk menjalankan program dan biasanya kesulitan memproses data tidak terstruktur. Untuk “mengajarkan” suatu program informasi baru, pemrogram harus menambahkan data baru secara manual atau menyesuaikan proses. Program berkode tradisional juga kesulitan dengan iterasi independen. Dengan kata lain, mereka mungkin tidak dapat mengakomodasi skenario yang tidak terduga tanpa adanya program yang jelas untuk kasus-kasus tersebut. Karena sistem AI belajar dari sejumlah besar data, sistem ini lebih cocok untuk memproses data tidak terstruktur seperti gambar, video, dan teks bahasa alami. Sistem AI juga dapat terus belajar dari data dan pengalaman baru (seperti dalam pembelajaran mesin), sehingga memungkinkan mereka meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu dan menjadikannya sangat berguna dalam lingkungan yang dinamis di mana solusi terbaik dapat berkembang seiring waktu.
• Stabilitas dan skalabilitas: Pemrograman tradisional stabil. Setelah sebuah program ditulis dan di-debug, program tersebut akan menjalankan operasi dengan cara yang persis sama, setiap saat. Namun, stabilitas program berbasis aturan mengorbankan skalabilitas. Karena program tradisional hanya dapat belajar melalui intervensi pemrograman eksplisit, program tersebut mengharuskan pemrogram untuk menulis kode dalam skala besar guna meningkatkan operasi. Proses ini terbukti tidak dapat dikelola, bahkan tidak mungkin, bagi banyak organisasi. Program AI menawarkan lebih banyak skalabilitas dibandingkan program tradisional tetapi stabilitasnya lebih rendah. Fitur otomatisasi dan pembelajaran berkelanjutan dari program berbasis AI memungkinkan pengembang untuk menskalakan proses dengan cepat dan relatif mudah, yang merupakan salah satu keunggulan utama AI. Namun, sifat improvisasi sistem AI berarti bahwa program tidak selalu memberikan respons yang konsisten dan tepat.
• Efisiensi dan ketersediaan: Program komputer berbasis aturan dapat menyediakan ketersediaan 24/7, namun terkadang hanya jika program tersebut memiliki pekerja manusia yang mengoperasikannya sepanjang waktu.

Teknologi AI dapat berjalan 24/7 tanpa campur tangan manusia sehingga operasional bisnis dapat berjalan terus menerus. Manfaat lain dari kecerdasan buatan adalah sistem AI dapat mengotomatiskan pekerjaan yang membosankan atau berulang (seperti entri data), membebaskan bandwidth karyawan untuk tugas-tugas pekerjaan yang bernilai lebih tinggi, dan menurunkan biaya penggajian perusahaan. Namun perlu disebutkan bahwa otomatisasi dapat menimbulkan implikasi hilangnya pekerjaan yang signifikan terhadap angkatan kerja. Misalnya, beberapa perusahaan telah beralih menggunakan asisten digital untuk melakukan triase laporan karyawan, dibandingkan mendelegasikan tugas tersebut ke departemen sumber daya manusia. Organisasi perlu menemukan cara untuk memasukkan tenaga kerja yang ada ke dalam alur kerja baru yang dimungkinkan oleh peningkatan produktivitas dari penggabungan AI ke dalam operasi.

Maksimalkan keunggulan kecerdasan buatan dengan IBM Watson

Omdia memproyeksikan bahwa pasar AI global akan bernilai USD 200 miliar pada tahun 2028.¹ Hal ini berarti dunia usaha akan memperkirakan ketergantungan pada teknologi AI akan meningkat, seiring dengan meningkatnya kompleksitas sistem TI perusahaan. Tapi dengan IBM watsonx™ AI dan platform data, organisasi memiliki alat yang ampuh dalam kotak peralatan mereka untuk menskalakan AI.

IBM watsonx memungkinkan tim untuk mengelola sumber data, mempercepat alur kerja AI yang bertanggung jawab, dan dengan mudah menerapkan dan menanamkan AI di seluruh bisnis—semuanya di satu tempat. watsonx menawarkan serangkaian fitur canggih, termasuk manajemen beban kerja komprehensif dan pemantauan data real-time, yang dirancang untuk membantu Anda meningkatkan dan mempercepat infrastruktur TI yang didukung AI dengan data tepercaya di seluruh perusahaan.

Meskipun bukan tanpa komplikasi, penggunaan AI memberikan peluang bagi dunia usaha untuk mengimbangi dunia yang semakin kompleks dan dinamis dengan memanfaatkan teknologi canggih yang dapat mengatasi kompleksitas tersebut.

Gunakan AI untuk bekerja dengan watsonx