Tutorial Kecerdasan Buatan untuk Pemula Tahun 2024 | Pelajari Tutorial AI dari Para Ahli

Tutorial Kecerdasan Buatan ini memberikan informasi dasar dan menengah tentang konsep Kecerdasan Buatan. Ini dirancang untuk membantu pelajar dan profesional yang bekerja yang merupakan pemula. Dalam tutorial ini, fokus kita adalah pada kecerdasan buatan, jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, Anda dapat melihat tutorial ini untuk tutorial pemula lengkap tentang Machine Learning.

Melalui hal ini Tutorial Kecerdasan Buatan, kita akan melihat berbagai konsep seperti arti kecerdasan buatan, tingkatan AI, mengapa AI itu penting, berbagai penerapannya, masa depan kecerdasan buatan, dan banyak lagi.

Biasanya untuk bekerja di bidang AI, Anda harus memiliki banyak pengalaman. Oleh karena itu, kami juga akan membahas berbagai profil pekerjaan yang terkait dengan kecerdasan buatan dan pada akhirnya akan membantu Anda mendapatkan pengalaman yang relevan. Anda tidak perlu berasal dari latar belakang tertentu sebelum bergabung dengan bidang AI karena Anda dapat mempelajari dan memperoleh keterampilan yang dibutuhkan. Sedangkan istilah Ilmu Data, Artificial Intelligence (AI) dan Pembelajaran mesin berada dalam domain yang sama dan terhubung, keduanya memiliki penerapan dan makna spesifiknya. Sederhananya, kecerdasan buatan bertujuan untuk memungkinkan mesin mengeksekusi penalaran dengan mereplikasi kecerdasan manusia. Karena tujuan utama proses AI adalah untuk mengajarkan mesin berdasarkan pengalaman, memberikan informasi yang benar dan koreksi diri sangatlah penting.

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Jawaban atas pertanyaan ini tergantung pada siapa Anda bertanya. Orang awam, yang memiliki pemahaman singkat tentang teknologi, akan menghubungkannya dengan robot. Jika Anda bertanya tentang kecerdasan buatan kepada seorang peneliti AI, dia akan mengatakan bahwa itu adalah serangkaian algoritma yang dapat memberikan hasil tanpa harus diinstruksikan secara eksplisit untuk melakukannya. Kedua jawaban ini benar. Jadi ringkasnya, Kecerdasan Buatan adalah:

• Entitas cerdas yang diciptakan oleh manusia.
• Mampu melakukan tugas secara cerdas tanpa diinstruksikan secara eksplisit.
• Mampu berpikir dan bertindak secara rasional dan manusiawi.

Inti dari Kecerdasan Buatan adalah cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk menciptakan atau mereplikasi kecerdasan manusia dalam mesin. Tapi apa yang membuat mesin menjadi cerdas? Banyak sistem AI yang didukung dengan bantuan pembelajaran mesin dan belajar mendalam algoritma. AI terus berkembang, apa yang dulu dianggap sebagai bagian dari AI sekarang mungkin hanya dilihat sebagai fungsi komputer. Misalnya, kalkulator mungkin pernah dianggap sebagai bagian dari AI di masa lalu. Sekarang, ini dianggap sebagai fungsi yang sederhana. Demikian pula, ada berbagai tingkatan AI, mari kita pahami.

Mengapa Kecerdasan Buatan Penting?

Tujuan dari Kecerdasan Buatan adalah untuk membantu kemampuan manusia dan membantu kita membuat keputusan lebih lanjut dengan konsekuensi yang luas. Dari sudut pandang teknis, itulah tujuan utama AI. Jika kita melihat pentingnya AI dari perspektif yang lebih filosofis, kita dapat mengatakan bahwa AI berpotensi membantu manusia menjalani kehidupan yang lebih bermakna tanpa kerja paksa. AI juga dapat membantu mengelola jaringan kompleks individu, perusahaan, negara bagian, dan negara yang saling terhubung agar berfungsi dengan cara yang bermanfaat bagi seluruh umat manusia.

Saat ini, Kecerdasan Buatan dimiliki oleh semua alat dan teknik berbeda yang telah kita temukan selama ribuan tahun terakhir – untuk menyederhanakan upaya manusia, dan membantu kita membuat keputusan yang lebih baik. Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) adalah salah satu ciptaan yang akan membantu kita menciptakan alat dan layanan inovatif yang secara eksponensial akan mengubah cara kita menjalani hidup, dengan harapan dapat menghilangkan perselisihan, kesenjangan, dan penderitaan manusia.

Kita masih jauh dari hasil seperti itu. Tapi itu mungkin terjadi di masa depan. Kecerdasan Buatan saat ini sebagian besar digunakan oleh perusahaan untuk meningkatkan efisiensi proses, mengotomatiskan tugas-tugas yang membutuhkan banyak sumber daya, dan membuat prediksi bisnis berdasarkan data yang tersedia bagi kita. Seperti yang Anda lihat, AI penting bagi kami dalam beberapa hal. Hal ini menciptakan peluang baru di dunia, membantu kita meningkatkan produktivitas, dan banyak lagi. 

Sejarah Kecerdasan Buatan

Konsep makhluk cerdas telah ada sejak lama dan kini telah diterapkan di banyak sektor seperti AI di bidang pendidikan, otomotif, perbankan dan keuangan, perawatan kesehatan AI, dll. Orang Yunani kuno memiliki mitos tentang robot seperti yang dilakukan oleh para insinyur Tiongkok dan Mesir. robot yang dibangun. Namun, permulaan AI modern telah ditelusuri kembali ke masa ketika para filsuf klasik berusaha menggambarkan pemikiran manusia sebagai sistem simbolik. Antara tahun 1940-an dan 50-an, segelintir ilmuwan dari berbagai bidang mendiskusikan kemungkinan terciptanya otak buatan. Hal ini menyebabkan munculnya bidang penelitian AI – yang didirikan sebagai disiplin akademis pada tahun 1956 – pada sebuah konferensi di Dartmouth College, di Hanover, New Hampshire. Kata tersebut diciptakan oleh John McCarthy, yang kini dianggap sebagai bapak Kecerdasan Buatan.

Meskipun ada upaya global yang didanai dengan baik selama beberapa dekade, para ilmuwan merasa sangat sulit untuk menciptakan kecerdasan dalam mesin. Antara pertengahan tahun 1970an dan 1990an, para ilmuwan harus menghadapi kekurangan dana yang akut untuk penelitian AI. Tahun-tahun ini kemudian dikenal sebagai ‘AI Winters’. Namun, pada akhir tahun 1990, perusahaan-perusahaan Amerika kembali tertarik pada AI. Selain itu, pemerintah Jepang juga mempunyai rencana untuk mengembangkan komputer generasi kelima untuk kemajuan AI. Akhirnya, Pada tahun 1997, Deep Blue milik IBM mengalahkan komputer pertama yang mengalahkan juara catur dunia, Garry Kasparov.

Seiring dengan kemajuan AI dan teknologinya – yang sebagian besar disebabkan oleh perbaikan perangkat keras komputer, perusahaan dan pemerintah pun mulai berhasil menggunakan metode AI di bidang-bidang sempit lainnya. Dalam 15 tahun terakhir, Amazon, Google, Baidu, dan banyak lainnya, telah berhasil memanfaatkan teknologi AI untuk mendapatkan keuntungan komersial yang besar. AI saat ini tertanam di banyak layanan online yang kita gunakan. Hasilnya, teknologi tidak hanya berhasil berperan di setiap sektor, namun juga menggerakkan sebagian besar pasar saham. 

Saat ini Kecerdasan Buatan terbagi menjadi sub-domain yaitu Kecerdasan Umum Buatan, Kecerdasan Sempit Buatan, dan Kecerdasan Super Buatan yang akan kita bahas secara detail pada artikel kali ini. Kami juga akan membahas perbedaan antara AI dan AGI.

Tingkat Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan dapat dibagi menjadi tiga tingkatan utama:

1. Kecerdasan Sempit Buatan
2. Kecerdasan Umum Buatan
3. Kecerdasan Super Buatan

Kecerdasan Sempit Buatan (ANI)

Juga dikenal sebagai AI sempit atau AI lemah, Kecerdasan sempit buatan berorientasi pada tujuan dan dirancang untuk melakukan tugas tunggal. Meskipun mesin-mesin ini terlihat cerdas, mereka berfungsi dalam batasan minimal, sehingga disebut sebagai AI yang lemah. Ia tidak meniru kecerdasan manusia; itu merangsang perilaku manusia berdasarkan parameter tertentu. AI sempit memanfaatkan NLP atau pemrosesan bahasa alami untuk melakukan tugas. Hal ini terbukti dalam teknologi seperti chatbots dan sistem pengenalan suara seperti Siri. Memanfaatkan pembelajaran mendalam memungkinkan Anda mempersonalisasi pengalaman pengguna, seperti asisten virtual yang menyimpan data Anda untuk menjadikan pengalaman masa depan Anda lebih baik. 

Contoh AI yang lemah atau sempit:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBM Watson
3. Mobil self-driving
4. Perangkat lunak pengenalan wajah
5. Filter spam email 
6. Alat prediksi 

Kecerdasan Umum Buatan (AGI)

Dikenal juga sebagai AI yang kuat atau AI yang dalam, kecerdasan umum buatan mengacu pada konsep di mana mesin dapat meniru kecerdasan manusia sambil menunjukkan kemampuan untuk menerapkan kecerdasannya untuk memecahkan masalah. Para ilmuwan belum mampu mencapai tingkat kecerdasan ini. Penelitian yang signifikan perlu dilakukan sebelum tingkat kecerdasan ini dapat dicapai. Para ilmuwan harus menemukan cara agar mesin dapat menjadi sadar melalui pemrograman serangkaian kemampuan kognitif. Beberapa properti AI yang dalam adalah-

• Pengakuan
• Mengingat kembali 
• Pengujian hipotesis 
• Imajinasi
• Analogi
• Implikasi

Sulit untuk memprediksi apakah AI yang kuat akan terus maju atau tidak di masa mendatang, namun dengan pengenalan suara dan wajah yang terus menunjukkan kemajuan, ada kemungkinan kecil bahwa kita dapat mengharapkan pertumbuhan pada tingkat AI ini juga. 

Kecerdasan Super Buatan (ASI)

Saat ini, kecerdasan super hanyalah sebuah konsep hipotetis. Banyak orang beranggapan bahwa pengembangan kecerdasan buatan seperti itu mungkin dilakukan di masa depan, namun hal tersebut tidak terjadi saat ini. Kecerdasan super dapat dikenal sebagai tingkat di mana mesin melampaui kemampuan manusia dan menjadi sadar diri. Konsep ini telah menjadi inspirasi bagi beberapa film, dan novel fiksi ilmiah dimana robot yang mampu mengembangkan perasaan dan emosinya dapat menguasai umat manusia itu sendiri. Ia akan mampu membangun emosinya sendiri, dan secara hipotetis, menjadi lebih baik daripada manusia dalam bidang seni, olahraga, matematika, sains, dan banyak lagi. Kemampuan pengambilan keputusan dari kecerdasan super akan lebih besar daripada kemampuan manusia. Konsep kecerdasan super buatan masih belum kita ketahui, konsekuensinya belum dapat ditebak, dan dampaknya belum dapat diukur. 

Sekarang mari kita pahami perbedaan antara AI yang lemah dan AI yang kuat. 

Aplikasi Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan telah memasuki beberapa industri dan bidang saat ini. Dari game hingga layanan kesehatan, penerapan AI telah meningkat pesat. Tahukah Anda kalau aplikasi Google Maps dan pengenalan wajah seperti di iPhone semuanya menggunakan teknologi AI agar bisa berfungsi? AI ada di sekitar kita dan merupakan bagian dari kehidupan kita sehari-hari lebih dari yang kita sadari. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang AI, Anda dapat mempelajarinya Kursus Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin PGP ditawarkan oleh Belajar Hebat. Berikut beberapa penerapan Kecerdasan Buatan.

Aplikasi Kecerdasan Buatan Terbaik Tahun 2024

1. Prediksi Google yang didukung AI (Google Maps)
2. Aplikasi berbagi perjalanan (Uber, Lyft)
3. AI Autopilot dalam Penerbangan Komersial
4. Filter spam di Email
5. Pemeriksa dan alat plagiarisme
6. Pengenalan Wajah
7. Rekomendasi pencarian
8. Fitur suara-ke-teks
9. Asisten pribadi yang cerdas (Siri, Alexa)
10. Perlindungan dan pencegahan penipuan

Sekarang kita tahu bahwa di sinilah AI diterapkan. Mari kita pahami ini secara lebih rinci. Google telah bermitra dengan DeepMind untuk meningkatkan akurasi prediksi lalu lintas. Dengan bantuan data lalu lintas historis serta data langsung, mereka dapat membuat prediksi akurat melalui teknologi AI dan algoritma pembelajaran mesin. Asisten pribadi yang cerdas dapat melakukan tugas berdasarkan perintah yang kami berikan. Ini adalah agen perangkat lunak dan dapat melakukan tugas-tugas seperti mengirim pesan, melakukan pencarian Google, merekam catatan suara, chatbots, dan banyak lagi. 

Tujuan Kecerdasan Buatan

Sejauh ini, Anda telah mengetahui apa yang dimaksud dengan AI, berbagai tingkat AI, dan penerapannya. Tapi apa tujuan AI? Hasil apa yang ingin kami capai melalui AI? Tujuan keseluruhannya adalah memungkinkan mesin dan komputer belajar dan berfungsi secara cerdas. Beberapa tujuan AI lainnya adalah sebagai berikut:

1. Pemecahan masalah: Para peneliti mengembangkan algoritma yang mampu meniru proses langkah demi langkah yang digunakan manusia saat memecahkan sebuah teka-teki. Pada akhir tahun 1980an dan 1990an, penelitian telah mencapai tahap dimana metode telah dikembangkan untuk menangani informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti. Namun untuk permasalahan yang sulit, diperlukan sumber daya komputasi dan daya memori yang sangat besar. Oleh karena itu, pencarian algoritma pemecahan masalah yang efisien merupakan salah satu tujuan dari kecerdasan buatan.

2. Representasi pengetahuan: Mesin diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan yang memerlukan pengetahuan luas. Oleh karena itu, representasi pengetahuan sangat penting bagi AI. Kecerdasan buatan mewakili objek, properti, peristiwa, sebab dan akibat, dan banyak lagi. 

3. Perencanaan: Salah satu tujuan AI adalah menetapkan tujuan yang cerdas dan mencapainya. Mampu membuat prediksi tentang bagaimana tindakan akan berdampak pada perubahan, dan pilihan apa saja yang tersedia. Agen AI perlu menilai lingkungannya dan membuat prediksi. Inilah sebabnya mengapa perencanaan itu penting dan dapat dianggap sebagai tujuan AI. 

4. Pembelajaran: Salah satu konsep dasar AI, pembelajaran mesin, adalah studi tentang algoritma komputer yang terus berkembang seiring waktu melalui pengalaman. Ada berbagai jenis ML. Jenis yang umum dikenal adalah Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan dan Pembelajaran Mesin yang Diawasi. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang konsep ini, Anda dapat membaca blog kami di apa arti ML dan cara kerjanya. 

5. Kecerdasan Sosial: Komputasi afektif pada dasarnya adalah studi tentang sistem yang dapat menafsirkan, mengenali, dan memproses upaya manusia. Ini adalah pertemuan ilmu komputer, psikologi, dan ilmu kognitif. Kecerdasan sosial adalah tujuan lain dari AI karena penting untuk memahami bidang-bidang ini sebelum membangun algoritma. 

Oleh karena itu, tujuan keseluruhan AI adalah menciptakan teknologi yang dapat menggabungkan tujuan di atas dan menciptakan mesin cerdas yang dapat membantu kita bekerja secara efisien, mengambil keputusan lebih cepat, dan meningkatkan keamanan. 

Pekerjaan di Kecerdasan Buatan

Permintaan akan keterampilan AI meningkat lebih dari dua kali lipat selama tiga tahun terakhir, menurut Indeed. Lowongan pekerjaan di bidang AI telah meningkat sebesar 119%. Saat ini, tugas melatih algoritme pemrosesan gambar dapat diselesaikan dalam hitungan menit, sedangkan beberapa tahun yang lalu, tugas tersebut memerlukan waktu berjam-jam untuk menyelesaikannya. Ketika kita membandingkan tenaga profesional terampil di pasar dengan jumlah lowongan pekerjaan yang tersedia saat ini, kita dapat melihat kekurangan tenaga profesional terampil di bidang kecerdasan buatan.

Jaringan Bayesian, jaring saraf, ilmu komputer (termasuk pengetahuan tentang bahasa pemrograman), fisika, robotika, kalkulus, dan konsep statistik adalah beberapa keterampilan yang harus diketahui sebelum mendalami karir di bidang AI. Jika Anda adalah seseorang yang ingin membangun karir di bidang AI, Anda harus mengetahui berbagai peran pekerjaan yang tersedia. Mari kita melihat lebih dekat berbagai peran pekerjaan di dunia AI dan keterampilan apa yang harus dimiliki seseorang untuk setiap peran pekerjaan. 

Baca Juga: Pertanyaan Wawancara Kecerdasan Buatan 2020

1. Engine Learning Engineer

Jika Anda adalah seseorang yang memiliki latar belakang Ilmu Data atau penelitian terapan, peran a Engine Learning Engineer cocok untuk Anda. Anda harus menunjukkan pemahaman tentang berbagai bahasa pemrograman seperti Python, Java. Memiliki pemahaman tentang model prediktif dan mampu memanfaatkan Pemrosesan Bahasa Alami saat bekerja dengan kumpulan data yang sangat besar terbukti bermanfaat. Menguasai alat IDE pengembangan perangkat lunak seperti IntelliJ dan Eclipse akan membantu Anda lebih memajukan karier Anda sebagai insinyur pembelajaran mesin. Anda terutama akan bertanggung jawab untuk membangun dan mengelola beberapa proyek pembelajaran mesin di antara tanggung jawab lainnya.

Sebagai teknisi ML, Anda akan menerima gaji rata-rata tahunan sebesar $114,856. Perusahaan mencari profesional terampil yang memiliki gelar master di bidang terkait dan memiliki pengetahuan mendalam mengenai konsep pembelajaran mesin, Java, Python, dan Scala. Persyaratannya akan bervariasi tergantung pada perusahaan yang merekrut, namun keterampilan analitis dan aplikasi cloud dipandang sebagai nilai tambah. 

2. Ilmuwan Data 

Sebagai Ilmuwan Data, tugas Anda mencakup mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan kumpulan data besar & kompleks dengan memanfaatkan pembelajaran mesin dan alat analisis prediktif. Ilmuwan Data juga bertanggung jawab untuk mengembangkan algoritme yang memungkinkan pengumpulan dan pembersihan data untuk analisis dan interpretasi lebih lanjut. Median tahunan gaji seorang Ilmuwan Data adalah $120,931, dan keterampilan yang dibutuhkan adalah sebagai berikut: 

• Sarang lebah
• Hadoop
• PetaKurangi
• Babi
• percikan
• Ular sanca
• Scala
• SQL 

Keterampilan yang dibutuhkan mungkin berbeda dari satu perusahaan ke perusahaan lain, dan tergantung pada tingkat pengalaman Anda. Sebagian besar perusahaan perekrutan mencari gelar master atau doktoral di bidang ilmu data atau ilmu komputer. Jika Anda seorang Ilmuwan Data yang ingin menjadi pengembang AI, gelar ilmu komputer tingkat lanjut terbukti bermanfaat. Anda harus memiliki kemampuan memahami data tidak terstruktur, serta memiliki kemampuan analitis dan komunikasi yang kuat. Keterampilan ini penting karena Anda akan berupaya mengkomunikasikan temuan dengan para pemimpin bisnis. 

3. Pengembang Intelijen Bisnis 

Saat Anda melihat berbagai peran pekerjaan di AI, ini juga mencakup posisi pengembang Business Intelligence (BI). Tujuan dari peran ini adalah untuk menganalisis kumpulan data kompleks yang membantu kami mengidentifikasi tren bisnis dan pasar. Pengembang BI memperoleh gaji rata-rata tahunan sebesar $92,278. Pengembang BI bertanggung jawab untuk merancang, memodelkan, dan memelihara data kompleks dalam platform data berbasis cloud. Jika Anda tertarik untuk bekerja sebagai pengembang BI, Anda harus memiliki kemampuan teknis dan analitis yang kuat.

Memiliki keterampilan komunikasi yang baik adalah penting karena Anda akan berupaya mengkomunikasikan solusi kepada rekan kerja yang tidak memiliki pengetahuan teknis. Anda juga harus menunjukkan keterampilan pemecahan masalah. Pengembang BI biasanya diharuskan memiliki gelar sarjana di bidang terkait apa pun, dan pengalaman kerja juga akan memberi Anda poin tambahan. Sertifikasi sangat diinginkan dan dipandang sebagai kualitas tambahan. Keterampilan yang dibutuhkan untuk pengembang BI adalah penambangan data, kueri SQL, layanan pelaporan server SQL, teknologi BI, dan desain gudang data. 

4. Ilmuwan Riset 

Seorang ilmuwan peneliti adalah salah satu karir terkemuka di bidang Kecerdasan Buatan. Anda harus menjadi ahli dalam berbagai disiplin ilmu, seperti matematika, pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, dan statistik komputasi. Kandidat harus memiliki pengetahuan yang memadai tentang persepsi komputer, model grafis, pembelajaran penguatan, dan NLP. Mirip dengan Ilmuwan Data, ilmuwan riset diharapkan memiliki gelar master atau doktoral di bidang ilmu komputer. Gaji rata-rata tahunan dikatakan $99,809. Sebagian besar perusahaan mencari seseorang yang memiliki pemahaman mendalam tentang komputasi paralel, komputasi terdistribusi, benchmarking, dan pembelajaran mesin. 

5. Insinyur/Arsitek Big Data 

Insinyur/Arsitek Big Data memiliki pekerjaan dengan gaji terbaik di antara semua peran yang termasuk dalam Kecerdasan Buatan. Gaji rata-rata tahunan seorang Insinyur/Arsitek Big Data adalah $151,307. Mereka memainkan peran penting dalam pengembangan ekosistem yang memungkinkan sistem bisnis berkomunikasi satu sama lain dan menyusun data. Dibandingkan dengan Ilmuwan Data, Arsitek Big data menerima tugas yang berkaitan dengan perencanaan, perancangan, dan pengembangan lingkungan data besar yang efisien pada platform seperti Spark dan Hadoop. Perusahaan biasanya mencari individu yang menunjukkan pengalaman dalam C++, Java, Ular sanca, dan Scala. 

Penambangan data, visualisasi data, dan keterampilan migrasi data merupakan manfaat tambahan. Bonus lainnya adalah gelar PhD di bidang matematika atau bidang ilmu komputer terkait.

Keuntungan Kecerdasan Buatan

Seperti kebanyakan hal di dunia, AI mempunyai kelebihan dan kekurangan. Pertama, mari kita pahami manfaat kecerdasan buatan dan bagaimana kecerdasan buatan membuat hidup kita lebih mudah dibandingkan masa lalu. 

• Pengurangan kesalahan manusia
• Tersedia 24 × 7
• Membantu dalam pekerjaan berulang
• Bantuan digital 
• Keputusan lebih cepat
• Pembuat Keputusan Rasional
• Aplikasi medis
• Meningkatkan Keamanan
• Komunikasi yang Efisien

Mari kita lihat lebih dekat masing-masing poin di atas. 

1. Pengurangan kesalahan manusia

Semua keputusan yang diambil dalam model AI diambil dari informasi yang dikumpulkan sebelumnya setelah menerapkan serangkaian algoritma. Hal ini memungkinkan kesalahan dikurangi, dan peluang akurasi meningkat dengan tingkat akurasi yang lebih besar. Dalam kasus manusia melakukan tugas apa pun, selalu ada sedikit kemungkinan kesalahan. Karena kita mampu membuat kesalahan, lebih baik menggunakan program dan algoritma melalui AI karena dapat menurunkan kemungkinan kesalahan. 

2. Tersedia 24×7

Model kecerdasan buatan dibuat untuk bekerja 24/7 tanpa istirahat atau kebosanan. Jika dibandingkan dengan rata-rata manusia yang dapat bekerja enam hingga delapan jam dalam sehari, hal ini jauh lebih efisien. Manusia tidak memiliki kapasitas untuk bekerja dalam jangka waktu yang lebih lama karena kita memerlukan istirahat dan waktu untuk memulihkan diri. Dengan demikian, AI tersedia 24/7 dan meningkatkan efisiensi secara lebih baik. 

3. Membantu dalam pekerjaan yang berulang

Kecerdasan Buatan dapat mengotomatiskan tugas-tugas sehari-hari manusia secara produktif. Hal ini dapat membantu kita menjadi semakin kreatif – mulai dari mengirimkan surat terima kasih hingga membereskan atau menjawab pertanyaan. Ini juga dapat membantu kami dalam memverifikasi dokumen. Pekerjaan yang berulang-ulang seperti membuat makanan di restoran atau pabrik dapat rusak karena manusia menjadi lelah atau tidak tertarik setelah lama bekerja. AI dapat membantu kita melakukan tugas berulang ini secara efisien dan tanpa kesalahan. 

4. Bantuan digital

Beberapa organisasi yang sangat maju memanfaatkan asisten digital untuk berinteraksi dengan pengguna. Melakukan hal ini membantu organisasi menghemat biaya sumber daya manusia. Asisten digital seperti Chatbots biasanya digunakan di situs web organisasi untuk menjawab pertanyaan pengguna. Ini juga menyediakan antarmuka yang berfungsi dengan lancar dan pengalaman pengguna yang baik. Chatbots adalah contoh yang bagus untuk hal yang sama. Baca di sini untuk mengetahui lebih banyak tentang cara membuat AI Chatbot.

5. Keputusan lebih cepat 

AI, bersama dengan teknologi serupa lainnya, dapat membantu mesin mengambil keputusan lebih cepat jika dibandingkan dengan manusia pada umumnya. Ini membantu dalam melakukan tindakan dengan cepat. Hal ini karena, saat mengambil keputusan, manusia cenderung menganalisis faktor-faktor melalui emosi dibandingkan dengan mesin bertenaga AI yang memberikan hasil terprogram dengan cepat.

6. Pengambil Keputusan yang Rasional

Kita sebagai manusia mungkin telah berevolusi secara signifikan secara teknologi, namun ketika menyangkut pengambilan keputusan, kita masih membiarkan emosi mengambil alih. Dalam situasi tertentu, sangat penting untuk mengambil keputusan yang cepat, efisien, dan logis tanpa melibatkan emosi. Pengambilan keputusan yang didukung AI dikendalikan oleh algoritme AI, sehingga tidak ada ruang untuk perbedaan emosional. Keputusan yang rasional dengan bantuan AI memastikan bahwa efisiensi tidak akan terpengaruh, dan juga meningkatkan tingkat produktivitas organisasi. 

7. Aplikasi medis

Di antara semua keunggulan AI lainnya, salah satu aplikasi terbesar dalam penggunaannya di bidang medis. Dokter dapat menilai risiko kesehatan pasiennya dengan bantuan aplikasi medis bertenaga AI. Radiosurgery digunakan untuk mengoperasi tumor sedemikian rupa sehingga tidak merusak jaringan di sekitarnya dan menyebabkan masalah tambahan. Para profesional medis telah dilatih untuk menggunakan AI untuk pembedahan. Mereka juga dapat membantu mendeteksi dan memantau berbagai gangguan neurologis secara efisien dan merangsang fungsi otak. 

8. Meningkatkan Keamanan

Seiring dengan kemajuan teknologi, semakin besar kemungkinan orang menggunakannya untuk alasan yang tidak etis seperti penipuan atau pencurian identitas. Jika digunakan dengan cara yang benar dan untuk alasan yang tepat, AI terbukti menjadi sumber daya yang hebat dalam meningkatkan keamanan organisasi kita. AI dapat digunakan untuk melindungi data dan keuangan kita. AI sedang diterapkan terutama di bidang keamanan siber. Hal ini telah mengubah kemampuan kami untuk mengamankan data pribadi kami dari ancaman dunia maya atau serangan dalam bentuk apa pun. Baca lebih lanjut untuk mengetahui tentang AI dalam Keamanan Siber dan manfaatnya. di sini.

9. Komunikasi yang Efisien 

Orang-orang dari berbagai belahan dunia berbicara dalam bahasa yang berbeda sehingga sulit berkomunikasi satu sama lain. Ketika kita melihat ke masa lalu, kita melihat bagaimana penerjemah manusia akan membantu orang berkomunikasi satu sama lain jika orang lain tidak memahami bahasa yang sama dengan kita. Masalah seperti ini tidak akan terjadi jika kita memanfaatkan AI. Pemrosesan Bahasa Alami memungkinkan sistem menerjemahkan kata dari satu bahasa alami ke bahasa lain, sehingga menghilangkan perantara. Salah satu contoh terbaiknya adalah Google Translate, dan perkembangannya seiring berjalannya waktu. Sekarang, ini memberikan contoh audio tentang bagaimana kata/kalimat harus diucapkan. Dengan demikian, meningkatkan akurasi dan kemampuan kita berkomunikasi secara efektif.

Kekurangan Kecerdasan Buatan

Sekarang kita telah memahami kelebihan AI, mari kita lihat beberapa kelemahannya. 

• Pembengkakan biaya
• Kelangkaan bakat
• Kurangnya produk praktis
• Kurangnya standar dalam pengembangan perangkat lunak
• Potensi penyalahgunaan
• Sangat bergantung pada mesin
• Membutuhkan Pengawasan

Mari kita lihat lebih dekat kelemahan AI. 

1. Pembengkakan biaya

Skala operasi model yang didukung AI jauh lebih tinggi jika dibandingkan dengan pengembangan perangkat lunak. Oleh karena itu, sumber daya yang dibutuhkan meningkat pada tingkat yang jauh lebih tinggi. Hal ini mendorong biaya operasional ke tingkat yang lebih tinggi.

2. Kurangnya bakat 

AI masih merupakan bidang yang sedang berkembang. Oleh karena itu, menemukan profesional yang dilengkapi dengan semua keterampilan yang dibutuhkan tidaklah mudah. Terdapat kesenjangan antara jumlah pekerjaan yang tersedia di bidang AI vs tenaga kerja terampil di bidang tersebut. Mempekerjakan seseorang yang memiliki semua keterampilan yang diperlukan semakin meningkatkan biaya yang dikeluarkan oleh organisasi.

3. Kurangnya standar dalam pengembangan perangkat lunak

Nilai sebenarnya dari Kecerdasan Buatan terletak pada kolaborasi ketika berbagai sistem AI bersatu untuk membentuk aplikasi yang lebih besar dan bernilai. Namun kurangnya standar dalam pengembangan perangkat lunak AI berarti sulitnya berbagai sistem untuk ‘berbicara’ satu sama lain. Oleh karena itu, pengembangan perangkat lunak Kecerdasan Buatan sendiri lambat dan mahal, yang selanjutnya menghambat pengembangan AI.

4. Potensi Penyalahgunaan

AI memiliki potensi untuk mencapai hal-hal besar, dan memiliki kekuatan yang sangat besar di pasar saat ini. Sayangnya, seiring dengan kekuatan yang besar, terdapat pula potensi penyalahgunaan. Jika kekuatan AI jatuh ke tangan pihak yang memiliki motif tidak etis, maka besar kemungkinan terjadinya penyalahgunaan.

5. Sangat bergantung pada mesin

Aplikasi seperti Siri dan Alexa sudah menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari. Kita sangat bergantung pada aplikasi-aplikasi tersebut dan menerima bantuan dari aplikasi-aplikasi tersebut, sehingga mengurangi kemampuan kreatif kita. Kita menjadi sangat bergantung pada mesin dan kehilangan kemampuan untuk mempelajari keterampilan sederhana, sehingga menjadi lebih malas. 

6. Membutuhkan Pengawasan

Memanfaatkan algoritma AI memiliki banyak keuntungan dan sangat efisien. Namun hal ini juga memerlukan pendampingan dan pengawasan terus-menerus. Algoritme ini tidak dapat bekerja tanpa kita memprogramnya dan memeriksa apakah berfungsi dengan benar atau tidak. Salah satu contohnya adalah bot obrolan AI Microsoft bernama 'Tay'. Tay dicontohkan untuk berbicara seperti gadis remaja dengan belajar melalui percakapan online. Namun karena mereka diprogram untuk mempelajari keterampilan percakapan dasar dan tidak mengetahui perbedaan antara benar dan salah, mereka meneruskannya dan men-tweet informasi yang sangat politis dan salah karena troll internet.

Masa Depan Kecerdasan Buatan

Kami selalu terpesona dengan perubahan teknologi. Saat ini, kita hidup di tengah kemajuan AI terbesar dalam sejarah kita. Kecerdasan Buatan telah menjadi kemajuan terbesar di bidang teknologi. Hal ini tidak hanya berdampak pada masa depan setiap industri, namun juga menjadi pendorong munculnya teknologi baru seperti big data, robotika, dan IoT. Dengan kecepatan kemajuan AI, tidak ada keraguan bahwa AI akan terus berkembang di masa depan. Oleh karena itu, kita dapat mengatakan bahwa AI adalah bidang yang bagus untuk dimasuki pada tahun 2020. Dengan kemajuan AI dan teknologinya, akan ada kebutuhan yang lebih besar akan tenaga profesional yang terampil di bidang ini.

Sertifikasi AI akan memberi Anda keunggulan dibandingkan peserta lain di industri ini. Karena Pengenalan Wajah, AI dalam Layanan Kesehatan, dan bot Obrolan terus menunjukkan pertumbuhan, sekarang adalah waktu yang tepat untuk berupaya membangun karier AI yang sukses. Asisten virtual sudah menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari tanpa kita sadari. Mobil self-driving buatan raksasa teknologi seperti Tesla telah menunjukkan kepada kita gambaran sekilas tentang seperti apa masa depan. Masih banyak lagi kemajuan yang bisa ditemukan, ini hanyalah permulaan. Menurut Forum Ekonomi Dunia, 133 juta pekerjaan baru dengan Kecerdasan Buatan dikatakan diciptakan oleh Kecerdasan Buatan pada tahun 2022. Masa depan AI jelas cerah.

Proyek mini Kecerdasan Buatan yang sederhana

Sebelum melanjutkan ke proyek, saya sarankan untuk melalui ini Tutorial pembelajaran mesin jika Anda sama sekali tidak memahami Machine learning. Ini juga akan membantu Anda dengan proyek ini jika Anda mengetahuinya Algoritma Regresi Logistik.

Klasifikasi Hewan Kebun Binatang

Dalam proyek mini ini, kami akan menggunakan berbagai algoritme yang termasuk dalam domain Pembelajaran Mesin Kecerdasan Buatan untuk mengklasifikasikan hewan di kebun binatang, berdasarkan atributnya. Kami akan menggunakan kumpulan data dari Kaggle yang terdiri dari 101 hewan dari kebun binatang. Terdapat 16 variabel dengan berbagai sifat untuk menggambarkan hewan. 7 Jenis Kelas tersebut adalah: Mamalia, Burung, Reptil, Ikan, Amfibi, Serangga dan Invertebrata.

Tujuan dari dataset ini adalah untuk dapat memprediksi klasifikasi hewan berdasarkan variabelnya. Anda juga dapat menemukan informasi tentang berbagai atribut yang digunakan dalam kumpulan data ini dari halaman download yang tertaut di sini.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

Keluaran:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Keluaran:
akurasi pelatihan : 1.0
akurasi pengujian : 0.9215686274509803 

Seperti yang Anda lihat, model ini berkinerja sangat baik dengan mendapatkan akurasi 92% pada data pengujian. Sekarang, jika Anda diberikan atribut hewan mana pun dalam kumpulan data di atas, Anda dapat mengklasifikasikannya dengan bantuan model di atas.

• Akankah AI mengurangi lapangan kerja di masa depan?

AI masih berkembang. Terdapat ruang lingkup yang besar untuk perbaikan dan kemajuan di bidang AI, dan meskipun mungkin diperlukan sejumlah peningkatan keterampilan untuk mengikuti tren yang berubah, AI kemungkinan besar tidak akan menggantikan atau mengurangi lapangan kerja di masa depan. Faktanya, studi yang dilakukan Gartner menunjukkan bahwa pekerjaan yang terkait dengan AI akan mencapai dua juta pekerjaan baru pada tahun 2025. Penerapan AI akan membantu mempermudah tugas-tugas organisasi. Agar tetap relevan di dunia yang terus berubah, penting untuk meningkatkan keterampilan dan mempelajari konsep-konsep baru ini.

• Bagaimana AI Bekerja?

Membangun sistem AI adalah proses yang cermat dalam merekayasa balik sifat dan kemampuan manusia dalam sebuah mesin, dan menggunakan kehebatan komputasinya untuk melampaui kemampuan kita. Kecerdasan Buatan dapat dibangun melalui beragam komponen dan akan berfungsi sebagai penggabungan dari:

• filsafat
• Matematika
• Ekonomi
• Neuroscience
• Psikologi
• Teknik Komputer
• Teori Kontrol dan Sibernetika
• Ilmu bahasa

• Bagaimana kecerdasan buatan digunakan dalam robotika?

Kecerdasan Buatan dan Robotika biasanya dipandang sebagai dua hal yang berbeda. AI melibatkan kecerdasan pemrograman sedangkan robotika melibatkan pembuatan robot fisik. Namun, kedua konsep tersebut berkorelasi. Robotika memang menggunakan teknik dan algoritma AI dan AI menjembatani kesenjangan di antara keduanya. Robot-robot ini dapat dikendalikan oleh program AIs.

• Mengapa kecerdasan buatan itu penting?

Mulai dari rekomendasi musik, petunjuk arah peta, mobile banking hingga pencegahan penipuan, AI dan teknologi lainnya telah mengambil alih. AI penting karena sejumlah alasan. Ada beberapa keunggulan AI, seperti Pengurangan kesalahan manusia, tersedia 24×7, membantu pekerjaan berulang, bantuan digital, pengambilan keputusan lebih cepat, dan banyak lagi.

• Apa metode lemah dalam AI?

AI yang lemah adalah aplikasi sempit dengan cakupan terbatas. Ini menggunakan pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi untuk memproses data. Contoh: Siri, Alexa.

• Apa saja cabang AI?

Kecerdasan Buatan dapat dibagi menjadi enam cabang. Yaitu, Pembelajaran mesin, jaringan saraf, Pembelajaran Mendalam, Visi Komputer, Pemrosesan bahasa alami, Komputasi Kognitif. 

• Bagaimana saya bisa mulai mempelajari Kecerdasan Buatan?

Untuk mempelajari Kecerdasan Buatan, Anda harus memiliki keterampilan seperti Matematika, Sains, dan Ilmu Komputer. Anda juga dapat memilih beberapa tutorial online dan mempelajari Kecerdasan Buatan dari kenyamanan rumah Anda.

• Apa saja 4 jenis AI? 

 Empat jenis Kecerdasan Buatan adalah Mesin Reaktif, Memori Terbatas, Teori Pikiran, dan Sadar Diri.

• Apa saja hal dasar untuk mempelajari Kecerdasan Buatan?

Dasar-dasar Kecerdasan Buatan adalah Matematika dan Statistik Tingkat Lanjut, bahasa pemrograman, Pembelajaran Mesin, dan banyak kesabaran. Anda harus tahu bahwa Artificial Intelligence dan Machine Learning mencakup pembelajaran mesin, kode python, ilmu komputer, pemrosesan bahasa alami, ilmu data, matematika, psikologi, ilmu saraf, dan banyak disiplin ilmu lainnya.

• Apakah AI sulit dipelajari?

 Kecerdasan Buatan tidaklah sulit; namun, Anda harus meluangkan waktu untuk itu. Semakin banyak jumlah proyek yang Anda kerjakan, semakin baik Anda melakukannya. Selain keterampilan, Anda memerlukan tekad untuk mempelajari AI.

Ini membawa kita ke akhir tutorial Kecerdasan Buatan. Ini sebuah kursus gratis tentang AIML yang dapat membantu Anda membuat fondasi Anda lebih kuat.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/