Kecerdasan buatan vs ilmu kognitif – dua bidang studi yang sering dianggap berbeda, namun memiliki tujuan yang sama: untuk memahami kecerdasan dan perilaku manusia. Sementara kecerdasan buatan difokuskan untuk menciptakan mesin cerdas yang dapat melakukan tugas seperti manusia, ilmu kognitif dikhususkan untuk memahami proses dan mekanisme kognitif yang mendasari yang memunculkan kecerdasan manusia.
Bersama-sama, bidang-bidang ini telah menghasilkan kemajuan luar biasa dalam pengembangan mesin cerdas yang dapat belajar, bernalar, dan berinteraksi dengan manusia dengan cara yang lebih alami dan intuitif. Dengan menggabungkan wawasan dari ilmu kognitif, AI menjadi lebih maju dan mampu, dengan potensi untuk mengubah banyak aspek kehidupan kita.
Apa itu kecerdasan buatan (AI)?
Kecerdasan buatan, atau AI, adalah bidang ilmu dan teknik komputer yang berfokus pada pembuatan mesin dan sistem yang dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Tugas-tugas ini dapat berkisar dari yang sederhana seperti mengenali ucapan atau gambar, hingga yang rumit seperti bermain catur, mengendarai mobil, atau bahkan mendiagnosis kondisi medis.
Sistem AI biasanya mengandalkan algoritme, model statistik, dan data dalam jumlah besar untuk mempelajari dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. Beberapa teknik yang paling umum digunakan dalam AI termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer.
AI telah memberikan dampak besar pada banyak bidang kehidupan kita, mulai dari asisten pribadi seperti Siri dan Alexa, hingga mobil self-driving dan asisten virtual dalam layanan pelanggan. Seiring kemajuan teknologi AI, diharapkan dapat mengubah lebih banyak industri dan memungkinkan bentuk baru otomatisasi, personalisasi, dan pengambilan keputusan.
Apa itu ilmu kognitif?
Ilmu kognitif adalah bidang multidisiplin yang mengeksplorasi sifat pemikiran, persepsi, dan perilaku manusia. Ini menggabungkan wawasan dari psikologi, linguistik, ilmu saraf, filsafat, ilmu komputer, dan antropologi untuk memahami bagaimana pikiran bekerja dan bagaimana ia berinteraksi dengan dunia.
Pada intinya, ilmu kognitif berupaya menjawab pertanyaan seperti: Bagaimana kita memahami dan menginterpretasikan informasi sensorik? Bagaimana kita belajar dan mengingat informasi? Bagaimana kita menggunakan bahasa untuk berkomunikasi dan berpikir? Bagaimana kita bernalar dan mengambil keputusan? Bagaimana kita mengembangkan emosi dan hubungan sosial?
Untuk menjawab pertanyaan ini, peneliti ilmu kognitif menggunakan berbagai metode, termasuk eksperimen, pencitraan otak, pemodelan komputasi, dan studi observasi. Mereka berusaha untuk memahami proses dan mekanisme kognitif yang mendasari yang memunculkan pemikiran, emosi, dan tindakan kita, dan bagaimana mereka dibentuk oleh lingkungan, budaya, dan perbedaan individu kita.
Ilmu kognitif memiliki banyak aplikasi praktis, mulai dari meningkatkan pendidikan dan perawatan kesehatan, hingga mengembangkan antarmuka manusia-komputer dan sistem kecerdasan buatan yang lebih efektif.
Perbedaan utama antara AI dan ilmu kognitif
AI dan ilmu kognitif adalah dua bidang studi yang terkait tetapi berbeda yang keduanya menangani aspek kecerdasan dan perilaku manusia.
AI terutama berkaitan dengan pengembangan mesin dan sistem yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, persepsi, penalaran, dan pengambilan keputusan. AI sangat bergantung pada ilmu komputer, matematika, dan teknik untuk membuat algoritme dan sistem cerdas.
Ilmu kognitif, di sisi lain, adalah bidang multidisiplin yang berupaya memahami sifat pemikiran, persepsi, dan perilaku manusia. Ini mengacu pada wawasan dari psikologi, linguistik, ilmu saraf, filsafat, ilmu komputer, dan antropologi untuk mempelajari bagaimana pikiran bekerja dan bagaimana ia berinteraksi dengan dunia.
Meskipun ada beberapa tumpang tindih antara AI dan ilmu kognitif, mereka mendekati studi tentang kecerdasan dan perilaku dari perspektif yang berbeda. AI difokuskan pada pembuatan mesin cerdas, sedangkan ilmu kognitif difokuskan pada pemahaman proses dan mekanisme kognitif yang mendasari yang memunculkan perilaku cerdas.
Pentingnya memahami perbedaan antara AI dan ilmu kognitif
Penting untuk memahami perbedaan antara AI dan ilmu kognitif karena keduanya memiliki tujuan, metode, dan aplikasi yang berbeda.
AI terutama berkaitan dengan membangun mesin dan sistem cerdas yang dapat melakukan tugas tertentu. Ini telah berdampak signifikan pada banyak industri, termasuk kesehatan, keuangan, dan transportasi. Memahami AI penting bagi siapa saja yang ingin bekerja dengan atau mengembangkan sistem cerdas, serta bagi pembuat kebijakan dan masyarakat umum yang perlu bergulat dengan implikasi sosial dan etika AI.
Ilmu kognitif, di sisi lain, berkaitan dengan pemahaman sifat dasar dari kognisi dan perilaku manusia. Ini memiliki implikasi luas untuk bidang-bidang seperti pendidikan, psikologi, dan ilmu saraf, dan dapat menginformasikan pemahaman kita tentang banyak aspek pengalaman manusia, mulai dari bahasa dan budaya hingga kreativitas dan emosi.
Dengan memahami perbedaan antara AI dan ilmu kognitif, kita dapat menghargai sifat saling melengkapi dari kedua bidang ini dan bagaimana keduanya dapat bekerja sama untuk memajukan pemahaman kita tentang kecerdasan dan perilaku, baik pada mesin maupun manusia.
kecerdasan buatan
Kecerdasan buatan mengacu pada kemampuan mesin dan sistem untuk melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, penalaran, persepsi, dan pengambilan keputusan. AI memiliki sejarah yang panjang dan menarik, sejak masa awal komputasi dan pengembangan sistem AI awal.
AI dan sejarahnya
Bidang AI secara resmi diluncurkan pada musim panas 1956, ketika sekelompok peneliti, termasuk John mccarthy dan Marvin Minsky, berkumpul di Dartmouth College untuk membahas kemungkinan menciptakan mesin yang dapat mensimulasikan kecerdasan manusia. Konferensi ini sekarang dianggap sebagai tempat kelahiran AI, dan memulai beberapa dekade penelitian dan pengembangan di lapangan.
Selama bertahun-tahun, AI telah melalui beberapa siklus hype dan kekecewaan, tetapi terus berkembang pesat. Beberapa terobosan utama dalam AI termasuk pengembangan sistem pakar pada tahun 1970-an, kebangkitan pembelajaran mesin pada tahun 1980-an dan 1990-an, dan ledakan pembelajaran mendalam dan jaringan saraf baru-baru ini.
Saat ini, AI digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari asisten pribadi seperti Siri dan Alexa, hingga mobil self-driving dan robot cerdas. Bidang ini juga mengubah industri seperti kesehatan, keuangan, dan transportasi, dan diperkirakan akan terus berdampak signifikan pada banyak aspek kehidupan kita di tahun-tahun mendatang.
Bagaimana cara kerja AI?
AI bekerja dengan menggunakan algoritme, model statistik, dan data dalam jumlah besar untuk mempelajari dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. Beberapa teknik utama yang digunakan dalam AI meliputi:
- Pembelajaran mesin: Ini melibatkan algoritma pelatihan untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola dalam data. Pembelajaran mesin dapat diawasi (di mana algoritme diberi contoh berlabel untuk dipelajari) atau tidak diawasi (di mana algoritme belajar menemukan pola sendiri).
- Pembelajaran mendalam: Ini melibatkan penggunaan jaringan saraf untuk mempelajari representasi data yang kompleks, dan telah sangat berhasil di bidang-bidang seperti pengenalan gambar dan ucapan.
- Pemrosesan bahasa alami: Ini melibatkan pengajaran komputer untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia, dan telah mengarah pada pengembangan chatbots, asisten virtual, dan aplikasi berbasis bahasa lainnya.
- Visi komputer: Ini melibatkan pengajaran komputer untuk menginterpretasikan informasi visual, dan memiliki aplikasi di berbagai bidang seperti kendaraan otonom, sistem keamanan, dan pencitraan medis.
Sistem AI dapat dilatih menggunakan berbagai sumber data, termasuk data terstruktur (seperti database) dan data tidak terstruktur (seperti teks, gambar, dan video). Performa sistem AI biasanya dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, dan daya ingat, dan performanya dapat ditingkatkan melalui teknik seperti transfer learning, augmentasi data, dan penyetelan hyperparameter.
Contoh aplikasi AI
AI digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk:
- Asisten pribadi (misalnya Siri, Alexa, Asisten Google)
- Sistem pemberi rekomendasi (mis. Netflix, Amazon)
- Mobil self-driving (misalnya Waymo, Tesla)
- Diagnosis medis (misalnya IBM Watson Health)
- Deteksi penipuan (misalnya Mastercard)
- Pemeliharaan prediktif (misalnya GE Aviation)
- Pengenalan gambar dan ucapan (mis. Foto Google, Alexa)
Keuntungan dan kerugian AI
Kecerdasan buatan memiliki banyak kelebihan dan kekurangan potensial, tergantung pada bagaimana ia dikembangkan dan digunakan. Beberapa keunggulan utama AI meliputi:
- Peningkatan efisiensi dan produktivitas: AI dapat mengotomatiskan banyak tugas, mengurangi kebutuhan tenaga manusia dan meningkatkan kecepatan dan akurasi proses.
- Peningkatan akurasi dan presisi: AI dapat menganalisis sejumlah besar data dan mengidentifikasi pola yang mungkin terlewatkan oleh manusia, menghasilkan prediksi dan keputusan yang lebih akurat.
- Personalisasi dan kustomisasi: AI dapat menganalisis preferensi dan perilaku individu untuk mempersonalisasi produk, layanan, dan pengalaman.
- ketersediaan 24/7: Sistem AI dapat beroperasi sepanjang waktu, menyediakan layanan dan dukungan berkelanjutan.
- Eksplorasi dan penemuan: AI dapat menganalisis kumpulan data yang kompleks dan menemukan pola dan wawasan baru yang mungkin tidak terpikirkan oleh manusia.
Namun, AI juga memiliki beberapa potensi kerugian, antara lain:
- Pemindahan pekerjaan: AI dapat menggantikan pekerja manusia di banyak industri, menyebabkan pengangguran dan gangguan ekonomi.
- Bias dan diskriminasi: Sistem AI dapat menjadi bias jika dilatih pada kumpulan data yang bias atau dirancang dengan asumsi yang bias, yang mengarah pada hasil yang tidak adil atau diskriminatif.
- Kurangnya transparansi: Beberapa sistem AI sulit untuk dipahami atau ditafsirkan, sehingga sulit untuk mengidentifikasi kesalahan atau bias.
- Risiko keamanan dan privasi: Sistem AI dapat rentan terhadap serangan dunia maya atau pelanggaran data, menempatkan informasi sensitif dalam risiko.
- Masalah etis: Penggunaan AI dalam aplikasi tertentu, seperti senjata otonom atau sistem pengawasan, menimbulkan pertanyaan etis tentang peran mesin dalam pengambilan keputusan.
Keterbatasan AI dibandingkan dengan ilmu kognitif
Sementara AI telah membuat langkah besar dalam beberapa tahun terakhir, masih memiliki beberapa keterbatasan dibandingkan dengan ilmu kognitif. Beberapa batasan utama meliputi:
- Fokus sempit: Sistem AI biasanya dirancang untuk melakukan tugas tertentu, dan seringkali tidak dapat menggeneralisasi ke situasi atau konteks baru.
- Kurangnya kreativitas: Sistem AI dapat menghasilkan ide atau solusi baru, tetapi seringkali tidak memiliki kreativitas dan orisinalitas pemikiran manusia.
- Pemahaman konteks yang terbatas: Sistem AI dapat berjuang untuk memahami konteks yang lebih luas dari suatu masalah atau situasi, yang menyebabkan kesalahan atau kesalahpahaman.
- Kecerdasan sosial dan emosional yang terbatas: Sistem AI dapat mengenali dan merespons emosi manusia sampai batas tertentu, tetapi seringkali tidak memiliki kedalaman pemahaman dan empati yang dimiliki manusia.
Ilmu kognitif, di sisi lain, memiliki keuntungan mempelajari kecerdasan dan perilaku manusia secara langsung, dan dapat memberikan wawasan tentang proses dan mekanisme kognitif yang mendasari yang memunculkan perilaku cerdas. Namun, ilmu kognitif dibatasi oleh kompleksitas dan variabilitas kognisi manusia, dan sering kurang presisi dan prediktabilitas sistem AI. Dengan menggabungkan wawasan dari AI dan ilmu kognitif, peneliti dapat menciptakan sistem cerdas yang lebih kuat dan efektif yang dapat melakukan tugas dengan cara yang lebih mirip manusia.
Ilmu kognitif
Ilmu kognitif adalah bidang multidisiplin yang berupaya memahami sifat pemikiran, persepsi, dan perilaku manusia. Ini menggabungkan wawasan dari psikologi, linguistik, ilmu saraf, filsafat, ilmu komputer, dan antropologi untuk mempelajari bagaimana pikiran bekerja dan bagaimana ia berinteraksi dengan dunia.
Ilmu kognitif dan sejarahnya
Akar ilmu kognitif dapat ditelusuri kembali ke filsuf kuno seperti Plato dan Aristoteles, yang tertarik pada sifat pemikiran dan pengetahuan manusia. Namun, bidang ilmu kognitif modern muncul pada 1950-an dan 1960-an, ketika para peneliti mulai menerapkan wawasan dari ilmu komputer dan teori informasi untuk mempelajari kognisi manusia.
Beberapa tokoh kunci pada masa awal ilmu kognitif termasuk George Miller, Noam Chomsky, dan Herbert Simon, yang tertarik pada topik seperti bahasa, ingatan, dan pemecahan masalah. Selama bertahun-tahun, ilmu kognitif telah berkembang untuk mencakup berbagai topik dan disiplin ilmu, termasuk persepsi, perhatian, pengambilan keputusan, emosi, dan kesadaran.
Kecerdasan buatan adalah Yin dan Yang
Bagaimana cara kerja ilmu kognitif?
Ilmu kognitif bekerja dengan menggunakan berbagai metode dan teknik untuk mempelajari kognisi dan perilaku manusia. Beberapa pendekatan utama meliputi:
- Psikologi eksperimental: Ini melibatkan melakukan eksperimen terkontrol untuk mempelajari aspek-aspek spesifik dari kognisi dan perilaku manusia, seperti ingatan, perhatian, atau pengambilan keputusan.
- Neuropsikologi: Ini melibatkan mempelajari bagaimana kerusakan atau disfungsi otak dapat memengaruhi proses dan perilaku kognitif, memberikan wawasan tentang dasar saraf kognisi.
- Pemodelan komputasi: Ini melibatkan pengembangan model komputer atau simulasi proses kognitif, yang dapat membantu peneliti memahami cara kerja pikiran dan membuat prediksi tentang perilaku.
- Ilmu saraf kognitif: Ini melibatkan penggunaan teknik pencitraan otak, seperti fmrı atau EEG, untuk mempelajari dasar saraf kognisi dan perilaku.
Dengan menggunakan pendekatan ini, peneliti ilmu kognitif berusaha untuk memahami proses dan mekanisme kognitif yang mendasari yang memunculkan perilaku cerdas, dan bagaimana proses ini dibentuk oleh faktor-faktor seperti genetika, pengalaman, budaya, dan perkembangan.
Contoh aplikasi ilmu kognitif
Ilmu kognitif memiliki banyak aplikasi praktis, termasuk:
- Pendidikan: Penelitian ilmu kognitif telah mengarah pada pengembangan teknik dan teknologi instruksional baru yang dapat meningkatkan hasil belajar.
- Kesehatan: Penelitian ilmu kognitif telah menghasilkan pengobatan baru untuk kondisi seperti depresi, kecemasan, dan PTSD, serta metode baru untuk rehabilitasi kognitif setelah cedera otak atau stroke.
- Interaksi manusia-komputer: Penelitian ilmu kognitif telah mengarah pada pengembangan antarmuka manusia-komputer yang lebih intuitif dan efektif, seperti asisten suara, realitas virtual, dan pengenalan gerakan.
- Kecerdasan buatan: Penelitian ilmu kognitif telah menginformasikan perkembangan algoritma dan sistem cerdas, dengan memberikan wawasan tentang kognisi dan perilaku manusia.
- Pemasaran dan periklanan: Penelitian ilmu kognitif telah menghasilkan wawasan baru tentang perilaku konsumen dan pengambilan keputusan, menginformasikan strategi pemasaran dan periklanan.
Kelebihan dan kekurangan ilmu kognitif
Ilmu kognitif memiliki banyak potensi kelebihan dan kekurangan, tergantung pada bagaimana ia dikembangkan dan digunakan. Beberapa keuntungan utama dari ilmu kognitif meliputi:
- Pemahaman holistik tentang perilaku manusia: Ilmu kognitif berusaha untuk memahami perilaku manusia dari perspektif interdisipliner yang luas, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti budaya, pengalaman, dan perkembangan.
- Wawasan yang kaya tentang kompleksitas kognisi manusia: Penelitian ilmu kognitif telah memberikan wawasan mendalam tentang sifat kognisi manusia, termasuk persepsi, perhatian, ingatan, bahasa, dan penalaran.
- Potensi untuk meningkatkan kehidupan manusia: Penelitian sains kognitif telah mengarah pada pengembangan perawatan baru untuk gangguan mental dan neurologis, serta teknik dan teknologi pendidikan baru.
Namun, ilmu kognitif juga memiliki beberapa potensi kelemahan, antara lain:
- Kompleksitas kognisi manusia: Studi tentang kognisi manusia pada dasarnya kompleks, dan sulit untuk menarik kesimpulan definitif atau menggeneralisasi temuan di seluruh individu atau konteks.
- Keterbatasan metode penelitian: Banyak metode penelitian yang digunakan dalam ilmu kognitif, seperti pengukuran laporan diri atau eksperimen laboratorium, memiliki keterbatasan dan mungkin tidak mencerminkan perilaku dunia nyata secara akurat.
- Masalah etis: Beberapa penelitian ilmu kognitif menimbulkan masalah etika, seperti penelitian yang melibatkan penipuan atau penggunaan populasi yang rentan.
Keterbatasan ilmu kognitif dibandingkan dengan AI
Sementara ilmu kognitif memberikan wawasan mendalam tentang kognisi dan perilaku manusia, ia memiliki beberapa keterbatasan dibandingkan dengan AI. Beberapa batasan utama meliputi:
- Skalabilitas terbatas: Penelitian ilmu kognitif sering dilakukan dalam skala kecil, dengan jumlah peserta yang terbatas, sehingga sulit untuk menggeneralisasikan temuan ke populasi yang lebih besar.
- Presisi terbatas: Penelitian ilmu kognitif sering difokuskan pada pemahaman pola dan mekanisme kognisi manusia yang luas, daripada mengembangkan model atau algoritme yang tepat dan terukur.
- Otomatisasi terbatas: Penelitian ilmu kognitif seringkali membutuhkan keahlian dan masukan manusia yang signifikan, yang dapat membatasi skalabilitas dan penerapannya dalam konteks tertentu.
- Generalisasi terbatas: Penelitian ilmu kognitif sering difokuskan pada pemahaman aspek unik dari kognisi manusia, yang dapat mempersulit untuk menggeneralisasi temuan ke sistem atau lingkungan non-manusia.
AI, di sisi lain, memiliki keunggulan karena mampu memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien, serta belajar dan meningkatkan diri dari waktu ke waktu. Dengan menggabungkan wawasan dari ilmu kognitif dan AI, para peneliti dapat mengembangkan sistem cerdas yang lebih kuat dan efektif yang dapat melakukan tugas dengan cara yang lebih mirip manusia sambil meningkatkan skala untuk mengatasi masalah dunia nyata.
Apa itu ilmu kognitif dalam kecerdasan buatan?
Di bidang kecerdasan buatan, ilmu kognitif memainkan peran penting dalam mengembangkan mesin cerdas yang dapat berinteraksi dengan dunia dengan cara meniru perilaku manusia. Ilmu kognitif memberikan kerangka teoritis untuk memahami bagaimana pikiran bekerja dan bagaimana merancang algoritma dan sistem yang dapat mereplikasi perilaku manusia yang cerdas.
Penelitian sains kognitif membantu ilmuwan dan insinyur AI untuk mengembangkan sistem yang dapat belajar dan bernalar seperti manusia, mengenali ucapan dan gambar, serta memproses bahasa alami. Dengan mempelajari bagaimana otak memproses informasi, ilmu kognitif menginformasikan perkembangan algoritma cerdas yang dapat membuat keputusan, memecahkan masalah, dan berinteraksi dengan manusia dengan cara yang lebih alami.
Ilmu pengetahuan kognitif memberikan dasar untuk pengembangan mesin yang benar-benar cerdas yang dapat memahami dan berinteraksi dengan dunia seperti manusia. Dengan menggabungkan wawasan dari ilmu kognitif, AI menjadi lebih maju dan mampu, dan siap untuk mengubah banyak aspek kehidupan kita di tahun-tahun mendatang.
Kecerdasan buatan vs ilmu kognitif
Kecerdasan buatan dan ilmu kognitif adalah dua bidang yang terkait tetapi berbeda yang berupaya memahami dan meniru perilaku cerdas. Sementara AI berfokus pada pembuatan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, ilmu kognitif berupaya memahami cara kerja kognisi manusia dan bagaimana hal itu dapat diterapkan untuk memecahkan masalah dunia nyata.
Cyberpsychology: Dasar-dasar psikologis dari risiko cybersecurity
Pendekatan
AI dan ilmu kognitif mengambil pendekatan berbeda untuk memahami dan mereplikasi perilaku cerdas. AI sering didasarkan pada pendekatan berbasis data dari bawah ke atas, di mana algoritme dilatih pada kumpulan data besar untuk mempelajari pola dan membuat prediksi. Sebaliknya, ilmu kognitif sering didasarkan pada pendekatan top-down, teori-driven, di mana peneliti mengembangkan hipotesis dan mengujinya melalui eksperimen dan observasi.
metode
AI dan ilmu kognitif juga menggunakan metode berbeda untuk mempelajari perilaku cerdas. AI sering mengandalkan metode statistik dan algoritme pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola dalam data dan membuat prediksi. ilmu kognitif, di sisi lain, menggunakan berbagai metode, termasuk psikologi eksperimental, neuropsikologi, dan pemodelan komputasi, untuk mempelajari berbagai aspek kognisi dan perilaku manusia.
Anda
AI dan ilmu kognitif juga memiliki tujuan yang berbeda. Tujuan utama AI adalah mengembangkan mesin dan sistem yang dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti memahami bahasa, mengenali gambar, dan membuat keputusan. Sebaliknya, tujuan utama ilmu kognitif adalah untuk memahami bagaimana kognisi manusia bekerja dan bagaimana hal itu dapat diterapkan untuk memecahkan masalah dunia nyata, seperti peningkatan pendidikan, perawatan kesehatan, dan interaksi manusia-komputer.
kecerdasan buatan | Ilmu kognitif | |
Fokus | Menciptakan mesin dan sistem yang cerdas | Memahami hakikat pemikiran, persepsi, dan perilaku manusia |
Disiplin | Ilmu Komputer, Matematika, Teknik | Psikologi, Linguistik, Ilmu Saraf, Filsafat, Ilmu Komputer, Antropologi |
Aplikasi | Asisten pribadi, mobil self-driving, asisten virtual dalam layanan pelanggan, dll. | Pendidikan, Perawatan Kesehatan, Interaksi Manusia-Komputer, Kecerdasan Buatan, Pemasaran, Hukum, Olahraga |
Pendekatan | Mengembangkan algoritma dan sistem cerdas | Studi yang mendasari proses dan mekanisme kognitif |
metode | Pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dll. | Eksperimen, pencitraan otak, pemodelan komputasi, studi observasional, dll. |
Perbedaan pendekatan, metode, dan tujuan
Secara keseluruhan, perbedaan utama antara AI dan ilmu kognitif terletak pada pendekatan, metode, dan tujuan mereka. AI menggunakan pendekatan berbasis data dari bawah ke atas untuk memahami dan mereplikasi perilaku cerdas, menggunakan metode statistik dan algoritme pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi. ilmu kognitif mengambil pendekatan top-down, teori-driven, menggunakan berbagai metode untuk mempelajari berbagai aspek kognisi dan perilaku manusia.
Tujuan AI dan ilmu kognitif juga berbeda, dengan AI berfokus pada pengembangan mesin dan sistem yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, sementara ilmu kognitif berupaya memahami cara kerja kognisi manusia dan bagaimana hal itu dapat diterapkan untuk memecahkan masalah dunia nyata. .
Dengan menggabungkan wawasan dari AI dan ilmu kognitif, peneliti dapat menciptakan sistem cerdas yang lebih kuat dan efektif yang dapat melakukan tugas dengan cara yang lebih mirip manusia, sekaligus meningkatkan pemahaman kita tentang kognisi dan perilaku manusia.
Area tumpang tindih antara AI dan ilmu kognitif
Sementara kecerdasan buatan dan ilmu kognitif memiliki tujuan dan pendekatan yang berbeda, ada beberapa bidang yang tumpang tindih di mana kedua bidang tersebut dapat digunakan bersama untuk menciptakan sistem kecerdasan yang lebih kuat dan efektif.
Contoh skenario dunia nyata di mana AI dan ilmu kognitif digunakan bersama
Berikut adalah beberapa contoh skenario dunia nyata di mana AI dan ilmu kognitif digunakan bersama:
Kesehatan
Dalam perawatan kesehatan, AI dan ilmu kognitif dapat digunakan bersama untuk mengembangkan perawatan yang lebih efektif untuk gangguan mental dan neurologis. penelitian ilmu kognitif telah memberikan wawasan tentang proses dan mekanisme kognitif yang mendasari yang menimbulkan gangguan ini, sementara AI dapat digunakan untuk mengembangkan algoritme dan sistem cerdas yang dapat menganalisis data pasien dan mengidentifikasi rencana perawatan yang dipersonalisasi.
Pendidikan
Dalam pendidikan, AI dan ilmu kognitif dapat digunakan bersama untuk mengembangkan teknik dan teknologi instruksional baru yang dapat meningkatkan hasil pembelajaran. Penelitian ilmu kognitif telah memberikan wawasan tentang bagaimana manusia belajar dan memproses informasi, sementara AI dapat digunakan untuk mengembangkan sistem bimbingan cerdas yang dapat mempersonalisasi pengajaran dan memberikan umpan balik langsung kepada siswa.
Interaksi manusia-robot
Dalam interaksi manusia-robot, AI dan ilmu kognitif dapat digunakan bersama untuk mengembangkan komunikasi yang lebih intuitif dan efektif antara manusia dan mesin. Penelitian ilmu kognitif telah memberikan wawasan tentang bagaimana manusia memandang dan menafsirkan isyarat dan emosi sosial, sementara AI dapat digunakan untuk mengembangkan robot dan asisten virtual yang dapat mengenali dan menanggapi isyarat ini dengan cara yang lebih mirip manusia.
Pemrosesan bahasa alami
Dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), AI dan ilmu kognitif dapat digunakan bersama untuk mengembangkan model bahasa yang lebih akurat dan efektif. Penelitian sains kognitif telah memberikan wawasan tentang bagaimana manusia memproses bahasa, sementara AI dapat digunakan untuk mengembangkan algoritme dan sistem yang dapat mengenali dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang lebih alami dan intuitif.
Kendaraan otonom
Dalam kendaraan otonom, AI dan ilmu kognitif dapat digunakan bersama untuk mengembangkan sistem swakemudi yang lebih andal dan aman. Penelitian sains kognitif telah memberikan wawasan tentang bagaimana manusia memandang dan merespons lingkungannya, sementara AI dapat digunakan untuk mengembangkan algoritme dan sistem cerdas yang dapat menginterpretasikan dan merespons data sensor waktu nyata.
Kombinasi AI dan ilmu kognitif memiliki potensi untuk menciptakan sistem cerdas yang lebih kuat dan efektif yang dapat melakukan tugas dengan cara yang lebih mirip manusia, sekaligus meningkatkan pemahaman kita tentang kognisi dan perilaku manusia.
Penutup
Kecerdasan buatan vs ilmu kognitif – dua bidang berbeda namun saling terkait yang membentuk masa depan teknologi dan interaksi manusia-mesin. Sementara AI berfokus pada pengembangan mesin dan sistem yang dapat mereplikasi kecerdasan seperti manusia, ilmu kognitif berupaya memahami sifat pemikiran, persepsi, dan perilaku manusia.
Bersama-sama, bidang ini telah menghasilkan kemajuan luar biasa dalam pengembangan mesin cerdas yang dapat belajar, bernalar, dan berinteraksi dengan manusia dengan cara yang lebih alami dan intuitif. Dengan menggabungkan wawasan dari ilmu kognitif, AI menjadi lebih maju dan mampu, dengan potensi untuk mengubah banyak aspek kehidupan kita.
Saat kami terus mendorong batas-batas dari apa yang mungkin dengan AI dan ilmu kognitif, aplikasi dan manfaat potensial hampir tidak terbatas. Dari perawatan kesehatan dan pendidikan yang dipersonalisasi hingga kota yang lebih cerdas dan energi berkelanjutan, masa depan cerah dengan berbagai kemungkinan. Dengan menggabungkan kedua bidang ini, kami membuka rahasia kecerdasan manusia dan menciptakan dunia tempat mesin dan manusia dapat berkolaborasi dan berinovasi bersama.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Sumber: https://dataconomy.com/2023/04/artificial-intelligence-vs-cognitive-science/
- :adalah
- 1
- 11
- 7
- a
- kemampuan
- Sanggup
- Tentang Kami
- Akun
- ketepatan
- tepat
- akurat
- di seluruh
- tindakan
- alamat
- memajukan
- maju
- kemajuan
- Keuntungan
- keuntungan
- pengiklanan
- mempengaruhi
- Setelah
- AI
- Sistem AI
- Alexa
- algoritma
- algoritma
- sudah
- Amazon
- jumlah
- menganalisa
- Kuno
- dan
- menjawab
- Kegelisahan
- siapapun
- aplikasi
- terapan
- Mendaftar
- menghargai
- pendekatan
- pendekatan
- ADALAH
- daerah
- sekitar
- buatan
- kecerdasan buatan
- Kecerdasan buatan (AI)
- AS
- aspek
- Asisten
- At
- perhatian
- mengotomatisasikan
- Otomatisasi
- otonom
- kendaraan otonom
- tersedianya
- penerbangan
- kembali
- berdasarkan
- dasar
- BE
- karena
- menjadi
- mulai
- makhluk
- Manfaat
- antara
- batas-batas
- Otak
- pelanggaran
- terobosan
- Bright
- luas
- lebih luas
- Bangunan
- by
- CAN
- mampu
- mobil
- mobil
- tertentu
- chatbots
- Catur
- kota
- Clock
- kognitif
- Koin
- Berkolaborasi
- kombinasi
- menggabungkan
- menggabungkan
- bagaimana
- kedatangan
- Umum
- menyampaikan
- Komunikasi
- dibandingkan
- komplementer
- kompleks
- kompleksitas
- komputer
- Komputer Ilmu
- Visi Komputer
- komputer
- komputasi
- prihatin
- Kekhawatiran
- Kondisi
- dilakukan
- melakukan
- Konferensi
- Kesadaran
- konsumen
- perilaku konsumen
- Konten
- konteks
- Konteks
- terus
- terus
- terus
- kontinu
- kontras
- dikendalikan
- Core
- bisa
- membuat
- membuat
- kreativitas
- sangat penting
- budaya
- pelanggan
- Layanan Pelanggan
- kustomisasi
- cyberattacks
- Keamanan cyber
- siklus
- data
- Pelanggaran Data
- set data
- Data-driven
- database
- kumpulan data
- kencan
- Hari
- transaksi
- dekade
- Pengambilan Keputusan
- keputusan
- mendalam
- belajar mendalam
- definitif
- Tergantung
- depresi
- kedalaman
- Mendesain
- dirancang
- Deteksi
- mengembangkan
- dikembangkan
- berkembang
- Pengembangan
- berbeda
- perbedaan
- berbeda
- sulit
- langsung
- kekecewaan
- menemukan
- penemuan
- Diskriminasi
- membahas
- gangguan
- Gangguan
- berbeda
- penggerak
- e
- Awal
- Ekonomis
- Pendidikan
- edukasi
- Efektif
- efisiensi
- efisien
- muncul
- emosi
- empati
- aktif
- energi
- Teknik
- Insinyur
- Lingkungan Hidup
- lingkungan
- kesalahan
- terutama
- dll
- Eter (ETH)
- etis
- dievaluasi
- Bahkan
- contoh
- diharapkan
- pengalaman
- Pengalaman
- ahli
- keahlian
- faktor
- sangat menarik
- umpan balik
- bidang
- Fields
- angka-angka
- keuangan
- Menemukan
- Fokus
- terfokus
- berfokus
- berfokus
- Untuk
- bentuk
- Prinsip Dasar
- Kerangka
- dari
- mendasar
- masa depan
- masa depan teknologi
- ge
- Umum
- khalayak ramai
- menghasilkan
- Genetika
- George
- sikap
- pengakuan isyarat
- Memberikan
- diberikan
- tujuan
- Anda
- besar
- groundbreaking
- Kelompok
- dewasa
- tangan
- Sulit
- Memiliki
- Kesehatan
- kesehatan
- berat
- membantu
- membantu
- sejarah
- holistik
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- Namun
- HTTPS
- manusia
- Pengalaman Manusia
- kecerdasan manusia
- Manusia
- Hype
- Penyesuaian Hyperparameter
- IBM
- IBM Watson
- ide-ide
- mengenali
- gambar
- gambar
- Pencitraan
- Segera
- Dampak
- implikasi
- penting
- memperbaiki
- ditingkatkan
- meningkatkan
- in
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- menggabungkan
- meningkatkan
- sendiri-sendiri
- individu
- industri
- memberitahu
- informasi
- informasi
- berinovasi
- memasukkan
- wawasan
- instruksional
- Intelijen
- Cerdas
- berinteraksi
- interaksi
- interaktif
- tertarik
- interface
- intuitif
- IT
- NYA
- John
- jpg
- kunci
- pengetahuan
- tenaga kerja
- laboratorium
- Kekurangan
- bahasa
- besar
- lebih besar
- diluncurkan
- Hukum
- terkemuka
- BELAJAR
- pengetahuan
- Dipimpin
- Hidup
- 'like'
- MEMBATASI
- keterbatasan
- Terbatas
- tak terbatas
- ilmu bahasa
- hidup
- Panjang
- mesin
- Mesin belajar
- Mesin
- terbuat
- pemeliharaan
- membuat
- Membuat
- banyak
- Marketing
- mastercard
- matematika
- max-width
- Mungkin..
- ukuran
- medis
- pencitraan medis
- Memori
- mental yang
- metode
- Metrik
- mungkin
- Penggiling
- keberatan
- pemodelan
- model
- modern
- lebih
- paling
- multidisiplin
- Alam
- Bahasa Alami
- Pengolahan Bahasa alami
- Alam
- Perlu
- Netflix
- jaringan
- saraf
- jaringan saraf
- Neuroscience
- New
- nLP
- jumlah
- of
- Secara resmi
- on
- beroperasi
- keaslian
- Lainnya
- sendiri
- Perdamaian
- peserta
- pasien
- data pasien
- pola
- persepsi
- melakukan
- prestasi
- pribadi
- Personalisasi
- Personalisasi
- Personalized
- perspektif
- perspektif
- filsafat
- rencana
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- bermain
- kebijakan
- populasi
- kemungkinan
- mungkin
- potensi
- kuat
- Praktis
- Aplikasi Praktis
- perlu
- Ketelitian
- Prediksi
- preferensi
- terutama
- primer
- pribadi
- Masalah
- pemecahan masalah
- masalah
- proses
- proses
- pengolahan
- produktifitas
- Produk
- memberikan
- disediakan
- menyediakan
- menyediakan
- Psikologi
- PTSD
- publik
- Dorong
- Puting
- Pertanyaan
- segera
- meningkatkan
- jarak
- cepat
- agak
- dunia nyata
- real-time
- Kenyataan
- alasan
- baru
- pengakuan
- mengenali
- mengurangi
- mengacu
- mencerminkan
- rehabilitasi
- terkait
- Hubungan
- dapat diandalkan
- luar biasa
- ingat
- menggantikan
- membutuhkan
- membutuhkan
- penelitian
- penelitian dan pengembangan
- peneliti
- Menanggapi
- Naik
- Risiko
- risiko
- robot
- Peran
- akar
- aman
- sama
- Skalabilitas
- Skala
- skala
- skenario
- Ilmu
- ilmuwan
- keamanan
- sistem keamanan
- Mencari
- Mencari
- mengemudi sendiri
- peka
- layanan
- Layanan
- set
- beberapa
- berbentuk
- membentuk
- Share
- Sisi
- penting
- Simon
- Sederhana
- siri
- situasi
- situasi
- kecil
- cerdas
- Sosial
- Solusi
- MEMECAHKAN
- beberapa
- sumber
- tertentu
- pidato
- Speech Recognition
- kecepatan
- statistik
- Masih
- strategi
- langkah
- tersusun
- Perjuangan
- Siswa
- studi
- Belajar
- Belajar
- sukses
- seperti itu
- musim panas
- mendukung
- pengawasan
- berkelanjutan
- Energi Berkelanjutan
- sistem
- Mengambil
- Dibutuhkan
- pengambilan
- tugas
- Pengajaran
- teknik
- Teknologi
- Teknologi
- Tesla
- uji
- bahwa
- Grafik
- Masa depan
- Dunia
- mereka
- Mereka
- teoretis
- Ini
- Pikir
- pikir
- Melalui
- waktu
- untuk
- bersama
- Topik
- terlatih
- Pelatihan
- transfer
- Mengubah
- mengubah
- Transparansi
- angkutan
- pengobatan
- Les
- khas
- pokok
- dasar-dasar
- memahami
- pemahaman
- pengangguran
- unik
- unlocking
- menggunakan
- variasi
- berbagai
- Luas
- Kendaraan
- Video
- maya
- virtual reality
- penglihatan
- Suara
- vs
- Rentan
- Watson
- Cara..
- waymo
- Senjata
- BAIK
- Apa
- Apa itu
- yang
- sementara
- SIAPA
- lebar
- Rentang luas
- dengan
- Kerja
- bekerja sama
- pekerja
- bekerja
- dunia
- tahun
- zephyrnet.dll