AI, Machine Learning dan Deep Learning itu apa? Apa perbedaan dari ketiga istilah ini?
Di era teknologi saat ini, istilah AI, Machine Learning dan Deep Learning kian sering muncul. Banyak orang bahkan menggunakan istilah ini seolah-olah setara, padahal sebenarnya ketiganya adalah konsep yang saling terkait erat namun tidak identik.
Misalnya, ketika program AlphaGo dari Google mengalahkan juara catur Go Lee Sedol pada tahun 2016, media bergantian menggunakan istilah AI, machine learning dan deep learning untuk menggambarkan kemenangan tersebut. Sebenarnya AI, machine learning, dan deep learning semuanya berkontribusi pada keberhasilan AlphaGo, tetapi mereka bukanlah hal yang sama.
Artikel ini akan membantu Anda memahami dengan jelas perbedaan antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning, serta hubungan di antara ketiganya. Mari bersama INVIAI pelajari lebih detail sekarang!
Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence - AI) adalah bidang ilmu komputer yang luas, berfokus pada penciptaan sistem mesin yang dapat meniru kecerdasan dan fungsi kognitif manusia.
Dengan kata lain, AI mencakup semua teknik yang membantu komputer melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti memecahkan masalah, mengambil keputusan, memahami lingkungan, memahami bahasa, dan lain-lain. AI tidak hanya terbatas pada metode pembelajaran dari data, tetapi juga mencakup sistem berbasis aturan atau pengetahuan yang diprogram oleh manusia.
Dalam praktiknya, sistem AI dapat dirancang dengan berbagai cara: berbasis aturan tetap, berbasis pengetahuan ahli, atau berbasis data dan kemampuan belajar mandiri. Kita biasanya mengelompokkan AI menjadi dua kategori utama:
- AI sempit (AI lemah): Kecerdasan buatan dengan cakupan terbatas, hanya mahir dalam satu tugas spesifik (misalnya: bermain catur, pengenalan wajah). Sebagian besar sistem AI saat ini termasuk kategori ini.
- AI umum (AI kuat): Kecerdasan buatan yang mampu memahami dan melakukan tugas intelektual apa pun yang bisa dilakukan manusia. Ini masih menjadi tujuan masa depan dan belum ada dalam kenyataan saat ini.
>>> Klik untuk memahami lebih dalam tentang: Apa itu AI?
Apa itu Machine Learning (Pembelajaran Mesin)?
Machine Learning (ML, pembelajaran mesin) adalah subbidang dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model statistik yang memungkinkan komputer belajar dari data untuk secara bertahap meningkatkan akurasi tanpa harus diprogram secara eksplisit langkah demi langkah. Alih-alih manusia menulis semua instruksi, algoritma ML menganalisis data input untuk menemukan pola, lalu membuat prediksi atau keputusan saat menghadapi data baru.
Definisi klasik yang diberikan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959 menggambarkan Machine Learning sebagai “bidang studi yang memungkinkan komputer memiliki kemampuan belajar mandiri tanpa diprogram secara spesifik”. Algoritma ML biasanya dibagi menjadi beberapa jenis utama:
- Pembelajaran terawasi (supervised learning): Model dilatih menggunakan dataset yang sudah diberi label (misalnya: memprediksi harga rumah dari data rumah yang sudah diketahui harga sebenarnya).
- Pembelajaran tak terawasi (unsupervised learning): Model mencari struktur atau kelompok dalam data yang tidak berlabel (misalnya: mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku yang mirip).
- Pembelajaran penguatan (reinforcement learning): Model berinteraksi dengan lingkungan dan belajar cara bertindak melalui hadiah atau hukuman (misalnya: AI bermain game yang meningkatkan kemampuannya setiap kali bermain).
Penting untuk dicatat bahwa tidak semua sistem AI adalah Machine Learning, tetapi semua algoritma Machine Learning termasuk dalam AI. AI lebih luas dari ML – mirip seperti semua persegi adalah persegi panjang, tetapi tidak semua persegi panjang adalah persegi.
Banyak sistem AI tradisional, seperti program catur berbasis algoritma pencarian, tidak “belajar” dari data melainkan hanya mengikuti aturan yang diprogram manusia – mereka tetap dianggap AI, tetapi bukan ML.
Apa itu Deep Learning (Pembelajaran Mendalam)?
Deep Learning (DL, pembelajaran mendalam) adalah cabang khusus dari Machine Learning, di mana model menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network) berlapis banyak untuk belajar dari data.
Istilah “deep” (mendalam) merujuk pada jaringan yang memiliki banyak lapisan tersembunyi (biasanya lebih dari 3 lapisan) – struktur berlapis ini memungkinkan model mempelajari fitur kompleks pada tingkat abstraksi tinggi. Deep Learning terinspirasi dari cara kerja otak manusia, dengan “neuron” tiruan yang saling terhubung meniru jaringan saraf biologis.
Kekuatan Deep Learning terletak pada kemampuannya untuk mengekstrak fitur secara otomatis dari data mentah: model deep learning dapat menemukan pola dan ciri penting tanpa perlu manusia menyediakan atribut input secara eksplisit. Karena itu, Deep Learning sangat efektif untuk data kompleks seperti gambar, suara, bahasa alami – di mana penentuan fitur secara manual sangat sulit.
Namun, untuk mencapai hasil yang baik, model deep learning biasanya membutuhkan jumlah data yang sangat besar dan sumber daya komputasi yang kuat (GPU, TPU, dll.) untuk pelatihan. Sebagai imbalannya, dengan data dan komputasi yang memadai, Deep Learning dapat unggul dalam tugas seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, penerjemahan mesin, bermain game, dan bahkan mencapai hasil setara atau lebih baik dari manusia di beberapa bidang.
Hubungan antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning
Seperti yang telah disebutkan, Deep Learning ⊂ Machine Learning ⊂ AI: AI adalah bidang yang paling luas, Machine Learning berada di dalam AI, dan Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning. Ini berarti semua algoritma deep learning adalah algoritma machine learning, dan semua metode machine learning termasuk dalam AI.
Namun, kebalikannya tidak selalu benar – tidak semua sistem AI menggunakan machine learning, dan machine learning hanyalah salah satu pendekatan untuk mewujudkan AI.
Misalnya, sebuah sistem AI bisa saja hanya berbasis aturan yang diprogram manusia (tanpa machine learning), seperti program AI untuk mengklasifikasikan buah berdasarkan kode batang. Sebaliknya, ketika masalah menjadi lebih kompleks dan data lebih banyak, barulah metode machine learning dan deep learning diperlukan untuk mencapai hasil yang efektif.
Perbedaan utama antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning
Meskipun memiliki hubungan hierarkis seperti di atas, AI, ML, dan DL memiliki perbedaan yang jelas dalam cakupan, cara kerja, dan kebutuhan teknis:
Cakupan bidang
AI adalah konsep umum yang mencakup semua metode yang membantu mesin meniru kecerdasan (baik berbasis aturan maupun belajar dari data). Machine Learning lebih sempit, hanya mencakup metode AI yang memungkinkan mesin belajar dari data. Deep Learning lebih sempit lagi – merupakan subkumpulan ML yang menggunakan jaringan neural berlapis untuk belajar, sehingga DL sekaligus merupakan ML dan AI.
Cara belajar dan keterlibatan manusia
Dalam machine learning tradisional, manusia masih berperan penting – misalnya insinyur harus memilih dan mengekstrak fitur yang sesuai dari data untuk diberikan ke algoritma pembelajaran mesin.
Sebaliknya, deep learning mengotomatisasi sebagian besar proses ekstraksi fitur tersebut; jaringan neural berlapis dapat belajar fitur penting pada berbagai tingkat abstraksi dari data mentah, mengurangi ketergantungan pada ahli manusia.
Secara sederhana, untuk masalah kompleks (misalnya pengenalan gambar), model ML tradisional mungkin memerlukan insinyur untuk menyediakan fitur seperti bentuk, warna, tepi... untuk mengenali objek, sementara model DL dapat “melihat” gambar dan secara otomatis mempelajari fitur tersebut.
Kebutuhan data
Algoritma machine learning biasanya memberikan hasil baik bahkan dengan data berukuran sedang hingga kecil, asalkan data berkualitas dan fitur jelas. Sebaliknya, model deep learning biasanya memerlukan dataset sangat besar (jutaan contoh) untuk menunjukkan keunggulannya.
Misalnya, sistem pengenalan suara berbasis deep learning mungkin harus dilatih dengan puluhan ribu jam rekaman suara untuk mencapai akurasi tinggi. Hal ini membuat deep learning sangat cocok di era “big data”, di mana lebih dari 80% data organisasi berupa data tidak terstruktur (seperti teks, gambar) yang memerlukan metode pembelajaran mendalam untuk pengolahan efektif.
Kebutuhan infrastruktur komputasi
Karena model deep learning biasanya sangat kompleks dan harus memproses data dalam jumlah besar, pelatihannya membutuhkan daya komputasi tinggi. Algoritma ML tradisional dapat berjalan dengan baik di CPU, bahkan di komputer pribadi, sementara deep learning hampir selalu memerlukan dukungan GPU (atau TPU, FPGA) untuk mempercepat komputasi matriks paralel.
Waktu pelatihan model deep learning juga jauh lebih lama dibandingkan model ML sederhana, kadang bisa mencapai jam atau hari tergantung volume data.
Kinerja dan akurasi
Tujuan utama AI secara umum adalah menyelesaikan tugas yang diberikan dengan sukses, tidak harus melalui pembelajaran dari data. Sementara itu, machine learning berfokus pada mengoptimalkan akurasi prediksi melalui pembelajaran dari data pelatihan, dengan mengorbankan kemampuan “menjelaskan” model.
Deep learning bahkan dapat mencapai akurasi sangat tinggi yang melampaui metode ML tradisional jika diberikan data dan komputasi yang cukup – banyak tugas pengenalan dengan deep learning telah mencapai rekor akurasi, meskipun dengan biaya komputasi yang besar.
Aplikasi yang sesuai
Machine Learning sering digunakan untuk aplikasi analisis data dan prediksi dengan volume data sedang dan kebutuhan komputasi tidak terlalu tinggi. Contohnya, ML sangat berguna dalam memprediksi perilaku pelanggan, analisis risiko keuangan, deteksi penipuan transaksi, atau penyaringan spam email – tugas yang melibatkan data terstruktur yang tidak terlalu kompleks.
Sebaliknya, Deep Learning unggul dalam tugas kompleks yang membutuhkan akurasi tinggi, pengolahan data tidak terstruktur seperti pengenalan gambar, suara, pemrosesan bahasa alami, kendaraan otonom,... Bidang-bidang ini biasanya memiliki data besar dan membutuhkan model yang dapat “mengenali” fitur rumit, yang dapat dilakukan dengan baik oleh jaringan neural berlapis.
Aplikasi nyata AI, ML, dan Deep Learning
Untuk memahami perbedaan dengan lebih jelas, kita dapat melihat beberapa contoh aplikasi khas dari masing-masing teknologi:
Kecerdasan Buatan (AI): AI hadir dalam banyak sistem cerdas di sekitar kita, mulai dari algoritma prediksi permintaan pengguna di Google, aplikasi ride-hailing Uber/Grab yang mencari rute optimal, hingga sistem autopilot pada pesawat komersial. Program seperti Deep Blue yang bermain catur dan AlphaGo yang bermain Go juga dianggap AI.
Perlu dicatat bahwa beberapa sistem AI mungkin tidak menggunakan pembelajaran mesin, misalnya program AI yang mengendalikan NPC (karakter mesin) dalam game yang hanya berbasis aturan tetap yang ditulis programmer.
Machine Learning: Pembelajaran mesin digunakan luas di berbagai bidang. Contohnya adalah asisten virtual cerdas seperti Siri, Alexa, Google Assistant – mereka belajar dari data pengguna untuk memahami perintah dan merespons secara tepat. Filter spam email dan malware juga menggunakan algoritma ML untuk mengenali email sampah berdasarkan pola yang telah dipelajari.
Selain itu, ML tradisional juga digunakan dalam prediksi bisnis, analisis risiko keuangan, dan banyak sistem rekomendasi seperti saran film di Netflix atau produk di Amazon.
Deep Learning: Pembelajaran mendalam menjadi pendorong utama kemajuan pesat AI belakangan ini. Sistem pengenalan suara (seperti konversi suara ke teks, asisten virtual), pengenalan gambar (deteksi objek, wajah dalam foto), kendaraan otonom yang menganalisis video secara real-time – semuanya menggunakan deep learning untuk mencapai akurasi tinggi.
Deep Learning juga merupakan teknologi dasar untuk model AI generatif (Generative AI) yang sedang populer saat ini, seperti GPT-4 yang mendukung ChatGPT. Model foundation model besar ini dilatih dengan data teks atau gambar dalam jumlah masif, memungkinkan mereka menghasilkan konten baru dan menjalankan berbagai tugas. Faktanya, penerapan model deep learning yang kuat seperti generative AI dapat mempercepat penciptaan nilai berkali-kali lipat dibandingkan metode tradisional.
Singkatnya, AI, Machine Learning, dan Deep Learning bukanlah istilah yang sinonim, melainkan memiliki hubungan hierarkis dan perbedaan yang jelas.
AI adalah gambaran umum tentang kecerdasan mesin, di mana Machine Learning dan Deep Learning adalah pendekatan penting untuk mewujudkan tujuan tersebut. Machine Learning memungkinkan mesin belajar dari data dan berkembang secara bertahap, sedangkan Deep Learning melangkah lebih jauh dengan model jaringan neural berlapis yang dapat mencapai kekuatan luar biasa ketika memiliki data besar.
Memahami perbedaan antara AI, ML, dan DL tidak hanya membantu kita menggunakan istilah dengan tepat, tetapi juga membantu memilih solusi teknologi yang sesuai: terkadang model machine learning sederhana sudah cukup untuk menyelesaikan masalah, namun ada masalah kompleks yang membutuhkan deep learning. Di masa depan, dengan semakin banyak data dan kebutuhan yang semakin tinggi, deep learning diperkirakan akan terus memainkan peran kunci dalam mendorong kemajuan baru di bidang AI.
