Di era teknologi saat ini, kecerdasan buatan (AI) sudah dan sedang merambah ke berbagai aspek kehidupan. Kita sering mendengar tentang AI dalam aplikasi sehari-hari, mulai dari asisten virtual di ponsel hingga mobil swakemudi.

Namun, tidak semua sistem AI sama. Faktanya, AI dibagi menjadi beberapa tingkatan, yang paling umum adalah AI sempit (Artificial Narrow Intelligence – ANI, juga dikenal sebagai AI lemah) dan AI umum (Artificial General Intelligence – AGI, juga dikenal sebagai AI kuat). Jadi, sebenarnya apa itu AI sempit dan AI umum, dan bagaimana perbedaannya? Mari kita pelajari lebih dalam bersama INVIAI dalam konten berikut ini.

Apa itu AI?

Sebelum membedakan AI sempit dan AI umum, kita perlu memahami apa itu AI. Menurut definisi klasik dari para ahli seperti Stuart Russell dan Peter Norvig, AI adalah “studi dan desain agen cerdas, di mana agen cerdas adalah sistem yang mampu memahami lingkungan sekitarnya dan melakukan tindakan untuk memaksimalkan peluang keberhasilannya”. Singkatnya, AI adalah pembuatan mesin atau perangkat lunak yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

Dalam praktiknya, kecerdasan buatan mencakup berbagai sistem, mulai dari algoritma sederhana hingga model pembelajaran mesin yang kompleks. Berdasarkan cakupan dan kemampuan kecerdasan, AI diklasifikasikan menjadi AI sempit (ANI), AI umum (AGI), dan bahkan lebih jauh lagi AI super (ASI). Saat ini, AI sempit adalah satu-satunya jenis yang telah dikembangkan dan diterapkan secara luas, sedangkan AI umum masih dalam ranah teori. Untuk memahami lebih jelas, mari kita bahas masing-masing konsep.

Apa itu AI sempit (Narrow AI)?

AI sempit (ANI – Artificial Narrow Intelligence), atau yang juga disebut AI lemah, adalah jenis kecerdasan buatan yang dirancang untuk menjalankan satu (atau beberapa) tugas spesifik dengan sangat efektif. Ciri khas AI sempit adalah fokus hanya pada satu bidang atau masalah tertentu, misalnya pengenalan wajah, penerjemahan bahasa, bermain catur, dan sebagainya.

AI sempit berfungsi sangat baik dalam lingkup tugas yang telah diprogram atau dilatih, bahkan banyak sistem yang lebih unggul dari manusia dalam bidang sempit tersebut. Namun, AI sempit tidak memiliki kesadaran atau kemampuan berpikir seperti manusia, dan tidak dapat memperluas pemahamannya ke bidang di luar yang telah diprogram.

Dengan kata lain, sistem AI sempit seperti seorang ahli sangat mahir dalam satu hal, tetapi benar-benar “buta” dalam hal lain di luar keahliannya. Inilah alasan mengapa disebut AI lemah – bukan karena performanya lemah, melainkan karena cakupan kecerdasannya sangat terbatas dalam kerangka yang telah ditentukan.

Saat ini, AI sempit adalah bentuk AI yang paling umum dan juga yang sering kita temui dalam kehidupan sehari-hari. Sebagian besar aplikasi AI di sekitar kita adalah AI sempit. Beberapa contoh AI sempit yang familiar meliputi:

• Asisten virtual: Asisten suara seperti Apple Siri, Google Assistant, atau Amazon Alexa diprogram untuk memahami perintah dan merespons permintaan pengguna (mencari informasi, mengatur pengingat, memutar musik, mengendalikan perangkat pintar...). Mereka sangat mahir dalam lingkup ini, tetapi tidak dapat melakukan hal di luar fungsi yang telah diprogram.
• Sistem rekomendasi: Layanan seperti Netflix, YouTube, Spotify... menggunakan AI sempit untuk menganalisis riwayat tontonan/mendengarkan Anda dan merekomendasikan konten yang sesuai dengan preferensi. Sistem ini dapat memberikan rekomendasi yang sangat akurat berdasarkan data, tetapi tidak dapat menciptakan konten baru atau memahami konteks di luar rekomendasi.
• Pengenalan wajah: Teknologi pengenalan wajah di ponsel (membuka kunci dengan Face ID), atau di media sosial (menyaranakan tag teman dalam foto) adalah AI sempit yang khusus menganalisis gambar wajah. Ia mengenali siapa yang ada dalam foto berdasarkan ciri wajah yang telah dipelajari, tetapi tidak memahami emosi atau niat orang tersebut.
• Mobil swakemudi (dalam tingkat tertentu): Mobil otonom menggunakan beberapa modul AI sempit yang bekerja sama, misalnya sistem pengenalan rambu lalu lintas, sistem menjaga jalur, sistem pengereman darurat... Setiap modul menangani tugas sempit dalam mengemudi. Meskipun gabungan modul ini memberi kesan “mobil swakemudi pintar”, sebenarnya setiap AI hanya mampu menangani situasi tertentu dengan baik. Mobil swakemudi saat ini belum mampu menangani semua situasi tak terduga secara fleksibel seperti manusia.

Dengan keunggulan seperti akurasi tinggi dan performa unggul dalam tugas yang diberikan, AI sempit telah memberikan banyak manfaat praktis dalam kehidupan dan industri. Misalnya, dalam bidang kesehatan, AI sempit membantu menganalisis gambar X-ray untuk diagnosis; dalam keuangan, AI sempit mendeteksi penipuan transaksi; dalam produksi, AI sempit mengoperasikan robot perakitan, dan sebagainya.

Namun, kelemahan utama AI sempit adalah batasan cakupan kecerdasan – ia tidak dapat belajar sendiri untuk melakukan tugas lain di luar yang telah diajarkan. Jika ingin AI sempit melakukan hal lain, kita harus memprogram atau melatih ulang dengan data baru. Misalnya, AI yang sangat mahir bermain catur seperti AlphaGo , tidak bisa tiba-tiba belajar memasak atau mengemudi. Ini berarti fleksibilitas AI sempit hampir nol di luar tugas awalnya.

Hal penting lainnya: AI sempit sepenuhnya bergantung pada data dan algoritma yang diberikan. Oleh karena itu, jika data pelatihan mengandung kesalahan atau bias, AI sempit juga akan melakukan kesalahan atau bias serupa. Ini adalah keterbatasan umum dari sistem AI saat ini.

Mereka tidak benar-benar “memahami” makna yang mendalam, melainkan hanya merespons berdasarkan pola yang telah dipelajari. Karena keterbatasan ini, para peneliti selalu berambisi mengembangkan AI yang lebih maju yang dapat berpikir secara umum dan fleksibel seperti kecerdasan manusia – itulah AI umum (AGI).

Apa itu AI umum (General AI)?

AI umum (AGI – Artificial General Intelligence), atau yang juga disebut AI kuat, adalah istilah untuk sistem AI yang memiliki kecerdasan menyeluruh seperti manusia. Ini berarti AI umum mampu memahami, belajar sendiri, dan menerapkan pengetahuan untuk menyelesaikan berbagai tugas atau masalah di banyak bidang berbeda, bukan hanya terbatas pada satu tugas spesifik.

Jika AI sempit adalah ahli di satu bidang, maka AI umum digambarkan sebagai “ahli serba bisa” yang dapat melakukan hampir semua hal dengan baik – mulai dari mengemudi, memasak, pemrograman, hingga diagnosis medis, konsultasi hukum, dan sebagainya, mirip dengan bagaimana manusia cerdas dapat menangani berbagai pekerjaan berbeda.

Cara lain untuk membayangkan: AI kuat adalah kecerdasan buatan setingkat manusia. Ia tidak hanya menjalankan perintah yang sudah ada, tetapi juga dapat berpikir sendiri, merencanakan, berkreasi, dan beradaptasi ketika menghadapi situasi baru – kemampuan yang tidak dimiliki AI sempit.

Dalam fiksi ilmiah, AI umum sering digambarkan sebagai mesin yang memiliki pemikiran dan kesadaran seperti manusia, bahkan memiliki emosi. Misalnya, karakter seperti J.A.R.V.I.S. dalam film Iron Man atau Samantha dalam film Her adalah contoh imajinasi AI dengan kecerdasan manusia. Mereka dapat berbicara secara alami, belajar hal baru, dan menangani berbagai permintaan manusia secara fleksibel.

Saat ini (tahun 2025), AI umum masih sebatas teori dan belum ada sistem yang mencapai tingkat ini. Meskipun ada kemajuan pesat dalam AI sempit dan beberapa sistem terlihat “pintar serbaguna”, mereka belum benar-benar AGI.

Para ahli menegaskan bahwa AGI masih merupakan tantangan besar dan mungkin membutuhkan puluhan tahun penelitian lebih lanjut. Ethan Mollick, wakil profesor di University of Pennsylvania, berpendapat: “Meskipun kita telah membuat kemajuan signifikan dalam AI sempit, AI umum masih merupakan tantangan besar dan mungkin memerlukan puluhan tahun penelitian lagi”. Dengan kata lain, jalan menuju AGI masih panjang dan penuh rintangan.

Mengapa menciptakan AI umum begitu sulit?...

Alasannya adalah untuk memiliki kecerdasan seperti manusia, AI harus menggabungkan banyak kemampuan kompleks: mulai dari pemahaman bahasa, pengenalan gambar, penalaran logis, pemikiran abstrak, hingga pembelajaran pengalaman dan adaptasi sosial. Ini membutuhkan terobosan dalam algoritma, kekuatan komputasi besar, serta data pelatihan yang sangat besar dan beragam.

Selain itu, ada banyak isu etika dan keamanan yang harus dipertimbangkan saat mengembangkan AI yang setara dengan manusia – misalnya bagaimana memastikan AI bertindak secara etis, dan manusia tetap mengendalikan AI jika menjadi terlalu pintar. Ini bukan hanya masalah teknologi, tetapi juga terkait sosial dan filosofi.

Meskipun belum ada AGI sejati, beberapa tahun terakhir, beberapa sistem AI canggih mulai menunjukkan kemampuan umum. Contohnya adalah model bahasa besar (seperti GPT-3, GPT-4 dari OpenAI) yang dapat melakukan berbagai tugas: menjawab pertanyaan, menulis, pemrograman, penerjemahan, bahkan melewati beberapa ujian yang biasanya dilakukan manusia.

Para peneliti di Microsoft menilai bahwa model GPT-4 dapat menyelesaikan tugas-tugas baru dan beragam di bidang matematika, pemrograman, medis, hingga hukum tanpa perlu pelatihan khusus untuk setiap tugas, dengan performa mendekati manusia di banyak tugas. Mereka menganggap GPT-4 bisa dianggap sebagai versi awal AGI (meskipun belum sempurna).

Namun, bahkan model canggih ini masih dikategorikan sebagai AI sempit menurut definisi, karena mereka kurang memiliki kemampuan belajar mandiri yang sesungguhnya dan masih dibatasi oleh keterbatasan teknis serta data pelatihan.

Misalnya, AI generatif seperti ChatGPT memiliki pengetahuan luas di banyak bidang, tetapi tidak belajar sendiri menambah pengetahuan baru di luar data pelatihan awal, dan juga tidak dapat beralih ke tugas fisik di dunia nyata tanpa pemrograman tambahan. Oleh karena itu, AI umum sejati masih menjadi tujuan masa depan, bukan saat ini.

Untuk gambaran lebih jelas, berikut beberapa contoh hipotetis AI umum (di masa depan, jika berhasil dikembangkan):

• Robot serbaguna seperti asisten manusia: Bayangkan robot humanoid yang dapat belajar sendiri semua keterampilan yang diperlukan – memasak sarapan sesuai selera Anda, mengemudi mengantar Anda bekerja, memprogram perangkat lunak di sore hari, mengajar anak Anda di malam hari. Ini adalah tipe AI umum ideal: kecerdasan yang mampu melakukan hampir semua pekerjaan intelektual dan fisik tanpa perlu arahan rinci dari manusia.
• Sistem dokter AI serba bisa: AI yang mengintegrasikan pengetahuan dari semua spesialisasi, dapat mendiagnosis segala penyakit berdasarkan gejala dan tes, lalu . Tidak hanya terbatas pada medis, sistem ini juga memahami psikologi, nutrisi, hukum (untuk konsultasi asuransi kesehatan), dan lain-lain. Ia seperti dokter – ahli umum kecerdasan buatan yang mendukung manusia dalam semua aspek perawatan kesehatan.

Contoh-contoh di atas belum ada saat ini, tetapi itulah visi yang diincar para peneliti AI. Jika suatu hari kita berhasil menciptakan AI umum, itu akan menjadi lompatan besar dalam teknologi – bisa dianggap sebagai “revolusi industri baru” dalam sejarah umat manusia.

Namun, seiring manfaatnya, ada tantangan dan risiko besar seperti yang telah disebutkan: bagaimana mengendalikan kecerdasan yang mampu memperbaiki dirinya sendiri di luar pemahaman manusia? Inilah alasan mengapa pengembangan AGI harus dilakukan dengan sangat hati-hati.

Sebelum membandingkan langsung kedua konsep ini, perlu juga disebutkan istilah yang lebih tinggi dari AGI yaitu ASI (Artificial Super Intelligence) – kecerdasan buatan super. ASI adalah kecerdasan buatan yang jauh melampaui kemampuan manusia di segala aspek – sederhananya, jauh lebih pintar daripada manusia. Konsep ini sepenuhnya berada dalam ranah fiksi ilmiah, dan mungkin tidak pernah menjadi kenyataan.

Jika AGI adalah kecerdasan setara manusia, maka ASI adalah kecerdasan superior manusia. Beberapa orang khawatir bahwa jika ASI lahir, ia dapat  karena terlalu pintar dan di luar kendali kita. Namun, itu adalah cerita masa depan yang jauh. Dalam artikel ini, kita fokus pada dua tingkatan yang lebih realistis dan dekat: AI sempit (saat ini) dan AI umum (masa depan/depan harapan).

Perbedaan antara AI sempit dan AI umum

Singkatnya, AI sempit (ANI) dan AI umum (AGI) berbeda dalam banyak aspek dasar. Berikut adalah tabel perbandingan dan penjelasan beberapa perbedaan utama antara kedua jenis AI ini:

Cakupan tugas

AI sempit hanya dapat melakukan satu atau beberapa tugas spesifik yang telah diprogram atau dilatih (misalnya hanya pengenalan gambar, atau hanya bermain catur, dll). Sebaliknya, AI umum bertujuan untuk dapat melakukan , artinya cakupannya tidak terbatas pada bidang tertentu. Singkatnya, AI sempit adalah “butiran pasir kecil” sedangkan AI umum adalah “lautan luas” dalam hal kemampuan.

Fleksibilitas dan pembelajaran

AI sempit kekurangan kemampuan belajar mandiri untuk beradaptasi dengan situasi baru di luar data/algoritma awal – ia sepenuhnya bergantung pada pemrograman dan data yang diberikan sebelumnya. Sementara itu, AI umum diharapkan dapat beradaptasi dan belajar pengetahuan baru ketika menghadapi masalah baru, mirip dengan manusia yang belajar dari pengalaman baru. AI umum dapat  tentang dunia, bukan hanya mengikuti pola yang sudah ada.

Tingkat perkembangan saat ini

AI sempit sudah ada dan digunakan secara luas dalam kehidupan nyata saat ini (dalam aplikasi, layanan, perangkat pintar di mana-mana). Sedangkan AI umum saat ini hanya sebatas teori, laboratorium di seluruh dunia sedang meneliti tetapi belum ada sistem yang mencapai kecerdasan tingkat ini. Dengan kata lain, seluruh AI di sekitar kita saat ini adalah AI sempit, meskipun beberapa sangat canggih, AI umum sejati belum muncul.

Contoh khas

AI sempit – termasuk asisten virtual (Siri, Alexa), perangkat lunak terjemahan otomatis, sistem rekomendasi film, program permainan (catur, go), dll. Sistem ini hanya melakukan satu jenis pekerjaan dan sangat mahir dalam lingkup sempit tersebut. AI umum – saat ini belum ada contoh nyata, baru sebatas model imajinasi.

Karakter AI cerdas dalam film, novel (seperti robot yang bisa berpikir mandiri, komputer super pintar yang mengendalikan segalanya…) adalah gambaran AGI. Di masa depan, jika berhasil dibuat, robot serbaguna atau sistem kecerdasan buatan yang mengelola seluruh pabrik bisa dianggap sebagai contoh AGI. Namun sampai saat ini, belum ada sistem AGI di dunia nyata.

Kelebihan & kekurangan

AI sempit memiliki keunggulan sebagai spesialis yang sangat terfokus, biasanya mencapai akurasi dan performa unggul dalam tugasnya (misalnya AI diagnosis gambar dapat menganalisis ribuan X-ray lebih cepat dan akurat setara dokter).

Namun, kekurangannya adalah kurang fleksibel, kurang kreatif dan bergantung pada data, tidak dapat memperluas kemampuannya. Sementara itu, AI umum jika berhasil akan sangat fleksibel, adaptif, dan kreatif – itulah keunggulan utamanya. Namun kekurangannya saat ini adalah sulit dikembangkan: AGI membutuhkan teknologi kompleks yang belum ada solusi, serta menghadapi banyak tantangan teknis dan sosial.

Risiko & tantangan

AI sempit umumnya , tetapi tetap ada risiko seperti bias akibat data buruk atau keterbatasan cakupan (AI tidak memahami konteks di luar tugas sehingga bisa salah saat input di luar pengalaman).

AI umum mengandung risiko lebih besar terkait etika dan kontrol: jika suatu hari AI mencapai kecerdasan setara atau lebih dari manusia, bagaimana memastikan ia bertindak sesuai nilai kemanusiaan dan tidak lepas dari kendali? Ini adalah kekhawatiran yang banyak dibahas oleh para ahli AI dan futuris.

Misalnya, AGI yang dapat memperbaiki diri dan mengambil keputusan tanpa manusia bisa menimbulkan konsekuensi jika tujuannya tidak sejalan dengan kepentingan manusia. Oleh karena itu, pengembangan AGI selalu disertai dengan masalah keamanan AI dan tata kelola AI tingkat tinggi.

Secara umum, perbedaan utama adalah AI sempit “tahu segalanya tentang satu hal, sedangkan AI umum tahu banyak hal”. AI sempit ada di sekitar kita dalam aplikasi-aplikasi tertentu, sementara AI umum adalah tujuan ambisius untuk menciptakan mesin cerdas yang menyeluruh.

>>> Pelajari lebih lanjut tentang: AI, Machine Learning, dan Deep Learning

Memahami perbedaan antara AI sempit dan AI umum adalah langkah awal untuk menangkap gambaran menyeluruh tentang kecerdasan buatan saat ini dan masa depan. AI sempit sudah dan sedang memberikan banyak manfaat nyata dalam kehidupan, mulai dari otomatisasi pekerjaan, peningkatan produktivitas, hingga perbaikan layanan dan kenyamanan sehari-hari. Kita sudah familiar dengan aplikasi AI sempit seperti asisten virtual, mobil swakemudi, analisis data... AI sempit adalah fondasi era AI saat ini, membantu menyelesaikan masalah spesifik secara efektif.

Sementara itu, AI umum ibarat piala suci dalam riset AI – tujuan yang jauh namun penuh harapan. Jika suatu hari tercapai AI umum, umat manusia dapat menyaksikan perubahan besar: mesin yang dapat melakukan hampir semua hal yang dilakukan manusia, membuka kemungkinan baru dalam ilmu pengetahuan, kesehatan, pendidikan, ekonomi...

Namun, seiring harapan itu, ada tantangan besar baik dari sisi teknologi maupun etika. Perjalanan menuju AGI masih panjang dan membutuhkan kolaborasi lintas disiplin antara ilmuwan, insinyur, ahli sosial, dan pemerintah.

Singkatnya, AI sempit dan AI umum mewakili dua tingkatan berbeda dari kecerdasan buatan. AI sempit adalah kenyataan saat ini – kuat dalam lingkup sempit, sangat membantu manusia dalam banyak tugas spesifik. AI umum adalah visi masa depan – kecerdasan buatan serba bisa seperti manusia, menjanjikan namun penuh tantangan untuk diwujudkan.

Membedakan kedua konsep ini membantu kita menaruh ekspektasi yang tepat pada AI, memanfaatkan keunggulan AI sempit yang ada saat ini, sekaligus mempersiapkan langkah menuju AI umum di masa depan. Seperti yang telah ditekankan: saat ini, kita baru menaklukkan AI sempit, sedangkan jalan menuju AI umum (dan lebih jauh lagi AI super) masih sangat panjang.

Meski begitu, setiap kemajuan dalam riset AI membawa kita lebih dekat ke tujuan tersebut. Dengan perkembangan teknologi yang pesat, siapa tahu dalam beberapa dekade ke depan, apa yang dulu dianggap fiksi ilmiah akan menjadi kenyataan.