Kecerdasan buatan (AI) semakin banyak hadir dalam kehidupan kita, mulai dari rekomendasi film yang diberikan Netflix hingga mobil swakemudi seperti milik perusahaan Waymo. Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana AI bekerja? Di balik setiap aplikasi cerdas terdapat proses agar mesin dapat belajar dari data dan mengambil keputusan.

Dalam tulisan ini, kita akan bersama-sama memahami secara sederhana prinsip kerja AI, khususnya fokus pada sistem machine learning yang menjadi inti dari sebagian besar AI modern.

AI “belajar” dan mengambil keputusan berdasarkan data

Pada dasarnya, AI bekerja dengan belajar dari data. Alih-alih diprogram secara statis untuk merespons setiap situasi, sistem AI (terutama yang menggunakan machine learning) diberikan sejumlah besar data dan secara otomatis menemukan pola atau aturan tersembunyi dalam data tersebut.

Kemudian, mereka menggunakan apa yang telah dipelajari untuk memprediksi atau mengambil keputusan saat menghadapi data baru. Proses ini mirip dengan cara manusia belajar: kita mengamati banyak contoh, menarik pengalaman, lalu menerapkan pengalaman tersebut pada situasi baru.

Misalnya, jika ingin mengajarkan AI untuk membedakan gambar kucing dan anjing, kita akan mengumpulkan ribuan foto kucing dan anjing, lalu memberi label pada foto-foto tersebut (misalnya: foto mana yang kucing, mana yang anjing). Algoritma AI akan menganalisis kumpulan foto besar ini untuk menemukan ciri-ciri yang membedakan kucing dan anjing – mungkin kucing memiliki kumis, bentuk wajah berbeda dengan anjing, dan sebagainya. Selama proses pembelajaran, sistem akan menyesuaikan parameter internal agar semakin akurat mengenali keduanya.

Hasilnya, AI membentuk sebuah model yang mampu mengenali mana kucing dan mana anjing. Ketika diberikan foto baru (yang belum pernah dilihat sebelumnya), model akan memprediksi apakah itu kucing atau anjing berdasarkan apa yang telah dipelajari. Jika prediksi salah, AI dapat disesuaikan (berdasarkan algoritma pembelajaran) untuk meningkatkan akurasi di masa depan.

Secara singkat, proses belajar dan bekerja AI biasanya meliputi langkah-langkah utama berikut:

• Pengumpulan data (Input)

Pertama, AI membutuhkan data input untuk belajar. Data bisa berupa berbagai bentuk: angka, teks, gambar, suara, dan lain-lain, yang biasanya dikumpulkan & dipersiapkan dengan cermat. Misalnya, untuk melatih AI mengenali kucing, kita perlu mengumpulkan puluhan ribu foto kucing (dan bukan kucing) serta memberi label yang sesuai. Kualitas dan kuantitas data pada tahap ini sangat penting – semakin banyak dan beragam data, semakin baik AI belajar.

• Pelatihan model (Learning/Training)

Selanjutnya adalah tahap mesin belajar dari data. Data input dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran (machine learning algorithm). Algoritma ini akan mencari pola atau korelasi dalam data dan secara bertahap menyesuaikan parameter internal agar sesuai dengan data.

Dalam kasus jaringan saraf tiruan (populer dalam deep learning), proses pelatihan berarti menyesuaikan bobot (weights) koneksi antar neuron melalui banyak iterasi. AI terus mencoba memprediksi data pelatihan dan memperbaiki kesalahan berdasarkan selisih antara prediksi dan hasil nyata (proses ini disebut backpropagation dalam jaringan saraf).

Yang penting, pada tahap ini AI belajar dari pengalaman (data contoh), mirip seperti siswa yang berlatih soal: melakukan kesalahan lalu belajar dan menyesuaikan.

• Menghasilkan prediksi/hasil (Inference)

Setelah dilatih, AI memiliki model yang sudah belajar. Kini, ketika menerima data input baru (yang belum pernah dilihat sebelumnya), AI dapat menerapkan model tersebut untuk menghasilkan prediksi atau keputusan.

Misalnya, setelah selesai belajar, model AI untuk membedakan kucing/anjing dapat melihat foto baru dan memprediksi “ini kucing” dengan tingkat kepercayaan tertentu. Demikian pula, AI yang belajar dari data transaksi perbankan dapat memprediksi transaksi mana yang curang; atau model yang belajar dari data medis dapat memberikan saran diagnosis untuk pasien baru. Tahap ini disebut inferensi – AI menerapkan pengetahuan yang telah dipelajari ke dunia nyata.

• Penyesuaian dan peningkatan (Feedback & Improvement)

Salah satu ciri penting AI (terutama sistem machine learning) adalah kemampuan memperbaiki diri seiring waktu. Jika AI menghasilkan hasil dan menerima umpan balik tentang akurasi (misalnya: manusia memberi tahu apakah prediksi benar atau salah), AI dapat menyesuaikan model agar lebih sesuai.

Kembali ke contoh klasifikasi kucing/anjing: jika model salah memprediksi beberapa kasus (misalnya salah mengenali anjing sebagai kucing), para insinyur dapat menambahkan data untuk kasus sulit tersebut, atau menyesuaikan arsitektur/hiperparameter model agar AI belajar lebih baik. Dengan pembaruan berkelanjutan seperti ini, AI menjadi semakin akurat dan cerdas seiring waktu.

Tahap ini mirip dengan Anda memperbaiki latihan yang salah berdasarkan masukan guru dan belajar untuk berikutnya. Untuk beberapa sistem AI khusus (seperti reinforcement learning dalam game), penyesuaian diri bahkan terjadi terus-menerus selama operasi: AI mencoba tindakan, jika hasilnya buruk maka dihindari di masa depan, jika baik maka perilaku tersebut diperkuat.

Secara umum, sistem AI bekerja dengan menggabungkan tiga kemampuan utama: belajar dari data, menerapkan logika untuk menarik kesimpulan, dan menyesuaikan diri dari kesalahan. Pada tahap belajar, AI mengumpulkan dan mengekstrak informasi dari data (menciptakan “pengetahuan”).

Pada tahap inferensi, AI menggunakan pengetahuan yang telah dipelajari untuk menangani situasi baru dan menghasilkan hasil. Dan melalui perbaikan diri, AI terus menyempurnakan cara kerjanya untuk meningkatkan akurasi. Kombinasi belajar, penalaran, dan penyesuaian diri inilah yang menjadi kekuatan sistem AI modern.

Contoh sederhana cara kerja AI

Mari kita lihat sebuah contoh nyata untuk memperjelas proses di atas: chatbot AI yang menjawab pesan secara otomatis. Misalkan Anda ingin membangun chatbot yang mendukung pelanggan dan dapat menjawab pertanyaan dalam bahasa Vietnam secara alami.

• Pengumpulan data: Anda membutuhkan sejumlah besar data percakapan untuk mengajarkan chatbot memahami bahasa dan cara merespons. Data ini bisa berupa jutaan pertanyaan dan jawaban contoh dari percakapan layanan pelanggan sebelumnya, atau data dari internet (seperti forum, media sosial) yang telah dikumpulkan dan dibersihkan. Setiap pertanyaan disertai jawaban yang benar (sebagai label) agar chatbot dapat belajar.
• Pelatihan chatbot: Anda memilih model AI bahasa (misalnya jaringan saraf Transformer besar) dan memberinya “membaca” seluruh data percakapan yang telah dikumpulkan. Model akan belajar menghubungkan pertanyaan dengan jawaban yang sesuai, belajar menggunakan bahasa alami yang mengalir. Secara bertahap, chatbot meningkatkan kemampuannya untuk memahami konteks dan merespons secara tepat. Ia belajar bahwa ketika pelanggan bertanya “Saya lupa kata sandi, apa yang harus saya lakukan?”, jawaban harus mengarahkan cara pemulihan kata sandi, bukan jawaban yang tidak relevan. Proses ini mirip dengan seorang karyawan baru yang membaca ribuan skenario tanya jawab untuk menguasai tugasnya.
• Menjawab pengguna: Saat chatbot diterapkan, pelanggan memasukkan pertanyaan baru (yang belum pernah dilihat chatbot sebelumnya). Chatbot akan menganalisis pertanyaan, mengekstrak maksud utama (misalnya: pelanggan bertanya tentang lupa kata sandi) berdasarkan apa yang telah dipelajari, lalu menghasilkan jawaban yang sesuai berdasarkan pengetahuan yang telah dikumpulkan. Jika pelatihan baik, jawaban akan sangat alami dan akurat, seperti dibuat oleh manusia.
• Peningkatan seiring waktu: Setelah setiap interaksi, kita dapat memberi tahu chatbot apakah jawabannya benar atau salah (berdasarkan umpan balik pelanggan atau penilaian staf pendukung). Jika jawaban kurang baik, data interaksi ini akan ditambahkan ke basis pelatihan untuk perbaikan berikutnya. Dengan demikian, chatbot semakin menyempurnakan pengetahuan dan cara menjawabnya. Inilah siklus umpan balik yang membantu AI memperbaiki diri.

Contoh di atas menunjukkan dengan jelas bagaimana AI nyata “belajar” dan bekerja: belajar dari data masa lalu untuk diterapkan pada situasi masa depan. Baik itu klasifikasi kucing/anjing atau menjawab pertanyaan pelanggan, prinsip dasarnya tetap sama.

Bagaimana cara kerja AI generatif?

Salah satu tren menonjol belakangan ini dalam bidang AI adalah AI generatif (Generative AI) – sistem AI yang mampu menciptakan konten baru seperti teks, gambar, suara yang belum pernah ada sebelumnya. Lalu bagaimana mekanisme kerja AI generatif, dan apa yang membedakannya?

Sebenarnya, AI generatif juga didasarkan pada deep learning dari data besar, namun alih-alih hanya memprediksi atau mengklasifikasikan, model dilatih untuk menghasilkan output baru berdasarkan pola yang telah dipelajari.

Contohnya adalah model bahasa besar seperti ChatGPT: model ini dilatih dengan miliaran kata dari teks (buku, artikel, situs web) untuk mempelajari hubungan antar kata dan kalimat. Struktur model ini adalah jaringan saraf yang sangat dalam (puluhan miliar parameter) yang mampu memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat.

Saat digunakan, alih-alih menjawab dengan kata yang sudah tersimpan, ChatGPT menciptakan jawaban baru dengan memilih kata demi kata berikutnya berdasarkan probabilitas yang telah dipelajari. Hasilnya adalah teks yang mengalir, mencerminkan gaya bahasa dari data pelatihan namun dengan isi yang benar-benar baru.

Dengan kata lain, sistem Generative AI seperti ChatGPT atau AI pembuat gambar (Midjourney, DALL-E) bekerja dengan mempelajari secara mendalam “bahasa” bidang tersebut (bahasa manusia, gambar, musik, dll) lalu membangun produk baru sesuai permintaan berdasarkan pengetahuan yang telah dipelajari. Mereka dilengkapi dengan model deep learning sangat besar – disebut foundation models atau large language models (LLM) – yang dilatih dengan data besar menggunakan algoritma khusus (seperti Transformer dalam pemrosesan bahasa).

Hal ini memungkinkan program seperti ChatGPT atau Midjourney menciptakan konten baru (teks, gambar, musik, dll) berdasarkan pengetahuan yang dipelajari, bukan hanya merespons dengan memilih jawaban yang sudah ada. Misalnya, ketika Anda meminta “tuliskan sebuah cerita tentang kucing yang bisa pemrograman”, ChatGPT akan menggunakan pemahaman bahasa dan banyak cerita yang pernah dibaca untuk menciptakan cerita baru yang sepenuhnya orisinal sesuai topik.

Keistimewaan AI generatif adalah kemampuannya tidak hanya mengenali atau menganalisis, tetapi juga berkreativitas dalam tingkat tertentu. Tentu saja, kreativitas ini masih berdasarkan apa yang telah dipelajari AI – menggabungkan dan memodifikasi pola yang sudah ada untuk menciptakan sesuatu yang baru. Namun hasilnya bisa sangat beragam dan kaya, menjadikan AI generatif alat yang kuat dalam kreasi konten, desain, hiburan, dan banyak bidang lainnya.

>>> Klik untuk mempelajari lebih lanjut tentang:

Sejarah pembentukan dan perkembangan AI

Jenis-jenis kecerdasan buatan yang umum

Singkatnya, AI bekerja dengan belajar dari pengalaman (data) seperti manusia belajar dari pengalaman. Melalui proses pelatihan, mesin secara bertahap menggeneralisasi pengetahuan dari data contoh dan membentuk model untuk diterapkan di kemudian hari.

Meskipun di bawahnya bisa berupa algoritma yang berbeda – mulai dari pohon keputusan sederhana hingga jaringan saraf dalam dengan miliaran parameter – tujuan utama AI tetap menemukan pola tersembunyi yang membantu menyelesaikan masalah. Berkat data besar dan kekuatan komputasi tinggi saat ini, AI telah mencapai pencapaian luar biasa, mulai dari pengenalan gambar dan suara yang akurat hingga kemampuan menulis otomatis dan menggambar.

Semoga dengan penjelasan di atas, Anda memiliki gambaran yang lebih jelas dan intuitif tentang bagaimana AI “berpikir” dan bekerja di balik layar. AI tidak lagi menjadi “kotak hitam” yang misterius – melainkan hasil dari proses belajar dari data dan trial-error yang terus menerus disempurnakan, sangat mirip dengan cara kita manusia memperoleh pengetahuan dan keterampilan.

Ikuti INVIAI untuk mendapatkan update pengetahuan terbaru tentang AI ya!