Bagaimana cara kerja AI?
AI bekerja dengan belajar dari pengalaman (data) seperti halnya manusia belajar dari pengalaman. Melalui proses pelatihan, mesin secara bertahap menggeneralisasi pengetahuan dari data contoh dan membentuk model untuk diterapkan kemudian.
Kecerdasan buatan (AI) semakin sering muncul dalam kehidupan sehari-hari kita, mulai dari rekomendasi film yang disarankan Netflix hingga mobil swakemudi seperti yang dibuat Waymo. Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana AI bekerja? Di balik setiap aplikasi pintar terdapat proses yang memungkinkan mesin belajar dari data dan membuat keputusan.
Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan dengan mudah prinsip-prinsip di balik cara kerja AI, dengan fokus khusus pada sistem machine learning, yang menjadi inti dari sebagian besar AI modern.
AI "belajar" dan membuat keputusan berdasarkan data
Pada dasarnya, AI beroperasi dengan belajar dari data. Alih-alih diprogram dengan aturan tetap untuk setiap situasi, sistem AI (terutama yang menggunakan machine learning) diberikan jumlah data besar dan secara otomatis menemukan pola atau aturan tersembunyi dalam data tersebut.
Kemudian, mereka menggunakan apa yang telah dipelajari untuk memprediksi atau membuat keputusan saat menghadapi data baru. Proses ini mirip dengan cara manusia belajar: kita mengamati banyak contoh, menarik kesimpulan, lalu menerapkan pengalaman itu pada situasi baru.
Selama pelatihan, sistem secara bertahap menyesuaikan parameter internal untuk meningkatkan akurasinya. Akibatnya, AI membentuk sebuah model yang mampu mengenali apakah sebuah gambar adalah kucing atau anjing. Ketika diberikan gambar baru (yang belum pernah dilihat), model akan memprediksi apakah itu kucing atau anjing berdasarkan apa yang telah dipelajari. Jika prediksi salah, AI dapat disesuaikan kembali (menggunakan algoritma matematis) untuk meningkatkan akurasi berikutnya.
Empat Langkah Utama Proses Pembelajaran AI
Secara sederhana, proses pembelajaran dan operasi AI biasanya meliputi langkah-langkah utama berikut:
Pengumpulan Data (Input)
Pertama, AI membutuhkan data input untuk belajar. Data dapat berupa berbagai bentuk: angka, teks, gambar, audio, dll., dan biasanya dikumpulkan dan dipersiapkan dengan cermat. Misalnya, untuk melatih AI mengenali kucing, Anda perlu mengumpulkan puluhan ribu gambar kucing (dan bukan kucing) dan memberi label sesuai.
Pelatihan Model (Pembelajaran/Training)
Selanjutnya adalah fase di mana mesin belajar dari data. Data input dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran (algoritma machine learning). Algoritma ini mencari pola atau korelasi dalam data dan secara bertahap menyesuaikan parameter internal agar sesuai dengan data.
Dalam kasus jaringan saraf tiruan (umum dalam deep learning), pelatihan berarti menyesuaikan bobot koneksi antar neuron melalui banyak iterasi. AI terus mencoba memprediksi pada data pelatihan dan mengoreksi diri berdasarkan perbedaan antara prediksi dan hasil sebenarnya (proses ini disebut backpropagation dalam jaringan saraf).
Membuat Prediksi/Hasil (Inferensi)
Setelah pelatihan, AI memiliki model terlatih. Sekarang, ketika menerima data input baru (yang belum pernah dilihat sebelumnya), AI dapat menerapkan model yang telah dipelajari untuk membuat prediksi atau keputusan.
- Model AI yang membedakan kucing dan anjing dapat melihat foto baru dan memprediksi "ini kucing" dengan tingkat kepercayaan tertentu
- AI yang dilatih pada data transaksi perbankan dapat memprediksi transaksi baru mana yang penipuan
- Model yang dilatih pada data medis dapat menyarankan diagnosis untuk pasien baru
Fase ini disebut inferensi – AI menerapkan pengetahuan yang dipelajari pada situasi nyata.
Umpan Balik & Perbaikan
Fitur penting AI (terutama sistem machine learning) adalah kemampuan untuk memperbaiki diri seiring waktu. Jika AI menghasilkan hasil dan menerima umpan balik tentang akurasi (misalnya, manusia menunjukkan apakah prediksi benar atau salah), AI dapat menyesuaikan model agar lebih sesuai dengan data.
Kembali ke contoh klasifikasi kucing/anjing: jika model salah mengklasifikasikan beberapa kasus (misalnya salah mengira anjing sebagai kucing), insinyur dapat menambahkan lebih banyak data pada kasus sulit atau menyesuaikan arsitektur/hyperparameter model agar AI belajar lebih baik. Melalui pembaruan berkelanjutan seperti ini, AI menjadi semakin akurat dan cerdas seiring waktu.
Sistem AI beroperasi dengan menggabungkan tiga kemampuan utama: belajar dari data, menerapkan logika untuk menarik kesimpulan, dan mengoreksi diri dari kesalahan. Selama fase pembelajaran, AI mengumpulkan dan mengekstrak informasi dari data (menciptakan "pengetahuan"). Selama fase inferensi, AI menggunakan pengetahuan yang dipelajari untuk menangani situasi baru dan menghasilkan hasil. Dan melalui koreksi diri, AI terus menyempurnakan operasinya untuk meningkatkan akurasi.
— Prinsip Operasi Inti AI
Gabungan pembelajaran, penalaran, dan penyesuaian diri ini membentuk kekuatan sistem AI modern.
Contoh sederhana yang menggambarkan cara kerja AI
Mari kita lihat contoh nyata untuk lebih menggambarkan proses di atas: chatbot AI yang membalas pesan secara otomatis. Misalkan Anda ingin membuat chatbot yang mendukung pelanggan dan dapat menjawab pertanyaan dalam bahasa Vietnam secara alami.
Pengumpulan Data
Pelatihan Chatbot
Respon Pengguna
Perbaikan Seiring Waktu
Contoh ini jelas menunjukkan bagaimana AI praktis "belajar" dan beroperasi: belajar dari data masa lalu untuk diterapkan pada situasi masa depan. Baik mengklasifikasikan kucing/anjing atau menjawab pertanyaan pelanggan, prinsip dasarnya tetap sama.
Bagaimana cara kerja generative AI?
Tren terbaru yang menonjol dalam AI adalah Generative AI – sistem AI yang mampu menciptakan konten baru seperti teks, gambar, atau audio yang belum pernah ada sebelumnya. Lalu bagaimana generative AI bekerja, dan apa yang membedakannya?
Klasifikasi & Prediksi
- Mengenali pola
- Membuat prediksi
- Mengklasifikasikan data
- Memilih dari opsi yang ada
Penciptaan Konten
- Menciptakan konten baru
- Menghasilkan teks, gambar, audio
- Menggabungkan pola yang dipelajari
- Menghasilkan output orisinal
Faktanya, generative AI juga didasarkan pada deep learning dari data besar, tetapi alih-alih hanya memprediksi atau mengklasifikasikan, model dilatih untuk menghasilkan output baru berdasarkan pola yang dipelajari.
Model Bahasa Besar
Ambil contoh model bahasa besar seperti ChatGPT: model ini dilatih pada miliaran kata teks (buku, artikel, situs web) untuk mempelajari hubungan antar kata dan kalimat.
- Parameter puluhan miliar
- Memprediksi kata berikutnya dalam urutan
- Menciptakan respons yang lancar dan kontekstual
Generator Seni AI
Generator seni AI seperti Midjourney dan DALL-E bekerja dengan mempelajari "bahasa" gambar secara mendalam dan kemudian membangun produk visual baru sesuai permintaan.
- Model dasar dilatih pada dataset besar
- Arsitektur Transformer
- Penciptaan konten kreatif
Saat digunakan, alih-alih membalas dengan jawaban yang sudah tersimpan, ChatGPT menciptakan respons baru dengan memilih setiap kata berikutnya berdasarkan probabilitas yang dipelajari. Hasilnya adalah teks yang lancar yang mencerminkan gaya bahasa dari data pelatihan tetapi dengan konten yang benar-benar baru.
Ini memungkinkan program seperti ChatGPT atau Midjourney untuk menghasilkan konten baru (teks, gambar, musik, dll.) berdasarkan pengetahuan yang dipelajari, bukan hanya memilih jawaban yang sudah ada.
Keistimewaan generative AI adalah bahwa ia tidak hanya mengenali atau menganalisis tetapi juga mencipta sampai batas tertentu. Tentu saja, kreativitas ini masih berdasarkan apa yang telah dipelajari AI – menggabungkan dan mengubah pola yang pernah dilihat untuk menciptakan sesuatu yang baru. Namun hasilnya bisa sangat beragam dan kaya, menjadikan generative AI alat yang kuat dalam penciptaan konten, desain, hiburan, dan banyak bidang lainnya.
— Kekuatan Generative AI
Poin Penting
Singkatnya, AI bekerja dengan belajar dari pengalaman (data) seperti manusia belajar dari pengalaman. Melalui pelatihan, mesin secara bertahap menggeneralisasi pengetahuan dari data contoh dan membentuk model untuk diterapkan kemudian.
Penemuan Pola
AI menemukan pola tersembunyi dalam data untuk menyelesaikan masalah secara efektif
Pembelajaran Berkelanjutan
Sistem meningkat melalui trial and error, terus meningkatkan kinerja
Aplikasi Praktis
Mulai dari pengenalan gambar hingga pembuatan teks otomatis dan penciptaan seni
Walaupun algoritma dasar bisa berbeda – dari pohon keputusan sederhana hingga jaringan saraf dalam dengan miliaran parameter – tujuan umum AI adalah menemukan pola tersembunyi yang membantu menyelesaikan masalah. Berkat data besar dan komputasi kuat saat ini, AI telah mencapai hasil luar biasa, mulai dari pengenalan gambar dan suara yang akurat hingga kemampuan menulis teks otomatis dan mencipta seni.
Ikuti INVIAI untuk tetap update dengan pengetahuan AI terbaru!
Komentar 0
Tinggalkan Komentar
Belum ada komentar. Jadilah yang pertama berkomentar!