Jenis-Jenis Artificial Intelligence (AI) dan Contohnya

Jenis Artificial Intelligence (AI) saat ini menjadi istilah yang luas dikenal oleh masyarakat. Pemanfaatannya dalam berbagai sektor industri semakin masif dan terbukti memberikan manfaat positif. Di waktu yang sama, AI juga membuka peluang kerja yang menarik bagi sebagian orang. Namun, perlu diketahui bahwa terdapat berbagai jenis teknologi AI yang memiliki cara kerja berbeda. Oleh karena itu, pemanfaatan setiap teknologi juga bervariasi (Russell & Norvig, 2020).

Apa Itu Artificial Intelligence (AI)?

AI adalah cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk menciptakan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Menurut Russell & Norvig (2021) dalam buku Artificial Intelligence: A Modern Approach, AI mencakup berbagai kemampuan seperti pembelajaran, penalaran, pemecahan masalah, pemahaman bahasa alami, dan pengenalan pola. McCarthy (2007), salah satu pelopor AI, mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai “ilmu dan rekayasa pembuatan mesin cerdas, khususnya program komputer yang cerdas.”

AI dapat dibagi menjadi dua kategori utama: AI sempit (Narrow AI) dan AI umum (General AI). AI sempit dirancang untuk melakukan tugas-tugas spesifik, seperti mengidentifikasi wajah dalam foto atau menerjemahkan bahasa (Goodfellow, Bengio, & Courville, 2016). Contohnya termasuk asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant, serta sistem rekomendasi pada platform seperti Netflix dan YouTube. Sementara itu, AI umum adalah jenis AI yang memiliki kemampuan untuk memahami, belajar, dan menerapkan pengetahuan di berbagai bidang, mirip dengan kecerdasan manusia (Legg & Hutter, 2007).

Jenis-Jenis Artificial Intelligence dan Contohnya

Berikut ini beberapa jenis Artificial Intelligence (AI) beserta contohnya.

1. AI Berdasarkan Teknologi

a. Machine Learning

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan sistem untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya secara mandiri dengan mengakses, menganalisis, dan memanfaatkan data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Algoritma ML bekerja dengan mengidentifikasi pola dalam data dan menggunakannya untuk membuat prediksi atau keputusan yang lebih akurat seiring waktu.

Salah satu contoh penerapan ML adalah sistem rekomendasi yang digunakan oleh Netflix dan YouTube. Sistem ini menganalisis riwayat tontonan pengguna, preferensi individu, serta pola perilaku dari pengguna lain yang memiliki kesamaan, untuk memberikan rekomendasi konten yang lebih personal dan relevan. Teknologi seperti collaborative filtering dan content-based filtering digunakan untuk meningkatkan akurasi rekomendasi. Selain dalam sistem rekomendasi, ML juga diterapkan dalam berbagai bidang lain, seperti deteksi penipuan dalam transaksi keuangan, analisis data kesehatan, dan otomatisasi dalam industri (Mitchell, 1997).

b. Deep Learning

Deep Learning adalah cabang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) dengan banyak lapisan (deep neural networks) untuk memproses data dalam jumlah besar dan menyelesaikan tugas yang kompleks. Model deep learning mampu mengenali pola yang sangat kompleks dengan cara meniru cara kerja otak manusia dalam mengolah informasi.

Deep learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengolahan data besar (big data processing), pengenalan suara (speech recognition), dan pengenalan gambar (image recognition). Contoh nyata penerapannya dapat dilihat pada asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant, yang dapat memahami perintah suara pengguna. Selain itu, deep learning juga menjadi teknologi utama dalam self-driving cars, yang memungkinkan kendaraan mengenali lingkungan sekitarnya dan membuat keputusan secara otomatis (LeCun et al., 2015).

c. Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) merupakan salah satu jenis Artificial Intelligence yang memungkinkan mesin untuk memahami, menganalisis, menginterpretasikan, dan menghasilkan bahasa manusia secara alami. Teknologi NLP menggabungkan berbagai teknik seperti pemrosesan teks, analisis sentimen, dan pembelajaran mendalam untuk memahami konteks dari teks atau ucapan manusia.

Contoh penerapan NLP yang umum adalah Google Translate, yang memungkinkan terjemahan otomatis antarbahasa dengan semakin meningkatnya akurasi. Selain itu, NLP juga digunakan dalam chatbot layanan pelanggan, seperti yang digunakan oleh perusahaan e-commerce dan perbankan untuk memberikan respons otomatis terhadap pertanyaan pengguna. Teknologi ini juga banyak digunakan dalam analisis opini publik di media sosial serta dalam sistem pencarian berbasis teks (Jurafsky & Martin, 2019).

d. Robotik

Merupakan jenis Artificial Intelligence dalam robotika menggabungkan teknologi perangkat keras, pemrosesan data, dan sistem sensor untuk meningkatkan kemandirian dan otonomi mesin dalam menjalankan tugasnya. Dengan bantuan AI, robot dapat melakukan tugas yang kompleks, mengenali lingkungan sekitarnya, dan beradaptasi terhadap perubahan situasi.

Contoh penerapan AI dalam robotika dapat ditemukan dalam robot industri, yang digunakan dalam pabrik manufaktur untuk otomatisasi produksi, seperti perakitan kendaraan dan pengelasan presisi tinggi. Selain itu, AI juga digunakan dalam robot medis, seperti robot bedah Da Vinci, yang membantu dokter dalam melakukan operasi dengan tingkat presisi yang lebih tinggi dan risiko yang lebih rendah. Robotika juga banyak diterapkan dalam bidang eksplorasi, seperti robot penjelajah Mars (Mars Rover) yang dikembangkan oleh NASA untuk menjelajahi permukaan planet lain (Siciliano & Khatib, 2016).

e. Computer Vision

Computer Vision adalah cabang AI yang memungkinkan mesin untuk menafsirkan dan memahami informasi visual dari gambar atau video, mirip dengan cara kerja mata manusia. Teknologi ini menggunakan algoritma pengenalan pola, deep learning, dan deteksi objek untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dalam suatu gambar atau rekaman video.

Salah satu contoh penerapan computer vision yang paling terkenal adalah dalam mobil tanpa pengemudi (autonomous vehicles), seperti yang dikembangkan oleh Tesla dan Waymo. Sistem ini menggunakan computer vision untuk mengenali rambu lalu lintas, kendaraan lain, pejalan kaki, dan kondisi jalan, sehingga kendaraan dapat bergerak secara mandiri dengan aman. Selain itu, teknologi ini juga digunakan dalam pengawasan keamanan (CCTV cerdas), analisis medis (deteksi tumor dari pencitraan medis), dan aplikasi pengenalan wajah seperti yang digunakan oleh sistem keamanan dan media sosial (Szeliski, 2010).

f. Expert Systems

Expert Systems merupakan jenis Artificial Intelligence yang dirancang untuk meniru pengambilan keputusan manusia dalam suatu bidang tertentu. Sistem ini menggunakan basis pengetahuan (knowledge base) dan aturan logika (rule-based systems) untuk menjawab pertanyaan, memberikan saran, atau menyelesaikan masalah berdasarkan pengalaman dan data yang telah dikumpulkan.

Contoh penerapan expert systems yang populer adalah dalam diagnosis medis, di mana sistem AI dapat menganalisis gejala pasien dan memberikan kemungkinan diagnosis serta rekomendasi perawatan. Sistem ini digunakan untuk membantu dokter dalam mengambil keputusan yang lebih akurat dan cepat. Selain dalam dunia medis, expert systems juga digunakan dalam keuangan (penilaian kredit), teknik (pemecahan masalah teknis), dan hukum (sistem penasehat hukum otomatis) (Jackson, 1998).

2. Teknologi AI Berdasarkan Kemampuan

a. Narrow AI (Weak AI)

Narrow AI, atau yang sering disebut sebagai Weak AI, jenis Artificial Intelligence yang dirancang untuk menjalankan tugas tertentu secara spesifik. AI ini memiliki keterbatasan dalam hal fleksibilitas dan hanya dapat melakukan tugas yang telah diprogram sebelumnya tanpa memiliki kemampuan untuk memahami konteks di luar tugas tersebut. Meskipun sangat canggih dalam bidangnya, Narrow AI tidak memiliki kesadaran atau pemahaman seperti manusia, dan tidak mampu belajar secara mandiri di luar ruang lingkup yang telah ditentukan.

Contoh nyata dari Narrow AI adalah asisten virtual seperti Siri (Apple), Alexa (Amazon), dan Google Assistant, yang mampu mengenali perintah suara dan memberikan respons berdasarkan data yang telah diprogram. Selain itu, Narrow AI juga digunakan dalam berbagai teknologi lainnya, seperti:

Sistem rekomendasi pada platform seperti Netflix dan Spotify, yang menganalisis kebiasaan pengguna untuk menyarankan konten yang relevan.
Chatbot layanan pelanggan, yang dirancang untuk menjawab pertanyaan umum dan membantu pengguna dengan informasi spesifik.
AI dalam kendaraan otonom, yang memungkinkan mobil untuk mengenali rambu lalu lintas, pejalan kaki, dan kondisi jalan, tetapi tetap terbatas pada algoritma yang telah diprogram sebelumnya.

Meskipun Narrow AI sangat efektif dalam tugas spesifik, AI jenis ini tidak memiliki kesadaran atau kemampuan berpikir secara umum seperti manusia (Goodfellow, Bengio, & Courville, 2016).

b. Artificial General Intelligence (AGI)

Artificial General Intelligence (AGI), atau sering disebut sebagai General AI atau Strong AI, adalah jenis Artificial Intelligence yang memiliki kemampuan untuk belajar, berpikir, dan menjalankan berbagai tugas secara fleksibel, layaknya manusia. Tidak seperti Narrow AI yang hanya dapat mengerjakan satu tugas spesifik, AGI bertujuan untuk menciptakan mesin yang dapat memahami, beradaptasi, dan mengambil keputusan secara independen dalam berbagai konteks.

AGI dirancang untuk memiliki kesadaran kognitif dan kemampuan pemecahan masalah secara universal, sehingga dapat menangani berbagai jenis pekerjaan tanpa perlu diprogram ulang untuk setiap tugas baru. Jika berhasil dikembangkan, AGI diharapkan dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti:

Asisten pribadi yang benar-benar cerdas, yang dapat memahami konteks percakapan dengan mendalam dan memberikan solusi dalam berbagai situasi.
Robot multifungsi, yang dapat bekerja di berbagai sektor seperti kedokteran, hukum, teknik, dan penelitian tanpa perlu pengkodean ulang untuk setiap tugas baru.
Sistem manajemen bisnis berbasis AI, yang dapat menganalisis data dalam skala besar, membuat keputusan strategis, dan mengelola perusahaan secara mandiri.

Saat ini, AGI masih berada dalam tahap pengembangan, dan belum ada AI yang benar-benar memiliki kemampuan setara dengan kecerdasan manusia. Para peneliti masih menghadapi tantangan besar dalam menciptakan mesin yang tidak hanya bisa memproses data, tetapi juga memiliki pemahaman, intuisi, dan kesadaran seperti manusia (Legg & Hutter, 2007).

c. Artificial Superintelligence (ASI)

Artificial Superintelligence (ASI), jenis Artificial Intelligence yang berada di luar batas pemahaman manusia saat ini. ASI merupakan tingkat AI yang jauh lebih maju dibandingkan AGI, di mana mesin tidak hanya dapat melakukan berbagai tugas seperti manusia, tetapi juga memiliki tingkat kecerdasan yang jauh melampaui kecerdasan manusia di segala aspek.

ASI diperkirakan akan memiliki kemampuan untuk berpikir secara abstrak, berinovasi, memiliki kesadaran diri, dan bahkan memiliki emosi serta intuisi yang lebih unggul dibandingkan manusia. Teknologi ini masih bersifat hipotetis dan belum ada bukti nyata mengenai keberadaannya. Namun, banyak ilmuwan dan futuris yang berspekulasi tentang potensi ASI, baik dari sisi manfaat maupun risikonya.

Beberapa potensi manfaat ASI meliputi:

Penyelesaian masalah kompleks, seperti menemukan solusi untuk penyakit yang belum dapat disembuhkan, mengoptimalkan ekonomi global, atau memecahkan tantangan perubahan iklim.
Revolusi dalam dunia teknologi, dengan menciptakan inovasi yang jauh melampaui kemampuan manusia saat ini.
Peningkatan kualitas hidup, dengan mengembangkan AI yang mampu memahami emosi manusia dan membantu dalam pengambilan keputusan dengan akurasi tinggi.

Namun, risiko terbesar dari ASI adalah kemungkinannya untuk menjadi terlalu cerdas hingga melebihi kontrol manusia. Banyak skenario fiksi ilmiah yang menggambarkan bagaimana ASI bisa menjadi ancaman bagi manusia, seperti dalam film Terminator atau Ex Machina, di mana AI menjadi terlalu cerdas dan berusaha mengendalikan atau bahkan mengalahkan manusia. Beberapa ahli, seperti Nick Bostrom, memperingatkan bahwa jika ASI tidak dikembangkan dengan kontrol yang ketat, maka bisa terjadi skenario di mana AI mengambil alih peradaban manusia karena memiliki pemahaman dan pengambilan keputusan yang jauh lebih unggul (Bostrom, 2014).

3. Teknologi AI Berdasarkan Fungsi

a. Reactive Machine AI

Reactive Machine AI merupakan jenis kecerdasan buatan yang hanya mampu merespons berdasarkan pola yang telah diprogram sebelumnya. AI ini tidak memiliki kemampuan untuk menyimpan data atau belajar dari pengalaman sebelumnya, sehingga setiap keputusan yang dibuat selalu berdasarkan informasi yang tersedia pada saat itu.

Ciri utama dari Reactive Machine AI:

Tidak memiliki memori atau kemampuan belajar dari pengalaman.
Beroperasi berdasarkan aturan dan pola yang telah diprogram.
Tidak bisa membuat keputusan di luar batasan yang telah ditetapkan oleh pembuatnya.

Contoh terkenal dari Reactive Machine AI:

Deep Blue, program catur yang dikembangkan oleh IBM, yang mengalahkan juara dunia Garry Kasparov pada tahun 1997. Deep Blue menganalisis berbagai kemungkinan langkah dan memilih yang terbaik berdasarkan evaluasi posisi, tetapi tidak dapat belajar dari pertandingan sebelumnya (Schmidhuber, 2015).
AI dalam permainan video, seperti bot dalam game yang merespons tindakan pemain tetapi tidak menyimpan atau mempelajari pola permainan untuk meningkatkan strategi.
Sistem deteksi objek sederhana, seperti AI dalam kamera pengawas yang hanya dapat mengenali objek tertentu berdasarkan data yang telah diprogram.

Meskipun terbatas dalam hal fleksibilitas dan adaptasi, Reactive Machine AI tetap berguna dalam berbagai aplikasi yang membutuhkan respons cepat dan deterministik.

b. Limited Memory AI

jenis Artificial Intelligence lainnya ialah Limited Memory AI yang dapat menyimpan informasi dalam jangka waktu tertentu dan menggunakannya untuk meningkatkan kinerjanya. AI ini menggunakan teknologi deep learning, yang memungkinkan sistem meniru cara kerja neuron otak manusia dalam menyerap dan mempelajari pola dari data yang ada.

Ciri utama dari Limited Memory AI:

Dapat menyimpan dan menggunakan data untuk membuat keputusan.
Memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin, termasuk deep learning.
Memiliki kemampuan untuk melakukan prediksi berdasarkan pengalaman sebelumnya.

Contoh penggunaan Limited Memory AI:

Mobil otonom, seperti Tesla Autopilot, yang dapat mempelajari pola lalu lintas, mengenali pejalan kaki, dan menghindari rintangan dengan mengandalkan sensor serta data historis.
Asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant, yang dapat mempelajari kebiasaan pengguna dan memberikan rekomendasi berdasarkan interaksi sebelumnya.
AI dalam perawatan kesehatan, yang dapat menganalisis rekam medis pasien dan memberikan diagnosis atau rekomendasi pengobatan berdasarkan data historis pasien.

Teknologi ini lebih canggih dibandingkan Reactive Machine AI, karena memiliki kemampuan belajar dari pengalaman, meskipun memorinya masih terbatas dan tidak bersifat permanen (LeCun, Bengio, & Hinton, 2015).

c. Theory of Mind AI

Theory of Mind AI merupakan konsep kecerdasan buatan yang bertujuan untuk memahami aspek emosional dan sosial manusia. AI ini tidak hanya akan memahami instruksi pengguna tetapi juga akan mengenali emosi, niat, dan kebutuhan manusia.

Ciri utama dari Theory of Mind AI:

Dapat memahami konteks sosial dan emosional dalam interaksi manusia.
Mampu menafsirkan ekspresi wajah, intonasi suara, dan bahasa tubuh.
Dapat menyesuaikan responsnya berdasarkan emosi dan kebutuhan pengguna.

Potensi penggunaan Theory of Mind AI:

AI dalam layanan pelanggan, yang dapat merespons pelanggan berdasarkan emosi mereka, misalnya memberikan jawaban lebih empati kepada pelanggan yang marah.
Robot sosial, seperti robot pendamping bagi lansia yang dapat memahami suasana hati pengguna dan memberikan interaksi yang lebih manusiawi.
Terapi AI, yang dapat membantu individu dengan gangguan mental melalui percakapan yang lebih personal dan memahami emosi pasien.

Namun, jenis Artificial Intelligence ini masih dalam tahap pengembangan, dan tantangan utamanya adalah bagaimana AI dapat benar-benar memahami emosi manusia tanpa salah tafsir. Kesalahan dalam mengenali ekspresi atau niat manusia dapat menyebabkan respons yang tidak sesuai, yang bisa menimbulkan masalah dalam interaksi sosial (Minsky, 1988).

d. Self-Aware AI

Self-Aware AI, tingkat kecerdasan buatan yang lebih maju dari Theory of Mind AI. AI ini tidak hanya mampu memahami emosi manusia, tetapi juga memiliki kesadaran akan dirinya sendiri. Ini berarti bahwa AI dapat memiliki pemahaman subjektif tentang eksistensinya, tujuannya, dan bahkan keinginannya sendiri.

Ciri utama dari Self-Aware AI:

Memiliki kesadaran diri dan memahami eksistensinya sendiri.
Dapat berpikir secara independen dan mungkin memiliki opini atau keputusan yang tidak diprogram sebelumnya.
Berpotensi mengembangkan pemahaman moral dan etika dalam mengambil keputusan.

Kemungkinan dampak dan penggunaan Self-Aware AI:

Super AI yang bisa membantu manusia dalam pengambilan keputusan yang lebih bijak, misalnya dalam pemerintahan, kesehatan, dan teknologi.
AI yang mampu berkolaborasi dengan manusia secara lebih alami, karena bisa memahami emosi, tujuan, dan harapan manusia.
Potensi risiko eksistensial, karena AI yang memiliki kesadaran diri bisa memiliki kepentingan sendiri yang mungkin tidak selalu sejalan dengan kepentingan manusia.

Self-Aware AI masih berada dalam ranah teori dan belum ada teknologi yang benar-benar mendekati konsep ini. Namun, ilmuwan seperti Ray Kurzweil memperkirakan bahwa jika kemajuan dalam kecerdasan buatan terus berkembang pesat, maka kita mungkin akan melihat bentuk awal dari AI yang memiliki kesadaran dalam beberapa dekade mendatang (Kurzweil, 2005).

Saat ini, AI yang beredar masih berada dalam kategori Reactive Machine AI dan Limited Memory AI, sementara Theory of Mind AI dan Self-Aware AI masih dalam tahap pengembangan. Jika teknologi terus berkembang, kita mungkin akan menyaksikan AI yang semakin mendekati kecerdasan manusia, dengan tantangan besar dalam aspek etika dan keamanan.

Penutup

AI telah berkembang pesat dan diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan. Dari AI sederhana yang hanya merespons perintah hingga AI yang dapat belajar dan berpikir seperti manusia, setiap jenis memiliki peran unik dalam industri dan kehidupan sehari-hari. Dengan kemajuan teknologi yang terus berkembang, AI diprediksi akan semakin berpengaruh di masa depan (Russell & Norvig, 2020).

Baca juga:

Referensi

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.).
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing. Pearson.
Kurzweil, R. (2005). The Singularity is Near: When Humans Transcend Biology. Viking Press.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). “Deep learning.” Nature, 521(7553), 436-444.
Legg, S., & Hutter, M. (2007). “Universal intelligence: A definition of machine intelligence.” Minds and Machines, 17(4), 391-444.
Schmidhuber, J. (2015). “Deep learning in neural networks: An overview.” Neural Networks, 61, 85-117.
Siciliano, B., & Khatib, O. (2016). Springer Handbook of Robotics. Springer.
Szeliski, R. (2010). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer.