Perbedaan AI dan Machine Learning
Komputer & Elektronik

Memahami 5 Perbedaan AI dan Machine Learning

Perbedaan AI dan Machine Learning – Dalam era digital yang terus berkembang pesat, istilah seperti Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) kian akrab di telinga. Meski terdengar mirip dan sering digunakan bergantian, keduanya sebenarnya memiliki perbedaan yang signifikan.

Pengertian Artificial Intelligence

Artificial Intelligence, atau kecerdasan buatan, adalah bidang dalam ilmu komputer yang bertujuan untuk menciptakan sistem atau mesin yang mampu meniru kecerdasan manusia. AI berfokus pada pengembangan algoritma dan teknik yang memungkinkan komputer untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pengenalan suara, pengolahan bahasa alami, pengambilan keputusan, dan pemecahan masalah.

Istilah AI pertama kali diperkenalkan pada tahun 1956 oleh John McCarthy pada konferensi Dartmouth. Sejak saat itu, AI telah mengalami berbagai fase perkembangan, mulai dari harapan tinggi hingga periode yang disebut “AI Winter,” di mana minat dan pendanaan terhadap AI menurun. Namun, dengan kemajuan teknologi komputer dan data besar, AI kembali bangkit dan kini menjadi salah satu bidang paling inovatif dan berpengaruh dalam teknologi.

AI dapat dibagi menjadi dua kategori utama: Artificial General Intelligence (AGI) dan Narrow AI (ANI).

  • Artificial General Intelligence (AGI) merupakan tipe AI yang mampu melakukan berbagai tugas intelektual seperti manusia. AGI masih dalam tahap penelitian dan pengembangan, dan belum ada sistem yang benar-benar mencapai level ini.
  • Narrow AI (ANI) adalah AI yang dirancang untuk melakukan tugas tertentu dengan sangat baik, seperti pengenalan suara, pencarian internet, atau mengemudi mobil otonom. Contoh ANI termasuk Siri, Google Assistant, dan sistem rekomendasi di Netflix.

Pengertian Machine Learning

Machine Learning adalah subbidang dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan pengalaman. Dengan kata lain, ML adalah metode yang digunakan untuk mengajari komputer cara membuat keputusan berdasarkan data yang diberikan.

Pada dasarnya, ML bekerja dengan memanfaatkan data untuk melatih model matematis. Model ini kemudian digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas tersebut. Ada tiga jenis utama ML: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

  • Supervised Learning menggunakan data berlabel, di mana setiap input memiliki output yang sesuai. Tujuan dari supervised learning adalah untuk memprediksi output berdasarkan input baru. Contoh algoritma yang menggunakan supervised learning adalah regresi linear dan pohon keputusan.
  • Unsupervised Learning, model ini dilatih menggunakan data tanpa label. Algoritma mencoba menemukan pola atau struktur dalam data. Contoh dari unsupervised learning adalah klasterisasi dan pengurangan dimensi.
  • Reinforcement Learning, dalam metode ini agen belajar dengan berinteraksi dengan lingkungan dan menerima umpan balik dalam bentuk reward atau punishment. Tujuan dari reinforcement learning adalah untuk memaksimalkan total reward yang diterima agen selama periode waktu tertentu. Contoh aplikasi dari reinforcement learning termasuk robotik dan permainan video.

Perbedaan AI dan Machine Learning

Setelah memahami konsep teknologi kecerdasan buatan dan machine learning, penting juga untuk mengetahui perbedaan antara AI dan machine learning. Berikut adalah beberapa perbedaannya:

1. Tujuan

Teknologi kecerdasan buatan memiliki tujuan utama untuk meningkatkan kemungkinan keberhasilan dalam berbagai konteks. Selain itu, AI juga berperan sebagai penstimulasi untuk meningkatkan kecerdasan alamiah dalam menyelesaikan permasalahan yang kompleks.

Di sisi lain, machine learning (ML) lebih menekankan kecermatan daripada sekadar peluang keberhasilan suatu sistem. Selain itu, ML juga dirancang untuk memahami data dalam suatu tugas tertentu, yang menghasilkan peningkatan performa mesin secara keseluruhan. Dengan memahami pola-pola dalam data, mesin dapat belajar dan beradaptasi dari waktu ke waktu untuk mencapai hasil yang lebih optimal.

2. Metode

Bidang kecerdasan buatan (AI) meliputi berbagai teknik yang digunakan untuk mengatasi berbagai permasalahan. Teknik-teknik ini mencakup algoritma genetik, jaringan neural, deep learning, algoritma pencarian, sistem berbasis aturan, dan tentu saja, machine learning itu sendiri.

Dalam machine learning (ML), teknik-teknik ini dapat dikelompokkan menjadi dua kategori utama: pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Pada pembelajaran yang diawasi, algoritma ML menggunakan data yang sudah diberi label untuk memecahkan masalah, dimana input dan output data terkait dengan jelas. Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan lebih fokus pada eksplorasi data yang tidak memiliki label, dengan tujuan menemukan pola tersembunyi dalam data tersebut.

3. Fokus

Perbedaan antara AI dan machine learning dapat dilihat dari fokus utama kedua teknologi ini. Teknologi kecerdasan buatan (AI) sering digunakan untuk mengambil keputusan secara mandiri, mirip dengan cara manusia berpikir atau merespons situasi tertentu. Di sisi lain, machine learning berfungsi untuk mendukung sistem agar dapat belajar dari data dan pengalaman yang telah dimilikinya.

Jadi, AI diciptakan dengan tujuan agar sistem dapat meniru kecerdasan manusia dalam melakukan tugas atau memberikan respons. Sementara itu, machine learning didesain untuk membantu algoritma agar bisa beroperasi secara otomatis dan memperbaiki kinerjanya dari waktu ke waktu.

4. Jenis

Berdasarkan kemampuannya, teknologi kecerdasan buatan dibagi menjadi dua jenis utama, yaitu kecerdasan buatan umum (artificial general intelligence) dan kecerdasan buatan terbatas (narrow artificial intelligence). Di sisi lain, machine learning juga memiliki tiga jenis utama, yaitu pembelajaran terawasi (supervised learning), pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning), dan pembelajaran penguatan (reinforcement learning).

5. Persyaratan

Solusi ML membutuhkan kumpulan data dengan beberapa ratus titik data untuk pelatihan, serta daya komputasi yang memadai untuk menjalankannya. Bergantung pada aplikasi dan kasus penggunaannya, sebuah instans server tunggal atau klaster server kecil mungkin sudah mencukupi.

Sistem cerdas lainnya mungkin memiliki kebutuhan infrastruktur yang berbeda, tergantung pada tugas yang ingin dicapai dan metodologi analisis komputasi yang digunakan. Penggunaan yang memerlukan komputasi tinggi membutuhkan ribuan mesin yang bekerja secara bersamaan untuk mencapai tujuan yang kompleks.

Namun, perlu dicatat bahwa saat ini fungsi AI dan ML yang telah dikembangkan tersedia. kamu dapat mengintegrasikannya ke dalam aplikasi melalui API tanpa memerlukan sumber daya tambahan.

Persamaan AI dan Machine Learning

Setelah kita mengetahui perbedaan AI dan Machine learning (ML), kedua bidang mempunyai beberapa kesamaan sebagai berikut:

1. Pemecahan Masalah

Solusi dalam kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML) sangat cocok untuk menangani tugas-tugas kompleks yang sering kali membutuhkan hasil yang akurat berdasarkan pengetahuan yang dipelajari.

Sebagai contoh, mobil otonom menggunakan penglihatan komputer untuk mengenali objek di sekitarnya dan memanfaatkan pengetahuan tentang peraturan lalu lintas untuk navigasi kendaraan.

Algoritma machine learning yang digunakan untuk memprediksi harga properti, misalnya, menerapkan pengetahuan tentang transaksi penjualan sebelumnya, kondisi pasar saat ini, karakteristik fisik properti, dan lokasi untuk mengestimasi harga jual yang optimal.

2. Aplikasi Lintas Industri

Teknologi AI memiliki beragam aplikasi di berbagai sektor industri. Contohnya termasuk penggunaan AI untuk mengoptimalkan rantai pasokan, meramalkan hasil olahraga, meningkatkan produktivitas pertanian, serta memberikan rekomendasi perawatan kulit yang dipersonalisasi.

Sementara itu, aplikasi machine learning juga mencakup berbagai bidang. Mulai dari jadwal perawatan mesin berbasis prediksi, penyesuaian harga dinamis untuk perencanaan perjalanan, deteksi penipuan asuransi, hingga peramalan permintaan produk ritel.

Melalui penggunaan teknologi ini, baik AI maupun ML, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka, meningkatkan akurasi prediksi, dan memanfaatkan potensi data dengan cara yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan secara manual.

Contoh Implementasi AI dan ML

Beberapa contoh implementasi AI dan ML dalam kehidupan sehari-hari sebagai berikut:

1. Asisten Virtual

Salah satu contoh penerapan AI dan ML yang paling dikenal adalah asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa. Asisten virtual ini menggunakan AI untuk memahami perintah suara dan ML untuk meningkatkan akurasi respons mereka berdasarkan interaksi pengguna sebelumnya.

2. Kendaraan Otonom

Mobil otonom menggunakan kombinasi AI dan ML untuk menavigasi jalan, mengenali rambu lalu lintas, dan menghindari rintangan. Sensor dan kamera pada mobil mengumpulkan data yang kemudian dianalisis oleh algoritma ML untuk membuat keputusan mengemudi secara real-time.

3. Sistem Rekomendasi

Platform seperti Netflix, Spotify, dan Amazon menggunakan ML untuk menganalisis preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi konten yang sesuai. AI digunakan untuk memproses dan memahami data, sementara ML digunakan untuk mempelajari pola dari data tersebut dan membuat prediksi.

4. Deteksi Penipuan

Bank dan perusahaan kartu kredit menggunakan AI dan ML untuk mendeteksi aktivitas penipuan. Algoritma ML dilatih dengan data transaksi untuk mengenali pola yang mencurigakan dan mengidentifikasi transaksi yang berpotensi penipuan.

5. Penyaringan Spam

ML digunakan untuk mengembangkan filter spam yang dapat belajar dari pola email spam sebelumnya dan meningkatkan kemampuannya dalam mendeteksi email spam di masa depan.

Tantangan dan Masa Depan AI dan Machine Learning

Beberapa tantangan yang akan dihadapai dalam aplikasi dan pengembangan AI dan Machine Learning sebagai berikut:

1. Data dan Privasi

Salah satu tantangan terbesar dalam pengembangan AI dan ML adalah pengelolaan data dan privasi. Untuk melatih model AI dan ML, diperlukan sejumlah besar data, yang sering kali mengandung informasi pribadi. Oleh karena itu, penting untuk memiliki kebijakan privasi yang ketat dan memastikan data dikelola dengan aman.

2. Kompleksitas dan Interpretabilitas

Model AI dan ML sering kali sangat kompleks dan sulit dipahami, bahkan oleh para ahli. Hal ini menimbulkan tantangan dalam interpretasi dan penjelasan keputusan yang dibuat oleh model tersebut. Mengembangkan model yang lebih transparan dan dapat dijelaskan adalah salah satu fokus utama dalam penelitian AI dan ML.

3. Etika dan Bias

AI dan ML bisa menjadi bias jika data yang digunakan untuk melatih model mengandung bias. Hal ini dapat mengakibatkan diskriminasi atau ketidakadilan dalam pengambilan keputusan. Penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk melatih model adalah representatif dan bebas dari bias.

4. Regulasi dan Standar

Dengan cepatnya perkembangan teknologi AI dan ML, regulasi dan standar belum sepenuhnya mengikuti. Ada kebutuhan mendesak untuk mengembangkan kerangka kerja regulasi yang dapat mengawasi penggunaan AI dan ML, memastikan teknologi ini digunakan secara etis dan bertanggung jawab.

Dalam dunia yang semakin digital, memahami perbedaan antara AI dan ML penting untuk memanfaatkan potensi penuh teknologi ini. Baik AI maupun ML memiliki aplikasi yang luas dalam berbagai bidang, dari bisnis dan kesehatan hingga transportasi dan hiburan. Dengan memahami cara kerja dan aplikasi keduanya, kita dapat lebih baik mempersiapkan diri untuk masa depan yang dipenuhi dengan inovasi teknologi. Semoga informasi ini bermanfaat.

Baca juga:

Referensi

  1. Hayes, J. (2022). Artificial intelligence and machine learning: Ethics, bias, and fairness. International Journal of Information Management, 63, 102542.
  2. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson Education.
  3. Bohannon, K. (2020). The end of AI? Science, 369(6502), 1077-1080.
  4. Chen, H., & Wang, C. (2020). A survey on artificial intelligence and machine learning for Internet of Things. Journal of Industrial and Information Systems, 27(3), 321-336.
  5. Narasimhan, H. (2019). Artificial intelligence vs machine learning: What’s the difference? Communications of the ACM, 62(1), 32-33.
  6. Lipton, Z. C. (2015). The mythos of model interpretability. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016, 1-5. doi:10.1109/CVPR.2016.11
  7. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. doi:10.1038/nature14539
  8. Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: A modern approach (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  9. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. Cambridge, MA: MIT Press.
Bambang Niko Pasla

A seasoned writer in the fields of industry, business, and technology