Kecerdasan buatan (AI) adalah serangkaian teknologi yang memberdayakan komputer untuk belajar, bernalar, dan melakukan berbagai tugas tingkat lanjut dengan cara yang sebelumnya memerlukan kecerdasan manusia, seperti memahami bahasa, menganalisis data, dan bahkan memberikan saran yang bermanfaat. AI adalah teknologi transformatif yang dapat membawa perubahan positif dan bermakna bagi masyarakat dan dunia.

AI mencakup berbagai disiplin ilmu, termasuk ilmu komputer, analisis dan statistik data, rekayasa hardware dan software, linguistik, ilmu saraf, dan bahkan filsafat serta psikologi. 

AI adalah tentang mengajari komputer untuk melakukan hal-hal luar biasa yang dapat dilakukan otak kita sendiri, mulai dari memahami dunia di sekitar mereka hingga mempelajari hal-hal baru dan bahkan menghasilkan ide-ide segar. Misalnya, AI digunakan dalam pengenalan karakter optik (OCR) untuk mengambil teks dan data dari berbagai gambar dan dokumen. Proses ini mengubah konten tidak terstruktur menjadi data terstruktur yang siap digunakan untuk bisnis, sehingga membantu mengungkap insight berharga.

Teknik kecerdasan buatan, meskipun beragam, semuanya pada dasarnya bergantung pada data, algoritma, dan daya komputasi. Sistem AI belajar dan berkembang melalui eksposur pada data dalam jumlah besar, yang mengidentifikasi pola dan hubungan yang mungkin terlewatkan oleh manusia. Data ini berfungsi sebagai materi pelatihan, yang kualitas dan kuantitasnya sangat penting untuk performa AI.

Seperti yang disebutkan sebelumnya, AI bukanlah satu teknologi, tetapi bidang luas yang mencakup beberapa area utama:

• Machine Learning (ML): Ini adalah jenis AI yang memungkinkan sistem belajar dari data untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi atau keputusan tanpa pemrograman langsung. Bayangkan mengajari komputer untuk mengenali burung dengan menunjukkan ribuan gambar burung; komputer tersebut belajar sendiri seperti apa rupa burung.
• Deep Learning (DL): Subbidang ML, deep learning menggunakan jaringan neural buatan dengan banyak lapisan (karena itu disebut "deep") untuk belajar dari data. Jaringan ini terinspirasi oleh struktur otak manusia dan sangat baik dalam menangani tugas-tugas kompleks seperti pengenalan gambar dan ucapan.
• Natural Language Processing (NLP): NLP memungkinkan komputer memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Teknologi ini mendukung asisten suara seperti Siri dan Alexa, layanan terjemahan, dan chatbot.
• Computer Vision: Area ini memungkinkan komputer "melihat" dan menafsirkan informasi visual dari dunia, seperti gambar dan video. Teknologi ini digunakan dalam berbagai hal, mulai dari pengenalan wajah hingga mobil otonom.

Ingin mempelajari cara memulai dengan AI? Ikuti pengantar AI generatif untuk pemula secara gratis.

Kecerdasan buatan dapat diatur dalam beberapa cara, bergantung pada tahap pengembangan atau tindakan yang dilakukan. 

Klasifikasi ini mendefinisikan model AI berdasarkan tingkat kecerdasan dan kemampuan pemecahan masalahnya.

• Kecerdasan Terbatas Buatan (ANI): Ini adalah satu-satunya bentuk AI yang ada saat ini. Model ANI dirancang untuk melakukan satu tugas spesifik, seperti mengidentifikasi gambar, melakukan percakapan, atau memfilter email. Contohnya mencakup asisten suara, teknologi pengenalan wajah, dan model AI generatif seperti Gemini dan model bahasa besar (LLM) lainnya. Meskipun namanya demikian, ANI tidak memiliki kemampuan penalaran atau kesadaran diri. ANI menggabungkan data dengan algoritma untuk membuat prediksi dalam parameter yang telah ditentukan. Meskipun ANI menawarkan banyak manfaat, ANI juga membawa risiko, karena data pelatihan yang buruk dapat menyebabkan output yang bias atau tidak akurat, yang dapat menjadi masalah serius dalam aplikasi seperti persetujuan pinjaman, keputusan perekrutan, dan penetapan kebijakan prediktif. Penjahat cyber juga berpotensi mengeksploitasi ANI untuk membuat scam canggih yang didukung AI. 
• Kecerdasan Umum Buatan (AGI): Ini adalah langkah masa depan yang diusulkan dalam teknologi AI. Secara teoretis, AGI akan mampu melakukan berbagai tugas dan menggunakan penalaran seperti manusia untuk belajar, beradaptasi, dan berkembang. AGI belum ada. Tidak seperti ANI, AGI diharapkan dapat beradaptasi, mandiri, dan mampu belajar dari tindakannya. Contoh fiksi termasuk droid dari Star Wars. Namun, AGI dapat menimbulkan kekhawatiran etis dan keamanan yang signifikan, karena pelaku kejahatan dapat memprogram AGI dengan niat jahat, yang berpotensi menyebabkan kemampuan destruktif tanpa batas jika tidak diatur.
• Kecerdasan Super Buatan (ASI): Ini adalah bentuk AI teoretis yang paling canggih. ASI akan menjadi entitas sadar diri yang beroperasi di luar kendali manusia, secara signifikan melampaui kecerdasan manusia dalam hal penalaran, kreativitas, dan bahkan kecerdasan emosional. Seperti bentuk AI lainnya, ada kekhawatiran bahwa ASI dapat menimbulkan ancaman eksistensial bagi umat manusia, dengan beberapa peneliti AI yang menyatakan kemungkinan hasil yang sangat buruk, termasuk kepunahan manusia.

Klasifikasi ini mengategorikan AI berdasarkan cara pengoperasian dan interaksinya dalam konteks tertentu.

1. Mesin reaktif: AI terbatas yang hanya bereaksi terhadap berbagai jenis stimulus berdasarkan aturan yang telah diprogram sebelumnya. Model ini tidak memiliki memori sehingga tidak dapat belajar dari data baru. Contoh terkenalnya adalah Deep Blue dari IBM, yang mengalahkan juara catur Garry Kasparov pada tahun 1997.
2. Memori terbatas: Sebagian besar AI modern memiliki memori terbatas. AI pada tahap ini dapat menggunakan memori untuk melakukan peningkatan seiring waktu dengan dilatih menggunakan data baru, biasanya melalui jaringan neural buatan atau model pelatihan lainnya. Memori ini bersifat jangka pendek; setelah sesi berakhir, memori sering kali direset. Contohnya adalah mobil otonom yang mengamati kendaraan lain dan chatbot seperti Gemini yang mengingat pesan sebelumnya dalam percakapan.
3. Teori pikiran: AI dengan teori pikiran saat ini belum ada, tetapi riset masih dilakukan untuk mengetahui kemungkinannya. Ini mendeskripsikan AI yang dapat meniru pikiran manusia dan memiliki kemampuan pengambilan keputusan yang setara dengan manusia, termasuk kemampuan untuk mengenali dan mengingat emosi serta bereaksi dalam situasi sosial seperti manusia.

Pengaruh AI sangat luas dan terus berkembang, dengan menyentuh hampir setiap aspek kehidupan dan industri kita. Berikut adalah contoh bagaimana AI dapat membuat perbedaan:

• Dalam kehidupan sehari-hari: Asisten virtual smartphone Anda, rekomendasi yang dipersonalisasi di layanan streaming, filter spam di email Anda, dan aplikasi navigasi seperti Google Maps semuanya mengandalkan AI untuk berfungsi.
• Layanan kesehatan: AI merevolusi dunia kedokteran dengan membantu dokter mendiagnosis penyakit lebih awal melalui analisis gambar medis, mempersonalisasi rencana pengobatan, dan mempercepat penemuan obat secara signifikan.
• Transportasi: Kendaraan otonom menggunakan AI untuk navigasi, deteksi objek, dan pengambilan keputusan real-time untuk mengemudi dengan aman.
• Operasi Bisnis: Perusahaan menggunakan AI untuk berbagai hal, mulai dari chatbot layanan pelanggan dan deteksi penipuan di bidang keuangan hingga pengoptimalan rantai pasokan dan personalisasi kampanye pemasaran.
• Hiburan: Dalam video game, AI menciptakan karakter yang lebih realistis dan menantang. Dalam pembuatan konten, AI generatif kini dapat membuat musik, menulis skrip, dan menciptakan seni visual yang menakjubkan.

Ingin melihat kasus penggunaan AI lainnya? Temukan lebih dari 1.000 kasus penggunaan AI generatif dunia nyata di Blog Google Cloud.

Ide tentang mesin yang dapat berpikir sendiri bukanlah hal baru. Konsep makhluk buatan dengan kecerdasan telah ada sejak beberapa dekade lalu, tetapi bidang AI modern baru benar-benar terbentuk pada pertengahan abad ke-20. Mari kita lihat sejarah AI seperti yang kita ketahui:

• Awal Mula AI (1940-an-1950-an): Penemuan komputer yang dapat diprogram pada tahun 1940-an memicu imajinasi. Pada tahun 1950, Alan Turing mengusulkan "Uji Turing", sebuah cara untuk mengukur apakah sebuah mesin dapat menunjukkan perilaku cerdas yang tidak dapat dibedakan dari manusia. Langkah ini merupakan langkah filosofis dan ilmiah yang penting.
• Kelahiran Bidang Ilmu (1956): Dartmouth Summer Research Project, yang diselenggarakan oleh para pelopor seperti John McCarthy, secara luas dianggap sebagai kelahiran resmi AI sebagai disiplin ilmu. Di sinilah istilah "kecerdasan buatan" diciptakan.
• Kesuksesan dan Tantangan Awal (1960-an-1970-an): Para peneliti mengembangkan program AI awal, seperti ELIZA, chatbot yang dapat menyimulasikan percakapan, dan Shakey the Robot, salah satu robot pertama yang dapat bernalar tentang lingkungannya. Namun, kompleksitas dalam menciptakan kecerdasan yang sesungguhnya menyebabkan periode penurunan pendanaan dan kemajuan, yang sering disebut "AI Winter".
• Kebangkitan dan Pertumbuhan (1980-an-2000-an): Pengembangan sistem pakar dan kemudian, munculnya machine learning, menghidupkan kembali riset AI. Tonggak sejarah seperti Deep Blue milik IBM yang mengalahkan grandmaster catur pada tahun 1997 menunjukkan kemampuan AI yang terus berkembang.
• Ledakan AI Modern (2010-Sekarang): Kemajuan dalam daya komputasi, ketersediaan set data yang sangat besar, dan terobosan dalam deep learning, terutama dengan jaringan neural, telah memicu revolusi AI saat ini. Era ini telah memunculkan alat canggih yang mentransformasi berbagai industri.