Perbedaan Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML)

Dewasa ini, penggunaan istilah artificial intelligence (AI) tengah menjadi sorotan masyarakat. Pasalnya, hampir setiap aspek hidup manusia kini ditunjang oleh kepintaran AI dalam memudahkan aktivitas manusia. 

Segala aktivitas seperti pekerjaan rumah, proses pembelajaraan, hingga di dunia industri sekalipun menggunakan teknologi AI untuk meningkatkan efisiensi pekerjaan. Teknologi yang berkembang saat ini pada dasarnya dibuat oleh seseorang yang ingin membentuk sebuah sistem yang bekerja seperti cara kerja otak manusia.

Walaupun teknologi ini sudah menjadi kesatuan dalam kehidupan manusia, tidak sedikit yang belum memahami sistem ini secara keseluruhan dan hubungannya dengan machine learning (ML). Untuk itu, mari ketahui pengertian tentang AI dan ML hingga contoh penerapannya dalam aktivitas sehari-hari dari penjelasan di bawah ini!

Pengertian Artificial Intelligence (AI)

Artificial intelligence adalah cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk menciptakan sistem yang meniru kecerdasan manusia.

Pemrograman AI diarahkan untuk melakukan tugas berlandaskan kecerdasan manusia, seperti belajar, pemecahan masalah, pengenalan suara dan gambar, hingga pengambilan keputusan seperti layaknya manusia. 

Dalam pengembangannya, terdapat beberapa pendekatan atau metode yang umum digunakan pada AI, seperti rule-based approach, machine learning approach, dan natural language processing approach. Ketiga pendekatan ini saling berhubungan yang nantinya akan membentuk satu sistem secara utuh untuk melaksanakan perintah dari user. 

Rule-based approach berhubungan dengan pembuatan aturan logika yang digunakan untuk membuat keputusan atau mencari solusi atas masalah tertentu. Pembuatan keputusan di sini dapat berupa hasil yang muncul pada suatu perintah. 

Sementara itu, natural language processing approach ini berfungsi untuk memahami interaksi antara bahasa pemrograman dengan bahasa manusia. Jadi, bisa dikatakan bahwa sistem ini memahami perintah dari user dan menerjemahkannya ke dalam kode komputer. AI juga terus mengalami perkembangan dengan adanya teknologi baru seperti deep learning.

AI bisa diterapkan di banyak bidang, termasuk kecerdasan buatan di IoT dalam analisis dan pengumpulan data.

Sejak beberapa tahun belakangan ini, teknologi learning management system sedang digencarkan untuk meningkatkan proses pembelajaran daring. Aplikasi ini memanfaatkan AI untuk memungkinkan user berinteraksi dengan pengajar. Sudah banyak aplikasi berbasis teknologi ini, seperti First Klaz Link Net, Google Classroom, Ruang Guru, dan masih banyak lagi.

Dari sistem yang digunakan tersebut, baik pengajar maupun murid, keduanya bisa memanfaatkan kemudahan teknologi untuk menunjang aktivitas sehari-hari. Beberapa penerapan teknologi ini dapat meningkatkan produktivitas pekerjaan individu ataupun perusahaan, efisiensi biaya perusahaan karena bisa menggantikan sumber daya manusia, dan masih banyak lagi. 

Pengertian Machine Learning (ML)

Machine Learning (ML) adalah cabang dari AI yang memungkinkan komputer untuk belajar dan beradaptasi menggunakan model matematika berdasarkan data dan pengalaman.

Jadi, ML dan AI keduanya saling berhubungan karena ML menyediakan metode yang dapat digunakan AI untuk menciptakan sebuah sistem. 

Selain itu, data-data yang dibuat oleh AI dapat dipelajari oleh ML. Sistem inilah yang kemudian akan memprediksi atau menentukan tindakan apa yang harus dilakukan setelah mendapatkan perintah dari user. 

Machine Learning sendiri dibagi ke dalam tiga jenis algoritma berbeda, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Setiap algoritma atau pendekatan ini memiliki fungsi dan tujuan yang berbeda dalam penerapannya.

Supervised learning adalah program dalam ML yang dapat berjalan dengan sudah mengetahui dataset dari perancangnya. Dalam hal ini, sistem bisa mengambil data dari yang sudah dibangun oleh AI. Beberapa contoh sistem yang menggunakan algoritma ini adalah algoritma algoritma Perceptron, algoritma Adaline, dan masih banyak lagi. 

Berkebalikan dari supervised, unsupervised learning memungkinkan program untuk membaca data secara real-time. Jika Anda sering bertransaksi melalui marketplace, berarti Anda juga sudah turut menggunakan kedua sistem ini. 

Marketplace memungkinkan pebisnis bisa menjual produk atau layanannya tanpa harus memiliki situs sendiri. Jadi, sistem hanya tinggal menjalankan program yang sudah dibuat. Kemudian, ML melalui unsupervised learning akan mempelajari pola pencarian yang dilakukan oleh user. Lalu, pola-pola tersebut diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori sesuai minat user dan menampilkan apa yang mereka cari secara langsung. 

Terakhir, reinforcement learning merupakan proses pemrograman dari ML yang ditujukan untuk membuat keputusan. Jenis algoritma ini memungkinkan software untuk bekerja secara otomatis menentukan output yang ideal dari perintah yang diberikan secara maksimal. 

Perbedaan AI dan ML

Anda sudah mengetahui pemahaman tentang AI dan ML secara mendasar. Untuk mengetahui perbedaan antara keduanya, mari simak pembahasannya berikut ini:

1. Pengaplikasian sistem yang berbeda

Sistem Artificial Intelligence umumnya digunakan untuk memberikan perintah pada setiap aplikasi atau mesin yang terintegrasi dengan satu pusat jaringan. Sementara itu, ML lebih sering digunakan untuk proses analisis data, seperti prediksi dan klasifikasi.

Dengan kata lain, sistem yang digunakan oleh AI lebih kompleks dibandingkan ML karena biasanya ML mendapatkan data atau informasi dari infrastruktur yang telah dibangun oleh AI, meskipun bisa mengambil data dari mana saja. AI dan ML juga tidak harus selalu terintegrasi dalam suatu sistem, karena keduanya dapat digunakan secara terpisah tergantung tujuannya.

2. Perbedaan konsep 

Konsep yang digunakan pada AI berfokus pada penerapan kecerdasan manusia yang bisa dilakukan oleh mesin. Misalnya, pengenalan suara, pemrosesan bahasa, dan masih banyak lagi.

Sementara itu, ML berkaitan dengan pengenalan dan korelasi dalam data komputer. Dengan kata lain, ML akan menggunakan informasi dari server untuk membuat keputusan atau prediksi terhadap tindakan yang akan dilakukan. 

Contoh Penerapan AI dan ML

Penerapan AI dan ML bisa ditemukan pada berbagai teknologi yang digunakan untuk memudahkan aktivitas manusia seperti berikut ini:

1. Virtual assistant

AI dan ML paling banyak ditemukan dalam pembuatan asisten virtual. Asisten virtual di sini berperan untuk memudahkan manusia mendapatkan informasi atau memberikan perintah. Contoh asisten virtual yang terkenal adalah seperti Google Assistant, Cortana, dan lain sebagainya.

Aplikasi ini memungkinkan user untuk berkomunikasi dengan komputer dalam bahasa manusia yang kemudian akan diterjemahkan oleh sistem. Hasil terjemahan melalui pengenalan suara ini kemudian akan menentukan tindakan yang dilakukan oleh aplikasi untuk menghasilkan output sesuai perintah user. Anda bisa memakai aplikasi ini untuk menyalakan lagu, melihat ramalan cuaca, hingga mematikan atau menghidupkan lampu di rumah Anda. 

Selain untuk penggunaan pribadi, VA ini juga banyak diterapkan pada sebuah perusahaan. Contoh nyata yang bisa ditemukan adalah pada layanan administratif bisnis. Dengan VA, perusahaan bisa memerintahkan sistem untuk membalas pesan secara otomatis, mengatur meeting dengan klien atau customer, mengecek pesanan masuk atau keluar, dan masih banyak lagi. 

2. Deep face recognition

Teknologi pengenalan wajah ini dapat menggunakan kepintaran AI dan ML untuk mengidentifikasi orang berdasarkan ciri-ciri wajah mereka. Contohnya, jika Anda ingin mencari nama seseorang dari foto, Anda bisa memasukkan gambar tersebut menggunakan mesin pencarian seperti Google Lens. 

Selain itu, face recognition juga dapat diaplikasikan pada berbagai bidang pekerjaan manusia, seperti untuk menganalisis penyakit seseorang, sistem keamanan perangkat atau gadget, dan masih banyak lagi. 

Dunia bisnis juga tidak ketinggalan untuk menggunakan sistem deep face recognition ini untuk mengoptimalkan operasional bisnis. Teknologi ini dapat digunakan untuk mengefisiensikan presensi para pekerja, mengonfirmasi akses masuk ke sistem bisnis tertentu, dan masih banyak lagi. 

Kini Anda sudah memahami lebih dalam tentang Artificial Intelligence dan Machine Learning. Pada umumnya, sistem AI dan ML terhubung dengan jaringan internet untuk menghasilkan output yang optimal.

Untuk memaksimalkan penggunaan layanan berbasis AI, Anda bisa menggunakan dedicated internet dari Link Net. Akses layanan internet yang andal memungkinkan akses data atau jaringan lebih maksimal.

Penulis: Lusita Amelia.