10 istilah AI yang perlu dipahami

Jakarta (ANTARA) -
Dalam siaran pers di Jakarta, Jumat, Microsoft menyebut AI sebenarnya sudah digunakan pada bidang ilmu komputer sejak 1950an. Kemajuan teknologi membuat kecerdasan buatan mampu menghasilkan terobosan besar yang bisa berdampak terhadap kehidupan.

Supaya tidak ketinggalan diskusi tentang AI, berikut 10 istilah yang perlu dipahami.

1. AI

AI adalah sistem komputer yang sangat cerdas, yang dapat meniru manusia dalam beberapa hal, seperti memahami apa yang disampaikan orang, membuat keputusan, menerjemahkan bahasa, menganalisis apakah sesuatu bernada negatif atau positif, dan bahkan belajar dari pengalaman.

Ia disebut buatan karena kecerdasannya dibuat oleh manusia menggunakan teknologi. AI sering disebut memiliki otak digital, tapi, AI sebenarnya bukan mesin atau robot fisik.

AI adalah program yang berjalan pada komputer, ia bekerja dengan memasukkan kumpulan data yang sangat besar melalui algoritma (serangkaian instruksi) untuk membuat model yang dapat mengotomatisasi tugas yang biasa membutuhkan kecerdasan dan waktu manusia.

2. Machine Learning (ML)

Machine Learning atau pembelajaran mesin adalah bidang ilmu komputer yang berada di bawah payung AI. Jika AI adalah tujuan, maka machine learning adalah bagaimana kita dapat mencapai tujuan tersebut.

Pada ML, manusia mengajari sistem komputer cara melakukan sesuatu, yaitu dengan melatihnya mengidentifikasi pola dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Ibarat bermain piano, seseorang harus berlatih keras supaya bisa membaca not musik secara cepat di kemudian hari.

ML sangat membantu memecahkan masalah yang akan sulit atau tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan teknik pemrograman tradisional, seperti untuk mengenali gambar dan menerjemahkan bahasa. Pelatihan itu membutuhkan data dalam jumlah besar.

Pemanfaatan data yang terkumpul baru dapat dilakukan secara maksimal beberapa tahun terakhir seiring informasi yang terkumpul lebih banyak.

3. Large language models (LLM)

Large language models (LLM), model bahasa besar, menggunakan ML untuk membantu memproses bahasa, agar mereka dapat meniru cara manusia berkomunikasi. Pengembangan LLM didasari neural network (NN), sistem komputasi yang terinspirasi oleh otak manusia – seperti sekumpulan node dan koneksi yang mensimulasi neuron dan sinaps pada otak kita.

LLM dilatih menggunakan teks berjumlah besar untuk mempelajari pola dan hubungan dalam bahasa untuk membantu model menggunakan kata-kata manusia. Kemampuan LLM dapat digunakan untuk menerjemahkan bahasa, menjawab pertanyaan dalam bentuk chatbot, merangkum teks, dan bahkan menulis cerita, puisi, serta kode komputer.

4. AI generatif

AI generatif menggunakan kekuatan LLM untuk membuat hal baru, bukan hanya mengulang atau memberikan informasi yang sudah ada. Ia mempelajari pola dan struktur, dan kemudian menghasilkan sesuatu yang mirip, namun, baru.

AI generatif dapat membuat hal-hal seperti gambar, musik, teks, video, dan code. Ia dapat digunakan untuk membuat karya seni, menulis cerita, mendesain produk, dan bahkan membantu dokter mengerjakan tugas administratif.

Sayangnya, jika jatuh ke tangan aktor jahat, AI generatif bisa digunakan untuk membuat berita palsu atau manipulasi foto. Saat ini perusahaan teknologi sedang mengembangkan cara untuk mengidentifikasi konten yang dibuat dengan AI.

5. Halusinasi

Pengembang teknologi menyebut halusinasi untuk tanggapan yang tidak akurat karena sistem AI tidak bisa membedakan mana yang nyata dan palsu. Mereka berupaya mengatasi fenomena itu dengan "grounding", sebuah teknik memberikan informasi tambahan dari sumber tepercaya kepada sistem AI, untuk meningkatkan akurasi AI tentang topik tertentu.

6. Responsible AI

Responsible AI (AI yang bertanggung jawab) memandu manusia merancang sistem yang aman dan adil di setiap level, serta aturan dan batasan yang diberlakukan untuk mengakses aplikasi. Praktik itu penting karena sistem AI sering ditugaskan untuk membantu membuat keputusan penting yang menyangkut manusia, seperti dalam bidang pendidikan dan kesehatan.

Meski sangat canggih, AI dibuat oleh manusia dan dilatih menggunakan data dari dunia yang tidak sempurna sehingga dapat mencerminkan bias tertentu. Praktik Responsible AI dinilai bisa melatih sistem tersebut dan mencari cara supaya hasil AI bisa mencerminkan masyarakat secara luas.

7. Multimodal Models

Multimodal models atau model multimodal dapat bekerja dengan berbagai jenis atau mode data secara bersamaan. Ia dapat melihat gambar, mendengarkan suara, dan membaca kata-kata.

Model itu dapat menggabungkan semua informasi untuk melakukan tugas seperti menjawab pertanyaan tentang gambar.

8. Prompt

Prompt adalah instruksi yang dimasukkan ke dalam sistem menggunakan bahasa, gambar, atau kode untuk memberi tugas kepada AI. Para insinyur dan semua yang berinteraksi dengan sistem AI — harus merancang prompt dengan hati-hati untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.

9. Copilot

Copilot seperti asisten pribadi yang bekerja bersama pada segala macam aplikasi digital, membantu mengerjakan tugas seperti menulis, coding, merangkum, dan mencari informasi.

Pengembangan LLM baru-baru ini memungkinkan hadirnya Copilot yang memahami bahasa sehari-hari manusia dan memberikan jawaban, membuat konten, atau mengambil tindakan, sembari manusia bekerja dalam program komputer yang berbeda. Copilot dibangun dengan panduan-panduan Responsible AI untuk memastikan bahwa teknologinya aman, terlindungi, dan digunakan untuk hal yang baik.

10. Plugin

Plugin mirip dengan penambahan aplikasi ke ponsel pintar, ia memungkinkan aplikasi AI melakukan lebih banyak hal tanpa harus memodifikasi model dasarnya. Plugin membuat copilot bisa berinteraksi dengan perangkat lunak dan layanan lain.

Plugin dapat membantu sistem AI mengakses informasi baru, melakukan perhitungan matematika yang rumit, atau terhubung dengan program lain. Plugin membuat sistem AI lebih canggih dengan menghubungkannya ke seluruh dunia digital.