Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?
Apa Itu Kecerdasan Buatan (AI)?
Kecerdasan Buatan (AI) adalah teknologi transformatif yang memungkinkan mesin melakukan tugas pemecahan masalah seperti manusia. Mulai dari mengenali gambar dan menghasilkan konten kreatif hingga membuat prediksi berbasis data, AI memungkinkan bisnis membuat keputusan yang lebih cerdas dalam skala besar.
Dalam lanskap digital saat ini, organisasi menghasilkan data dalam jumlah besar dari sensor, interaksi pengguna, dan log sistem. AI memanfaatkan data ini untuk menyederhanakan operasi—mengotomatiskan dukungan pelanggan, meningkatkan strategi pemasaran, dan menyediakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti melalui analitik tingkat lanjut.
Dengan AWS, bisnis dapat mengintegrasikan AI dengan mulus untuk mempercepat inovasi, mengoptimalkan pengalaman pelanggan, dan memecahkan tantangan yang kompleks. Solusi AI AWS memungkinkan perusahaan untuk memberikan interaksi yang dipersonalisasi, mengotomatiskan pengambilan keputusan, dan membuka peluang pertumbuhan baru di dunia digital yang berkembang pesat—semuanya dilakukan dengan memanfaatkan komitmen AWS terhadap privasi, keamanan, dan AI yang bertanggung jawab.
Bagaimana sejarah AI?
Pada tahun 1950, Alan Turing memperkenalkan konsep kecerdasan buatan dalam makalah seminarnya yang berjudul, "Computing Machinery and Intelligence," di mana ia mengeksplorasi kemungkinan mesin yang berpikir seperti manusia. Meskipun Turing menjelaskan dasar teoritisnya, AI yang kita kenal sekarang adalah hasil dari inovasi selama beberapa dekade, yang dibentuk oleh upaya kolektif para ilmuwan dan rekayasawan yang mengembangkan teknologi di berbagai bidang.
1940-1980
Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts mengusulkan model neuron buatan yang menjadi dasar untuk jaringan neural, teknologi inti dalam AI.
Setelah itu, pada tahun 1950, Alan Turing menerbitkan "Computing Machinery and Intelligence," yang memperkenalkan konsep Uji Turing untuk menilai kecerdasan mesin.
Hal ini mendorong mahasiswa pascasarjana, Marvin Minsky dan Dean Edmonds, membangun mesin jaring neural pertama yang dikenal sebagai SNARC, Frank Rosenblatt mengembangkan Perceptron yang merupakan salah satu model paling awal dari jaringan neural, dan Joseph Weizenbaum menciptakan ELIZA, salah satu chatbot pertama untuk menyimulasikan psikoterapis Rogerian antara tahun 1951 dan 1969.
Dari tahun 1969 hingga 1979, Marvin Minsky menunjukkan keterbatasan jaringan neural sehingga penelitian tentang jaringan neural mengalami penurunan sementara waktu. "Musim dingin AI" pertama terjadi karena berkurangnya pendanaan dan keterbatasan perangkat keras dan komputasi.
1980-2006
Tahun 1980-an menandai lonjakan minat baru pada AI, yang didorong oleh pendanaan dan penelitian pemerintah, terutama di bidang-bidang seperti terjemahan dan transkripsi. Pada masa ini, sistem ahli seperti MYCIN mulai populer dengan menyimulasikan pengambilan keputusan manusia dalam bidang tertentu seperti kedokteran. Kebangkitan jaringan neural juga terbentuk, dengan karya inovatif dari David Rumelhart dan John Hopfield tentang teknik deep learning, yang menunjukkan bahwa komputer dapat belajar dari pengalaman.
Namun, antara tahun 1987 hingga 1997, faktor sosio-ekonomi, termasuk ledakan dot-com, memicu “musim dingin AI” kedua, saat penelitian menjadi makin terpecah dan peluang komersialnya terbatas.
Situasi berubah mulai tahun 1997, ketika Deep Blue IBM secara mengejutkan mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, sebuah pencapaian bersejarah bagi AI. Sekitar waktu yang sama, karya Judea Pearl dalam teori probabilitas dan pengambilan keputusan mengembangkan bidang ini, dan perintis seperti Geoffrey Hinton menghidupkan kembali minat pada deep learning, yang menyiapkan jalan untuk kebangkitan jaringan neural. Meskipun minat komersial masih dalam tahap pengembangan, inovasi ini menjadi dasar untuk fase pertumbuhan AI berikutnya.
2007-Sekarang
Dari 2007 hingga 2018, kemajuan dalam komputasi cloud membuat daya komputasi dan infrastruktur AI lebih mudah diakses. Hal ini menyebabkan peningkatan adopsi, inovasi, dan kemajuan dalam machine learning. Kemajuan tersebut mencakup arsitektur jaringan neural konvolusi (CNN) bernama AlexNet, yang dikembangkan oleh Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, dan Geoffrey Hinton. AlexNet memenangkan kompetisi ImageNet dengan menunjukkan keunggulan deep learning dalam pengenalan gambar. Sementara itu, AlphaZero dari Google berhasil menguasai permainan catur, shogi, dan Go tanpa bergantung pada data manusia, melainkan dengan bermain melawan dirinya sendiri.
Pada tahun 2022, chatbot yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk melakukan percakapan layaknya manusia dan menyelesaikan tugas, seperti ChatGPT OpenAI, menjadi terkenal karena kemampuan komunikasinya sehingga minat dan pengembangan dalam AI makin meningkat.
Apa perbedaan antara machine learning, deep learning, dan kecerdasan buatan?
Kecerdasan buatan (AI) adalah istilah payung untuk strategi dan teknik yang berbeda untuk membuat mesin menjadi lebih mirip manusia. AI mencakup segala hal mulai dari mobil otonom hingga penyedot debu robotik dan asisten pintar seperti Alexa. Meski machine learning dan deep learning termasuk dalam lungkup AI, tidak semua aktivitas AI merupakan machine learning dan deep learning. Misalnya, AI generatif menunjukkan kemampuan kreatif layaknya manusia dan merupakan bentuk deep learning yang sangat canggih.
Machine learning
Meskipun Anda mungkin melihat istilah kecerdasan buatan dan machine learning digunakan secara bergantian di banyak tempat, machine learning secara teknis adalah salah satu dari banyak cabang kecerdasan buatan lainnya. Ini adalah ilmu yang mengembangkan algoritma dan model statistik untuk menghubungkan data. Sistem komputer menggunakan algoritma machine learning untuk memproses sejumlah besar data historis dan mengidentifikasi pola data. Dalam konteks saat ini, machine learning mengacu pada serangkaian teknik statistik yang disebut model machine learning yang dapat Anda gunakan secara independen atau untuk mendukung teknik AI lain yang lebih kompleks.
Baca tentang AI vs. machine learning
Deep learning
Deep learning membawa machine learning selangkah lebih maju. Model deep learning menggunakan jaringan neural yang bekerja sama untuk mempelajari dan memproses informasi. Jaringan tersebut terdiri dari jutaan komponen perangkat lunak yang melakukan operasi mikromatematika pada unit data kecil untuk memecahkan masalah yang lebih besar. Misalnya, jaringan tersebut memproses setiap piksel dalam sebuah gambar untuk mengklasifikasikannya. Sistem AI modern sering kali menggabungkan beberapa jaringan neural dalam untuk melakukan tugas kompleks, seperti menulis puisi atau membuat gambar dari perintah teks.
Bagaimana cara kerja AI?
Sistem AI memanfaatkan teknologi canggih untuk mentransformasi data mentah, baik berupa teks, gambar, video, maupun audio menjadi wawasan yang bermakna. Dengan mengidentifikasi pola dan hubungan di dalam data ini, AI memungkinkan pengambilan keputusan cerdas dalam skala besar. Sistem ini dilatih dengan set data yang sangat besar, yang memungkinkannya untuk terus belajar dan berkembang seiring waktu, mirip seperti manusia yang belajar dari pengalaman. Setiap interaksi membuat model AI makin akurat, mendorong inovasi, dan menciptakan peluang baru bagi bisnis.
Jaringan Neural
Jaringan neural buatan membentuk inti dari teknologi kecerdasan buatan. Jaringan tersebut mencerminkan proses yang terjadi di dalam otak manusia. Otak mengandung jutaan neuron yang memproses dan menganalisis informasi. Jaringan neural buatan menggunakan neuron buatan yang memproses informasi bersama-sama. Setiap neuron buatan, atau simpul, menggunakan perhitungan matematis untuk memproses informasi dan memecahkan masalah yang kompleks.
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Pemrosesan bahasa alami (NLP) menggunakan jaringan neural untuk menafsirkan, memahami, dan mengumpulkan makna dari data teks. Teknologi ini menggunakan berbagai teknik komputasi yang berfokus pada penguraian dan pemahaman bahasa manusia. Teknik ini memungkinkan mesin memproses kata, sintaksis tata bahasa, dan kombinasi kata untuk memproses teks manusia dan bahkan menghasilkan teks baru. Pemrosesan bahasa alami sangat penting dalam meringkas dokumen, chatbot, dan melakukan analisis sentimen.
Penglihatan Komputer
Penglihatan komputer menggunakan teknik deep learning untuk mengekstraksi informasi dan wawasan dari video dan gambar. Anda dapat menggunakannya untuk memantau konten online guna mencari gambar yang tidak pantas, mengenali wajah, dan mengklasifikasikan detail gambar. Penglihatan komputer sangat penting dalam berbagai hal, mulai dari moderasi konten hingga kendaraan otonom, yang menuntut keputusan dalam sepersekian detik.
Baca tentang penglihatan komputer
Pengenalan Suara
Perangkat lunak pengenalan ucapan menggunakan model deep learning untuk menafsirkan ucapan manusia, mengidentifikasi kata-kata, dan mendeteksi makna. Jaringan neural dapat mentranskripsikan ucapan ke teks dan menunjukkan sentimen vokal. Anda dapat menggunakan pengenalan suara dalam teknologi, seperti asisten virtual dan perangkat lunak pusat panggilan untuk mengidentifikasi makna dan melakukan tugas terkait.
AI Generatif
AI generatif mengacu pada sistem kecerdasan buatan yang membuat konten dan artefak baru, seperti gambar, video, teks, dan audio dari prompt teks sederhana. Tidak seperti AI, yang sebelumnya yang terbatas pada analisis data, AI generatif memanfaatkan deep learning dan set data yang sangat besar untuk menghasilkan output kreatif berkualitas tinggi seperti buatan manusia. Meski menghadirkan aplikasi kreatif yang menarik, ada kekhawatiran terkait bias, konten berbahaya, dan isu hak kekayaan intelektual. Secara keseluruhan, AI generatif merupakan lompatan besar dalam kemampuan AI untuk menghasilkan bahasa manusia, serta menciptakan konten dan artefak baru secara menyerupai manusia.
Apa saja komponen utama dari arsitektur aplikasi AI?
Arsitektur kecerdasan buatan terdiri dari tiga lapisan inti, semuanya didukung oleh infrastruktur IT yang kuat yang memberikan daya komputasi dan memori yang dibutuhkan untuk menjalankan AI dalam skala besar. Setiap lapisan memainkan peran penting agar operasi AI berjalan mulus, mulai dari pemrosesan data hingga pengambilan keputusan tingkat lanjut.
Lapisan 1: lapisan data
AI dibangun di atas berbagai teknologi, seperti machine learning, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan gambar. Inti dari teknologi ini adalah data, yang membentuk lapisan dasar AI. Lapisan ini terutama berfokus pada persiapan data untuk aplikasi AI.
Lapisan 2: lapisan model
Di zaman sekarang, kecerdasan buatan sangat mengandalkan model fondasi dan model bahasa besar untuk menjalankan tugas-tugas digital yang kompleks. Model fondasi adalah model deep learning yang dilatih pada beragam data umum dan tidak berlabel. Berdasarkan prompt input, model tersebut dapat melakukan berbagai macam tugas yang berbeda dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Organisasi menggunakan model fondasi yang telah dilatih sebelumnya dan menyesuaikannya dengan data internal untuk menambahkan kemampuan AI ke aplikasi yang sudah ada atau membuat aplikasi AI baru.
Penting untuk diperhatikan bahwa banyak organisasi terus menggunakan model machine learning untuk banyak tugas digital. Model machine learning dapat mengungguli model fondasi untuk banyak kasus penggunaan, dan para developer kecerdasan buatan dapat secara fleksibel memilih model terbaik untuk tugas tertentu.
Baca selengkapnya tentang model fondasi »
Lapisan 3: lapisan aplikasi
Lapisan ketiga, lapisan aplikasi, merupakan bagian arsitektur AI yang digunakan langsung oleh pelanggan. Anda dapat meminta sistem AI untuk menyelesaikan tugas tertentu, menghasilkan informasi, memberikan informasi, atau membuat keputusan berbasis data. Lapisan aplikasi ini memungkinkan pengguna akhir untuk berinteraksi dengan sistem AI.
Bagaimana cara bisnis memanfaatkan tenaga AI?
Jelajahi beberapa contoh di dunia nyata tentang cara bisnis memanfaatkan tenaga AI untuk berinovasi dan mendorong efisiensi.
Chatbot dan asisten cerdas
Chatbot dan asisten virtual yang ditenagai AI mentransformasi interaksi pelanggan dengan menghadirkan percakapan seperti manusia yang sadar konteks. Chatbot dan asisten virtual ini unggul dalam dukungan pelanggan, bantuan virtual, dan pembuatan konten dengan menawarkan tanggapan cerdas dan koheren untuk kueri dalam bahasa alami. Model AI ini terus belajar dan berkembang seiring waktu sehingga memastikan pengalaman yang dipersonalisasi yang meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional.
Deriv, salah satu broker online terbesar di dunia, yang menerapkan bantuan bertenaga AI untuk mengelola data di seluruh platform dukungan pelanggan, pemasaran, dan perekrutan. Dengan memanfaatkan AI, Deriv mengurangi waktu orientasi karyawan baru sebesar 45% dan memangkas waktu tugas perekrutan hingga 50%.
Pemrosesan dokumen cerdas (IDP)
AI menyederhanakan pengambilan data penting dari format tidak terstruktur seperti email, PDF, dan gambar, yang mentransformasikannya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Pemrosesan Dokumen Cerdas (IDP) menggunakan teknologi canggih seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), deep learning, dan penglihatan komputer untuk menyederhanakan alur kerja yang melibatkan banyak dokumen.
HM Land Registry (HMLR), yang mengelola kepemilikan properti untuk lebih dari 87% wilayah Inggris dan Wales, melakukan deployment AI untuk mengotomatiskan pemeriksaan kesesuaian dokumen hukum. Dengan AI, mereka memangkas waktu peninjauan dokumen hingga 50% dan mempercepat proses persetujuan untuk transfer properti. Pelajari cara HMLR menggunakan Amazon Textract.
Pemantauan Performa Aplikasi (APM)
Pemantauan performa aplikasi berbasis AI membantu bisnis mempertahankan performa teratas dengan memprediksi dan mencegah masalah sebelum berdampak pada pengguna. Alat ini menganalisis data historis untuk merekomendasikan solusi proaktif, yang memastikan waktu aktif dan efisiensi operasional yang berkelanjutan.
Atlassian mengandalkan alat APM bertenaga AI untuk terus memantau dan memprioritaskan masalah aplikasi. Dengan memanfaatkan rekomendasi machine learning, tim mereka dapat menyelesaikan tantangan performa lebih cepat dan meningkatkan keandalan aplikasi. Pelajari selengkapnya tentang APM.
Apa kekuatan teknologi AI?
AI menawarkan serangkaian teknologi canggih yang mengubah industri dan membuka peluang baru bagi bisnis. Berikut adalah kemampuan utama AI yang dapat Anda manfaatkan untuk berinovasi dan menskalakan operasi Anda.
Pembuatan gambar
AI mentransformasi deskripsi teks sederhana menjadi gambar realistis berkualitas tinggi dalam hitungan detik. Misalnya, dengan memasukkan prompt seperti "matahari terbenam di pegunungan," AI dapat langsung menghasilkan visual yang menakjubkan. Teknologi inovatif ini merevolusi industri kreatif seperti pemasaran, hiburan, dan desain, yang mempercepat proses pembuatan konten secara dramatis.
Pembuatan teks
AI dapat secara otomatis membuat teks menyerupai tulisan manusia, dari konten pendek seperti email hingga laporan yang rumit. Diadopsi secara luas di seluruh dukungan pelanggan, pemasaran, dan pembuatan konten, teknologi ini meningkatkan efisiensi dan menghemat waktu yang berharga dengan menyederhanakan proses penulisan.
Pembuatan dan pengenalan ucapan
Pembuatan ucapan yang ditenagai AI menciptakan ucapan alami layaknya manusia, sementara pengenalan ucapan memungkinkan mesin untuk memahami dan memproses kata-kata yang diucapkan. Teknologi ini adalah kunci untuk memberikan pengalaman yang mulus dan diaktifkan suara melalui asisten virtual seperti Alexa sehingga meningkatkan layanan pelanggan, perangkat pintar, dan solusi aksesibilitas.
AI multimodal
AI multimodal mengintegrasikan teks, gambar, dan data audio untuk memberikan pemahaman yang lebih komprehensif atas konten yang kompleks. Dengan mengenali objek, mentranskripsi ucapan, dan menafsirkan teks di layar secara bersamaan, AI multimodal memberikan wawasan tingkat lanjut dalam waktu nyata. Kemampuan ini sangat penting bagi industri yang memanfaatkan AI untuk analisis video, kendaraan otonom, dan lainnya - memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan cepat serta membuka peluang baru untuk inovasi.
Bagaimana AI mentransformasi industri saat ini?
AI merevolusi industri, mendorong inovasi, mengotomatiskan proses yang kompleks, dan memberikan pengalaman pengguna yang luar biasa dalam skala besar.
Rekomendasi konten
AI mendukung mesin rekomendasi untuk layanan streaming terkemuka, seperti Netflix dan Spotify, dengan menganalisis preferensi pengguna untuk memberikan saran konten yang dipersonalisasi. Dengan menjaga keterlibatan pelanggan, AI membantu bisnis meningkatkan retensi dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Belanja yang dipersonalisasi
Platform e-commerce menggunakan AI untuk memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi berdasarkan riwayat dan preferensi penelusuran pelanggan sehingga mendorong penjualan yang lebih tinggi dan pengalaman berbelanja yang lebih baik.
Layanan Kesehatan
AI merombak layanan kesehatan dengan diagnostik tingkat lanjut, perencanaan perawatan, dan pemantauan pasien. Sistem AI dapat menganalisis gambar medis untuk mendeteksi penyakit sejak dini dan membantu menyesuaikan rencana perawatan berdasarkan riwayat dan data pasien.
Manajemen lalu lintas
AI mengoptimalkan arus lalu lintas dengan menganalisis data waktu nyata, memprediksi pola lalu lintas, dan menyarankan rute alternatif. Hal ini meningkatkan efisiensi transportasi, mengurangi kemacetan, dan membantu menurunkan emisi.
Konservasi
AI adalah alat yang efektif dalam upaya konservasi, yang membantu memantau satwa liar, memerangi deforestasi, dan mencegah perburuan dengan drone yang didukung AI dan citra satelit. Kemampuan pemantauan waktu nyata AI mentransformasi strategi perlindungan lingkungan.
Apa saja manfaat AI untuk transformasi bisnis?
Organisasi Anda dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk mengoptimalkan operasi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mendorong inovasi dalam skala besar.
Otomatiskan dengan cerdas
Sistem yang didorong AI dapat dengan cerdas memindai dan merekam data, seperti faktur, pada berbagai templat, mengklasifikasikan informasi berdasarkan kriteria seperti pemasok atau region, serta mendeteksi kesalahan untuk memastikan pemrosesan pembayaran tanpa hambatan dengan intervensi manusia yang minimal.
Tingkatkan produktivitas
AI memberdayakan pekerja intelektual dengan memberi mereka akses ke informasi penting secara instan dan dalam konteks. Baik itu profesional kesehatan yang mengambil catatan pasien atau karyawan maskapai penerbangan yang mencari data penerbangan, AI menyederhanakan tugas-tugas ini sehingga pekerja dapat fokus pada hal yang benar-benar penting. Misalnya, Ryanair, maskapai penerbangan terbesar di Eropa, menerapkan sistem AI untuk meningkatkan produktivitas dan kepuasan karyawan sehingga pengambilan informasi dapat dilakukan dengan lebih cepat dan lebih efisien.
Pecahkan masalah yang kompleks
AI unggul dalam menganalisis set data yang luas untuk mengidentifikasi pola dan membuka wawasan yang bahkan dapat memecahkan tantangan paling kompleks sekalipun. Industri seperti manufaktur dan layanan kesehatan dapat memanfaatkan AI untuk membuat keputusan berbasis data, seperti menentukan jadwal pemeliharaan yang optimal dengan menganalisis data mesin dan laporan penggunaan, yang mengarah pada penghematan biaya yang signifikan. AI juga dapat merevolusi bidang seperti penelitian genomika, yang membantu mempercepat terobosan dalam penemuan dan inovasi obat.
Ciptakan pengalaman pelanggan baru
AI memungkinkan bisnis untuk memberikan pengalaman pelanggan yang personal, aman, dan responsif. Dengan menggabungkan data profil pelanggan dengan informasi produk atau layanan, AI memberikan rekomendasi waktu nyata dan solusi khusus yang meningkatkan keterlibatan. Lonely Planet, misalnya, menggunakan AI untuk menghasilkan itinerari yang telah dikurasi bagi pelanggan sehingga mengurangi waktu yang dibutuhkan sebesar 80% sekaligus memberikan rekomendasi perjalanan yang dipersonalisasi dalam skala besar.
Bagaimana layanan dan alat AI dapat membuka potensi bisnis?
AI Generatif
Percepat inovasi AI generatif dengan keamanan kelas korporasi, privasi, dan pilihan model fondasi (FM) terkemuka. Dengan pendekatan berbasis data dan infrastruktur mutakhir, AWS menyediakan performa terbaik serta mengoptimalkan biaya. Organisasi dari semua ukuran memilih AWS untuk mengubah prototipe dan demo mereka menjadi inovasi dunia nyata serta peningkatan produktivitas yang terukur.
Jelajahi layanan dan alat AI generatif
Layanan AI
Layanan AI AWS yang telah dilatih memberikan inteligensi yang siap digunakan untuk aplikasi dan alur kerja Anda. Layanan AI dengan mudah berintegrasi dengan aplikasi untuk menangani kasus penggunaan umum, seperti membuat rekomendasi yang dipersonalisasikan, memodernisasi pusat kontak, meningkatkan keselamatan dan keamanan, serta menambah keterlibatan pelanggan.
Machine learning
Dapatkan wawasan mendalam dari data Anda sekaligus kurangi biaya dengan machine learning (ML). AWS membantu Anda di setiap tahap perjalanan penerapan ML dengan rangkaian layanan ML terlengkap dan infrastruktur yang dibangun secara khusus. Amazon SageMaker memudahkan pembuatan, pelatihan, serta deployment machine learning dan model fondasi dalam skala besar. Dengan SageMaker, ilmuwan data dan insinyur ML memiliki fleksibilitas dan kontrol mendetail atas infrastruktur dan alat untuk melakukan prapelatihan, evaluasi, penyesuaian, dan deployment lebih dari 250 FM demi performa, latensi, dan biaya yang dioptimalkan.
Jelajahi layanan dan sumber daya ML
Infrastruktur AI
Perkembangan AI menimbulkan peningkatan penggunaan, manajemen, dan biaya sumber daya infrastruktur. Untuk memaksimalkan performa, mengurangi biaya, dan menghindari kerumitan selama pelatihan dan deployment model fondasi ke produksi, AWS menyediakan infrastruktur khusus yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan AI Anda.
Temukan layanan infrastruktur AI yang dibuat khusus
Fondasi data untuk AI
Hanya AWS yang menyediakan rangkaian kemampuan data paling komprehensif untuk fondasi data menyeluruh yang mendukung beban kerja atau kasus penggunaan apa pun, termasuk AI generatif. Terhubung serta tindak lanjuti semua data Anda dengan cepat dan mudah menggunakan tata kelola data menyeluruh yang membantu tim Anda bergerak lebih cepat dengan penuh keyakinan. Dengan AI yang terintegrasi ke dalam layanan data kami, AWS mengurangi kompleksitas manajemen data sehingga Anda dapat mengalokasikan lebih sedikit waktu untuk mengelola data dan lebih banyak waktu untuk mendapatkan nilai dari data.
Apa itu AI yang Bertanggung Jawab?
AI yang bertanggung jawab mempertimbangkan dampak sosial dan lingkungan dari sistem AI sekaligus memastikan keadilan, transparansi, dan akuntabilitas dalam cara AI dikembangkan dan digunakan. Ketika AI menjadi makin transformatif, organisasi bertugas untuk membangun sistem yang mendorong inovasi tanpa melanggar kebebasan sipil atau hak asasi manusia. Di AWS, kami berkomitmen untuk mengembangkan AI secara bertanggung jawab dengan pendekatan yang berpusat pada manusia, memprioritaskan pendidikan, sains, dan pelanggan. Komitmen ini diwujudkan dengan mengintegrasikan AI yang bertanggung jawab ke seluruh siklus hidup AI menggunakan alat seperti Pagar pembatas untuk Amazon Bedrock, Amazon SageMaker Clarify, dan lainnya.
Apa saja tantangan dalam implementasi kecerdasan buatan?
Meskipun AI menawarkan potensi yang sangat besar, ada tantangan utama yang harus dihadapi organisasi untuk dapat memaksimalkan nilainya.
Tata kelola AI
Kebijakan tata kelola data harus mematuhi batasan peraturan dan undang-undang privasi. Untuk menerapkan AI, Anda harus mengelola kualitas, privasi, dan keamanan data. Anda bertanggung jawab atas perlindungan data dan privasi pelanggan. Untuk mengelola keamanan data, organisasi Anda harus memahami cara model AI menggunakan dan berinteraksi dengan data pelanggan di setiap lapisan.
Kesulitan teknis
Melatih AI dengan machine learning menghabiskan banyak sumber daya. Ambang batas daya pemrosesan yang tinggi sangat penting agar teknologi deep learning dapat berfungsi. Anda harus memiliki infrastruktur komputasi yang kuat untuk menjalankan aplikasi AI dan melatih model Anda. Daya pemrosesan bisa jadi mahal dan membatasi skalabilitas sistem AI Anda.
Keterbatasan data
Anda perlu memasukkan data dalam jumlah besar untuk melatih sistem AI yang tidak bias. Anda harus memiliki kapasitas penyimpanan yang cukup untuk menangani dan memproses data pelatihan. Selain itu, Anda juga harus memiliki proses manajemen dan kualitas data yang efektif untuk memastikan keakuratan data yang Anda gunakan untuk pelatihan.
Bagaimana cara mulai menggunakan kecerdasan buatan untuk bisnis saya?
Untuk mulai menggunakan AI dalam bisnis Anda, identifikasi area yang dapat ditingkatkan efisiensinya oleh AI, seperti mengotomatiskan layanan pelanggan dengan chatbot, menganalisis data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, atau mempersonalisasi upaya pemasaran. Alat seperti analitik prediktif, pembuatan konten berbasis AI, dan sistem rekomendasi dapat membantu mendorong pertumbuhan bisnis.
Bagaimana cara mulai menggunakan kecerdasan buatan di dalam kehidupan sehari-hari saya?
Anda dapat mulai menggunakan AI di dalam kehidupan sehari-hari melalui asisten virtual seperti Alexa atau perangkat rumah cerdas yang mengotomatiskan tugas. Selain itu, aplikasi yang didukung AI untuk pelacakan kebugaran, pembelajaran bahasa, dan penganggaran dapat membuat aktivitas sehari-hari lebih efisien dan sesuai dengan kebutuhan Anda.
Apa itu inovasi AI di AWS dan bagaimana cara membangun dan menskalakannya?
Kemas ulang pengalaman pengguna dan sederhanakan operasi dengan rangkaian layanan kecerdasan buatan dan machine learning yang paling komprehensif.
Bangun dengan AI terkemuka dan terbukti
Skalakan inovasi AI generasi berikutnya dengan memanfaatkan Amazon yang memiliki pengalaman pionir di bidang AI selama lebih dari 25 tahun. AWS membuat AI dapat diakses oleh lebih banyak orang – mulai dari builder dan ilmuwan data hingga analis bisnis dan mahasiswa. Dengan rangkaian layanan, alat, dan sumber daya AI yang paling komprehensif, AWS menghadirkan keahlian mendalam kepada lebih dari 100.000 pelanggan untuk memenuhi tuntutan bisnis dan membuka nilai data mereka. Keamanan, privasi, dan AI yang bertanggung jawab menjadi lebih penting. Pelanggan dapat membangun dan melakukan penskalaan dengan AWS berdasarkan privasi, keamanan menyeluruh, dan tata kelola AI untuk melakukan transformasi pada tingkat yang belum pernah dicapai sebelumnya.
Apa pelatihan AI untuk pemula?
Pelatihan AI biasanya dimulai dengan dasar-dasar pemrograman dan ilmu komputer. Anda harus mempelajari bahasa seperti Python, bersama dengan matematika, statistik, dan aljabar linear.
Lalu, Anda dapat melanjutkan ke pelatihan spesialisasi. Ambil gelar master dalam kecerdasan buatan, machine learning, atau ilmu data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam dan pengalaman langsung. Program ini biasanya melibatkan topik-topik, seperti jaringan neural, pemrosesan bahasa alami, dan penglihatan komputer secara mendalam.
Namun, pendidikan formal bukanlah satu-satunya jalan. Anda dapat mengikuti kursus online untuk belajar sesuai dengan ritme Anda sendiri dan menguasai keterampilan tertentu. Misalnya, pelatihan AI generatif di AWS mencakup sertifikasi oleh ahli AWS tentang topik-topik seperti:
Bagaimana AWS dapat mendukung kebutuhan kecerdasan buatan Anda?
AWS membuat AI dapat diakses oleh lebih banyak orang—mulai dari builder dan ilmuwan data hingga analis bisnis dan mahasiswa. Dengan rangkaian layanan, alat, dan sumber daya AI yang paling komprehensif, AWS menghadirkan keahlian mendalam kepada lebih dari 100.000 pelanggan untuk memenuhi tuntutan bisnis mereka dan membuka nilai data mereka. Pelanggan dapat membangun dan melakukan penskalaan dengan AWS berdasarkan privasi, keamanan menyeluruh, dan tata kelola AI untuk melakukan transformasi pada tingkat yang belum pernah dicapai sebelumnya. AI di AWS mencakup layanan AI yang dilatih sebelumnya untuk kecerdasan siap pakai dan infrastruktur AI untuk memaksimalkan performa dan mengurangi biaya.
AWS membuat AI dapat diakses oleh lebih banyak orang, mulai dari pembangun dan ilmuwan data hingga analis bisnis dan mahasiswa. Dengan rangkaian layanan, alat, dan sumber daya AI yang paling komprehensif, AWS menghadirkan keahlian mendalam kepada lebih dari 100.000 pelanggan untuk memenuhi tuntutan bisnis mereka dan membuka nilai data mereka. Pelanggan dapat membangun dan melakukan penskalaan dengan AWS berdasarkan privasi, keamanan menyeluruh, dan tata kelola AI untuk melakukan transformasi pada tingkat yang belum pernah dicapai sebelumnya.
AI di AWS mencakup layanan AI yang dilatih sebelumnya untuk kecerdasan siap pakai dan infrastruktur AI untuk memaksimalkan performa dan mengurangi biaya.
Contoh layanan yang dilatih sebelumnya:
- Amazon Rekogniton mengotomatiskan, menyederhanakan, dan menskalakan pengenalan citra dan analisis video.
- Amazon Textract mengekstraksi teks yang dicetak, menganalisis tulisan tangan, dan secara otomatis mengambil data dari dokumen apa pun.
- Amazon Transcribe mengonversi ucapan menjadi teks, mengekstraksi wawasan bisnis penting dari file video, dan meningkatkan hasil bisnis.
Contoh infrastruktur AI:
- Amazon Bedrock menawarkan pilihan FM beperforma tinggi dan serangkaian kemampuan yang luas. Anda dapat bereksperimen dengan berbagai FM teratas dan menyesuaikannya secara privat dengan data Anda.
- Amazon SageMaker menawarkan alat untuk melatih FM terlebih dahulu dari awal sehingga dapat digunakan secara internal.
- Instans Trn1 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), yang ditenagai oleh cip AWS Trainium, dibuat khusus untuk pelatihan deep learning (DL) perfroma tinggi dari model AI generatif.
Mulai gunakan AI di AWS dengan membuat akun gratis sekarang juga!