Apa itu Kecerdasan Buatan?
Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang dikhususkan untuk memecahkan masalah kognitif yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, penciptaan, dan pengenalan gambar. Organisasi modern mengumpulkan data dalam jumlah besar dari beragam sumber, seperti sensor pintar, konten buatan manusia, alat pemantauan, dan log sistem. Tujuan menggunakan AI adalah untuk menciptakan sistem belajar mandiri yang memperoleh makna dari data. Kemudian, AI dapat menerapkan pengetahuan tersebut untuk memecahkan masalah baru dengan cara layaknya yang dilakukan manusia. Misalnya, teknologi AI dapat merespons percakapan manusia secara bermakna, membuat gambar dan teks asli, dan membuat keputusan berdasarkan input data waktu nyata. Organisasi Anda dapat mengintegrasikan kemampuan AI dalam aplikasi Anda untuk mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mempercepat inovasi.
Bagaimana teknologi kecerdasan buatan berkembang?
Dalam makalah penting Alan Turing dari tahun 1950, “Computing Machinery and Intelligence,” ia mempertimbangkan apakah mesin bisa berpikir. Dalam makalah ini, Turing pertama kali menciptakan istilah kecerdasan buatan dan menyajikannya sebagai konsep teoritis dan filosofis.
Antara 1957 dan 1974, perkembangan dalam komputasi memungkinkan komputer untuk menyimpan lebih banyak data dan memproses lebih cepat. Selama periode ini, para ilmuwan mengembangkan lebih lanjut algoritma machine learning (ML). Kemajuan di bidang ini mendorong badang seperti Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) untuk menyediakan dana bagi penelitian AI. Pada awalnya, tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menemukan apakah komputer dapat menyalin dan menerjemahkan bahasa lisan.
Selama tahun 1980-an, peningkatan dana yang tersedia dan perangkat algoritmik yang digunakan oleh para ilmuwan dalam pengembangan AI membuat pengembangan menjadi lebih efisien. David Rumelhart dan John Hopfield menerbitkan makalah tentang teknik deep learning, yang menunjukkan bahwa komputer dapat belajar dari pengalaman.
Dari tahun 1990 hingga awal 2000-an, para ilmuwan mencapai banyak tujuan inti AI, seperti mengalahkan juara dunia catur. Dengan lebih banyak data komputasi dan kekuatan pemrosesan di era modern dibandingkan dekade sebelumnya, penelitian AI sekarang lebih umum dan mudah diakses. AI berkembang pesat menjadi kecerdasan umum buatan sehingga perangkat lunak dapat melakukan tugas-tugas yang kompleks. Perangkat lunak dapat membuat, mengambil keputusan, dan belajar sendiri, tugas-tugas yang sebelumnya hanya dapat dilakukan oleh manusia.
Apa saja manfaat kecerdasan buatan?
Kecerdasan buatan memiliki potensi untuk menawarkan berbagai manfaat bagi berbagai industri.
Memecahkan masalah yang kompleks
Teknologi AI dapat menggunakan ML dan jaringan deep learning untuk memecahkan masalah kompleks dengan kecerdasan layaknya manusia. AI dapat memproses informasi dalam skala besar, termasuk menemukan pola, mengidentifikasi informasi, dan memberikan jawaban. Anda dapat menggunakan AI untuk memecahkan masalah di berbagai bidang, seperti deteksi penipuan, diagnosis medis, dan analitik bisnis.
Meningkatkan efisiensi bisnis
Tidak seperti manusia, teknologi AI dapat bekerja 24/7 tanpa mengurangi tingkat performa. Dengan kata lain, AI dapat melakukan tugas manual tanpa kesalahan. Anda dapat memungkinkan AI untuk fokus pada tugas-tugas yang berulang dan menjemukan sehingga Anda dapat menggunakan sumber daya manusia di bidang bisnis lainnya. AI dapat mengurangi beban kerja karyawan sekaligus menyederhanakan semua tugas terkait bisnis.
Membuat keputusan yang lebih pintar
AI dapat menggunakan ML untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan lebih cepat daripada yang bisa dilakukan oleh manusia. Platform AI dapat melihat tren, menganalisis data, dan memberikan panduan. Dengan prakiraan data, AI dapat membantu menyarankan tindakan terbaik untuk masa depan.
Mengotomatiskan proses bisnis
Anda dapat melatih AI dengan ML untuk melakukan tugas dengan tepat dan cepat. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan mengotomatiskan bagian bisnis yang sulit dilakukan oleh karyawan atau dianggap membosankan. Selain itu, Anda juga dapat menggunakan otomatisasi AI agar sumber daya karyawan dapat digunakan untuk pekerjaan yang lebih kompleks dan kreatif.
Apa aplikasi praktis kecerdasan buatan?
Kecerdasan buatan memiliki berbagai aplikasi. Meski bukan merupakan daftar yang lengkap, berikut ini adalah beberapa contoh yang menyoroti beragam kasus penggunaan AI.
Pemrosesan dokumen cerdas
Pemrosesan dokumen cerdas (IDP) menerjemahkan format dokumen yang tidak terstruktur menjadi data yang dapat digunakan. Misalnya, mengubah dokumen bisnis, seperti email, gambar, dan PDF menjadi informasi terstruktur. IDP menggunakan teknologi AI, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), deep learning, dan penglihatan komputer untuk mengekstraksi, mengklasifikasikan, dan memvalidasi data.
Sebagai contoh, HM Land Registry (HMLR) menangani sertifikat properti untuk lebih dari 87 persen wilayah Inggris dan Wales. Para pekerja kasus HMLR membandingkan dan meninjau dokumen-dokumen hukum yang kompleks yang terkait dengan transaksi properti. Organisasi ini melakukan deployment aplikasi AI untuk mengotomatiskan perbandingan dokumen, yang memangkas waktu peninjauan hingga 50 persen dan melampaui proses persetujuan transfer properti. Untuk informasi selengkapnya, baca cara HMLR menggunakan Amazon Textract.
Pemantauan performa aplikasi
Pemantauan performa aplikasi (APM) adalah proses penggunaan alat perangkat lunak dan data telemetri untuk memantau performa aplikasi yang penting bagi bisnis. Alat APM berbasis AI menggunakan data historis untuk memprediksi masalah sebelum terjadi. Alat-alat tersebut juga dapat menyelesaikan masalah secara waktu nyata dengan menyarankan solusi yang efektif untuk developer Anda. Strategi ini membuat aplikasi berjalan secara efektif dan mengatasi kemacetan.
Misalnya, Atlassian membuat produk untuk menyederhanakan kerja tim dan organisasi. Atlassian menggunakan alat AI APM untuk terus memantau aplikasi, mendeteksi potensi masalah, dan memprioritaskan tingkat keparahan. Dengan fungsi ini, tim dapat dengan cepat merespons rekomendasi yang ditenagai ML dan mengatasi penurunan performa.
Pemeliharaan prediktif
Pemeliharaan prediktif yang ditingkatkan AI adalah proses menggunakan volume data yang besar untuk mengidentifikasi masalah yang dapat menyebabkan waktu henti dalam operasi, sistem, atau layanan. Pemeliharaan prediktif memungkinkan bisnis untuk mengatasi potensi masalah sebelum terjadi, yang mengurangi waktu henti dan mencegah gangguan.
Misalnya, Baxter menggunakan 70 lokasi manufaktur di seluruh dunia dan beroperasi 24/7 untuk menghadirkan teknologi medis. Baxter menggunakan pemeliharaan prediktif untuk mendeteksi kondisi abnormal pada peralatan industri secara otomatis. Pengguna dapat menerapkan solusi efektif sebelumnya untuk mengurangi waktu henti dan meningkatkan efisiensi operasional. Untuk mempelajari selengkapnya, baca cara Baxter menggunakan Amazon Monitron.
Penelitian medis
Penelitian medis menggunakan AI untuk menyederhanakan proses, mengotomatiskan tugas berulang, dan memproses data dalam jumlah besar. Anda dapat menggunakan teknologi AI dalam penelitian medis untuk memfasilitasi penemuan dan pengembangan farmasi menyeluruh, menyalin catatan medis, dan meningkatkan waktu ke pasar untuk produk baru.
Sebagai contoh dunia nyata, C2i Genomics menggunakan kecerdasan buatan untuk menjalankan alur genomika skala tinggi yang dapat disesuaikan serta pemeriksaan klinis. Dengan mencakup solusi komputasi, peneliti dapat fokus pada performa klinis dan pengembangan metode. Tim rekayasa juga menggunakan AI untuk mengurangi permintaan sumber daya, pemeliharaan rekayasa, dan biaya NRE. Untuk detail selengkapnya, baca cara C2i Genomics menggunakan AWS HealthOmics.
Analitik bisnis
Analitik bisnis menggunakan AI untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis set data yang kompleks. Anda dapat menggunakan analitik AI untuk memprakirakan nilai masa depan, memahami akar penyebab data, dan mengurangi proses yang memakan waktu.
Misalnya, Foxconn menggunakan analitik bisnis yang disempurnakan AI untuk meningkatkan akurasi prakiraan. Mereka mencapai peningkatan 8 persen dalam akurasi prakiraan, yang menghasilkan penghematan tahunan sebesar 533.000 USD di pabrik mereka. Mereka juga menggunakan analitik bisnis untuk mengurangi tenaga kerja yang terbuang dan meningkatkan kepuasan pelanggan melalui pengambilan keputusan berbasis data.
Apa saja teknologi kecerdasan buatan utama?
Jaringan neural deep learning membentuk inti dari teknologi kecerdasan buatan. Jaringan tersebut mencerminkan pemrosesan yang terjadi di dalam otak manusia. Otak mengandung jutaan neuron yang bekerja sama untuk memproses dan menganalisis informasi. Jaringan neural deep learning menggunakan neuron buatan yang memproses informasi bersama-sama. Setiap neuron buatan, atau simpul, menggunakan perhitungan matematis untuk memproses informasi dan memecahkan masalah yang kompleks. Pendekatan deep learning ini dapat memecahkan masalah atau mengotomatiskan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.
Anda dapat mengembangkan teknologi AI yang berbeda dengan melatih jaringan neural deep learning dengan berbagai cara. Berikut ini kami akan memberikan beberapa teknologi utama berbasis jaringan neural.
Baca mengenai Jaringan Neural »
Pemrosesan bahasa alami
NLP menggunakan algoritma deep learning untuk menafsirkan, memahami, dan mengumpulkan makna dari data teks. NLP dapat memproses teks yang dibuat oleh manusia sehingga berguna untuk meringkas dokumen, mengotomatiskan chatbot, dan melakukan analisis sentimen.
Penglihatan komputer
Penglihatan komputer menggunakan teknik deep learning untuk mengekstraksi informasi dan wawasan dari video dan gambar. Menggunakan penglihatan komputer, komputer dapat memahami gambar seperti halnya manusia. Anda dapat menggunakan penglihatan komputer untuk memantau konten online dari gambar yang tidak pantas, mengenali wajah, dan mengklasifikasikan detail gambar. Pemantauan lingkungan dan pengambilan keputusan sepersekian detik merupakan kemampuan yang sangat penting dalam mobil dan truk otonom.
Baca tentang penglihatan komputer »
AI Generatif
AI Generatif mengacu pada sistem kecerdasan buatan yang dapat membuat konten dan artefak baru seperti gambar, video, teks, dan audio dari perintah teks sederhana. Tidak seperti AI 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 mendukung aplikasi kreatif yang menarik, tetapi ada kekhawatiran seputar bias, konten berbahaya, dan kekayaan intelektual. Secara keseluruhan, AI generatif mewakili evolusi besar dalam kemampuan AI untuk menghasilkan konten dan artefak baru dengan cara layaknya yang dilakukan oleh manusia.
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.
Apa saja tantangan implementasi AI?
AI memiliki sejumlah tantangan yang membuat implementasi lebih sulit. Hambatan berikut ini adalah beberapa tantangan yang paling umum dalam implementasi dan penggunaan AI.
Tata kelola data
Kebijakan tata kelola data harus mematuhi batasan peraturan dan undang-undang privasi. Untuk menerapkan AI, Anda harus mengelola kualitas data, privasi, dan keamanan. Anda bertanggung jawab atas perlindungan data dan privasi pelanggan. Untuk mengelola keamanan data, organisasi Anda harus memiliki pemahaman yang jelas tentang cara model AI menggunakan dan berinteraksi dengan data pelanggan di setiap lapisan.
Kesulitan teknis
Pelatihan 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
Untuk melatih sistem AI yang tidak bias, Anda perlu memasukkan data dalam jumlah besar. 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.
Apa saja komponen utama dari arsitektur aplikasi AI?
Arsitektur kecerdasan buatan terdiri dari empat lapisan inti. Masing-masing lapisan ini menggunakan teknologi yang berbeda untuk melakukan peran tertentu. Berikutnya adalah penjelasan tentang apa yang terjadi pada setiap lapisan.
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. Algoritma modern, terutama deep learning, membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Jadi, lapisan ini mencakup perangkat keras yang bertindak sebagai sublapisan, yang menyediakan infrastruktur penting untuk melatih model AI. Anda dapat mengakses lapisan ini sebagai layanan terkelola penuh penyedia cloud pihak ketiga.
Baca tentang machine learning »
Lapisan 2: Kerangka kerja ML dan lapisan algoritma
Kerangka kerja ML dibuat oleh para insinyur yang bekerja sama dengan para ilmuwan data untuk memenuhi persyaratan kasus penggunaan bisnis tertentu. Developer kemudian dapat menggunakan fungsi dan kelas bawaan untuk membangun dan melatih model dengan mudah. Contoh kerangka kerja ini termasuk TensorFlow, PyTorch, dan scikit-learn. Kerangka kerja ini merupakan komponen penting dari arsitektur aplikasi dan menawarkan fungsionalitas penting untuk membangun dan melatih model AI dengan mudah.
Lapisan 3: lapisan model
Pada lapisan model, developer aplikasi mengimplementasikan model AI dan melatihnya menggunakan data dan algoritma dari lapisan sebelumnya. Lapisan ini sangat penting untuk kemampuan pengambilan keputusan sistem AI.
Berikut adalah beberapa komponen utama dari lapisan ini.
Struktur model
Struktur ini menentukan kapasitas model, yang terdiri dari lapisan, neuron, dan fungsi aktivasi. Seseorang dapat memilih dari jaringan neural feedforward, jaringan neural konvolusional (CNN), atau yang lainnya, tergantung dari masalah dan sumber daya yang dimiliki.
Parameter dan fungsi model
Nilai-nilai yang dipelajari selama pelatihan, seperti bobot dan bias jaringan neural, sangat penting untuk prediksi. Fungsi kerugian mengevaluasi performa model dan bertujuan untuk meminimalkan perbedaan antara output yang diprediksi dan benar.
Pengoptimal
Komponen ini menyesuaikan parameter model untuk mengurangi fungsi kerugian. Berbagai pengoptimal, seperti gradient descent dan Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad) memiliki tujuan yang berbeda.
Lapisan 4:lapisan aplikasi
Lapisan keempat adalah lapisan aplikasi, yang merupakan bagian arsitektur AI yang berhadapan langsung dengan pelanggan. Anda dapat meminta sistem AI untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu, menghasilkan informasi, memberikan informasi, atau membuat keputusan berbasis data. Lapisan aplikasi ini memungkinkan pengguna akhir untuk berinteraksi dengan sistem AI.
Bagaimana AWS dapat mendukung kebutuhan kecerdasan buatan Anda?
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 menskalakan dengan AWS berdasarkan privasi, keamanan end-to-end, 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 menurunkan biaya.
Contoh layanan yang dilatih sebelumnya:
- Amazon Rekogniton mengotomatiskan, menyederhanakan, dan menskalakan pengenalan citra dan analisis video.
- Amazon Textract mengekstrak teks yang dicetak, menganalisis tulisan tangan, dan secara otomatis mengambil data dari dokumen apa pun.
- Amazon Transcribe mengonversi ucapan menjadi teks, mengekstrak 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 pribadi 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 didukung oleh cip AWS Trainium, dibuat khusus untuk pelatihan deep learning (DL) performa tinggi pada model AI generatif.
Mulai menggunakan AI di AWS dengan membuat akun gratis sekarang juga!
