Kecerdasan buatan (AI) mencakup banyak teknologi baru yang kompleks yang pernah memerlukan input manusia dan kini dapat dilakukan oleh komputer. Komputer dapat menjalankan fungsi lanjutan, yang secara historis digunakan untuk memahami dan merekomendasikan informasi. Kini, dengan AI, komputer bahkan dapat menghasilkan konten baru.
Akronim AI sering digunakan secara bergantian untuk mewakili berbagai jenis teknologi yang membentuk kolom AI.
Konsep AI umum
Ada sejumlah istilah dan konsep yang menentukan kecerdasan buatan dan machine learning, yang mungkin berguna. Berikut beberapa cara untuk menggunakan AI dalam praktik, di web
AI Umum
Secara umum, AI umum adalah program atau model nonmanusia yang menunjukkan berbagai pemecahan masalah dan kreativitas. model adalah persamaan matematika yang sangat besar, yang mencakup kumpulan parameter dan struktur yang diperlukan mesin untuk menampilkan output.
Dengan AI umum, Anda dapat melakukan berbagai jenis tugas, seperti menganalisis data, menerjemahkan teks, menulis musik, mengidentifikasi penyakit, dan banyak lagi.
AI Sempit
AI Sempit adalah sistem yang dapat melakukan satu atau beberapa subset tugas tertentu. Misalnya, komputer yang bermain permainan catur dengan lawan manusia (jangan samakan dengan Mekanik Türkiye). Narrow AI memiliki serangkaian parameter, batasan, dan konteks standar, yang mungkin tampak seperti memahami, tetapi sebenarnya hanyalah jawaban atas sebuah persamaan.
Anda mungkin melihat hal ini dalam praktiknya dengan sistem pengenalan wajah, asisten suara, dan perkiraan cuaca. Anda dapat menggunakan model yang sangat spesifik untuk meningkatkan fungsi tertentu di situs dan aplikasi.
Misalnya, Anda membuat situs khusus film, tempat pengguna dapat login, memberi rating film favorit, dan menemukan film baru untuk ditonton. Anda dapat menggunakan database yang telah diisi sebelumnya untuk merekomendasikan film berdasarkan halaman yang saat ini mereka kunjungi. Atau, Anda dapat menggunakan model AI sempit yang menganalisis perilaku dan preferensi pengguna untuk menampilkan informasi yang paling relevan bagi pembaca tersebut.
Generative AI
Model bahasa besar (LLM) adalah model AI jaringan neural dengan banyak parameter yang dapat digunakan untuk melakukan berbagai tugas, seperti membuat, mengklasifikasikan, atau meringkas teks atau gambar.
AI Generatif merespons input dan membuat konten yang dibangun berdasarkan konteks dan memori LLM. Hal ini lebih dari sekadar pencocokan pola dan prediksi. Beberapa alat AI generatif yang paling umum digunakan antara lain:
- Gemini dari Google
- Chat GPT oleh Open AI
- Claude menurut Antropik
- Copilot oleh Microsoft
- Dan banyak lagi...
Alat ini dapat membuat prosa tertulis, contoh kode, dan gambar. Set informasi tersebut dapat membantu Anda merencanakan liburan, memperhalus atau membuat profesional nada email, atau mengklasifikasikan berbagai kumpulan informasi ke dalam beberapa kategori.
Ada banyak sekali kasus penggunaan, baik untuk developer maupun non-developer.
Machine learning (ML)
Machine learning (ML) adalah suatu bentuk AI, di mana komputer belajar tanpa pemrograman eksplisit. Ketika AI berusaha menghasilkan kecerdasan, ML memungkinkan komputer belajar dari pengalaman. ML terdiri dari algoritma untuk membuat prediksi set data.
ML adalah proses melatih model untuk membuat prediksi yang berguna atau menghasilkan konten dari data.
Misalnya, kita ingin membuat situs web yang menilai cuaca pada hari tertentu. Biasanya, hal ini dapat dilakukan oleh satu atau beberapa ahli meteorologi, yang dapat membuat representasi atmosfer dan permukaan bumi, menghitung dan memprediksi pola cuaca, dan menentukan peringkat dengan membandingkan data saat ini dengan konteks historis.
Sebagai gantinya, kita bisa memberi model ML sejumlah besar data cuaca, sampai model itu mempelajari hubungan matematis antara pola cuaca, data historis, dan pedoman tentang apa yang membuat cuaca baik atau buruk pada hari tertentu. Bahkan, kita telah membangunnya di web.
Deep learning
Deep learning (DL) adalah kelas algoritma ML. Salah satu contohnya adalah Deep Neural Network (DNN) yang berupaya membuat model cara otak manusia diyakini memproses informasi.
Tantangan dengan AI
Ada beberapa tantangan saat membangun dan menggunakan AI. Berikut ini hanya beberapa sorotan tentang hal-hal yang harus Anda pertimbangkan.
Kualitas dan keterkinian data
Set data besar yang digunakan untuk melatih berbagai model AI sering kali, secara inheren akan segera usang setelah digunakan. Artinya, saat mencari informasi terbaru, Anda dapat memanfaatkan rekayasa perintah untuk meningkatkan performa model AI pada tugas tertentu dan menghasilkan output yang lebih baik.
Set data dapat tidak lengkap atau terlalu kecil untuk mendukung beberapa kasus penggunaan secara efektif. Sebaiknya Anda mencoba menggunakan beberapa alat atau menyesuaikan model agar sesuai dengan kebutuhan Anda.
Kekhawatiran terkait etika dan bias
Teknologi AI itu menarik dan memiliki banyak potensi. Namun, pada akhirnya, komputer dan algoritma dibuat oleh manusia, dilatih dengan data yang dapat dikumpulkan oleh manusia, sehingga memiliki beberapa tantangan. Misalnya, model dapat mempelajari dan memperkuat bias manusia dan stereotip berbahaya, yang secara langsung berdampak pada output. Penting untuk menggunakan pendekatan membangun teknologi AI dengan mitigasi bias sebagai prioritas.
Ada banyak pertimbangan etis mengenai hak cipta konten buatan AI; siapa yang memiliki output, terutama jika sangat dipengaruhi oleh atau langsung disalin dari materi berhak cipta?
Sebelum membuat konten dan ide baru, pertimbangkan kebijakan yang sudah ada tentang cara menggunakan materi yang Anda buat.
Keamanan dan privasi
Banyak developer web mengatakan bahwa privasi dan keamanan adalah masalah utama mereka dalam menggunakan alat AI. Hal ini terutama berlaku dalam konteks bisnis dengan persyaratan data yang ketat, seperti pemerintah dan perusahaan layanan kesehatan. Mengekspos data pengguna ke lebih banyak pihak ketiga dengan API cloud merupakan hal yang perlu diperhatikan. Setiap transmisi data harus aman dan terus dipantau.
AI di perangkat mungkin menjadi kunci untuk menangani kasus penggunaan ini. MediaPipe adalah salah satu solusi yang sedang dalam proses untuk masalah ini, tetapi masih banyak penelitian dan pengembangan yang harus dilakukan.
Mulai menggunakan AI di web
Setelah terbiasa dengan berbagai jenis kecerdasan buatan, Anda dapat mulai mempertimbangkan cara menggunakan model yang ada untuk menjadi lebih produktif dan membangun situs dan aplikasi web yang lebih baik.
Anda dapat menggunakan AI untuk:
- Buat pelengkapan otomatis yang lebih baik untuk penelusuran situs Anda.
- Mendeteksi kehadiran objek umum, seperti manusia atau hewan peliharaan, dengan kamera smart
- Atasi spam komentar dengan model bahasa natural.
- Tingkatkan produktivitas Anda dengan mengaktifkan pelengkapan otomatis untuk kode Anda.
- Buat pengalaman menulis WYSIWYG dengan saran untuk kata atau kalimat berikutnya.
- Memberikan penjelasan set data yang mudah dipahami manusia.
- Dan lebih banyak lagi...
Model AI terlatih dapat menjadi cara yang efektif untuk meningkatkan situs, aplikasi web, dan produktivitas kami, tanpa memerlukan pemahaman penuh tentang cara membangun model matematika dan mengumpulkan set data kompleks yang mendukung alat AI paling populer.
Anda mungkin mendapati sebagian besar model dapat langsung memenuhi kebutuhan Anda, tanpa penyesuaian lebih lanjut. Penyesuaian adalah proses pengambilan model, yang telah dilatih pada set data besar, serta pelatihan lebih lanjut untuk memenuhi kebutuhan penggunaan spesifik Anda. Ada sejumlah teknik untuk menyesuaikan model:
- Reinforcement learning from Human Feedback (RLHF) adalah teknik yang menggunakan masukan manusia untuk meningkatkan keselarasan model dengan preferensi dan niat manusia.
- Adaptasi Peringkat Rendah (LoRA) adalah metode hemat parameter untuk LLM yang mengurangi jumlah parameter yang dapat dilatih, sambil mempertahankan performa model.