Apa itu kecerdasan buatan?

Alexandra Klepper

Kecerdasan buatan (AI) mencakup banyak teknologi baru yang kompleks yang sebelumnya memerlukan input manusia dan kini dapat dilakukan oleh komputer. Secara umum, AI adalah program atau model non-manusia yang menunjukkan berbagai kemampuan pemecahan masalah dan kreativitas.

Komputer dapat menjalankan fungsi lanjutan, yang sebelumnya digunakan untuk memahami dan merekomendasikan informasi. Sekarang, dengan AI, komputer bahkan dapat membuat konten baru.

Akronim AI sering digunakan secara bergantian untuk mewakili berbagai jenis teknologi dalam bidang kecerdasan buatan, tetapi cakupannya dapat sangat bervariasi.

Ada sejumlah istilah dan konsep yang mendefinisikan kecerdasan buatan dan machine learning, yang mungkin berguna bagi Anda. Berikut beberapa cara untuk menggunakan AI dalam praktik, di web

AI generatif dan model bahasa besar

AI Generatif adalah bentukmachine learning yang membantu pengguna membuat konten yang terasa akrab dan meniru kreasi manusia. AI generatif menggunakan model bahasa besar untuk mengatur data dan membuat atau mengubah teks, gambar, video, dan audio, berdasarkan konteks yang diberikan. AI generatif tidak hanya mencocokkan pola dan membuat prediksi.

Model bahasa besar (LLM) memiliki banyak parameter (sering kali miliaran) yang dapat Anda gunakan untuk melakukan berbagai tugas, seperti membuat, mengklasifikasikan, atau meringkas teks atau gambar.

Chatbot telah menjadi alat yang sangat populer bagi orang-orang untuk menggunakan AI generatif, termasuk:

Alat ini dapat membuat prosa tertulis, contoh kode, dan karya seni. Model ini dapat membantu Anda merencanakan liburan, memperhalus atau membuat email menjadi lebih profesional, atau mengklasifikasikan berbagai kumpulan informasi ke dalam kategori.

Ada banyak kasus penggunaan untuk developer dan non-developer.

AI sisi klien

Meskipun sebagian besar fitur AI di web mengandalkan server, AI sisi klien berjalan di browser pengguna dan melakukan inferensi di perangkat pengguna. Hal ini menawarkan latensi yang lebih rendah, mengurangi biaya sisi server, menghapus persyaratan kunci API, meningkatkan privasi pengguna, dan akses offline. Anda dapat menerapkan AI sisi klien yang berfungsi di seluruh browser dengan library JavaScript, termasuk Transformers.js, TensorFlow.js, dan MediaPipe.

Model sisi klien yang kecil dan dioptimalkan dapat mengungguli model sisi server yang lebih besar, terutama jika dioptimalkan untuk performa. Nilai kasus penggunaan Anda untuk menentukan solusi yang tepat bagi Anda.

AI sisi server

AI sisi server mencakup layanan AI berbasis cloud. Anggap Gemini 1.5 Pro berjalan di cloud. Model ini cenderung jauh lebih besar dan lebih canggih. Hal ini terutama berlaku untuk model bahasa besar.

AI Hybrid

AI Hybrid mengacu pada solusi apa pun yang mencakup komponen klien dan server. Misalnya, Anda dapat menggunakan model sisi klien untuk melakukan tugas dan kembali ke model sisi server saat tugas tidak dapat diselesaikan di perangkat.

Machine learning (ML)

Machine learning (ML) adalah proses yang digunakan komputer untuk belajar dan melakukan tugas tanpa pemrograman eksplisit. Jika AI berupaya menghasilkan kecerdasan, ML terdiri dari algoritma untuk membuat prediksi set data.

Misalnya, kita ingin membuat situs yang memberikan rating cuaca pada hari tertentu. Secara tradisional, hal ini dapat dilakukan oleh satu atau beberapa ahli meteorologi, yang dapat membuat representasi atmosfer dan permukaan Bumi, menghitung dan memprediksi pola cuaca, serta menentukan rating dengan membandingkan data saat ini dengan konteks historis.

Sebagai gantinya, kita dapat memberi model ML data cuaca dalam jumlah besar, hingga model mempelajari hubungan matematis antara pola cuaca, data historis, dan panduan tentang apa yang membuat cuaca baik atau buruk pada hari tertentu. Bahkan, kita telah membuatnya di web.

Deep learning

Deep learning (DL) adalah kelas algoritma ML. Salah satu contohnya adalah Jaringan Neural Dalam (DNN) yang mencoba membuat model cara otak manusia memproses informasi.

Algoritma deep learning dapat dilatih untuk mengaitkan fitur tertentu dalam gambar dengan label atau kategori tertentu. Setelah dilatih, algoritma dapat membuat prediksi yang mengidentifikasi kategori yang sama dalam gambar baru. Misalnya, Google Foto dapat mengidentifikasi perbedaan antara kucing dan dalam foto.

Natural language processing (NLP)

Natural language processing adalah class ML yang berfokus pada membantu komputer memahami bahasa manusia, mulai dari aturan bahasa tertentu hingga kebiasaan, dialek, dan bahasa gaul yang digunakan oleh individu.

Tantangan terkait AI

Ada beberapa tantangan saat membuat dan menggunakan AI. Berikut adalah beberapa poin penting yang perlu Anda pertimbangkan.

Kualitas dan keaktualan data

Set data besar yang digunakan untuk melatih berbagai model AI sering kali sudah tidak berlaku lagi segera 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 coba gunakan beberapa alat atau sesuaikan model agar sesuai dengan kebutuhan Anda.

Masalah etika dan bias

Teknologi AI sangat menarik dan memiliki banyak potensi. Namun, pada akhirnya, komputer dan algoritma dibuat oleh manusia, dilatih dengan data yang mungkin dikumpulkan oleh manusia, sehingga dapat mengalami beberapa tantangan. Misalnya, model dapat mempelajari dan memperkuat bias manusia dan stereotip berbahaya, yang secara langsung memengaruhi output. Penting untuk mendekati pembuatan teknologi AI dengan mitigasi bias sebagai prioritas.

Ada banyak pertimbangan etis tentang hak cipta konten buatan AI; siapa yang memiliki output, terutama jika konten tersebut sangat dipengaruhi oleh atau disalin langsung dari materi yang dilindungi hak cipta?

Sebelum membuat konten dan ide baru, pertimbangkan kebijakan yang ada tentang cara menggunakan materi yang Anda buat.

Keamanan dan privasi

Banyak developer web telah mengatakan bahwa privasi dan keamanan adalah perhatian 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 masalah. Penting untuk memastikan bahwa setiap transmisi data aman dan terus dipantau.

AI sisi klien mungkin menjadi kunci untuk mengatasi kasus penggunaan ini. Masih banyak penelitian dan pengembangan yang harus dilakukan.

Mulai menggunakan AI di web

Setelah memahami berbagai jenis kecerdasan buatan, Anda dapat mulai mempertimbangkan cara menggunakan model yang ada untuk menjadi lebih produktif dan membuat situs dan aplikasi web yang lebih baik.

Anda dapat menggunakan AI untuk:

Model AI terlatih dapat menjadi cara yang bagus untuk meningkatkan kualitas situs, aplikasi web, dan produktivitas kita, tanpa perlu pemahaman penuh tentang cara membuat model matematika dan mengumpulkan set data kompleks yang mendukung alat AI yang paling populer.

Anda mungkin mendapati bahwa sebagian besar model langsung memenuhi kebutuhan Anda, tanpa penyesuaian lebih lanjut. Penyesuaian adalah proses mengambil model, yang telah dilatih pada set data besar, dan pelatihan lebih lanjut untuk memenuhi kebutuhan penggunaan spesifik Anda. Ada beberapa teknik untuk menyesuaikan model: