Lihat ke Halaman Asli

Eko Haryono

Programer Website

Kecerdasan Buatan: Apa Itu dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Diperbarui: 3 Agustus 2023   11:28

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Cara Kerja Kecerdasan Buatan. Foto : frepik.com 

Bayangkan AI atau Kecerdasan Buatan itu kayak asisten pintar yang nggak cuma bisa nurutin perintah, tapi juga bisa belajar dan memutuskan sendiri. Jadi, AI tuh semacam otak buatan yang bisa diprogram untuk ngertiin hal-hal kompleks, seperti bahasa manusia, analisis data, permainan canggih, dan masih banyak lagi. Ingat, ini bukan cuma tentang kalkulator super, tapi tentang mesin yang bisa 'berpikir' seperti manusia!

Gimana Sih Caranya AI Bisa 'Mikir'?

Nah, ini nih yang bikin AI keren abis! Jadi, AI belajar dari data yang udah ada buat ngambil keputusan cerdas. Misalnya, bayangin kamu lagi ngajarin kucing kamu buat nggak ngacak-ngacak kain di sofa. Setiap kali dia berhasil, kamu kasih dia pujian, kan? Nah, AI juga belajar kayak gini, tapi tentu aja dalam skala yang jauh lebih besar dan rumit.

Bukan cuma dari data aja, AI juga bisa belajar pake algoritma. Ini kaya resep rahasia yang bikin AI bisa nalar dan ambil keputusan. Jadi, makin sering dipake, makin pinter AI itu. Kayak kamu yang makin jago maen game karena terus latihan, gitu deh!

Bagaimana Cara Kerja AI?

1. Pemrosesan Data

AI memerlukan data sebagai bahan pembelajaran. Data ini bisa berupa teks, gambar, suara, atau bentuk data lainnya tergantung pada jenis tugas yang ingin dilakukan oleh AI.

2. Pelatihan Model

Model AI (seperti neural network) dirancang untuk memproses dan menganalisis data. Model ini memiliki banyak parameter yang harus disesuaikan agar dapat melakukan tugas tertentu dengan baik. Proses inilah yang disebut pelatihan model, di mana model diberikan data yang telah di-annotasi dengan label yang benar. Model belajar untuk mengenali pola dan korelasi dalam data ini.

3. Umpan Balik dan Penyesuaian

Selama pelatihan, model menerima umpan balik tentang kesalahan dan ketepatan prediksinya. Ini membantu model untuk menyesuaikan parameter-parameternya agar dapat memberikan hasil yang lebih baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

4. Inferensi dan Tugas Sebenarnya

Setelah pelatihan, model siap untuk digunakan dalam tugas dunia nyata. Ini melibatkan memberikan data baru ke dalam model untuk melakukan tugas spesifik, seperti mengenali objek dalam gambar atau menerjemahkan bahasa.

AI adalah teknologi yang sangat powerful yang memiliki potensi untuk mengubah dunia kita. Namun, AI juga memiliki potensi untuk menimbulkan risiko, seperti diskriminasi dan hilangnya pekerjaan. Oleh karena itu, penting untuk menggunakan AI dengan bijak dan bertanggung jawab.




BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline