Mengenal AI membutuhkan pemahaman umum tentang tugas dan masalah yang dapat dipecahkan oleh AI, serta beberapa keterbatasannya.
Hal-hal yang bisa dilakukan oleh AI
Di antara banyak kemampuan AI, kita dapat menyebutkan kemampuan untuk membuat prediksi dan inferensi, mengenali pola dalam data, mengoptimalkan, dan mengotomatisasi proses yang melelahkan. Ini bukan klasifikasi tugas AI yang lengkap, tetapi cukup mewakili sebagian besar tugas yang dapat dilakukan oleh AI, seperti yang akan kita ilustrasikan dalam contoh-contoh berikut.
Prediksi dan Inferensi
Salah satu area yang paling populer dalam AI adalah Pembelajaran Mesin: membangun sistem yang, berdasarkan data, belajar untuk membuat prediksi atau inferensi, sehingga membantu kita membuat keputusan dalam banyak masalah.
Prediksi dan Inferensi
Meskipun tugas-tugas ini mirip, prediksi berkaitan dengan meramalkan sesuatu yang belum terjadi, seperti ramalan cuaca dengan tingkat ketepatan yang tinggi.
Prediksi dan Inferensi
Sedangkan inferensi fokus pada menentukan output target berdasarkan serangkaian masukan yang dikenal sebagai prediktor, misalnya, menyarankan buku yang mungkin Anda sukai berdasarkan preferensi Anda sebagai pelanggan.
Pengenalan Pola
Pengenalan pola adalah istilah yang lebih umum untuk merujuk pada tugas-tugas AI -termasuk prediksi dan inferensi- di mana data dianalisis untuk menemukan pola di dalamnya, membantu dalam pengambilan keputusan. Tugas pengenalan pola lain yang dimungkinkan oleh AI meliputi: Pengelompokan (clustering): digunakan dalam aplikasi seperti segmentasi pelanggan untuk menemukan kelompok data dengan karakteristik serupa. Deteksi anomali: digunakan dalam keamanan dan bidang keuangan untuk mengidentifikasi transaksi atau kejadian data lainnya yang menyimpang dari yang normal. Dan generasi data atau Generative AI, penggunaan AI baru dan populer untuk generasi teks, gambar, dan suara, yang berarti menciptakan data baru berdasarkan pola data yang ada.
Optimisasi
AI juga dapat menyelesaikan banyak masalah optimisasi, yang melibatkan menemukan solusi terbaik dan paling efisien yang mungkin dengan mempertimbangkan sejumlah kendala. Contoh masalah optimisasi yang dapat dipecahkan oleh AI meliputi: menemukan rute optimal dalam layanan logistik dan pengiriman; mengoperasikan dan mengontrol grid energi dengan efisien; membangun strategi penetapan harga dinamis dalam pemesanan perjalanan yang memaksimalkan pendapatan; dan meluncurkan kampanye diskon untuk meningkatkan penjualan produk atau merek.
Otomatisasi
Terakhir, AI dapat digunakan dalam otomatisasi, yaitu kemampuan mesin untuk mengikuti beberapa aturan untuk melakukan beberapa tugas yang diberikan secara berulang dan otonom. Otomatisasi itu sendiri bukanlah AI, karena tidak melibatkan peniruan proses cerdas manusia, tetapi AI dapat membantu meningkatkan otomatisasi, meningkatkan efisiensi proses yang akan memakan waktu jika dilakukan oleh manusia, seperti: menganalisis dan mengklasifikasikan sejumlah dokumen atau foto, menyaring sejumlah besar lamaran pekerjaan, dan menggunakan robot untuk mengelola paket yang tersimpan di gudang pengiriman.
Keterbatasan AI
Meskipun memiliki kemampuan dan kemajuan yang mengesankan dalam beberapa tahun terakhir, AI masih memiliki sejumlah keterbatasan. Misalnya, solusi AI untuk percakapan seperti chatbot sangat baik dalam menjawab pertanyaan manusia, tetapi tidak dapat meniru aspek kritis dalam interaksi sosial, seperti kecerdasan emosional dan empati. Situasi baru yang belum pernah terjadi sebelumnya, seperti produk yang benar-benar baru, dapat menyebabkan solusi AI seperti mesin rekomendasi pribadi tidak memiliki petunjuk tentang pengguna mana yang mungkin tertarik padanya. Bias adalah masalah umum lainnya yang dapat membatasi kegunaan AI. Hal ini terjadi ketika sistem membuat prediksi yang mendukung kelompok tertentu daripada yang lain berdasarkan jenis kelamin, usia, etnisitas, dll. Terakhir, data adalah bahan bakar utama AI tetapi juga merupakan keterbatasannya yang paling nyata: tanpa data berkualitas yang cukup untuk dipelajari, efektivitas sebagian besar solusi AI menjadi dipertanyakan.
Kesimpulan
AI memiliki banyak kemampuan seperti membuat prediksi, mengenali pola dalam data, mengoptimalkan proses, dan mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang. Namun, AI juga memiliki beberapa keterbatasan, seperti ketidakmampuan untuk meniru aspek kritis dalam interaksi sosial dan ketergantungan pada data berkualitas.
