Jenis AI Yang Harus Anda Ketahui di Tahun 2024 - Penggunaan dan cakupan AI tidak memerlukan pengenalan formal. Kecerdasan buatan bukan lagi sekedar kata kunci; itu telah menjadi kenyataan yang menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari.
Jenis AI Yang Harus Anda Ketahui di Tahun 2024
detektiv - Saat perusahaan menggunakan AI dalam berbagai aplikasi, hal ini mengganggu industri dan mendorong permintaan akan keterampilan AI yang belum pernah ada sebelumnya. Pelajari berbagai tahapan dan kategori kecerdasan buatan dalam artikel tentang jenis-jenis kecerdasan buatan ini.
Apa itu kecerdasan buatan?
Kecerdasan buatan adalah proses membangun mesin cerdas dari sejumlah besar data. Sistem belajar dari pembelajaran dan pengalaman masa lalu dan melakukan tugas-tugas manusia. Ini meningkatkan kecepatan, akurasi dan efisiensi aktivitas manusia. AI menggunakan algoritma dan metode yang kompleks untuk membangun mesin yang dapat mengambil keputusan sendiri. Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam merupakan inti dari kecerdasan buatan.
Jenis Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan secara garis besar dapat diklasifikasikan menjadi beberapa jenis berdasarkan karakteristik, fungsi, dan teknologinya. Berikut ikhtisar berbagai jenis AI:
1. Karakteristik
AI Sempit (AI lemah)
Jenis AI ini dirancang untuk melakukan tugas-tugas sempit (seperti pengenalan wajah, penelusuran internet, atau mengemudi). Sebagian besar sistem AI saat ini, termasuk sistem yang dapat memainkan permainan kompleks seperti catur dan Go, termasuk dalam kategori ini. Mereka beroperasi di area atau serangkaian konteks terbatas yang telah ditentukan sebelumnya.
AI Umum (AI Kuat)
Kecerdasan buatan dengan kemampuan kognitif luas mirip manusia yang memungkinkannya melakukan tugas baru dan asing secara mandiri. Kerangka kerja AI yang kuat dapat membedakan, mengadopsi, dan menggunakan kecerdasannya sendiri untuk memecahkan tantangan apa pun tanpa bimbingan manusia.
AI Supercerdas
Ini mewakili bentuk AI masa depan di mana mesin dapat melampaui kecerdasan manusia di semua bidang, termasuk kreativitas, kecerdasan umum dan keterampilan pemecahan masalah. Kecerdasan super bersifat spekulatif dan belum terwujud.
Baca juga : MRI dan Teknologi AI Dapat Membaca yang Kita Pikirkan
2. Berbasis Tindakan
Mesin Reaktif
Sistem AI ini tidak menyimpan kenangan atau pengalaman masa lalu untuk tindakan di masa depan. Mereka menganalisis berbagai situasi dan bereaksi terhadapnya. Contohnya adalah Deep Blue dari IBM, yang mengalahkan Garry Kasparov dalam permainan catur.
Memori terbatas
Sistem AI ini dapat membuat keputusan yang tepat dan lebih baik dengan memeriksa data yang dikumpulkan sebelumnya. Sebagian besar aplikasi kecerdasan buatan saat ini, mulai dari chatbot dan asisten virtual hingga mobil tanpa pengemudi, termasuk dalam kategori ini.
Teori Pikiran
Ini adalah jenis kecerdasan buatan yang lebih canggih yang masih dikembangkan oleh para ilmuwan. Hal ini memerlukan pemahaman dan mengingat perasaan, keyakinan, kebutuhan, dan pengambilan keputusan berdasarkan hal tersebut. Mesin jenis ini diperlukan untuk benar-benar memahami manusia.
Kecerdasan Buatan yang Sadar Diri
Ini mewakili masa depan kecerdasan buatan di mana mesin memiliki kesadaran, persepsi, dan kesadaran dirinya sendiri. AI jenis ini masih bersifat teoritis dan dapat memahami serta mengendalikan emosi yang dapat mengarah pada keyakinan dan keinginan tersebut.
3. Berdasarkan teknologi
Machine Learning (ML)
Sistem AI yang dapat berkembang melalui pengalaman tanpa pemrograman langsung. Mereka berfokus pada pembuatan perangkat lunak yang dapat belajar secara mandiri menggunakan dan mengeksploitasi data.
Pembelajaran Mendalam
Sebuah bagian dari multi-teknologi yang melibatkan banyak lapisan jaringan saraf. Ini digunakan untuk belajar dari data dalam jumlah besar dan merupakan teknologi untuk kontrol suara pada perangkat konsumen, pengenalan gambar, dan banyak aplikasi lainnya.
Baca juga : Generator Perhiasan AI Terbaik Pada Tahun 2024
NLP (Natural Language Processing)
Teknologi kecerdasan buatan ini memungkinkan mesin untuk memahami dan menafsirkan bahasa manusia . . . Ini digunakan dalam chatbot, layanan terjemahan, dan aplikasi analisis sentimen.
Robotika
Bidang ini melibatkan desain, konstruksi, pengoperasian, dan penggunaan robot dan sistem komputer untuk kontrol, umpan balik sensorik, dan pemrosesan data.
Visi komputer
Teknologi ini memungkinkan mesin menafsirkan dunia secara visual dan digunakan dalam berbagai aplikasi seperti analisis citra medis, pelacakan, dan manufaktur.
Sistem Pakar
Sistem AI ini menjawab pertanyaan dan menyelesaikan masalah menggunakan aturan pengetahuan tertentu. sistem berbasis.
Bidang kecerdasan buatan
Penelitian kecerdasan buatan telah berhasil mengembangkan teknik yang efektif untuk memecahkan berbagai macam masalah, mulai dari game hingga diagnosis medis.
Ada banyak bidang kecerdasan buatan, yang masing-masing memiliki fokus tersendiri. dan serangkaian teknik. Cabang utama kecerdasan buatan adalah:
Pembelajaran Mesin: Ini berkaitan dengan pengembangan algoritma yang belajar dari data. Algoritme ML digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan gambar, pemfilteran spam, dan pemrosesan bahasa alami.
Pembelajaran Mendalam: Ini adalah cabang pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mengekstrak informasi dari data. Algoritme pembelajaran mendalam secara efektif menyelesaikan berbagai masalah seperti NLP, pengenalan gambar, dan pengenalan suara.
Pemrosesan bahasa alami: Ini berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Teknik NLP digunakan untuk memahami dan memproses bahasa manusia dan dalam berbagai aplikasi termasuk terjemahan mesin, pengenalan suara, dan analisis teks.
Robotika: Ini adalah cabang teknologi yang berhubungan dengan desain, konstruksi, dan pengoperasian robot. . . Robot dapat melakukan tugas secara otomatis di berbagai industri, termasuk manufaktur, perawatan kesehatan, dan transportasi.
Sistem Pakar: Ini adalah program komputer yang dirancang untuk meniru pemikiran dan pengambilan keputusan manusia yang ahli. Sistem pakar digunakan dalam berbagai aplikasi seperti diagnosis medis, perencanaan keuangan, dan layanan pelanggan.
Kesimpulan
Kita mungkin tidak akan jauh dari menciptakan mesin yang dapat menyelesaikan semua masalah dan memiliki kesadaran diri. Namun, kita harus fokus pada pemahaman bagaimana mesin dapat berlatih dan belajar sendiri, serta mampu mengambil keputusan berdasarkan pengalaman masa lalu.
Saya harap artikel ini membantu Anda memahami berbagai jenis AI. Jika Anda berencana memulai karir Anda di bidang AI dan pembelajaran mesin, lihat program pascasarjana Simplilearn di bidang AI dan Pembelajaran Mesin. Apakah Anda memiliki pertanyaan tentang artikel ini? Jika sudah, tulis di kolom komentar artikel ini tentang jenis-jenis AI. Tim kami akan membantu Anda menyelesaikan pertanyaan Anda sesegera mungkin!