HEADLINEKALTIM.CO – Dengan semakin meluasnya penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam kehidupan sehari-hari dan berbagai industri, istilah-istilah baru dalam dunia digital ini menjadi semakin penting untuk dipahami. Sejak pertama kali diperkenalkan dalam ilmu komputer pada tahun 1950-an, AI kini telah menjadi bagian integral dari teknologi modern. Namun, baru pada akhir 2022, istilah ini mulai mendapatkan perhatian luas di luar industri teknologi. Untuk membantu Anda memahami inovasi ini lebih dalam, berikut adalah beberapa istilah penting terkait teknologi AI yang mungkin masih asing bagi banyak orang.
1. Pembelajaran Mesin (Machine Learning/ML)
Pembelajaran mesin, atau machine learning (ML), merupakan salah satu cabang utama dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma agar sistem komputer dapat belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya secara mandiri. Jika AI adalah tujuan akhir dari teknologi ini, maka ML adalah metode untuk mencapainya.
Dalam ML, komputer dilatih untuk mengenali pola dalam data dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Proses ini mirip dengan latihan seseorang dalam memainkan tangga nada piano secara berulang kali hingga mencapai kecepatan dan akurasi yang diinginkan. ML sangat berguna untuk menangani masalah kompleks yang sulit dipecahkan dengan pemrograman tradisional, seperti pengenalan gambar atau penerjemahan bahasa. Efektivitas ML telah meningkat pesat berkat ketersediaan data yang semakin banyak dan kemajuan perangkat keras yang semakin canggih.
2. Model Bahasa Besar (Large Language Models/LLM)
Model bahasa besar atau large language models (LLM) adalah jenis model AI yang dilatih menggunakan data teks dalam jumlah besar untuk meniru cara manusia berkomunikasi. LLM menggunakan teknik machine learning yang dikenal sebagai neural networks, yang terinspirasi oleh struktur otak manusia. Neural networks terdiri dari node dan koneksi yang berfungsi seperti neuron dan sinaps dalam otak, memungkinkan model ini untuk mempelajari hubungan dan pola dalam bahasa.
LLM digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti penerjemahan bahasa, chatbot, merangkum teks, dan bahkan menulis kode komputer. Meskipun LLM tidak memiliki pikiran atau perasaan, mereka sering kali menghasilkan respons yang terdengar seperti manusia karena telah dilatih untuk meniru pola bahasa yang alami. Proses fine-tuning dengan menggunakan umpan balik manusia, yang dikenal sebagai reinforcement learning from human feedback (RLHF), meningkatkan kualitas interaksi dan relevansi respons yang diberikan.
3. Model Multimodal (Multimodal Models)
Model multimodal adalah jenis model AI yang dapat bekerja dengan berbagai jenis data, termasuk teks, gambar, dan suara, secara bersamaan. Kemampuan ini menjadikan model multimodal sangat fleksibel karena dapat mengintegrasikan informasi dari berbagai sumber untuk menyelesaikan tugas kompleks. Misalnya, model ini dapat membaca teks sambil memahami gambar yang relevan untuk memberikan respons yang lebih informatif dan akurat.
Model multimodal merupakan multitasker sejati yang mampu menggabungkan berbagai jenis data untuk menciptakan pemahaman yang lebih mendalam. Teknologi ini memungkinkan aplikasi seperti menjawab pertanyaan berdasarkan gambar atau menganalisis video dengan lebih baik.
4. AI yang Bertanggung Jawab (Responsible AI)
AI yang bertanggung jawab atau Responsible AI berfokus pada tanggung jawab moral dan etis dalam merancang serta mengimplementasikan sistem AI. Mengingat potensi besar AI dalam memengaruhi keputusan penting, seperti dalam pendidikan dan kesehatan, praktik Responsible AI menjadi sangat penting.
Karena AI diciptakan oleh manusia dan dilatih menggunakan data dari dunia nyata yang sering kali tidak sempurna, model AI bisa mencerminkan bias atau prasangka yang ada dalam data tersebut. Responsible AI berupaya menciptakan sistem yang aman, adil, dan inklusif dengan memahami dan mengatasi kelemahan dalam data pelatihan. Tujuannya adalah agar hasil yang dihasilkan oleh sistem AI mencerminkan keragaman masyarakat dan tidak hanya menguntungkan kelompok tertentu.
5. Halusinasi dalam Teknologi AI
Meskipun teknologi AI generatif dapat menciptakan karya yang menakjubkan, seperti cerita, puisi, atau musik, halusinasi—di mana sistem AI memberikan respons yang tidak akurat atau sepenuhnya salah—masih menjadi tantangan besar. Halusinasi ini muncul karena AI tidak dapat membedakan antara fakta dan fiksi, dan hanya mengandalkan pola yang dipelajarinya dari data.
Untuk mengatasi masalah halusinasi, developer menggunakan teknik grounding dengan menambahkan informasi dari sumber tepercaya untuk meningkatkan akurasi tanggapan. Meskipun demikian, halusinasi tetap menjadi tantangan utama, terutama ketika sistem tidak memiliki informasi terkini atau relevan.
Dalam perkembangan teknologi AI, pemahaman tentang machine learning, large language models, dan model multimodal adalah kunci. Sementara itu, penerapan Responsible AI penting untuk memastikan penggunaan teknologi ini secara etis, dan mengatasi halusinasi menjadi fokus utama dalam perbaikan teknologi AI di masa depan.
Artikel Asli baca di fortuneidn.com
Berita Terkini di Ujung Jari Anda! Ikuti Saluran WhatsApp Headline Kaltim untuk selalu up-to-date dengan berita terbaru dan Temukan berita populer lainnya di Google News Headline Kaltim
