Teknologi artificial intellinge yang terus berkembang sudah membuktikan kemampuannya untuk mengerjakan tugas yang tidak bisa dibayangkan manusia sebelumnya. Tidak heran jika popularitasnya makin meningkat. Masyarakat awam pun mulai mengenal teknologi ini, atau setidaknya pernah memakai teknologi kecerdasan buatan.
Misalnya saja, menggunakan mesin pencari Google berbasis suara, yaitu virtual assistant. Atau menemukan rekomendasi musik baru dari kumpulan lagu favoritmu berkat teknologi kecerdasan buatan yang bisa memprediksi musik kesukaanmu berdasarkan data yang ada lewat algoritma tertentu.
Membuat kecerdasan buatan baru, bagaimana cara membuat artificial intelligence?
Ilmuwan, teknisi, dan juga inovator teknologi yang semakin banyak pun terus meneliti cara membuat artificial intelligence. Apalagi dengan kemajuan pembelajaran mesin (machine learning), pembelajaran mendalam (deep learning) dan bahasa pemrograman alami (natural language processing), peluang majunya teknologi di masa depan seakan tidak terbatas.
Namun, cara membuat artificial intelligence tidak semudah yang diinginkan, apalagi bagi seseorang yang belum paham metode teknis yang diperlukan. Pada artikel kali ini, kita akan membahas cara membuat artificial intelligence, serta “alat” dan metode yang dibutuhkan untuk membuat sebuah sistem kecerdasan buatan.
Tipe-tipe kecerdasan buatan
Sebelum mempelajari cara membuat artificial intelligence, ada baiknya mengetahui konsep dan tipe-tipe kecerdasan buatan buatan itu sendiri. Secara umum, ada 3 tipe AI yang perlu diketahui.
Artificial Narrow Intelligence (ANI)
ANI juga dikenal sebagai artificial intelligence “lemah” (weak). Tipe AI ini mengacu pada sistem yang dirancang untuk melakukan tugas tertentu, seperti pengenalan wajah, terjemahan bahasa, atau bermain catur.
Artificial General Intelligence (AGI)
AGI juga dikenal sebagai artificial intelligence “kuat” (strong). Tipe kecerdasan buatan ini mengacu pada sistem hipotetis yang mampu melakukan tugas intelektual apa pun yang dapat dilakukan manusia.
Artificial superintelligence (ASI)
ASI mengacu pada sistem hipotetis yang melampaui kecerdasan manusia dalam semua aspek. ASI merupakan kecerdasan buatan paling superior di antara yang lain, merupakan gabungan dari tipe artificial intelligence sebelumnya yang telah disempurnakan. Tipe ini memiliki kapasitas memori yang lebih besar.
Konsep dasar dari artificial intelligence
Data
Artificial intelligence membutuhkan data dalam jumlah besar untuk mempelajari dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. Kualitas dan kuantitas data sangat penting untuk keberhasilan sistem AI.
Algoritma
Algoritma AI digunakan untuk memproses data dan mengekstrak wawasan darinya. Ada beberapa jenis algoritma AI, termasuk pembelajaran terawasi, pembelajaran tak terawasi, dan pembelajaran penguatan.
Model
Model AI adalah representasi matematis dari suatu sistem yang dapat membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data input. Model AI dapat berkisar dari model linier sederhana hingga jaringan saraf yang kompleks.
Dasar cara membuat artificial intelligence
Esensi dari cara membuat artificial intelligence adalah gabungan dari keahlian teknis yang mumpuni dan alat yang tepat. Berikut adalah poin yang harus ada sebelum memutuskan membuat sebuah AI.
- Tentukan masalah yang akan dipecahkan dengan AI.
- Kumpulkan dan praproses data untuk pengembangan AI.
- Pilih alat dan platform yang tepat untuk pengembangan AI, seperti bahasa pemrograman dan kerangka kerja.
- Kembangkan model AI menggunakan pembelajaran mesin atau algoritma pembelajaran mendalam.
- Latih dan evaluasi model AI untuk akurasi dan efisiensi.
- Terapkan model AI dan integrasikan dengan antarmuka pengguna atau API.
Membuat sebuah AI yang baru merupakan proses yang kompleks. Diperlukan keahlian teknis yang fasih akan bidang-bidang seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer. Tak lupa, pengembang juga harus mengenal bahasa-bahasa pemrograman.
Menentukan masalah yang akan diselesaikan oleh kecerdasan buatan
Langkah pertama dalam mempersiapkan pengembangan AI adalah mengidentifikasi masalah yang dapat diselesaikan dengan AI. Contohnya bisa mengambil masalah yang terkait dengan mengotomatiskan tugas tertentu.
Selain itu, masalah yang berhubungan dengan meningkatkan efisiensi atau meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan juga bisa dipertimbangkan. Penting untuk mendefinisikan masalah dengan jelas dan menentukan tujuan yang perlu dicapai oleh sistem AI.
Cara membuat artificial intelligence dengan menyiapkan data untuk pengembangan AI
Setelah masalah teridentifikasi, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan dan menyiapkan data untuk pengembangan AI. Dalam proses ini, ada langkah-langkah yang tidak boleh dilewatkan.
Pengumpulan data
Mengumpulkan data relevan yang dapat digunakan untuk melatih sistem AI. Data ini bisa berupa data terstruktur (data dalam database) atau data tidak terstruktur (teks, gambar, atau audio).
Pembersihan data
Setelah data dikumpulkan, data perlu dibersihkan untuk menghilangkan error atau gangguan, kesalahan, atau ketidakkonsistenan. Metode yang umumnya dilakukan adalah identifikasi dan koreksi kesalahan, menghapus duplikat, dan standarisasi format data.
Preprocessing data
Setelah membersihkan data, langkah selanjutnya adalah preprocessing data agar cocok untuk pengembangan AI. Contohnya seperti ekstraksi fitur, normalisasi, atau transformasi.
Pelabelan data
Jika data tidak terstruktur, data perlu diberi label untuk memberikan output yang benar untuk algoritma AI. Contoh pada tahap ini adalah anotasi gambar atau klasifikasi teks.
Pemisahan data
Setelah data dibersihkan dan diproses sebelumnya, data perlu dipecah menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian. Set pelatihan digunakan untuk melatih algoritma AI, set validasi digunakan untuk menyetel hyperparameter model, dan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model.
Cara membuat artificial intelligence dengan menentukan tools dan platform yang tepat
Pemilihan tools dan platform yang tepat untuk proyek AI yang ingin dijalankan sangat krusial. Beberapa hal yang harus dipertimbangkan adalah cloud platform, framework & library, dan bahasa pemrograman.
Platform cloud
Platform cloud mempermudah pengembangan, penerapan, dan pengelolaan aplikasi AI. Dengan menggunakan platfom cloud, kamu bisa menghemat biaya karena hanya membayar sesuai pemakaian, merasakan kemudahan saat penggunaan berkat antarmuka yang ramah pengguna dan skalabilitas; yaitu platform cloud menyediakan akses sesuai permintaan ke sumber daya komputasi, membuatnya lebih mudah untuk menskalakan sistem AI yang dibuat.
Pilihan platfom cloud juga cukup beragam. Yang terkenal adalah AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure.
Framework dan library
Framework dan library menyediakan kode dan alat bawaan yang dapat digunakan untuk mengembangkan model AI dengan lebih cepat dan efisien. Beberapa framework dan library populer yang digunakan dalam pengembangan A adalah TensorFlow dan Pytorch
- TensorFlow
TensorFlow adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google. Open-source framework ini menyediakan berbagai alat untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin.
- PyTorch
PyTorch adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dikembangkan oleh Facebook. Open-source framework ini menyediakan berbagai alat untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin.
- Scikit-learn
Scikit-learn adalah pustaka sumber terbuka yang menyediakan berbagai alat untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin. Seperti klasifikasi, regresi, dan pengelompokan.
Bahasa pemrograman
Bahasa pemrograman memainkan peran penting dalam pengembangan AI. Salah satu bahasa pemrograman yang populer adalah Phyton dan R.
Python
Python adalah bahasa pemrograman populer yang digunakan dalam pengembangan AI berkat simplisitasnya, kemudahan membaca, dan fleksibilitas yang dimilikinya. Python menyediakan berbagai pustaka dan kerangka kerja yang memudahkan pengembangan model AI.
R
R adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam data science dan pengembangan AI. R menyediakan berbagai pustaka dan alat yang membuat penggunnaya lebih mudah menganalisis dan memvisualisasikan data.
Itulah artikel mengenai cara membuat artificial intelligence. Tertarik dengan berita teknologi seperti ini? Masih banyak berita perkembangan teknologi, augmented reality, virtual reality, artificial intelligence dan metaverse di blog metaNesia!
metaNesia juga menawarkan layanan metaverse untuk pemilik bisnis yang ingin mengembangkan usahanya ke dunia digital. Cek selengkapnya di metaNesia bisnis!
Twitter
Linkedin