TRIBUNNEWS.COM - Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) telah merasuki berbagai aspek kehidupan.

Dikutip dari buku Tren Teknologi AI (2024) yang ditulis Gede Surya Mahendra dkk, AI merupakan sistem buatan manusia yang mampu menirukan aktivitas manusia.

AI mampu berpikir selayaknya manusia dalam menjalankan berbagai pekerjaan.

Model kerja dari AI berawal dari serangkaian proses algoritma dan sistematika data yang sangat canggih, serta analisis data dan pemahaman terhadap pola perilaku dan tren dari objek yang diteliti.

Bila dilihat dari fungsinya, secara umum AI dibagi menjadi dua jenis, yaitu AI generatif (generative AI) dan AI non-generatif atau AI tradisional (traditional AI), kadang-kadang hanya disebut AI saja.

Dilansir Eweek, baik generative AI maupun traditional AI sama-sama menggunakan algoritma machine learning untuk memperoleh hasil.

Tetapi, keduanya memiliki tujuan dan fungsi yang berbeda.

Generative AI dirancang untuk menciptakan konten baru.

Sedangkan traditional AI memiliki cakupan yang lebih luas dan mendalam, tergantung pada tujuan yang diinginkan pembuat.

Dilihat dari fokus dan output, AI tradisional berfokus pada analisis dan interpretasi data yang ada untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan pengambilan keputusan dalam batas-batas yang telah ditentukan.

Sebaliknya, Generative AI dirancang untuk menciptakan teks, gambar, musik, dan model berdasarkan data yang sudah ada.

Baca juga: 10 Prompt Gemini AI Bikin Foto Retro Klasik, Serasa Nostalgia Tahun 80-an

Pada penerapannya, AI tradisional digunakan dalam aplikasi seperti analisis prediktif, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan sistem otonom.

Sementara itu, Generative AI digunakan di bidang kreatif seperti pembuatan konten, desain, hiburan, dan riset ilmiah yang membutuhkan hipotesis serta model baru.

Dilihat dari sisi transparansi, model AI tradisional umumnya lebih transparan dan mudah dijelaskan.

Sedangkan model Generative AI, terutama yang menggunakan teknik deep learning, sering berfungsi sebagai black box, sehingga proses pengambilan keputusannya sulit dijelaskan.

Secara kinerja dan efisiensi, model Generative AI (seperti GPT) memerlukan sumber daya komputasi besar dan waktu pelatihan lama, sehingga sulit untuk diskalakan.

Sedangkan AI tradisional lebih efisien untuk tugas yang jelas dan terdefinisi tanpa perlu pelatihan model besar.

Perbedaan lainnya, Generative AI membutuhkan dataset besar untuk menghasilkan konten yang beragam dan berkualitas tinggi.

Sedangkan AI tradisional dapat bekerja dengan dataset yang lebih kecil, tergantung pada kompleksitas tugasnya.

Sejarah Perkembangan AI

Masih dikutip dari buku Tren Teknologi AI (2024), perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah mengalami kemajuan pesat dari masa ke masa.

Hal ditandai dengan berbagai tonggak penting dalam sejarahnya. Berikut ringkasan evolusi perkembangannya:

Periode Awal (1950-an):

Gagasan mengenai AI pertama kali diperkenalkan oleh Alan Turing melalui tulisannya berjudul “Computing Machinery and Intelligence” pada tahun 1950, yang memperkenalkan konsep Tes Turing untuk menilai apakah mesin dapat meniru kecerdasan manusia. Pada masa yang sama, John McCarthy mencetuskan istilah “artificial intelligence” dalam proposal penelitian ilmiahnya.

Pengembangan Sistem AI (1960-an):

Pada dekade ini, sistem AI masih berfokus pada penalaran simbolik dan pendekatan berbasis aturan, yang kemudian menjadi dasar bagi munculnya sistem pakar di tahun 1970-an dan 1980-an.

Peralihan ke Pembelajaran Mesin (1990-an):

Fokus penelitian mulai beralih ke machine learning atau pembelajaran mesin, didorong oleh meningkatnya jumlah data digital dan kemajuan daya komputasi. Pendekatan ini memungkinkan sistem AI belajar langsung dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Ekspansi ke Bidang Baru (2000-an):

Pada awal 2000-an, penelitian AI mulai berkembang ke area baru seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), visi komputer, dan robotika, yang menjadi landasan bagi gelombang revolusi AI modern.

Era Pembelajaran Mendalam dan AI Generatif (2010-an):

Dekade ini menandai kemunculan deep learning dan model berskala besar seperti seri Generative Pre-trained Transformer (GPT) oleh OpenAI, yang menunjukkan kemampuan memahami bahasa alami dan menghasilkan konten secara kreatif dengan tingkat kecanggihan tinggi.

AI di Era 2020-an:

Saat ini, AI semakin mudah diakses dan digunakan, dengan penerapan luas di berbagai sektor seperti kesehatan, keuangan, pendidikan, dan transportasi, menjadikannya bagian integral dari kehidupan modern.
 
(Tribunnews.com/Gilang Putranto)