Klasifikasi Utama AI:
Narrow AI (Weak AI): AI yang dirancang untuk tugas spesifik (misalnya: ChatGPT, asisten virtual seperti Siri, atau filter spam email).
General AI (Strong AI): AI masa depan yang memiliki kecerdasan setara manusia dalam segala hal (saat ini belum terealisasi sepenuhnya).
2. Data di Mana-Mana: Bahan Bakar AI
Jika AI adalah mesinnya, maka Data adalah bahan bakarnya. Tanpa data, AI tidak bisa belajar. Fenomena "Big Data" saat ini memungkinkan AI berkembang pesat karena setiap aktivitas digital menghasilkan informasi.
Mengapa Data Sangat Penting?
Pelatihan (Training): AI mempelajari pola dari miliaran contoh data historis.
Akurasi: Semakin banyak dan berkualitas data yang diberikan, semakin akurat prediksi yang dihasilkan oleh sistem AI.
Personalisasi: Data memungkinkan AI memahami preferensi individu secara spesifik.
3. Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing)
Natural Language Processing (NLP) adalah sub-bidang AI yang fokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Tujuannya adalah agar mesin bisa membaca, memahami, dan menanggapi bahasa manusia dengan cara yang bernilai.
Cara Kerja NLP:
Tokenisasi: Memecah kalimat menjadi kata-kata tunggal.
Analisis Sentimen: Menentukan apakah sebuah teks bermakna positif, negatif, atau netral.
Machine Translation: Menerjemahkan satu bahasa ke bahasa lain secara kontekstual (contoh: Google Translate).
4. Algoritma AI: Otak di Balik Layar
Algoritma adalah serangkaian instruksi matematis yang digunakan AI untuk memproses data. Dalam AI modern, algoritma yang paling umum digunakan adalah bagian dari Machine Learning dan Deep Learning.
Jenis Algoritma Penjelasan Singkat
Supervised Learning Mesin belajar dari data yang sudah diberi label (contoh: membedakan gambar kucing dan anjing).
Unsupervised LearningMesin mencari pola tersembunyi sendiri tanpa bantuan label (contoh: pengelompokan segmen pelanggan).
Neural Networks Algoritma yang strukturnya terinspirasi dari jaringan saraf otak manusia untuk memproses informasi yang kompleks.
Dalam terminologi teknis, model AI seringkali bekerja berdasarkan optimasi fungsi matematika. Misalnya, untuk meminimalkan kesalahan (loss function), algoritma menggunakan teknik seperti:

















