4 Perbedaan AI Dan Machine Learning yang Harus Dipahami

Teknologi hadir untuk memudahkan berbagai aktivitas kamu sehari-hari. Namun, seiring dengan perkembangannya yang begitu pesat, muncul banyak istilah yang terdengar asing di telinga, tetapi terasa mirip. Jika kamu memiliki latar belakang di bidang teknologi, pastinya memahami istilah seperti Artificial Intelligence atau AI dan machine learning tidak menjadi hal yang sulit dilakukan. 

Sebenarnya, baik AI maupun machine learning adalah dua istilah yang begitu populer di bidang teknologi. Keduanya kerap dipakai dalam segala perkembangan teknologi secara silih berganti. Akan tetapi, ternyata perbedaan AI dan machine learning cukup kentara, yaitu terkait dengan algoritma yang digunakan.  

Pengertian Artificial Intelligence

Secara sederhana, artificial intelligence adalah bentuk gabungan kata dari artificial dan intelligence yang diartikan sebagai kemampuan berpikir yang diciptakan atau dibuat. Sementara itu, secara umum, artificial intelligence berarti satu bidang dalam ilmu komputer yang berkaitan dengan penciptaan mesin dengan kecerdasan yang serupa dengan manusia. 

Istilah artificial intelligence sendiri pertama kali ditemukan sekitar tahun 1956 oleh beberapa peneliti, termasuk Herbert A. Simon dan Allen Newell. Sejak itu, industri kecerdasan buatan terus berkembang meski tetap mengalami pasang surut. Contoh mudah pengaplikasian teknologi kecerdasan buatan yang bisa kamu cermati adalah Siri, Google Home, dan Alexa yang sekarang lebih akrab dengan sebutan asisten robot cerdas manusia. 

Teknologi kecerdasan buatan terbagi menjadi dua jenis, yaitu artificial general intelligence dan narrow artificial intelligence. Artificial general intelligence atau dikenal pula dengan sebutan strong artificial intelligence adalah jenis kecerdasan buatan yang kerap kamu saksikan dalam film, seperti robot dalam film Westworld atau beberapa teknologi canggih yang terdapat dalam film Star Trek: The Next Generation.

Jadi, artificial general intelligence merupakan sebuah mesin yang dirancang untuk memiliki kecerdasan umum yang serupa dengan manusia. Alhasil, tak jauh berbeda dengan manusia, tipe kecerdasan buatan ini juga mampu menyelesaikan berbagai masalah. 

Sementara itu, narrow artificial intelligence atau dikenal pula dengan sebutan weak artificial intelligence secara sederhana diartikan sebagai simulasi dari kecerdasan yang dimiliki manusia. Jenis artificial intelligence ini dibuat dengan tujuan utama untuk melakukan satu pekerjaan dengan maksimal. Meski dikategorikan sebagai kecerdasan buatan, jenis ini masih berada di bawah kecerdasan umum pada manusia. 

Akan tetapi, narrow artificial intelligence bisa dikatakan sebagai jenis kecerdasan buatan yang paling populer dan sukses beberapa waktu terakhir ini. Beberapa contoh penerapan dari narrow artificial intelligence termasuk Siei, IBM’s Watson, Alexa, Google Search, Self-Driving Cars, dan Image Recognition Software. 

Pengertian Machine Learning

Sementara itu, machine learning merupakan salah satu cabang dari teknologi kecerdasan buatan. Cabang ini mempelajari tentang algoritma dari komputer yang bisa meningkatkan performa kerja suatu program komputer melalui data yang sudah dimiliki secara otomatis. Mudahnya, machine learning bekerja dengan mengumpulkan, melakukan pemeriksaan, dan perbandingan data mulai dari ukuran kecil sampai besar supaya bisa mendapatkan pola dan mengetahui perbedaannya. 

Sementara itu, ada tiga jenis machine learning yang umum digunakan, yaitu supervised, unsupervised, dan reinforcement learning. Teknologi machine learning jenis supervised dipakai untuk merepresentasikan kaitan dan keterkaitan antara prediksi target masukan dan keluaran. Jadi, kamu bisa menduga nilai keluaran yang dihasilkan oleh data baru dengan melihat kaitan dan hubungan yang sudah ada sebelumnya. 

Lalu, unsupervised learning merupakan algoritma dari machine learning dengan fungsi utama yaitu mendeteksi adanya model atau pola yang deskriptif. Jenis algoritma ini tidak punya label keluaran atau kategori pada data alias tidak punya data uji dan latih. Terakhir, reinforcement learning merupakan jenis algoritma yang digunakan untuk pengambilan tindakan guna memaksimalkan keluaran dengan risiko sekecil mungkin. Caranya yaitu dengan melakukan pengamatan dan mengumpulkan korelasi dengan lingkungan. 

Pengertian Deep Learning

Selain artificial intelligence dan machine learning, ada pula istilah deep learning, suatu algoritma yang dipakai machine learning pada teknologi kecerdasan buatan. Jadi, deep learning menggunakan banyak variabel yang kompleks dalam melakukan analisis, sehingga mesin dapat mengerti kebiasaan atau pola yang muncul dari salah satu kejadian. 

Salah satu penerapan dari deep learning yang mungkin sering kamu jumpai yaitu algoritma dalam permainan catur. Sebagai penikmat olahraga pikiran ini, mungkin kamu pernah mendapati bahwa teknologi kecerdasan buatan dalam permainan catur cukup sulit dikalahkan, terlebih jika kamu bermain dalam mode sulit. 

Ternyata, itu disebabkan karena sistem algoritma yang dipakai oleh permainan tersebut bisa melakukan analisis terhadap jutaan langkah yang diperoleh dari permainan sebelumnya. Sistem komputer merekam semua langkah yang pernah dilakukan, lalu mencari solusi terbaik untuk menghadapinya. Sangat menarik, ya!

Perbedaan AI dan Machine Learning

Setelah mengetahui pengertian dari teknologi kecerdasan buatan dan machine learning, kamu juga perlu mengetahui apa saja yang menjadi perbedaan AI dan machine learning. Berikut beberapa di antaranya: 

1. Tujuan

Teknologi kecerdasan buatan punya tujuan utama untuk meningkatkan kemungkinan terjadinya keberhasilan. Selain itu, AI juga digunakan untuk menjadi stimulan kecerdasan alamiah dalam menyelesaikan permasalahan yang kompleks. 

Sementara itu, machine learning lebih mengarah pada kecermatan dibandingkan dengan peluang keberhasilan sebuah sistem. Tak hanya itu, machine learning juga digunakan untuk memahami data pada sebuah tugas, sehingga bisa membuat performa mesin lebih maksimal. 

2. Fokus

Perbedaan AI dan machine learning berikutnya bisa terlihat dari fokus keduanya. Teknologi kecerdasan buatan biasanya dipakai untuk mengambil sebuah keputusan, sementara machine learning dipakai untuk mendukung sebuah sistem sehingga bisa belajar dari semua langkah yang pernah dilakukan. 

Jadi, teknologi kecerdasan buatan diciptakan untuk membuat sistem mampu meniru kecerdasan manusia dalam melakukan atau merespon sesuatu. Berbeda dengan machine learning yang dirancang untuk membantu sebuah algoritma untuk bisa bekerja sendiri alias otomatis. 

3. Jenis

Berdasarkan kemampuannya, teknologi artificial intelligence terbagi menjadi dua jenis, yaitu artificial general intelligence dan narrow artificial intelligence. Sedangkan machine learning sendiri terbagi menjadi tiga jenis, yaitu supervised, unsupervised, dan reinforcement learning. 

4. Luas Lingkup dan Cara Kerja

Teknologi kecerdasan buatan memiliki cakupan yang sangat luas. Teknologi ini bekerja untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat melakukan berbagai tugas kompleks. Beberapa aplikasi utama yang mengusung teknologi ini adalah Siri, dukungan pelanggan menggunakan catboat, Alexa, atau Google Home. 

Sementara itu, luas lingkup machine learning bisa dibilang lebih terbatas karena lebih mengarah pada pola dan akurasi. Beberapa aplikasi yang menggunakan konsep machine learning adalah Google Search Algorithms, Online Recommender System, dan Facebook Auto Friend Tagging Suggestions. 

Dampak Penggunaan AI dalam Bisnis

Hadirnya teknologi AI sudah pasti akan membuat bisnis menjadi lebih mudah karena semuanya dilakukan oleh mesin. Bahkan, mesin dapat menyimpan berbagai data hingga bertahun-tahun dan kamu bisa mengaksesnya kembali kapan saja. Tak ketinggalan, mesin pun tidak mengenal adanya churn. Jadi, tidak akan ada perubahan pada proses analisis data meski kamu mengganti dukungan teknologi selama memiliki tujuan yang sama. 

Nah, kalau kamu tertarik untuk belajar perbedaan AI dan machine learning lebih mendalam, kamu bisa mengikuti kursus Pengenalan Machine Learning untuk Pemula di GreatNusa. Memiliki cara belajar yang adaptif dan fleksibel, kamu bisa belajar di mana saja setiap saat dengan menggunakan fitur auto-tracking. 

Tak hanya itu, kamu pun berkesempatan untuk bekerja sama dengan berbagai komunitas belajar maupun mitra yang telah berkolaborasi dengan GreatNusa. Yuk, daftarkan dirimu sekarang juga!