Kecerdasan Buatan (AI) telah berpindah dari konsep atau teori abstrak ke penggunaan praktis yang sebenarnya. Dengan munculnya alat AI seperti ChatGPT, Bard, dan solusi AI lainnya, semakin banyak orang mencari pengetahuan tentang kecerdasan buatan dan cara memanfaatkannya untuk meningkatkan pekerjaan mereka.
AI telah melihat peningkatan penggunaan oleh individu dan organisasi di berbagai bidang, termasuk penelitian dan analisis, pengembangan, dan bidang pekerjaan lainnya; diharapkan tahunan tingkat pertumbuhan sebesar 37,3% antara tahun 2023 dan 2030.
Secara umum, AI dapat dipecah menjadi tiga kategori:
- AI yang kuat: AI yang dapat menghasilkan solusi untuk masalah dunia baru dengan sendirinya adalah istilah AI yang kuat. AI semacam ini dapat mempelajari dan menerapkan pengetahuan pada kasus-kasus baru.
- AI lemah: AI jenis ini sudah memiliki set instruksi yang telah ditentukan untuk menyelesaikan masalah atau tugas yang diberikan. Mereka pada dasarnya tidak dapat beroperasi di luar ruang lingkup ini dan dapat diklasifikasikan sebagai AI khusus; contohnya termasuk mobil self-driving dan asisten suara digital seperti Siri dan Alexa.
- Super AI: AI ini masih hipotetis. Kemampuannya akan melampaui kecerdasan manusia, dan akan mampu memecahkan masalah kompleks yang tidak dapat dipecahkan oleh manusia.
AI memiliki banyak fungsi, dan beberapa jenis fungsi AI yang umum adalah AI prediktif dan generatif.
Artikel ini akan mengulas kedua konsep ini untuk membantu Anda memahami cara kerjanya dan mengapa keduanya penting.
Daftar isi
Apa itu AI Prediktif?
AI prediktif adalah kecerdasan buatan yang mengumpulkan dan menganalisis data untuk memprediksi kejadian di masa mendatang. AI prediktif bertujuan untuk memahami pola dalam data dan membuat prediksi berdasarkan informasi. Ini digunakan di berbagai industri seperti keuangan untuk membuat diskusi keuangan yang terinformasi tentang kemungkinan keuntungan dan kerugian yang diharapkan berdasarkan catatan, dalam perawatan kesehatan untuk menentukan apakah status kesehatan seseorang condong ke arah penyakit, dan juga dapat dilihat dalam deteksi penipuan.
Bagaimana cara kerja AI Prediktif?
Agar bisnis menyelaraskan diri dengan tren dan kondisi pasar terbaru untuk mempertahankan keunggulan atas pesaing, mereka perlu menggunakan data historis berdasarkan tren dan peristiwa sebelumnya untuk meramalkan kemungkinan kejadian di masa depan. Hal ini memberi organisasi keunggulan untuk membuat rencana sebelum acara tertentu untuk memastikan pemanfaatan maksimum dari setiap kondisi pasar.
Memasuki AI prediktif. Ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data historis dan memprediksi masa depan. Algoritme ini mengidentifikasi pola dan hubungan antara data untuk membantu bisnis membuat keputusan yang tepat dan cepat. Langkah-langkah dalam menyusun algoritma ini antara lain sebagai berikut:
- Pengumpulan dan pengorganisasian data: Langkah ini berkaitan dengan pengumpulan data yang perlu dianalisis. Memastikan bahwa sumber data cocok untuk tugas tersebut.
- Preprocessing: Data mentah itu sendiri memiliki sedikit atau tidak ada nilai. Penting bagi data ini untuk disaring dan agar ketidaknormalan atau kesalahan dihilangkan untuk memastikan bahwa hanya catatan yang diformat dengan benar yang diteruskan ke dalam model.
- Pemilihan fitur dan algoritme: Pemilihan algoritme atau model yang tepat sangat penting untuk AI prediktif. Hasilnya hanya bisa akurat untuk tingkat akurasi algoritma. Setelah memilih algoritme yang tepat, melatihnya pada fitur khusus untuk dideteksi juga penting untuk mencapai hasil yang diinginkan.
- Evaluasi model: Setelah proses algoritme berhasil, mengevaluasi hasil berdasarkan tolok ukur yang ditentukan sangat penting untuk menimbang keakuratan hasil yang diberikan.
Keakuratan perkiraan semata-mata bergantung pada kualitas dan relevansi umpan data dengan algoritme dan tingkat kecanggihan algoritme pembelajaran mesin. Pakar Manusia yang terlibat dalam proses ini juga memainkan peran penting.
Manfaat Prediktif AI
Keunggulan kompetitif
Salah satu manfaat penting AI prediktif bagi bisnis adalah kemampuannya menyediakan data prakiraan yang memadai untuk memungkinkan perusahaan merencanakan ke depan dan mempertahankan keunggulan daya saing dalam persaingan mereka. Prakiraan kejadian masa depan yang memadai membantu perusahaan untuk merencanakan dan memaksimalkan setiap peluang.
Pengambilan keputusan
AI prediktif membantu dalam melacak dengan cepat proses pengambilan keputusan. Dalam bisnis, dukungan data untuk setiap keputusan yang diambil sangatlah penting. Dengan AI prediktif, perusahaan dapat menganalisis data dan mensimulasikan berbagai skenario untuk membantu mereka membuat keputusan yang tepat dengan informasi yang tersedia.
Meningkatkan efisiensi
Aspek penting dari AI adalah untuk membantu meningkatkan dan mempercepat tugas-tugas yang membutuhkan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan ketersediaan data yang memadai dan akurasi prakiraan yang tinggi, AI prediktif membantu mengurangi jumlah tugas berulang dan melakukannya dengan presisi tinggi tanpa kesalahan. Ini membantu meningkatkan efisiensi individu dan bisnis.
Keterbatasan AI Prediktif
Kendala data
AI prediktif hanya menyadari kumpulan data untuk analisis dan prediksinya. Oleh karena itu hanya memiliki pengetahuan sebanyak yang diberikan. Ini bisa menjadi bencana besar dalam kondisi kritis di mana data dan parameter penting bukan merupakan faktor dalam kumpulan data yang diberikan dan dapat mengakibatkan prediksi/prakiraan yang salah.
Prediktabilitas Alam
Tidak semua yang ada di alam memiliki pola; hal-hal tertentu terjadi dalam pola yang berbeda dalam jangka waktu yang lama, dalam kondisi di mana AI prediktif digunakan dalam meramalkan kejadian tersebut. Ini akan menciptakan pola yang salah yang akan menghasilkan keluaran yang tidak dapat dibuktikan.
Rentang pendek
Karena fakta bahwa AI prediktif hanya mengandalkan data untuk terus memberikan prediksi, prediksi sebelumnya mungkin memiliki masa pakai yang singkat, terutama dalam kondisi di mana data dihasilkan dengan sangat cepat. Oleh karena itu, menjalankan analisis dan terus memperbarui model akan diperlukan.
Aplikasi AI Prediktif
Servis keuangan
AI prediktif berperan dalam deteksi dini penipuan keuangan dengan mendeteksi ketidaknormalan pada data. Itu juga dapat digunakan oleh bisnis untuk menarik dan menganalisis berbagai data keuangan untuk meningkatkan peramalan keuangan.
Pemasaran
Data sangat penting untuk memahami tren pasar apa pun dan memilih dengan tepat saluran pemasaran yang bekerja paling baik dan menghasilkan lebih banyak aktivitas. Dengan AI prediktif, catatan pemasaran dapat dianalisis dan disajikan dengan cara yang membantu ahli strategi pemasaran membuat kampanye yang akan memberikan hasil.
Perkiraan cuaca
Peramalan kemungkinan cuaca menjadi lebih akurat dari waktu ke waktu dengan bantuan AI prediktif. Industri seperti penerbangan bergantung pada kondisi cuaca. Ini telah membantu meningkatkan efisiensi operasi dan mengurangi risiko yang terlibat.
Apa itu AI Generatif?
AI generatif adalah jenis AI yang digunakan untuk menghasilkan petunjuk berbasis konten. Jenis AI ini menggunakan kombinasi pembelajaran mesin dan algoritme pembelajaran mendalam untuk menghasilkan konten yang agak baru. AI generatif menjalani serangkaian dataset feeding, analisis, dan keluaran hasil. Proses ini adalah sebagai berikut:
- Pengumpulan dan persiapan data
- Pemilihan dan inisialisasi arsitektur model
- Pelatihan model
- Evaluasi dan penyebaran
Tidak seperti AI prediktif, yang digunakan untuk menganalisis data dan memprediksi prakiraan, AI generatif belajar dari data yang tersedia dan menghasilkan data baru dari pengetahuannya.
Bagaimana cara kerja AI Generatif?
AI generatif memanfaatkan berbagai model pembelajaran, seperti pembelajaran tanpa pengawasan dan semi-diawasi untuk melatih model, membuatnya lebih mudah untuk memasukkan sejumlah besar data ke dalam model untuk dipelajari. AI generatif menganalisis kumpulan data yang berbeda ini, mencari tahu pola dalam data yang diberikan, dan menggunakan pola yang dipelajari untuk menghasilkan data baru dan realistis.
AI generatif memiliki beberapa model, masing-masing dengan kasus penggunaan dan kemampuannya. Model yang paling umum adalah:
#1. Jaringan Adversarial Generatif (GAN)
Generative Adversarial Networks (GANs) adalah salah satu pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan dalam pembelajaran mesin. GAN terdiri dari dua model (model pembangkit dan model diskriminator), yang bersaing satu sama lain dengan menemukan dan mempelajari pola dalam data masukan.
Kedua model bekerja secara bersamaan, yang satu mencoba membodohi yang lain dengan data palsu dan yang lainnya memastikan tidak tertipu dengan mendeteksi yang asli.
Sesuai namanya, generatif berarti menghasilkan, dan permusuhan berarti melatih model dengan membandingkan data yang berlawanan. GAN dapat diterapkan di berbagai bidang seperti sintesis gambar, pembuatan gambar-ke-teks atau pembuatan teks-ke-gambar, dll.
#2. Autoencoder Variasi (VAE)
Variational Autoencoder (VAEs) adalah model generatif berdasarkan autoencoder. Autoencoder ini terdiri dari dua jaringan: jaringan encoder dan decoder.
Encoder mengambil sampel input dan mengubah informasi menjadi vektor, kemudian dekoder mengambil vektor dan mengubahnya kembali menjadi output. Vektor berfungsi sebagai representasi dari data sampel input, yang dapat dimengerti oleh model.
Mari kita ambil contoh, Untuk melatih model generatif untuk mendeteksi seekor anjing. Kami akan memberi makan autoencoder dengan sampel gambar anjing, dan pembuat enkode kemudian akan mengambil sampel dan mengubah berbagai data menjadi vektor untuk disajikan sebagai representasi gambar dan kemudian mengubah data kembali ke gambar. Penting untuk diketahui bahwa autoencoder tidak dapat menghasilkan data secara mandiri.
Di situlah autoencoder variasional berperan. VAE membuat kumpulan data sampel yang sama dan, berdasarkan data tersebut, yang telah dikodekan ke pola vektor yang serupa, dekoder dapat mengambil vektor dan sedikit menyesuaikan nilai tertentu untuk membuat sampel yang berbeda dan realistis.
#3. Model difusi
Model difusi adalah model generatif yang menghancurkan data sampel dengan menambahkan noise Gaussian berturut-turut. Kemudian model belajar memulihkan data dengan menghilangkan noise dari data sampel. Model difusi banyak digunakan untuk pembuatan citra; itu adalah teknologi yang menggarisbawahi di balik layanan seperti DALL-E, yang digunakan untuk pembuatan gambar.
Pengukuran Kinerja – AI Generatif
Untuk teknologi seperti AI generatif, penting untuk memiliki faktor pengukuran kinerja untuk menimbang keberhasilan model dan hasil tertentu. Beberapa persyaratan utama yang harus diperhatikan antara lain
Akurasi dan kualitas
Kualitas penting dari sebuah model adalah untuk menghasilkan output kualitatif. Misalnya, model pembuatan teks-ke-gambar yang menghasilkan gambar yang buruk sudah mengalahkan tujuan model. Output model harus memiliki kemiripan yang sangat dekat dengan data sebenarnya.
Kecepatan
Waktu sangat penting. Waktu yang dibutuhkan untuk melatih model dan yang dibutuhkan oleh model untuk menghasilkan keluaran yang realistis adalah faktor kinerja utama. Misalkan sebuah model gagal menghasilkan keluaran dalam waktu singkat dibandingkan dengan keluaran manusia. Maka model tersebut memiliki sedikit keunggulan. Oleh karena itu kompleksitas waktu model harus sangat rendah untuk menghasilkan hasil yang berkualitas.
Jumlah penyesuaian yang diperlukan
Selain kecepatan, jumlah penyetelan halus yang diperlukan sebelum hasil dihasilkan juga penting untuk menentukan performa model. Jika pengembang membutuhkan banyak upaya untuk menciptakan ekspektasi pelanggan yang diinginkan, ini menunjukkan bahwa model tersebut belum siap untuk digunakan di dunia nyata.
Manfaat AI Generatif
Ada beberapa manfaat yang terlibat dalam penggunaan AI generatif; dalam pemilihan ini, kami akan membahas beberapa manfaatnya.
Peningkatan efisiensi
Otomatisasi tugas dapat dimungkinkan dengan AI. AI generatif dapat menghasilkan konten lebih cepat daripada manusia. Membuat tugas pembuatan konten lebih cepat dan mudah. Bantuan ini meningkatkan produktivitas tim dengan membantu mereka menyelesaikan lebih banyak tugas dalam waktu terbatas.
Ekonomis
Dengan teknologi AI seperti AI generatif, bisnis dapat menghemat uang dengan mengotomatiskan beberapa tugas berulang, sehingga mengurangi kebutuhan tenaga kerja manual. Ini juga membantu perusahaan dengan biaya menyewa pembuat konten untuk produksi gambar, audio, atau video.
Peningkatan kreativitas
AI generatif dapat digunakan untuk menghasilkan konten yang menyenangkan secara estetika. Model AI generatif telah dilatih dengan berbagai data, dan lebih mudah bagi mereka untuk menghasilkan konten kreatif dibandingkan dengan tenaga manusia tersebut.
Peningkatan pengambilan keputusan
Proses pengambilan keputusan dapat dilakukan lebih cepat dengan penggunaan AI generatif; Bisnis dapat menggunakan AI generatif untuk menghasilkan data yang dapat membantu mereka mempercepat proses pengambilan keputusan, memberi bisnis keuntungan tambahan untuk menangkap pelanggan mereka dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Kelemahan AI Generatif
Masalah etika
Penggunaan AI generatif dapat menimbulkan kekhawatiran terkait kepemilikan konten yang dihasilkan. Ada juga kekhawatiran tentang pembuatan konten yang tidak pantas atau bias. Karena model ini hanya terbatas pada jumlah data yang diberikan, hal ini dapat menimbulkan masalah serius.
Bergantung pada data pelatihan
Model AI generatif tidak memiliki pikirannya sendiri. Oleh karena itu, model ini hanya terbatas pada data yang disediakan; dalam kondisi di mana kumpulan data yang digunakan dalam pelatihan model ini tidak akurat atau kurang bermanfaat, dapat menyebabkan konten yang bias atau hasil yang rawan kesalahan.
Penyalahgunaan dan informasi yang salah
Baru-baru ini, dengan pengembangan lebih banyak alat yang memanfaatkan kemampuan AI generatif, gambar palsu dari tokoh populer yang dibuat atau lagu palsu yang dirilis yang dihasilkan dengan AI telah meningkat. AI generatif dapat digunakan untuk membuat konten palsu ini dan mengeksploitasi orang.
Aplikasi AI Generatif
Pembuatan kode dan interpretasi
AI generatif telah memainkan peran besar dalam aspek ini. Dengan alat seperti ChatGPT, pengembang dapat menguji kode mereka, menempel petunjuk kesalahan dari pengembangan, dan mendapatkan pemahaman mendalam tentang kesalahan dan kemungkinan solusinya. Pengembang juga dapat memberikan instruksi dan mendapatkan kode contoh untuk implementasi.
Chatbots/agen virtual
Permintaan layanan pelanggan sebagian besar ditangani menggunakan chatbots di dunia bisnis saat ini, tidak seperti sebelumnya ketika manusia terlibat. Dengan AI generatif, bot dapat dilatih untuk menangani pertanyaan pelanggan dan memproses solusi tanpa keterlibatan manusia.
Pembuatan konten
Menghasilkan konten realistis, musik, video, gambar, dll., dapat dicapai melalui AI generatif untuk membuat hasil realistis dari pola sampel tertentu, membuat proses pembuatan konten baru menjadi lebih mudah dan lebih cepat.
AI Prediktif vs. AI Generatif
AI generatif digunakan untuk membuat konten baru, menggunakan pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin untuk menghasilkan konten. Ini digunakan dalam membuat konten seperti gambar, musik, teks, dan lainnya.
Sebagai perbandingan, AI prediktif berpusat pada analisis data dan membuat prediksi masa depan dari data historis. AI prediktif menggunakan algoritme dan pembelajaran mesin untuk menganalisis data ini dan mendeteksi pola yang akan digunakan untuk kemungkinan prakiraan di masa mendatang.
Baik AI generatif dan AI prediktif menggunakan pembelajaran mesin, tetapi cara menghasilkan hasilnya berbeda. Sementara yang satu membuat data, yang lain mensimulasikan hasil. Oleh karena itu, AI generatif banyak digunakan dalam industri yang melibatkan pembuatan konten, seperti musik, mode, dan seni.
Sebaliknya, AI prediktif digunakan dalam industri di mana analisis data sebagian besar dilakukan, seperti keuangan, pemasaran, penelitian, dan perawatan kesehatan.
Kesimpulan
Dengan lebih banyak inovasi di bidang AI, kami berharap bahwa AI prediktif dan AI generatif akan melihat lebih banyak peningkatan dalam mengurangi risiko penggunaan teknologi ini dan meningkatkan peluang. Kami akan melihat kesenjangan antara algoritme AI prediktif dan generatif semakin dekat dengan lebih banyak pengembangan, memungkinkan model untuk dengan mudah beralih antar algoritme pada waktu tertentu dan menghasilkan hasil terbaik.
Anda juga dapat membaca bagaimana pencarian AI generatif mengubah mesin pencari.
