Mengenal Istilah Penting dalam Artificial Intelligence yang Wajib Diketahui

Teknologi.id - Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah teknologi yang memungkinkan komputer dan mesin berfungsi layaknya manusia. Dengan AI, mesin dapat belajar dari pengalaman, memahami informasi, menyelesaikan masalah, mengambil keputusan, hingga menciptakan ide baru.

Berbeda dengan program tradisional yang hanya menjalankan instruksi tetap, AI mampu bekerja secara mandiri berkat dukungan berbagai teknik utama, seperti Machine Learning, Large Language Models (LLM), Generative AI, dan Multimodal Models.

Baca juga: ChatGPT Dituduh Ajarkan Remaja untuk Bunuh Diri, OpenAI Digugat!

Machine Learning: Cara Mesin Belajar dari Data

Machine Learning (ML) adalah cabang AI yang memungkinkan sistem belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Algoritma ML bekerja dengan mengenali pola dalam data, lalu menyesuaikan diri untuk membuat prediksi atau keputusan baru.

Salah satu pencapaian besar ML adalah penggunaan neural networks yang meniru cara kerja otak manusia. Dari sinilah lahir deep learning yang bisa memahami pola kompleks, seperti gambar, suara, hingga video.

Jenis-jenis Machine Learning:

• Supervised Learning – model dilatih dengan data berlabel (misalnya, gambar hewan yang sudah diklasifikasi).

• Unsupervised Learning – model dilatih dengan data tanpa label, lalu mengelompokkan pola sendiri.

• Semi-Supervised Learning – kombinasi data berlabel dan tidak berlabel, biasanya untuk data besar.

• Reinforcement Learning – model belajar dari percobaan berulang dengan sistem hadiah dan hukuman, seperti pada kendaraan otonom.

Large Language Models (LLM): Otak di Balik ChatGPT

Large Language Models (LLMs) adalah sistem AI berbasis deep neural networks yang mampu memproses dan menghasilkan teks mirip bahasa manusia. LLM menjadi dasar berbagai aplikasi populer seperti ChatGPT, Google Gemini, dan Anthropic Claude.

Contoh penerapan LLM:

• Membuat dan meringkas teks.

• Chatbot atau asisten virtual.

• Penerjemahan bahasa.

• Pembuatan kode dan debugging.

• Analisis multimodal (teks + gambar + video).

LLM bekerja dengan arsitektur Transformer yang terdiri dari komponen seperti input embeddings, positional encoding, self-attention, multi-head attention, feed-forward layers, dan decoder.

Generative AI: Mesin yang Bisa Berkreasi

Generative AI (GenAI) adalah teknologi yang mampu menciptakan konten baru—mulai dari teks, gambar, musik, hingga video—berdasarkan pola data yang sudah dipelajari.

Contoh penerapan Generative AI:

• Membuat lukisan ala Van Gogh yang belum pernah ada.

• Menulis cerita baru berdasarkan literatur lama.

• Menghasilkan gambar unik seperti “kucing memakai baju astronot.”

Proses GenAI bekerja di latent space (ruang laten), yaitu representasi matematis dari data. Dengan metode seperti stochastic gradient descent, model belajar menebak distribusi probabilitas untuk menghasilkan konten yang koheren dan realistis.

Multimodal Models: Gabungan Kekuatan Data

Berbeda dengan model tradisional yang hanya fokus pada satu jenis data, Multimodal Models mampu memproses teks, gambar, hingga audio sekaligus. Hasilnya, pemahaman menjadi lebih menyeluruh dan akurat.

Komponen utama multimodal models:

• Computer Vision – mengenali pola visual dengan CNNs.

• Natural Language Processing (NLP) – memahami teks dengan RNNs dan Transformers (misalnya BERT).

• Fusion Mechanisms – menyatukan data dari berbagai sumber menggunakan teknik canggih seperti attention mechanism.

Penerapannya bisa dilihat pada sistem deteksi objek, klasifikasi gambar, analisis video, hingga aplikasi AI yang memahami perintah suara + visual secara bersamaan.

Baca juga: Microsoft Excel Punya Copilot AI, Bikin Analisis Data 10x Lebih Cepat!

Kesimpulan

Artificial Intelligence (AI) sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Dari Machine Learning, LLM, Generative AI, hingga Multimodal Models, teknologi ini tidak hanya membantu manusia bekerja lebih efisien, tetapi juga membuka peluang baru dalam kreativitas, komunikasi, hingga pengambilan keputusan.

Memahami dasar-dasar AI bukan hanya penting bagi ahli teknologi, tetapi juga berguna bagi mahasiswa, profesional, hingga masyarakat umum agar bisa beradaptasi di era digital yang semakin cerdas.

Baca Berita dan Artikel yang lain di Google News.

(fs)