Perbedaan AI dan Machine Learning

Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) adalah dua konsep yang sering kali disalahartikan sebagai satu entitas. Namun, keduanya memiliki perbedaan yang cukup signifikan dalam hal fungsi, tujuan, dan cara kerja.

Apa Itu Artificial Intelligence (AI)?

Kecerdasan buatan, atau AI, adalah teknologi yang memungkinkan komputer dan mesin untuk meniru kecerdasan manusia dan kemampuan pemecahan masalah. AI dapat digunakan sendiri atau dikombinasikan dengan teknologi lain, seperti sensor, geolokasi, dan robotika, untuk menjalankan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan atau intervensi manusia. Contoh penggunaan AI meliputi asisten digital, panduan GPS, kendaraan otonom, dan alat AI generatif seperti Chat GPT Open AI.

AI merupakan bidang ilmu komputer yang mencakup pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Ini melibatkan pengembangan algoritme yang meniru proses pengambilan keputusan di otak manusia, yang dapat belajar dari data yang tersedia dan membuat klasifikasi atau prediksi yang semakin akurat seiring waktu.

Meskipun AI telah mengalami siklus hype yang banyak, peluncuran ChatGPT menandai perkembangan penting dalam bidang ini. AI generatif sekarang tidak hanya dapat mempelajari dan mensintesis bahasa manusia, tetapi juga data lain seperti gambar, video, kode perangkat lunak, dan struktur molekul.

Penggunaan AI terus berkembang, tetapi seiring dengan itu, perdebatan tentang etika dan tanggung jawab AI juga menjadi penting. Untuk lebih memahami posisi IBM dalam masalah ini, baca Membangun kepercayaan pada AI. AI adalah bidang ilmu komputer yang bertujuan untuk memecahkan masalah kognitif yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, penciptaan, dan pengenalan gambar. Organisasi modern mengumpulkan data dalam jumlah besar dari beragam sumber, seperti sensor pintar, konten buatan manusia, alat pemantauan, dan log sistem. AI digunakan untuk menciptakan sistem belajar mandiri yang dapat memahami data dan memecahkan masalah baru dengan cara yang mirip dengan manusia. Teknologi AI dapat merespons percakapan manusia, membuat gambar dan teks asli, serta membuat keputusan berdasarkan data waktu nyata. Integrasi AI dalam aplikasi dapat membantu organisasi mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mempercepat inovasi.

Apa Itu Machine Learning (ML)?

Machine learning (ML) adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk belajar tanpa arahan langsung dari pengguna. Ini dikembangkan dari disiplin ilmu seperti statistik, matematika, dan data mining, memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan menganalisisnya tanpa perlu di program ulang.

ML dapat memperoleh dan mempelajari data dengan sendirinya, memungkinkan mereka untuk melakukan berbagai tugas tergantung pada apa yang telah dipelajari. Istilah “machine learning” pertama kali dikemukakan pada tahun 1920-an oleh ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes, dan Andrey Markov. Sejak itu, teknologi ini telah berkembang pesat.

Salah satu contoh penerapan ML yang terkenal adalah Deep Blue, yang dikembangkan oleh IBM pada tahun 1996 untuk bermain catur. Deep Blue berhasil mengalahkan juara catur dunia, menunjukkan kemampuan ML dalam mempelajari dan menerapkan strategi catur.

ML telah memberikan kontribusi besar dalam berbagai bidang, dan saat ini penggunaannya sangat luas. Contohnya adalah fitur face unlock pada smartphone dan iklan yang disesuaikan dengan preferensi individu di internet atau media sosial, yang semuanya menggunakan ML.

ML belajar dan menganalisis data berdasarkan data yang diberikan pada awal pengembangan serta data yang diterima saat digunakan. ML menggunakan berbagai teknik yang ditentukan saat pengembangan untuk berfungsi. Misalnya, ilmuwan data dapat melatih aplikasi medis untuk mendiagnosis kanker dari gambar sinar-X dengan menyimpan jutaan gambar dan diagnosis yang sesuai.

Perbedaan AI dan Machine Learning

Setelah memahami definisi dari teknologi kecerdasan buatan dan machine learning, penting untuk memahami perbedaan antara AI dan machine learning. Berikut beberapa perbedaannya:

1. Tujuan Utama

• AI: Tujuan utama dari AI adalah menciptakan mesin yang memiliki kecerdasan seperti manusia, yang mampu menyelesaikan berbagai macam tugas dengan kemampuan berpikir yang kompleks.
• ML: Tujuan utama dari ML adalah meningkatkan kinerja sistem atau mesin dengan menggunakan data untuk belajar, memahami pola, dan membuat keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

2. Fokus

• AI: Berfokus pada kemampuan mesin untuk meniru kecerdasan manusia dalam menyelesaikan masalah yang kompleks dan beragam.
• ML: Berfokus pada pengembangan algoritma yang dapat belajar dari data untuk meningkatkan kinerja sistem atau mesin.

3. Jenis dan Pendekatan

• AI: Mencakup berbagai teknik dan pendekatan, termasuk machine learning, neural networks, dan deep learning, serta logika fuzzy dan sistem pakar.
• ML: Merupakan salah satu teknik dalam AI yang menggunakan algoritma untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

4. Kemampuan dan Keterbatasan

• AI: Memiliki potensi untuk menghasilkan kecerdasan yang mirip dengan manusia, tetapi juga memiliki keterbatasan dalam hal pemahaman konteks dan emosi.
• ML: Memiliki kemampuan untuk meningkatkan kinerja sistem atau mesin dengan belajar dari data, tetapi keterbatasannya tergantung pada kualitas dan kuantitas data yang digunakan.

Selain itu, AI dan ML memiliki pengaplikasian sistem yang berbeda, di mana AI memberikan perintah pada aplikasi atau mesin yang terintegrasi dengan satu pusat jaringan, sedangkan ML lebih sering digunakan untuk analisis data seperti prediksi dan klasifikasi. Konsep AI berfokus pada penerapan kecerdasan manusia oleh mesin, sementara ML berkaitan dengan pengenalan dan korelasi dalam data komputer. Semoga informasi yang disadur dari beberapa sumber ini dapat berguna untuk kamu, terimakasih sudah membaca.

Baca juga:

• Perbedaan Open Source dan Closed Source
• 5 Perbedaan Crawling dan Scraping Data
• Inilah 9 Kelebihan dan Kekurangan VPS dan Fungsinya
• kelebihan dan kekurangan Data Driven vs Data Informed
• Pattern Recognition Adalah: Pengertian, Jenis, dan Contoh

Referensi

1. Mahata, N. (2024). Artificial Intelligence and Machine Learning: A New Era in Technology. Journal of Research in Engineering and Computer Sciences, 2(2), 20-22.
2. Kühl, N., Schemmer, M., Goutier, M., & Satzger, G. (2022). Artificial intelligence and machine learning. Electronic Markets, 32(4), 2235-2244.
3. Khanzode, K. C. A., & Sarode, R. D. (2020). Advantages and disadvantages of artificial intelligence and machine learning: A literature review. International Journal of Library & Information Science (IJLIS), 9(1), 3.
4. Cioffi, R., Travaglioni, M., Piscitelli, G., Petrillo, A., & De Felice, F. (2020). Artificial intelligence and machine learning applications in smart production: Progress, trends, and directions. Sustainability, 12(2), 492.
5. Mehrotra, D. (2019). Basics of artificial intelligence & machine learning. Notion Press.