Apa Perbedaan Antara AI dan ML

Anda pasti pernah mendengar istilah "kecerdasan buatan" dan "pembelajaran mesin" sebelumnya. Dan jika Anda belum melakukannya, Anda akan segera melakukannya. Pada tahun 2021, diperkirakan 80% teknologi baru akan berbasis AI. Dan 37% organisasi secara global menggunakan beberapa bentuk AI untuk meningkatkan operasi harian mereka.

Amazon, misalnya, menggunakan pembelajaran mesin untuk mengurangi waktu pengirimannya hingga lebih dari 225%. Jadi, jika Anda tidak yakin apa arti istilah-istilah ini, dan apa perbedaan di antara keduanya– jangan khawatir, kami di sini untuk membantu.

Selama beberapa paragraf berikutnya, kita akan membahas perbedaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (1), semoga menjelaskan topik yang terkadang membingungkan ini. Kami juga akan membahas secara singkat apa arti setiap istilah dan memberikan beberapa contoh berbagai jenis kecerdasan buatan dan berbagai jenis pembelajaran mesin. Terakhir, kita akan membahas mengapa kedua istilah tersebut digunakan secara bergantian.

• Pemahaman singkat tentang AI
• Berbagai jenis kecerdasan buatan
• Pemahaman singkat tentang ML
• Berbagai jenis pembelajaran mesin
• Perbedaan antara AI vs ML
• Mengapa perusahaan teknologi menggunakan AI & ML?
• Pikiran Akhir

Ikhtisar Singkat AI

Kecerdasan buatan, atau AI, mengacu pada peniruan kecerdasan manusia oleh mesin buatan manusia. Mesin tersebut memiliki otak terkomputerisasi yang mampu belajar dan memecahkan masalah dalam kapasitas yang sama dengan otak manusia.

Kecerdasan buatan adalah istilah umum yang cukup luas yang mencakup beberapa himpunan bagian– sesuatu yang penting untuk diingat karena kita akan kembali membahasnya nanti.

Tujuan AI benar-benar untuk mereplikasi tidak hanya pemecahan masalah tetapi juga kemampuan pengambilan keputusan dari otak manusia. Ini dapat dicapai melalui penggunaan algoritma, yang pada dasarnya adalah seperangkat aturan yang menguraikan apa yang dilakukan komputer dalam situasi tertentu.

Anda dapat melihat algoritme sebagai semacam resep yang harus diikuti komputer ketika semua bahan ada.

Kecerdasan buatan dapat dibagi menjadi tiga jenis:

• AI sempit

  Narrow AI, seperti namanya, memiliki fokus yang sangat sempit. Kadang-kadang juga disebut sebagai "AI yang lemah". Contoh AI yang sempit adalah Siri atau Google Assistant. AI sempit mewakili posisi kita saat ini dengan kecerdasan buatan dalam teknologi.

• AI Umum

  Jenis AI yang kedua adalah Artificial General Intelligence (AGI). AI jenis ini terjadi ketika kemampuan komputer dapat menandingi kemampuan otak manusia. Di bawah AGI, komputer akan mampu memecahkan masalah dan penalaran independen, pengambilan keputusan, dan bahkan pemikiran kreatif.

• AI super

  Jenis AI yang ketiga adalah Artificial Superintelligence (ASI). Anda mungkin cukup akrab dengan jenis ini, meskipun saat ini tidak ada. Di bawah ASI, mesin mengembangkan kemampuan intelektual yang melampaui apa yang dapat dicapai oleh otak manusia.

  Jika Anda pernah melihat seri Terminator, Anda mengerti mengapa ini bisa menjadi masalah. Kenyataannya, bagaimanapun, banyak ahli memperkirakan ASI sebenarnya akan sangat bermanfaat bagi umat manusia.

Sekilas tentang ML

Ingat ketika kita berbicara tentang bagaimana kecerdasan buatan memiliki beberapa himpunan bagian yang berbeda? Nah, machine learning, atau ML, adalah salah satunya. Machine learning adalah kemampuan mesin untuk belajar dari data. Tentu saja, mesin harus diprogram terlebih dahulu. Tetapi begitu algoritme yang tepat diterapkan dan mesin diberi akses ke data, mesin dapat mulai belajar.

Pembelajaran mesin ada dan sebenarnya cukup umum di dunia kita saat ini. Koreksi otomatis adalah salah satu contoh ML dalam kehidupan modern, seperti halnya filter spam. Program-program ini jauh dari hidup, tetapi mereka memiliki kemampuan untuk mengubah perilaku mereka berdasarkan data baru. Jika itu terdengar sangat mirip AI sempit, itu karena memang begitu. Pembelajaran mesin adalah contoh AI yang sempit.

Pembelajaran mesin dapat dipecah menjadi empat kategori berbeda:

• Diawasi

  Jenis ML ini melibatkan penggunaan kumpulan data berlabel. Setelah data mengajarkan mesin pola atau serangkaian karakteristik tertentu, mesin dapat memprediksi hasil.

• Tidak diawasi

  Pembelajaran mesin tanpa pengawasan adalah tentang menyortir data yang ada yang tidak berlabel. Algoritme pembelajaran mesin tanpa pengawasan dapat mengajarkan komputer untuk memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan hubungan atau pola.

• Semi-diawasi

  Pembelajaran mesin semi-diawasi berada di antara keduanya. Jenis pembelajaran mesin ini berperan ketika kumpulan data memiliki komponen berlabel dan tidak berlabel. Prediksi yang diberikan dalam pembelajaran mesin semi-diawasi cenderung paling akurat dari semua jenis pembelajaran mesin.

• Bantuan

  Jenis ML ini mirip dengan jenis pembelajaran penguatan yang diikuti oleh manusia. Di bawah pembelajaran penguatan, hadiah diberikan ketika tindakan terbaik ditentukan. Tujuan dari mesin adalah untuk membuat keputusan yang memaksimalkan imbalan.

Perbedaan utama antara Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

Setelah semua itu, Anda mungkin bertanya-tanya: bagaimana hal-hal ini berbeda? Ada beberapa karakteristik utama yang dapat membuat perbedaan lebih mudah diingat.

• Cakupan

  Satu hal yang perlu diingat adalah ruang lingkup. Kecerdasan buatan memiliki cakupan yang sangat luas. Pembelajaran mesin, di sisi lain, memiliki cakupan yang jauh lebih sempit– mesin ini dapat menguasai tugas yang diberikan, tetapi mereka tidak dapat melakukan banyak hal lainnya.

• Sasaran

  Perbedaan utama lainnya antara pembelajaran buatan dan pembelajaran mesin adalah bahwa keduanya memiliki tujuan yang sangat berbeda. Ketika berbicara tentang kecerdasan buatan, khususnya AGI atau ASI, tujuannya adalah untuk membuat komputer yang mampu mengambil keputusan dan berpikir secara sadar. Dengan pembelajaran mesin, tujuannya hanyalah agar mesin dapat memprediksi hasil secara akurat berdasarkan data masa lalu.

• Jenis kumpulan data

  Selain itu, kecerdasan buatan dapat menangani semua jenis data – terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur. Pembelajaran mesin, sebagai alternatif, hanya dapat memahami data terstruktur dan semi-terstruktur. Selain itu, sementara AI dan ML melibatkan koreksi diri, hanya AI yang melibatkan penalaran.

• Kebijaksanaan vs Pengetahuan

  Bisa juga dikatakan bahwa kecerdasan buatan melibatkan pengadaan kebijaksanaan dan kecerdasan, sedangkan pembelajaran mesin bertujuan untuk pengetahuan.

• Hasil

  Kecerdasan buatan akan melihat beberapa hasil dan memilih salah satu yang terbaik. Pembelajaran mesin akan memilih apa yang dilihatnya sebagai satu-satunya solusi, terlepas dari apakah itu yang terbaik.

• Kesadaran

  Sungguh, inti dari perbedaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah pemikiran yang hidup. Pembelajaran mesin tidak memerlukan komputer untuk mengembangkan kesadarannya sendiri. Kecerdasan buatan membutuhkan mesin untuk dapat merasakan dan berpikir secara independen dari pemrogramannya agar sesuai dengan kemampuan otak manusia.

Mengapa perusahaan teknologi cenderung menggunakan AI dan ML secara bergantian?

Perusahaan teknologi menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin secara bergantian karena beberapa dekade yang lalu, fokusnya terutama pada pengembangan kecerdasan buatan yang sebenarnya – AGI dan ASI. Saat itu, stigma negatif mulai berkembang seputar istilah tersebut. Stigma ini mungkin ada hubungannya dengan penggambaran ASI di film, TV, dan media.

Oleh karena itu, istilah-istilah lain mulai bermunculan seiring dengan kemajuan teknologi. Istilah seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam mulai muncul, dengan orang-orang menggunakannya secara bergantian dengan AI yang sempit.

Masalahnya, ML sebenarnya hanya identik dengan AI yang sempit. Setelah general buatan dan superintelligence menjadi pesaing, kemungkinan perbedaan antara ML dan AI akan menjadi lebih penting dan istilah-istilah tersebut secara alami akan menjadi kurang dapat dipertukarkan.

Pikiran Akhir

Pembelajaran mesin adalah tempat teknologi AI saat ini. Kecerdasan buatan mewakili di mana itu bisa terjadi besok. Jika Anda memerlukan bantuan untuk menjaga persyaratan tetap lurus, ingatlah bahwa pembelajaran mesin melibatkan pengajaran mesin untuk belajar.

Mesin ini melakukan satu tugas dengan sangat baik. Kecerdasan buatan, di sisi lain, melibatkan replikasi pikiran manusia. Mesin-mesin ini, secara teori, dapat melakukan berbagai tugas dengan baik – jika tidak lebih baik – daripada manusia.

Pada akhirnya, perbedaan antara keduanya akan menjadi lebih luas dan lebih mudah untuk dibedakan seiring berjalannya waktu.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Bagaimana Kecerdasan Buatan Diajukan untuk Membawa Otomatisasi Proses Robot ke Tingkat Selanjutnya

Platform Berfokus Kecerdasan Buatan Terbaik yang Meningkatkan Konversi

Masa Depan Keamanan Siber dengan Kecerdasan Buatan

5 Kumpulan Data Publik Teratas untuk Pembelajaran Mesin

Daftar Algoritma Pembelajaran Mesin yang Harus Diketahui Para Ahli