Jakarta –
Di daerah tertentu, implementasi Kecerdasan buatan (AI) atau kecerdasan buatan mungkin tidak harus menunggu untuk dikembangkan sebelum diimplementasikan. Salah satu contohnya adalah layanan terjemahan Google, yaitu penerjemah Google.
“Kita bisa meniru Google. Sebelumnya, mesin terjemahan itu berantakan karena data yang dimilikinya masih tidak terlalu besar, tetapi hanya menggunakannya, mengeluarkannya saat mengumpulkan data. Sekarang kita bisa melihat bahwa terjemahan Google jauh lebih baik dari sebelumnya,” kata Pusat Riset Kecerdasan Buatan dan Peneliti Keamanan Siber Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) Hilman Pardede saat live Eureka! Edisi ‘Ally with AI’, Senin (29/5/2023) siang.
Hilman memberikan contoh ini untuk mengilustrasikan bagaimana sistem deep learning dan sistem AI pembelajaran mesin belajar dari data yang diberikan untuk meningkatkan kemampuannya. Meskipun pembelajaran mendalam hanyalah sebagian kecil dari metodologi cara kerja AI, namun sangat dominan digunakan dalam pengembangan AI, terutama saat mengembangkan sistem berdasarkan gambar, teks, bahasa, dan audio.
“Umumnya, hal pertama yang perlu kita lakukan adalah memiliki data, dan AI belajar dari data tersebut berdasarkan pengamatan, kemudian berkembang, mencari pola untuk digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan atau referensi,” jelas Hilman.
Katanya, AI akan lebih baik kemampuannya jika ada lebih banyak data. Masalahnya, kami tidak akan memiliki data sebanyak itu jika kami tidak memperkenalkan layanan untuk dicoba oleh pengguna, karena ini seperti mengumpulkan data dari mereka.
“Jadi mungkin itu bisa jadi salah satu strateginya, misalkan suatu institusi ingin mengimplementasikan AI, langsung pakai saja, tapi ingat sistem ini tidak terlalu bagus jadi kalau orang mau pakai itu iseng-iseng saja. , Misalnya. Tapi dengan cara itu dia mengumpulkan data, dan data itu bisa digunakan untuk melatih sistem lebih baik lagi,” jelasnya.
Tentu butuh waktu untuk membuat sistem AI memiliki kemampuan minimal setara dengan manusia. Perusahaan besar seperti Google, Microsoft, dan Facebook saja, kata Hilman, membutuhkan setidaknya 10 tahun untuk melatih AI mereka agar lebih pintar.
“Jadi itu contoh sederhananya data digunakan untuk melatih sistem AI agar menjadi lebih baik, karena itu semua strateginya. Kami membutuhkan data untuk melatih sistem. Tanpa data yang banyak, tidak akan berkembang kapabilitasnya. .. Semakin banyak data, semakin banyak layanan yang digunakan, sistemnya semakin buruk, bagus,” katanya.
Tonton videonya “Benarkah AI bisa menggantikan berbagai profesi manusia?”
[Gambas:Video 20detik]
(rns/fay)