Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence): Definisi, Cara Kerja, Teknologi, Ciri, dsb

Apa Itu Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)?

Kecerdasan Buatan (AI) adalah sistem komputer yang dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti berpikir, belajar, dan mengambil keputusan. Menurut Russell dan Norvig (2021), “Artificial Intelligence is concerned with building agents that receive percepts from the environment and take actions that affect that environment”. Dengan kata lain, AI dipahami sebagai agen yang dapat mengamati lingkungannya, mengambil keputusan, dan bertindak secara adaptif.

Mungkin terdengar seperti hal yang sangat canggih bahkan magis. Namun, AI pada dasarnya belajar dari data, menemukan pola (pattern), mengolahnya menjadi informasi, membuat prediksi, menerima feedback, dan terus belajar dari feedback yang didapatkan agar performanya semakin baik. Hal tersebut mungkin membuat AI seperti manusia, namun, berbeda dengan manusia yang belajar dari pengalaman, AI belajar dari data, data yang sangat-sangat banyak, baik terstruktur maupun tidak, dengan waktu yang sangat cepat.

Selain itu, AI bukanlah sebatas teknologi canggih saja, melainkan fondasi bagi transformasi berbagai sektor seperti bisnis, kesehatan, transportasi, hingga pendidikan. Sebagaimana dikatakan oleh Saeed et al. (2023), “AI systems have become an indispensable component of modern society, shaping decision-making and innovation across industries.”

Rasanya tidak heran apabila AI menjadi topik yang sangat besar di masa ini, apalagi ketika Generative AI mulai mendapatkan eksposur yang luar biasa melalui ChatGPT dan MidJourney. Pada artikel ini akan dibahas berbagai literasi fundamental mengenai AI, dimulai dari elephant in the room-nya terlebih dahulu, yaitu: bagaimana cara kerja AI?

Cara Kerja AI

AI bekerja dengan cara belajar (learning). Sebagaimana dijelaskan oleh Jordan (2023), “AI learns iteratively, where predictions are tested against feedback, enabling systems to refine their accuracy over time.” Artinya, cara kerja AI sebenarnya mirip dengan manusia yang terus belajar dari kesalahan. Setiap kali sistem membuat prediksi, ia langsung membandingkannya dengan hasil nyata. Dari proses ini, AI mendapatkan masukan (feedback) untuk memperbaiki diri, sehingga lama-kelamaan akurasinya semakin tajam.

Secara teknis, AI bekerja melalui urutan berikut:

1. Input Data: Sistem menerima data dalam jumlah besar.
2. Pattern Recognition: AI menganalisis pola dalam data tersebut.
3. Processing & Prediction: Sistem membuat perkiraan jawaban atau tindakan berdasarkan pola yang ditemukan.
4. Feedback: Hasilnya dievaluasi dan digunakan untuk perbaikan.
5. Learning: AI menjadi lebih baik seiring berjalannya waktu.

Selanjutnya, Goodfellow et al. (2023) menjelaskan, “The central problem in machine learning and AI is to automatically learn complex mappings from inputs to outputs” (hlm. 9). Artinya, inti dari AI adalah kemampuannya mempelajari pemetaan yang kompleks antara data masukan dan keluaran yang diinginkan. Ia juga memberikan Iterasi cara kerja AI yang tidak berbeda jauh dengan Jordan, yakni sebagai berikut:

1. Input Data. Big data dikumpulkan, baik berupa structured data maupun unstructured data (caption, label, gambar, suara, dsb).
2. Pattern Recognition. AI mencari pola dari data sehingga mampu mensortir, menafsirkan, membandingkan, dsb.
3. Modeling. AI membangun model prediksi/klasifikasi.
4. Inference. Model menghasilkan keluaran (prediksi/keputusan).
5. Feedback Loop. Hasil dievaluasi, digunakan untuk perbaikan model.

Contoh nyata: ketika TikTok merekomendasikan video, AI memproses data perilaku pengguna (apa yang ditonton, disukai, diabaikan), menemukan pola preferensi, lalu menampilkan video yang paling relevan dengan pengguna.

Teknologi Utama di Balik AI

Sebetulnya, AI telah ada dari sejak lama. Namun, perkembangan terkini dari teknologi di belakangnyalah yang membuat AI menjadi primadona seperti sekarang. Apa saja teknologi yang menyokongnya itu? Tiga teknologi utama di balik AI adalah Machine Learning, Deep Learning, dan Natural Language Processing.

1. Machine Learning (ML)

Machine Learning adalah framework sistem AI yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Sebagaimana dinyatakan oleh Goodfellow et al. (2023), “Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed, by learning from patterns in data.”

Intinya, machine learning memungkinkan komputer untuk mengepul dan belajar dari data yang ia terima. Terdapat beberapa jenis pembelajaran yang bisa dilakukan komputer melalui  machine learning, yakni:

1. Supervised learning. Dalam supervised learning, data diberi label dengan sengaja untuk mempermudah proses pembelajaran (contoh: label spam agar AI mendeteksi alamat email sebagai spam).
2. Unsupervised learning. Data tidak memiliki label tertentu dan AI mencari sendiri pola yang bisa ia kaitkan terhadap data tersebut (contoh: data yang akan dibuat sebagai segmentasi pasar).
3. Reinforcement learning. AI langsung belajar melalui trial and error dengan sistem reward atau objektif tertentu yang kita atur (contoh: AlphaGo).

2. Deep Learning (DL)

Machine Learning adalah teknologi yang memungkinkan AI untuk belajar dari data, akan tetapi limitasinya cukup banyak, terutama ML hanya dapat belajar efektif dari data yang terstruktur (database). Sementara itu, kenyataannya data yang tercecer di internet adalah data yang tidak terstruktur. Ada label di menu website, caption di atas gambar, dan gambar sendiri juga merupakan data yang sangat berharga untuk diolah, dsb. Deep learning adalah jawaban untuk mendapatkan pembelajaran dari data-data yang tercecer tersebut.

Deep Learning adalah bentuk lanjutan dari ML yang menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) dengan banyak lapisan (deep neural networks). Hal ini membuat AI mampu memproses data kompleks seperti gambar, suara, dan teks. Menurut LeCun et al. (2023), “Deep learning has transformed AI by enabling hierarchical representation learning, allowing machines to process raw data with unprecedented accuracy.” Teknologi ini menjadi dasar pengenalan wajah, mobil otonom, dan asisten virtual cerdas.

3. Natural Language Processing (NLP) dan Large Language Models (LLM)

Natural Language Processing memungkinkan mesin memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Kini, perkembangan lebih lanjutnya adalah Large Language Models (LLM), seperti GPT atau PaLM, yang dilatih dengan miliaran parameter.

Sebagaimana ditulis oleh Brown et al. (2023), “LLMs represent a paradigm shift in AI, enabling machines to generate human-like language and reasoning at scale.”

Aplikasi nyata LLM adalah chatbot cerdas seperti chatGPT, asisten penulisan otomatis pada berbagai aplikasi yang mengintegrasikan AI, hingga analisis dokumen hukum atau medis.

Ciri-Ciri AI 

Banyak orang bertanya apa perbedaan AI dengan komputer biasa. AI memiliki ciri khas, yaitu:

1. Kemampuan Belajar Mandiri. AI terus meningkatkan kinerja dari pengalaman.
2. Pengolahan Data Besar. AI mampu menganalisis data dalam skala sangat besar.
3. Adaptif dan Fleksibel. AI bisa menyesuaikan perilaku berdasarkan konteks.
4. Prediktif dan Proaktif. Tidak hanya merespons, tetapi juga memprediksi kebutuhan pengguna.

Menurut Xu et al. (2023), “Unlike traditional computing, AI systems adapt dynamically, improving through exposure to data rather than static programming.” Artinya, tidak seperti komputer konvensional, sistem AI secara dinamis terus meningkatkan seiring dengan data yang ia temukan, bukan hanya kode program yang statis.

Manfaat dan Penerapan AI di Kehidupan Nyata

AI kini menjadi tulang punggung inovasi di berbagai bidang, beberapa aplikasi nyata dari AI yang dengan cepat telah diadopsi antara lain adalah sebagai berikut.

• Kesehatan: AI membantu analisis citra medis, deteksi dini kanker, dan penemuan obat. Bahkan, AI membantu diagnosis kanker melalui analisis citra medis (Esteva et al., 2017).
• Bisnis: Chatbot, analitik data pelanggan, hingga prediksi tren pasar, sistem rekomendasi e-commerce meningkatkan penjualan dengan personalisasi setiap kebutuhan pengguna.
• Transportasi: Mobil otonom Tesla mengandalkan computer vision dan deep learning sehingga bisa bernavigasi sendiri tanpa supir, navigasi cerdas, dan manajemen lalu lintas.
• Pendidikan: Platform pembelajaran adaptif yang menyesuaikan kebutuhan siswa.
• Pertanian: AI dapat menganalisis kondisi tanah dan dapat memprediksi hasil panen.

Tantangan dan Isu Etis AI

Meskipun bermanfaat, AI juga menimbulkan beberapa tantangan besar yang di antaranya adalah sebagai berikut.

1. Bias Algoritma. Jika data pelatihan bias, hasil AI juga bias. O’Neil (2016) menulis, “Algorithms are opinions embedded in code” (hlm. 21), yang berarti AI dapat membawa bias manusia.
2. Privasi Data. Penggunaan data pribadi menimbulkan risiko kebocoran informasi.
3. Pengangguran Teknologi. Otomatisasi berpotensi menggantikan pekerjaan manusia. laporan McKinsey (2023) memperkirakan hingga 800 juta pekerjaan global terdampak otomatisasi pada 2030.
4. Regulasi dan Etika. AI membutuhkan kerangka hukum yang jelas.

Menurut Floridi dan Cowls (2023), “AI ethics must move beyond principles to practice, ensuring transparency, fairness, and accountability in real-world deployment.”

Masa Depan AI

Ke depan, AI diperkirakan akan semakin terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari. Kombinasi antara AI, Internet of Things (IoT), dan komputasi kuantum dapat menciptakan lompatan besar dalam inovasi.

Secara umum, tren masa depan AI meliputi:

• Generative AI (teks, gambar, video). Selain teks dan gambar, media lain seperti suara, video, dsb akan semakin canggih dan menyusul perkembangan teks dan gambar yang digenerate.
• Explainable AI (XAI). AI yang transparan dan dapat dijelaskan, dengan alasan agar lebih akuntabel dan humanis.
• AIoT. Integrasi AI dengan Internet of Things.
• AI + Quantum Computing.cepatan AI yang memadukan komputer quantum untuk mempercepat pemrosesan secara eksponensial.

Akan tetapi, menurut Zhang et al. (2024), “The future of AI lies not only in technical advancement but also in fostering trust, accountability, and human-centered design.” Dengan kata lain, masa depan AI adalah untuk memastikan bahwa teknologi ini dapat dimanfaatkan secara bertanggungjawab, akuntabel (etis), dan memastikan memberikan manfaat untuk manusia.

Simpulan

Kecerdasan buatan kini telah menjadi tulang punggung transformasi digital global. Dari machine learning, deep learning, hingga LLM, AI mengubah cara kita bekerja, belajar, dan berinteraksi. Meski menjanjikan manfaat besar, AI juga membawa tantangan etis, sosial, dan regulatif yang harus diantisipasi.

AI adalah teknologi kunci abad ke-21 yang mengubah cara manusia bekerja, belajar, dan berinteraksi. Dengan fondasi pada Machine Learning, Deep Learning, NLP, hingga LLM, AI semakin canggih dan mampu meniru pola pikir manusia. Namun, kebermanfaatannya harus diimbangi dengan etika, regulasi, dan pemahaman publik.

Referensi (Daftar Pustaka)

1. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2023). Language models are few-shot learners. Journal of Artificial Intelligence Research, 76(1), 845–879.
2. Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115–118.
3. Floridi, L., & Cowls, J. (2023). The ethics of AI: From principles to practice. AI & Society, 38(2), 345–357.
4. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2023). Deep learning. MIT Press.
5. Jordan, M. I. (2023). Artificial intelligence—the revolution hasn’t happened yet. Harvard Data Science Review, 5(2), 1–12.
6. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2023). Deep learning: Past, present, and future. Communications of the ACM, 66(4), 54–63.
7. O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
8. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
9. Saeed, N., Ashraf, R., & Mahmood, T. (2023). Artificial intelligence in contemporary society: Opportunities and challenges. International Journal of Information Technology, 15(3), 123–138.
10. Xu, H., Zhang, J., & Zhao, Y. (2023). Adaptive computing and artificial intelligence: Trends and future. Journal of Computational Science, 72, 102123.
11. Zhang, Y., Li, X., & Chen, H. (2024). Trustworthy and explainable AI: A roadmap for the future. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 5(1), 1–14.