Insinyur Kecerdasan Buatan: Mitos vs. Realitas
Diterbitkan: 2018-05-08Kecerdasan buatan telah melihat pertumbuhan pesat dalam domain yang relevan dengannya. Dari lemari es pintar hingga mobil yang dapat mengemudi sendiri – semuanya adalah hasil dari algoritme kecerdasan buatan yang canggih. Siapa yang bertanggung jawab untuk itu? Para Insinyur Kecerdasan Buatan.
Kecerdasan buatan dianggap sama dengan pembelajaran mesin, tetapi dalam kenyataannya, yang terakhir adalah bagian dari yang pertama. AI adalah bidang yang luas dengan aplikasi yang beragam, tetapi juga salah satu domain yang paling menantang untuk dikerjakan. Kecerdasan Buatan bertujuan untuk memberikan mesin kemampuan untuk meniru manusia di hampir setiap aspek – yang jauh lebih sulit daripada kedengarannya. Mesin pada dasarnya adalah perangkat bodoh dan membutuhkan banyak data, daya komputasi, dan upaya untuk belajar. 
Profesional AI yang paling sukses sering kali memiliki karakteristik dan kecintaan yang sama terhadap mesin yang memungkinkan mereka berkembang dalam karier mereka. Bekerja dengan AI membutuhkan proses pemikiran yang sangat analitis dan logis, dan kemampuan untuk memecahkan masalah yang paling menantang dengan biaya yang paling efektif dan efisien. Insinyur kecerdasan buatan diharapkan memiliki pandangan ke depan yang jelas tentang inovasi teknologi yang diterjemahkan ke dalam program canggih yang memungkinkan bisnis tetap kompetitif.
Kecerdasan Buatan: Mengambil atau Lebih tepatnya Diambil alih
Selain itu, spesialis AI juga perlu dipersenjatai dengan keterampilan teknis yang diperlukan untuk merancang, mengembangkan, memelihara, memantau, dan memperbaiki sistem dan program mereka. Terakhir, para profesional AI harus mahir dalam menerjemahkan informasi yang sangat teknis dengan cara yang dapat dipahami bahkan oleh mereka yang berlatar belakang non-teknis. Mereka perlu bekerja sama dengan seluruh organisasi untuk menghasilkan hasil yang paling berwawasan.
Baiklah, sekarang kita berada di halaman yang sama mengenai peran pekerjaan seorang Insinyur Kecerdasan Buatan, mari kita lihat beberapa keterampilan penting yang harus dimiliki oleh setiap profesional AI.
Dasar-dasar ilmu komputer dan matematika membentuk tulang punggung sebagian besar program kecerdasan buatan. Posisi entry level membutuhkan setidaknya gelar sarjana sementara posisi yang memerlukan pengawasan, kepemimpinan, atau peran administratif seringkali membutuhkan gelar master atau doktoral.
Setiap calon insinyur AI harus merasa nyaman dengan:
- Berbagai tingkat matematika, termasuk probabilitas, statistik, aljabar, dan kalkulus.
- Jaringan Bayesian atau pemodelan grafis, termasuk jaring saraf.
- Fisika, teknik, dan robotika.
- Ilmu komputer, bahasa pemrograman, dan pengkodean.
- Teori ilmu kognitif.
Bidang Kecerdasan Buatan terus berkembang dan memunculkan berbagai teknologi baru yang secara konsisten dikerjakan oleh para pengembang/insinyur AI ini. Mari kita lihat apa saja mereka:
Daftar isi
Pemrosesan Bahasa Alami dan Analisis Teks
NLP menggunakan dan mendukung analitik teks. NLP membantu dalam memahami setiap kalimat yang diucapkan dalam bahasa alami mengenai struktur, sentimen, maksud, dan makna melalui metode statistik. NLP menemukan penggunaan ekstensif dalam deteksi penipuan dan keamanan, berbagai asisten otomatis (Siri, misalnya), dan aplikasi untuk penambangan data tidak terstruktur.
Panduan Pemula Untuk Pemahaman Bahasa Alami
Agen Virtual
Dari chatbot sederhana hingga sistem canggih yang dapat berinteraksi tanpa hambatan dengan manusia, semua ini dimungkinkan karena para insinyur AI dan Kecerdasan Buatan. Penggunaan chatbots dan agen virtual ini meningkat seiring organisasi menyadari pentingnya chatbots untuk layanan dan dukungan pelanggan.
Perangkat Keras yang dioptimalkan AI
Perangkat keras perlu menjadi jauh lebih akomodatif seiring AI, dan teknologi terkait berkembang. Dan apa artinya itu?
Unit pemrosesan grafis (GPU) dan peralatan yang dirancang dan dikembangkan secara khusus untuk menjalankan pekerjaan komputasi berorientasi AI secara efisien. Mereka memiliki dampak besar pada aplikasi Deep Learning. Beberapa vendor yang mengembangkan GPU tersebut antara lain Cray, Google, IBM, Intel, dan Nvidia.
Biometrik
Biometrik berurusan dengan identifikasi, pengukuran, dan analisis aspek fisik tubuh manusia. Ini memungkinkan interaksi yang jauh lebih alami antara manusia dan mesin yang menangani interaksi yang berkaitan dengan menyentuh, melihat, berbicara, dan mengenali bahasa tubuh.
Platform Pembelajaran Mendalam
Platform pembelajaran mendalam membawa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ke tingkat yang sama sekali baru dengan bekerja dengan jaringan saraf canggih dengan berbagai lapisan abstraksi. Teknologi ini meniru otak manusia dengan memproses data dan menciptakan pola yang membantu dalam pengambilan keputusan.
5 Terobosan Aplikasi Machine Learning
Sekarang, mari kita memandu Anda melalui beberapa mitos dan kesalahpahaman – kami yakin Anda juga memiliki beberapa di antaranya. Mari kita bersama-sama menghancurkan mereka!
Mitos #1: AI berpikir persis seperti manusia – AI bisa menyelesaikan semua masalah yang bisa dilakukan manusia.
Belum ada kecerdasan umum di AI, dan mungkin kita juga tidak membutuhkannya. Jika ada, hari ini AI lebih berfokus pada mengajari lemur cara mendapatkan makanan dan bukan tentang membiarkan simpanse mencari tahu sendiri. Sebagian besar fungsi AI dikembangkan untuk tujuan tertentu, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), pengenalan gambar, mesin telusur, permainan, prediksi, atau fitur khusus pada mobil yang dapat mengemudi sendiri. Ini sering membawa nilai bisnis yang lebih tinggi daripada kecerdasan umum. Seorang spesialis selalu lebih disukai daripada seorang generalis.
Mitos #2: AI sama dengan Machine Learning atau Deep Learning.
AI sering disalahartikan untuk ML, Deep Learning, atau bahkan Pemrosesan Kognitif. Namun, kenyataannya adalah bahwa ML adalah bagian dari AI di mana memberi makan data secara teratur melatih mesin. Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, AI lebih luas dari itu dan membentuk superset dari teknologi yang kami sebutkan.
5 Aplikasi Natural Language Processing untuk Bisnis di Tahun 2018
Mitos #3: Insinyur kecerdasan buatan hanya mengembangkan sistem sekali, kemudian terus belajar dengan sendirinya.
Jika hanya! Bahkan pembelajaran mesin, bagian dari AI, tetap sangat sulit untuk diterapkan. Tentu saja ada tantangan yang lebih mudah dan lebih sulit, tetapi secara umum, mendapatkan algoritme ini agar sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda adalah tugas tersendiri. Seringkali algoritme mudah dipahami, tetapi tantangannya adalah dalam memilih algoritme yang tepat untuk masalah tersebut dan menyajikan data ke algoritme dengan cara yang benar. Ini membutuhkan pengetahuan yang komprehensif tentang masalah serta pemahaman menyeluruh tentang kemampuan dan kendala dari algoritma dan model. Masalah rumit lebih lanjut adalah kenyataan bahwa mesin membutuhkan jumlah pelatihan yang tepat untuk mendapatkan kecerdasan buatan.
Pelatihan ini membutuhkan data yang akurat dalam bentuk yang semurni mungkin. Selanjutnya, data yang digunakan untuk melatih luar biasa dinamis dan menjadi basi jika tidak digunakan pada waktu yang tepat. Jadi, insinyur kecerdasan buatan juga perlu melakukan iterasi demi iterasi pada sistem mereka untuk memastikannya bekerja dengan mulus dengan data dinamis seperti itu.
Mitos #4: Algoritme AI dapat secara ajaib membuat sistem cerdas. Kualitas data yang diumpankan tidak relevan untuk AI.
AI sama sekali bukan "muat dan pergi." AI tidak akan banyak membantu jika Anda memiliki data yang sangat luas atau belum diproses. Data tersebut tidak dapat dicerna untuk sistem apa pun dan sering kali akan menghasilkan hasil yang salah. Alih-alih mencerna apa pun dan segalanya, seorang insinyur AI perlu mengatur data dengan hati-hati dan memastikan kualitasnya setinggi mungkin. Algoritma tidak lain adalah sebuah program, dan sebuah program membutuhkan data untuk bekerja dengannya. Semakin baik datanya, semakin baik hasilnya.
Mitos #5: AI adalah bidang yang sangat baru.
John McCarthy menciptakan istilah "kecerdasan buatan" pada tahun 1956 dan kemudian mendefinisikan domain tersebut selama lebih dari lima dekade. Jadi, meskipun konsep AI tidak begitu baru, itu jauh lebih luas di dunia saat ini.
Perbedaan antara Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Data Besar!
Ah! Begitulah kira-kira mitos seputar para insinyur Artificial Intelligence. Beri tahu kami jika Anda pernah mendengar mitos seperti itu lagi, dan kami akan membantu Anda memecahkannya juga! Kami akan kembali dengan Mythbusters lainnya.
Pelajari Kursus ML dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.
