Apa Perbedaan antara MACHINE LEARNING dan ARTIFICIAL INTELLIGENCE?
Artificial Intelligence (Kecerdasan buatan) dan Machine Learning adalah dua istilah yang saling berkaitan dalam dunia komputer. Teknologi ini membantu membawa perubahan besar di berbagai bidang saat ini. Baik itu ilmu kedokteran, meteorologi, robotikan dan lain-lain. Namun, masih banyak dari kita yang bingung akan kedua istilah ini. Mari kita cari tahu apa arti kedua istilah tersebut dan apa perbedaan diantara keduanya.
Defenisi
- Artificial Intelligence — istilah ini terdiri dari dua kata, ‘Artificial/Buatan’ dan ‘Intelligence/Kecerdasan’. ‘Buatan’ dapat disimpulkan sebagai sesuatu yang tidak dapat ditemukan di alam atau dirancang oleh manusia dari sumber-sumber alami, ‘Kecerdasan’ mengacu pada kemampuan berpikir secara umum atau kemampuan untuk berpikir. Kecerdasan alami adalah sesuatu yang ditemukan pada manusia dan hewan lain dalam kapasitas mereka untuk berinteraksi dengan lingkungan. Beberapa orang salah menafsirkan fakta bahwa Kecerdasan Buatan adalah sebuah sistem. Tetapi sebenarnya, itu bukan sistem. Kecerdasan Buatan terintegrasi ke dalam sistem. Kecerdasan Buatan dapat didefinisikan sebagai studi tentang bagaimana komputer dan berbagai sistem dapat dilatih untuk melakukan tindakan yang dapat dilakukan oleh manusia lebih baik. Dengan demikian itu berarti menambahkan kemampuan manusia ke mesin dalam artian ‘kecerdasan’.
- Machine Learning — ML adalah sesuatu dimana mesin dapat belajar sendiri. Tidak perlu diprogram secara eksplisit setiap kali menerima output yang berbeda. ML seharusnya bisa belajar dari pengalaman masa lalu dan bertindak sendiri. Ini adalah aplikasi AI dan inilah alasan mengapa orang terkadang bingung. ML secara otomatis belajar dan berkembang dari sistem. Suatu program dapat dihasilkan dengan hanya mengintegrasikan input dan output.
Mari kita lihat keduanya secara lebih rinci — apa yang dibutuhkan masing-masing keduanya, kita juga dapat mengambil beberapa contoh perbedaan antara keduanya:
Artificial Intelligence
Dapat dikatakan bahwa AI adalah cara terluas yang bisa dipikirkan orang tentang kecerdasan canggih di komputer. Apapun dan segala sesuatu yang bisa dilakukan oleh mesin akan dihitung sebagai kecerdasan buatan. Pada konferensi Artficial Intelligence di Darmouth, 1956, dijelaskan bahwa setiap aspek pembelajaran atau fitur kecerdasan apapun yang dapat disimulasikan dalam sebuah mesin dapat digambarkan sebagai Kecerdasan Buatan.
Jika anda mengambil contoh, AI dapat merujuk pada kemampuan program komputer untuk memainkan permainan catur. Bahkan bisa menjadi sistem pengenalan suara (voice recognition system) seperti Alexa dari Amazon, yang menafsirkan dan merespon pidato. Teknologi ini kadang-kadang digolongkan ke dalam tiga kelompok berbeda — Narrow AI, Artificial general Intelligence (AGI), dan Superintelligence AI. Ada AI seperti Deep Blue dari IBMK dan Alpha Go dari Google Deepmind yang telah berhasil mengalahkan pemain paling ahli di gim mereka. AI ini terampil hanya pada satu tugas tertentu.
General AI Intelligence akan berada pada tingkat yang sama dengan manusia dan melakukan banyak tugas yang berbeda.
Supperintelligence AI dapat membawa berbagai hal ke tingkat yang berbeda. Mereka akan lebih pintar daripada manusia terbaik di setiap bidang dan akan bertindak sebagai superior mind. Mereka akan social skill, kreativitas ilmiah, dan juga kebijaksanaan umum. Hal ini hanya akan terjadi ketika mesin bisa mengakali kita.
Machine Learning
Machine Learning hanyalah salah satu bagian dari AI, dimana gagasan intinya adalah bahwa sebuah mesin akan dapat mengambil data dan belajar untuk mereka tanpa campur tangan manusia. ML saat ini menjadi senjata paling tajam dalam toolkit AI untuk dunia bisnis. Sistem ML akan dengan cepat dapat menerapkan pengetahuan dari kumpulan data training yang besar untuk pengenalan suara atau wajah, terjemahan, pengenalan objek dan tugas-tugas serupa lainnya. Ini tidak seperti code manual yang memiliki serangkaian intruksi khusus. ML akan memungkinkan suatu sistem untuk belajar mengenali pola-pola dan membuat prediksi sendiri.
Deep Blue dan DeepMind keduanya merupakan jenis dari AI. Deep Blue didasarkan pada aturan dan tergantung pada pemrograman dan karenanya bukan bentuk ML. DeepMind, disisi lain, mengalahkan juara dunia di Go hanya dengan melatih kumpulan dataset besar. Perusahaan-perusahaan besar saat ini membuat platform ML untuk perusahaan lainnya dan mereka bisa mendapatkan keuntungan dari sini.
Perbedaan utama:
- AI bertujuan untuk meningkatkan peluang keberhasilan dan bukan akurasi, sementara ML berfokus pada peningkatan efesiensi dan tidak peduli pada kesuksesan.
- Tujuan AI adalah untuk mensimulasikan kecerdasan alami dalam memecahkan masalah yang kompleks, sedangkan tujuan ML adalah belajar dari data untuk memaksimalkan kinerja machine.
- AI adalah tentang membuat keputusan, sementara ML memungkinkan sistem untuk mempelajari hal-hal baru dari data.
- AI akan membuat sistem untuk meniru manusia dan merespon serta berperilaku sesuai dengan itu. ML disisi lain terlibat dalam menciptakan algoritma untuk belajar sendiri.
- AI akan mencari solusi optimal dalam suatu kasus, sementara ML tidak akan peduli dengan optimalitas.
- AI akan mengarah pada kebijaksanaan atau pengetahuan, sedangkan ML akan mengarah pada pengetahuan.
