Ringkasan Artikel
Perbedaan AI dan Machine Learning.
Banyak orang masih menganggap AI (Artificial Intelligence) dan Machine Learning sebagai teknologi yang sama. Padahal, keduanya memiliki cakupan dan peran yang berbeda. Perbedaan AI dan Machine Learning terletak pada konsep dasarnya: AI merupakan istilah payung yang sangat luas, sedangkan Machine Learning adalah salah satu pendekatan utama di dalam AI.
Secara sederhana, AI berfokus pada pembuatan sistem atau mesin yang mampu meniru kecerdasan manusia, seperti berpikir, mengambil keputusan, dan memecahkan masalah. Sementara itu, Machine Learning memungkinkan sistem AI untuk belajar dari data dan pengalaman, tanpa harus diprogram secara detail satu per satu.
Memahami Perbedaan AI dan Machine Learning menjadi semakin penting di era digital saat ini, karena banyak teknologi modern—seperti chatbot AI, rekomendasi video, pengenalan wajah, hingga mobil tanpa pengemudi—menggunakan Machine Learning sebagai mesin utamanya. Oleh karena itu, meskipun sering disebut bersamaan, AI dan Machine Learning sebenarnya memiliki peran yang berbeda namun saling berkaitan.
Rekomendasi kami: Teknologi Satelite dalam Arkeologi Kuno
Berikut penjelasan yang lebih jelas dan terstruktur mengenai Perbedaan AI dan Machine Learning, mulai dari pengertian, cara kerja, hingga contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari.
|
Aspek
|
Artificial Intelligence (AI)
|
Machine Learning (ML)
|
|---|---|---|
|
Pengertian
|
Bidang ilmu komputer yang bertujuan untuk membuat mesin atau komputer bisa berperilaku cerdas seperti manusia.
|
Cara membuat AI yang bisa belajar dari data tanpa perlu dibuat aturannya satu per satu secara eksplisit.
|
|
Cara Kerja
|
Bisa menggunakan berbagai cara seperti: – Pendekatan berbasis aturan – Pencarian – Logika – Pembelajaran mesin – dan lainnya. |
Biasanya menggunakan data pelatihan untuk mengajarkan model, kemudian model tersebut membuat prediksi atau pengambilan keputusan.
|
|
Contoh
|
Sistem pakar medis yang menentukan diagnosis berdasarkan aturan yang diberikan oleh dokter – Robot yang merencanakan jalur – Siri/Alexa (menggunakan gabungan berbagai teknik) – AI dalam permainan seperti catur (dapat menggunakan teknik pencarian pohon keputusan).
|
Rekomendasi Netflix/YouTube – Deteksi spam email – Pengenalan wajah – Prediksi harga saham – ChatGPT/Grok (menggunakan Deep Learning, yang merupakan bagian dari ML)
|
|
Cakupan
|
Sangat luas. Termasuk Machine Learning, Deep Learning, sistem berbasis aturan, sistem ahli, robotik, pemrosesan bahasa alami, penglihatan komputer, dan lain sebagainya. |
Lebih sempit, ML (Machine Learning) adalah subset (bagian) dari AI.
|
|
Ketergantungan pada Data
|
Tidak selalu butuh data besar. Bisa hanya aturan logika.
|
Sangat bergantung pada data berkualitas dan dalam jumlah besar untuk pelatihan.
|
|
Hubungan
|
AI adalah tujuannya (membuat mesin pintar).
|
ML adalah alat/cara paling populer saat ini untuk mencapai AI.
|
Analogi Sederhana
Untuk memahami Perbedaan AI dan Machine Learning, bayangkan teknologi mobil tanpa pengemudi.
AI (Artificial Intelligence)
AI diibaratkan sebagai tujuan besar: membuat mobil yang bisa mengemudi sendiri (self-driving car). Fokus AI adalah menciptakan sistem yang terlihat pintar dan mampu mengambil keputusan layaknya manusia.
Machine Learning (ML)
Machine Learning adalah salah satu cara untuk mencapai tujuan tersebut. Mobil dibuat pintar dengan cara diberi ribuan jam video dan data mengemudi agar sistem dapat belajar sendiri mengenali pola jalan, rambu lalu lintas, pejalan kaki, dan kondisi sekitar. Inilah inti dari Perbedaan AI dan Machine Learning: AI adalah tujuan, ML adalah metode.
Ada cara lain untuk membuat mobil terlihat pintar tanpa Machine Learning, misalnya dengan memprogram aturan secara manual seperti:
- jika lampu merah → berhenti
- jika ada pejalan kaki → pelan
Pendekatan ini tetap termasuk AI, tetapi bukan Machine Learning, karena sistem tidak belajar dari data dan kurang fleksibel saat menghadapi situasi baru. Contoh ini semakin menegaskan Perbedaan AI dan Machine Learning dalam praktik nyata.
Hubungan dengan Deep Learning
Deep Learning (DL) merupakan subset dari Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) dengan banyak lapisan.
Urutan hubungannya adalah:
AI ⊃ Machine Learning ⊃ Deep Learning
Teknologi modern seperti ChatGPT, Gemini, dan Grok hampir seluruhnya dibangun menggunakan Deep Learning, yang berarti mereka merupakan bagian dari Machine Learning, dan pada akhirnya termasuk dalam AI.
Kesimpulan
- Semua Machine Learning adalah AI, tetapi tidak semua AI menggunakan Machine Learning.
- Saat ini, sebagian besar kemajuan AI modern—seperti chatbot, pengenalan gambar, dan terjemahan otomatis—didorong oleh Machine Learning, khususnya Deep Learning.
Karena itu, jika membahas teknologi di balik chatbot AI modern, istilah yang paling tepat sebenarnya adalah Machine Learning atau Deep Learning, bukan sekadar AI secara umum.
[Rakyat.id]