Perbedaan AI dan Machine Learning 2023

Perbedaan AI dan Machine Learning 

Menyingkap Teknologi yang Mengubah Dunia

Kemajuan teknologi semakin pesat dan telah membawa perubahan signifikan dalam kehidupan manusia. Dua istilah yang sering kita dengar adalah Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). AI dan ML digunakan dalam berbagai industri, mulai dari teknologi informasi untuk pengambilan keputusan hingga industri media yang memberikan wawasan dan rekomendasi. Bahkan sektor pertanian pun mulai mengadopsi AI dan ML. Selain itu, AI dan ML juga berperan dalam mitigasi dan prediksi bencana untuk kegiatan sosial.

Di era digital seperti sekarang ini, di mana informasi berputar dengan cepat, semakin banyak orang yang tertarik untuk mempelajari AI dan ML. Namun, sebelum memulai pembelajaran, penting bagi kita untuk memahami perbedaan antara AI dan Machine Learning.

Apa Itu A.I. ?

Sebelum membahas perbedaan AI dan Machine Learning, kita perlu memahami definisinya terlebih dahulu.

Artificial Intelligence (AI) merujuk pada desain dan pengembangan sistem yang memungkinkan mesin untuk melakukan tugas atau pekerjaan tertentu dengan menggunakan kemajuan teknologi. Tujuan utama dari AI adalah menjadi asisten manusia. AI diciptakan untuk bekerja bersama manusia, bukan menggantikannya.

Meskipun demikian, AI dapat diprogram untuk memiliki tingkat kecerdasan yang melebihi manusia. Keberhasilan AI telah menjangkau berbagai industri, termasuk pertanian, kesehatan, pangan, otomotif, dan banyak lagi.

Cara kerja AI didasarkan pada algoritma pemrograman yang ditanamkan dalam sistem komputer selama proses pengembangannya. Algoritma tersebut menjadi kerangka berpikir bagi kecerdasan buatan dalam memproses berbagai jenis data.

Untuk berfungsi dengan baik, algoritma pemrograman AI membutuhkan jumlah data yang besar dan berkualitas agar komputer dapat membedakan pola yang berguna. Dengan menggunakan data dalam jumlah besar dan algoritma yang kompleks, mesin AI dapat "berpikir" sendiri, membuat keputusan, belajar, dan beradaptasi.

Berikut adalah beberapa contoh penerapan AI yang sering kita temui:

1. Teknologi Pengenalan Wajah di ponsel pintar

2. Aplikasi perbankan seluler

3. Mesin Penerjemah

4. Asisten Suara (misalnya Siri, Alexa, Google Assistant)

Apa Itu Machine Learning?

Selanjutnya, kita akan menggali pengertian Machine Learning sebelum membahas perbedaannya dengan AI.

Machine Learning adalah cabang kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak untuk memprediksi output tanpa adanya pemrograman khusus. Machine Learning berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan belajar secara mandiri dari data tersebut.

Algoritma Machine Learning menggunakan data historis, seperti contoh, pengalaman, dan instruksi, sebagai input untuk memprediksi nilai output baru. Proses pembelajaran dimulai dengan pengamatan data dan pola yang ada. Mesin akan menggunakan pola tersebut untuk membuat keputusan yang lebih baik di masa depan.

Berikut adalah beberapa contoh penerapan Machine Learning yang sering kita temui:

1. Optimisasi iklan digital dalam kegiatan pemasaran

2. Sistem e-Tilang

3. Pengenalan Tulisan Tangan (Handwriting Recognition)

4. Teknologi Teks menjadi Suara (Text-to-Speech)

5. Teknologi Suara menjadi Teks (Speech-to-Text)

6. Software pengecekan terjemahan dan tata bahasa seperti Grammarly

Perbedaan AI dan Machine Learning

Lantas, apa perbedaan antara AI dan Machine Learning?

Pada dasarnya, Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence. AI digunakan untuk meningkatkan peluang keberhasilan sistem atau mesin, sedangkan Machine Learning lebih fokus pada akurasi sistem atau mesin itu sendiri.

Dengan kata lain, AI bertujuan untuk menyelesaikan masalah tertentu, seperti pengambilan keputusan, melalui sistem yang meniru manusia.

Di sisi lain, Machine Learning bertujuan untuk mempelajari pola dan hubungan dari data yang ada, untuk memaksimalkan kinerja sistem atau mesin, dan membantu algoritma bekerja secara otomatis.

Secara singkat, perbedaan antara AI dan Machine Learning sebagai berikut:

Perbedaan dalam hal : 

1. Keluaran yang dihasilkan
• Artificial Intelligence : Pengetahuan atau knowledge
• Machine Learning : Data
2. Tujuan yang ingin dicapai
• Artificial Intelligence : Mengembangkan sistem yang mampu meniru atau mendekati kemampuan cerdas manusia dalam menyelesaikan masalah
• Machine Learning : Mengembangkan algoritma yang bisa belajar secara mandiri dari data latih
3. Cakupan tugas
• Artificial Intelligence : Membuat sistem cerdas untuk melakukan tugas apapun seperti manusia
• Machine Learning : Mengajar mesin dengan data untuk melakukan tugas tertentu dan memberikan hasil yang akurat
4. Sub bidang
• Artificial Intelligence : Machine learning and deep learning adalah dua bidang turunan dari A.I.
• Machine Learning : Hanya deep learning yang merupakan bidang turunan dari Machine Learning 
5. Titik fokus
• Artificial Intelligence : Sistem AI berfokus dalam memaksimalkan peluang keberhasilan
• Machine Learning : Pembelajaran mesin memiliki fokus dalam akurasi dan pola
6. Jenis data yang didukung
• Artificial Intelligence : Data tidak terstruktur, semi-terstruktur, hingga terstruktur
• Machine Learning : Hanya data terstruktur dan semi-terstruktur
7. Contoh implementasi
• Artificial Intelligence : Chatbots, Smart Assistant (Siri, Alexa, Google Assistant), Sistem pakar, dan lain-lain 
• Machine Learning : Rekomendasi film Netflix, Algoritma pencarian Google, Facebook photo tagging, dan lain-lain