Perbedaan AI dan Machine Learning, Kamu Harus Tahu

Teknodaily – Ketika orang berbicara tentang teknologi kontemporer, kata “artificial intelligence” (AI) dan “machine learning” (ML) sering disebutkan secara bersamaan. Keduanya memang memiliki peran penting dalam dunia teknologi, tapi masih banyak orang yang belum tahu perbedaan AI dan Machine Learning. 

Apa Itu Artificial Intelligence dan Machine Learning

Menurut halaman W3Schools, Artificial Intelligence (AI) merupakan kemampuan mesin yang dapat meniru kecerdasan manusia. Tujuan utama AI yaitu memungkinkan mesin melakukan berbagai tugas yang biasanya membutuhkan peran kecerdasan manusia, mulai dari mengambil keputusan, pengenalan pola sampai mengatasi masalah yang kompleks. AI bisa menggunakan beragam teknik maupun pendekatan, seperti Machine Learning. 

Dilansir dari sumber yang sama, Machine Learning (ML) termasuk cabang dari teknologi AI yang lebih fokus untuk mengembangkan sistem komputer yang bisa belajar dan meningkatkan diri sendiri dari pengetahuan yang ada tanpa harus diprogram secara signifikan. 

Berkat ML, ML memiliki kemampuan untuk mengenali pola data sekaligus membuat keputusan maupun memprediksi dari pola tersebut. Biasanya kondisi tersebut dilakukan dengan menerapan algoritma statistik dan matematis.

Hubungan Antara AI dan Machine Learning

Dalam dunia teknologi modern, AI dan Machine Learning sering kali dikaitkan satu sama lain dan tidak jarang disebutkan digunakan bersama. Hanya saja, ML merupakan teknik untuk mencapai tujuan dari teknologi AI. Dengan kata lain, ML adalah suatu cara yang lebih praktis dan cepat untuk menerapkan AI di suatu sistem ataupun aplikasi.

Di konteks lebih luas, tidak hanya Machine Learning saja, tapi masih ada teknik lainnya yang dipergunakan, seperti logika berbasis pengetahuan, pemrosesan bahasa alami, penglihatan komputer, dan lainnya. Karena itulah, bisa dikatakan AI adalah teknologi yang lebih luas dan mencangkup banyak metode atau cara untuk menciptakan sistem yang lebih cerdas. 

Perbedaan dalam Pendekatan dan Implementasi

1. Pendekatan AI

AI bisa kamu implementasikan dengan macam-macam cara, misalnya aturan berbasis sistem, metode Machine Learning, dan teknik lain seperti pemrosesan bahasa pemrograman alami atau penglihatan komputer. Kalau dilihat dari cara tradisional, AI bisa saja melibatkan pemrograman aturan dan logika secara langsung yang tidak lagi membutuhkan pembelajaran data.

2. Pendekatan Machine Learning

Di sisi lain, ML lebih fokus pada pembelajaran data. Untuk melakukannya diperlukan algoritma untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan sekaligus memprediksi berdasarkan pola tersebut.

Hanya saja, ML membutuhkan data yang luas untuk melatih model. Kualitas dari model tersebut tergantung kualitas data apa yang dipakainya.

Contoh Penerapan

Contoh AI:

Sebuah sistem pakar di bidang medis yang memberikan diagnosis berdasarkan aturan-aturan medis yang telah diprogram sebelumnya. Sistem ini tidak memerlukan pembelajaran dari data, tetapi menggunakan basis pengetahuan yang telah diimplementasikan secara manual.

Contoh Machine Learning:

Penggunaan ML dalam mendeteksi fraud dalam transaksi keuangan. Dalam suatu model ML bisa dilatih memakai data historis dengan transaksi mencurigakan dan tidak untuk mencari pola-pola yang menandakan aktivitas penipuan di masa depan.

Implikasi dan Perkembangan

Dengan memahami perbedaan AI dan Machine Learning sangat penting untuk mengarahkan perkembangan teknologi ke arah yang lebih tepat sekaligus memilih cara yang sesuai dalam pengembangan aplikasi tertentu.

Seiring majunya teknologi, AI dan Machine Learning pastinya akan terus mengalami evolusi, apalagi dapat terbuka peluang yang lebih luas untuk berbagai industri termasuk kesehatan, keuangan, otomotif, dan lain-lain.

Setelah kamu mengetahui perbedaannya, pastinya kamu sudah tidak bingung lagi. Meskipun keduanya terkait sangat erat, tetap saja memiliki perbedaan AI dan Machine Learning dalam hal pendekatan, implementasi, maupun ruang lingkup aplikasi.