Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) semakin menjadi sebahagian penting dalam kehidupan moden. Walaupun AI sering dikaitkan dengan teknologi terkini seperti pembantu maya, kenderaan autonomi atau sistem pintar, konsepnya sebenarnya telah berkembang sejak pertengahan abad ke-20.
Secara asasnya, kecerdasan buatan merujuk kepada keupayaan mesin atau sistem komputer untuk mensimulasikan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Antara tugas tersebut termasuk penaakulan logik, pembelajaran dan penyelesaian masalah. Istilah “kecerdasan buatan” diperkenalkan oleh John McCarthy pada tahun 1956, manakala ujian Turing telah dibangunkan lebih awal pada tahun 1950 untuk menilai sama ada sesebuah mesin boleh menunjukkan tingkah laku yang menyerupai kecerdasan manusia.
AI bukan sekadar komputer yang mengikut arahan
Pada peringkat awal, banyak sistem komputer berfungsi berdasarkan arahan atau peraturan yang ditetapkan terlebih dahulu. Dalam pendekatan ini, manusia perlu menentukan bagaimana sesuatu masalah perlu diselesaikan.
Perkembangan pembelajaran mesin atau machine learning mengubah pendekatan tersebut. Sistem AI boleh belajar daripada data, mengenal pasti corak dan menyesuaikan tindakannya tanpa perlu setiap langkah ditentukan secara terperinci oleh manusia. Dengan kata lain, manusia boleh memberikan masalah kepada sistem, manakala mesin belajar bagaimana untuk menyelesaikannya melalui data dan algoritma.
Sistem AI boleh dibahagikan secara umum kepada sistem berasaskan peraturan dan sistem berasaskan pembelajaran. Sistem berasaskan peraturan mengikuti arahan yang telah ditetapkan, manakala sistem berasaskan pembelajaran mempunyai keupayaan untuk menyesuaikan tindak balas berdasarkan data yang diterimanya.
Tiga tahap utama kecerdasan buatan
Dokumen membahagikan AI berdasarkan keupayaan kognitif kepada tiga kategori utama, iaitu AI lemah atau terhad, AI umum dan kecerdasan super.
AI Lemah atau AI Terhad
AI lemah merupakan sistem yang dibangunkan untuk melakukan tugas tertentu. Contohnya termasuk sistem pengecaman wajah dan teknologi berkaitan pemanduan kenderaan.
Walaupun sistem seperti ini boleh menunjukkan prestasi yang sangat tinggi dalam sesuatu tugas, keupayaannya masih terhad kepada fungsi yang telah direka untuknya. Sistem yang sangat mahir bermain catur, misalnya, tidak semestinya mempunyai kecerdasan umum seperti manusia.
AI Umum atau AGI
Artificial General Intelligence atau AGI merujuk kepada konsep mesin yang mampu melakukan pelbagai tugas kognitif secara umum seperti manusia.
Berbeza dengan AI terhad, AGI secara teorinya mampu mempelajari, memahami dan menyesuaikan diri kepada pelbagai masalah tanpa terikat kepada satu fungsi khusus sahaja. Berdasarkan dokumen, AI umum masih merupakan sasaran pembangunan jangka panjang dan bukannya teknologi yang telah dicapai sepenuhnya pada masa kini.
Kecerdasan Super
Tahap yang lebih tinggi ialah kecerdasan super, iaitu konsep sistem yang mempunyai keupayaan kognitif melampaui manusia dalam hampir semua tugas intelektual.
Namun, seperti AGI, kecerdasan super masih merupakan konsep atau matlamat jangka panjang yang memerlukan penyelidikan lanjut.
Teknologi utama di sebalik AI
Perkembangan AI hari ini disokong oleh beberapa teknologi utama. Antaranya ialah pembelajaran mendalam atau deep learning, rangkaian neural buatan, sistem pakar, pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer dan robotik.
Pembelajaran mendalam dan rangkaian neural
Pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian neural buatan yang biasanya dilatih menggunakan jumlah data yang besar. Pendekatan ini membolehkan komputer mengenal pasti corak kompleks dan membangunkan keupayaan tertentu daripada data latihan.
Sistem pakar
Sistem pakar atau expert systems merupakan antara pendekatan AI yang lebih konvensional. Sistem ini menggunakan peraturan dan pengetahuan tertentu untuk menghasilkan keputusan atau cadangan berdasarkan situasi yang diberikan.
Pemprosesan bahasa semula jadi
Pemprosesan bahasa semula jadi atau Natural Language Processing (NLP) membolehkan komputer memproses dan berinteraksi menggunakan bahasa manusia.
Teknologi ini menjadi asas kepada pelbagai aplikasi yang melibatkan analisis teks dan interaksi berasaskan bahasa.
Penglihatan komputer dan robotik
Penglihatan komputer membantu sistem mengenal pasti atau mentafsir maklumat visual, manakala robotik menggabungkan sistem pengkomputan dengan mesin fizikal untuk menjalankan tugas tertentu.
Dokumen turut menyenaraikan fuzzy logic, pengkomputan evolusi dan kecerdasan koloni sebagai sebahagian daripada pendekatan hibrid dalam pembangunan AI.
Daripada bidang akademik kepada teknologi kehidupan harian
AI pada mulanya banyak berkembang dalam bidang akademik dan penyelidikan. Kini, aplikasinya telah berkembang kepada pelbagai sektor sosial dan ekonomi.
Antara aplikasi yang dinyatakan dalam dokumen ialah pengecaman pertuturan, diagnosis perubatan, kenderaan autonomi dan pembantu bersuara. AI juga boleh meningkatkan kecekapan proses dan membantu manusia melaksanakan tugas kompleks dengan lebih cepat dan tepat.
Perkembangan ini menunjukkan bahawa AI bukan lagi sekadar bidang penyelidikan komputer, tetapi menjadi teknologi yang digunakan dalam pelbagai bentuk aplikasi sebenar.
Adakah AI benar-benar sama dengan kecerdasan manusia?
Persoalan tentang sama ada AI benar-benar “cerdas” seperti manusia masih menjadi perdebatan.
Sistem AI semasa mempunyai ciri kognitif yang berbeza daripada sistem biologi manusia. AI boleh menunjukkan prestasi yang sangat tinggi dalam tugas tertentu seperti permainan catur atau pengecaman corak, tetapi sistem tersebut masih dikategorikan sebagai AI terhad kerana direka untuk fungsi tertentu.
Perbezaan ini berkaitan dengan mekanisme pemprosesan maklumat. Otak manusia menggunakan mekanisme biologi yang kompleks, manakala sistem AI bergantung kepada pengkomputan, data dan algoritma.
Oleh sebab itu, keupayaan luar biasa AI dalam satu bidang tidak semestinya bermaksud sistem tersebut mempunyai pemahaman umum yang sama seperti manusia.
AI sebagai alat meningkatkan kecerdasan manusia
Satu perspektif menarik yang diketengahkan dalam dokumen ialah konsep Intelligence Augmentation atau IA.
Dalam pendekatan ini, tujuan utama teknologi bukan untuk menggantikan kecerdasan manusia, tetapi meningkatkan keupayaan manusia dengan bantuan AI. AI boleh digunakan untuk melakukan pengiraan, menganalisis data atau membantu tugas tertentu, manakala manusia masih memainkan peranan penting dalam membuat pertimbangan dan menentukan tujuan penggunaan teknologi tersebut.
Pendekatan ini memberikan perspektif bahawa hubungan manusia dengan AI tidak semestinya berbentuk persaingan. Sebaliknya, AI boleh berfungsi sebagai alat sokongan yang meningkatkan kecekapan manusia.
Perkembangan kecerdasan AI secara berperingkat
Dokumen turut menerangkan bahawa perkembangan kecerdasan AI boleh berlaku mengikut urutan tertentu. Menurut Huang dan Rust (2018), kecerdasan mekanikal berkembang terlebih dahulu, diikuti kecerdasan analitikal, kecerdasan intuitif dan kemudian kecerdasan berkaitan empati.
Pembahagian ini menggambarkan bahawa tidak semua bentuk kecerdasan mempunyai tahap kesukaran yang sama untuk direplikasi oleh mesin. Tugas mekanikal dan analitikal lebih mudah distrukturkan, manakala aspek intuitif dan empati jauh lebih kompleks.
Kepentingan etika dalam penggunaan AI
Kemajuan AI bukan sekadar persoalan teknologi. Cara AI digunakan juga perlu diberi perhatian.
Dokumen menekankan perlunya kerangka etika untuk menentukan bagaimana teknologi AI sepatutnya digunakan.
Keperluan ini semakin penting apabila sistem AI mula digunakan dalam pelbagai proses yang melibatkan manusia. Keupayaan sesebuah teknologi untuk melakukan sesuatu tidak semestinya bermaksud penggunaannya sesuai dalam semua keadaan. Oleh itu, pembangunan AI perlu bergerak seiring dengan pertimbangan tentang peranan manusia, tujuan penggunaannya dan prinsip etika yang berkaitan.
Secara keseluruhan, dokumen menggambarkan kecerdasan buatan sebagai bidang pelbagai disiplin yang menggabungkan sains komputer, neurosains, robotik, linguistik dan falsafah. AI terhad merupakan bentuk AI yang telah digunakan secara meluas pada masa kini, manakala AI umum dan kecerdasan super masih memerlukan penyelidikan dan pembangunan lanjut.
Kata kunci
kecerdasan buatan, AI, Artificial Intelligence, pembelajaran mesin, machine learning, pembelajaran mendalam, deep learning, rangkaian neural, AI lemah, AI terhad, AI umum, AGI, kecerdasan super, pemprosesan bahasa semula jadi, NLP, penglihatan komputer, robotik, sistem pakar, intelligence augmentation, kecerdasan manusia, teknologi AI, etika AI
Sumber Rujukan
Amisha, Malik, P., Pathania, M., & Rathaur, V. (2019). Overview of artificial intelligence in medicine. Journal of Family Medicine and Primary Care, 8, 2328–2331.
Coleman, J. P. H. (2020). AI and Our Understanding of Intelligence, 183–190.
Deng, L. (2018). Artificial Intelligence in the Rising Wave of Deep Learning: The Historical Path and Future Outlook. IEEE Signal Processing Magazine, 35, 180–177.
Hassani, H., Silva, E., Unger, S., TajMazinani, M., & Mac Feely, S. (2020). Artificial Intelligence (AI) or Intelligence Augmentation (IA): What Is the Future? AI.
Huang, M.-H., & Rust, R. (2018). Artificial Intelligence in Service. Journal of Service Research, 21, 155–172.
Jutel, M., et al. (2023). The artificial intelligence (AI) revolution: How important for scientific work and its reliable sharing. Allergy, 78.
Korteling, J., Boer-Visschedijk, G. V. D., Blankendaal, R., Boonekamp, R., & Eikelboom, A. (2021). Human-versus Artificial Intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence, 4.
Kühl, N., Schemmer, M., Goutier, M., & Satzger, G. (2022). Artificial intelligence and machine learning. Electronic Markets, 32, 2235–2244.
Li, Y., Chen, M., Kim, H., & Serikawa, S. (2017). Brain Intelligence: Go beyond Artificial Intelligence. Mobile Networks and Applications, 23, 368–375.
Morandín-Ahuerma, F. (2022). What is Artificial Intelligence? International Journal of Research Publication and Reviews.
Ronanki, R., & Nguyen, A. (2023). Artificial Intelligence for the Real World. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science.
Shrivastava, A. (2024). Artificial Intelligence (AI): Evolution, Methodologies, and Applications. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology.
Verheij, B., & Wiering, M. (2018). Artificial Intelligence.
Wafa, A. W. A., & Hussain, M. H. M. (2021). A Literature Review of Artificial Intelligence. UMT Artificial Intelligence Review.
Wang, G., et al. (2024). Brain-inspired artificial intelligence research: A review. Science China Technological Sciences, 67, 2282–2296.
