Kecerdasan buatan generatif dan kecerdasan buatan kognitif

Kecerdasan buatan generatif dan kecerdasan buatan kognitif telah muncul sebagai disiplin ilmu yang sangat khusus dalam kecerdasan buatan. Dengan menggunakan cara pembelajaran yang mendalam, kecerdasan buatan generatif menghasilkan konten baru – gambar, musik, atau teks – berdasarkan pola yang berasal dari kumpulan data yang cukup besar. Kecerdasan buatan kognitif meningkatkan sistem pendukung keputusan, asisten cerdas, kendaraan otonom, dan diagnostik perawatan kesehatan dengan meningkatkan kemampuan pemecahan masalah, pengambilan keputusan, dan interaksi.

Fitur kecerdasan buatan generatif

Beberapa fitur utama yang menjadi ciri kecerdasan buatan generatif menandainya sangat berbeda dari revolusi sebelumnya dalam kemampuan bidang kecerdasan buatan.

Pendekatan dalam kecerdasan buatan generatif memiliki tingkat otonomi pada konten yang dapat digunakan untuk melatih dirinya sendiri dan mengembangkannya. Oleh karena itu, kecerdasan buatan generatif adalah jenis kecerdasan buatan yang berfokus pada produksi teks, grafik, dan berbagai bentuk data lainnya. Kecerdasan buatan ini menghasilkan sebagian besar hasil analisis data dan mengembangkan konten baru dari hasil tersebut. Dengan kata lain, kecerdasan buatan ini mengidentifikasi, memprediksi, dan menghasilkan konten dari basis data yang sudah tersedia, sehingga mengandalkan pembelajaran mesin.

Kecerdasan buatan generatif digunakan di berbagai bidang seperti kesehatan, industri kreatif dengan menghasilkan konten artistik dan musik, dan pemasaran digital. Singkatnya, kecerdasan buatan generatif dianggap sangat berharga dalam tugas-tugas yang membutuhkan kreativitas, prediksi, dan penyesuaian karena memiliki kapasitas untuk menghasilkan sendiri keluaran yang kompleks dari berbagai kumpulan data masukan.

Tren umum dalam industri merangkul kecerdasan buatan generatif untuk mengoptimalkan proses. Mulai dari perawatan kesehatan, yang menerapkan kecerdasan buatan dalam penemuan obat dan pengobatan yang dipersonalisasi, hingga bidang kreatif di mana kecerdasan buatan dapat digunakan untuk menghasilkan karya seni, atau keuangan, yang menerapkan teknologi ini dalam analisis prediktif dan manajemen risiko, kecerdasan buatan generatif membuka jalan menuju efisiensi operasional baru di berbagai industri dan membuka berbagai kemungkinan baru.

Tren yang muncul dalam kecerdasan buatan generatif lebih ditargetkan pada efisiensi dan penskalaan model dengan membuka area baru, termasuk pembelajaran multimodal dan pendekatan tanpa pengawasan. Oleh karena itu, hal ini membuka kemungkinan lain untuk menjangkau kreativitas dan kecakapan pemecahan masalah di berbagai domain, mulai dari seni dan desain hingga perawatan kesehatan dan keuangan.

Fitur kecerdasan buatan kognitif

Kecerdasan buatan kognitif adalah sub-domain baru dalam domain kecerdasan buatan yang berusaha untuk mensimulasikan dan juga memperluas kemampuan kognitif manusia ke dalam spektrum yang berbeda. Pada tingkat karakter dasar, kecerdasan buatan kognitif hanyalah kecakapan dalam pemrosesan bahasa alami, yang mirip dengan memahami atau menafsirkan bahasa manusia pada tingkat akurasi yang sangat tinggi.

Blok bangunan inti dari kecerdasan buatan kognitif adalah pembelajaran mesin, algoritme canggih yang diterapkan dalam proses menemukan pola kompleks pada data dalam jumlah besar. Bidang ini telah melihat banyak keberhasilan dalam visi komputer, pengenalan gambar, deteksi objek, dan pengenalan wajah, di mana presisi dan akurasi yang sangat tinggi direalisasikan dalam mengenali dan mengidentifikasi objek atau adegan dan individualitas mereka dalam terjemahan data visual ke dalam aplikasi gaya dari pengawasan hingga diagnostik medis.

Kemampuan beradaptasi dan kesadaran konteks melalui perubahan dinamis dalam reaksi dan tindakan yang sesuai dengan keadaan saat ini adalah salah satu kekuatan utama kecerdasan buatan kognitif. Hal ini memberikannya jenis kemampuan belajar yang fleksibel – ia mulai bekerja lebih baik dari waktu ke waktu dan memungkinkan preferensi interaksi yang spesifik untuk individu atau riwayat interaksi yang terkontrol.

Hal ini juga mencakup kecerdasan emosional, di mana pengenalan dan respons terhadap apa yang ditakuti dari evaluasi positif dapat dilakukan melalui teks, ucapan, atau ekspresi wajah. Dengan begitu, kecerdasan buatan akan lebih berempati dalam berinteraksi dan bernuansa dalam memahami perilaku manusia.

Perbedaan kecerdasan buatan generatif dengan kecerdasan buatan kognitif

Kecerdasan buatan generatif mengkhususkan diri dalam menciptakan konten atau data baru berdasarkan pola yang dipelajari, yang bertujuan untuk meniru atau meningkatkan atribut yang ditemukan dalam data pelatihan. Sebaliknya, kecerdasan buatan kognitif berusaha meniru dan memperluas kemampuan kognitif seperti manusia, seperti penalaran, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan di berbagai domain.

Tujuan dan Fokus

Kecerdasan buatan generatif
Kecerdasan buatan generatif benar-benar berfokus pada pembuatan konten atau data baru berdasarkan beberapa kumpulan atau pola yang dipelajari dari kumpulan data yang digunakan untuk pelatihan.

Kecerdasan buatan kognitif
Kecerdasan buatan kognitif adalah jenis kecerdasan buatan yang menggantikan kemampuan kognitif manusia melalui penalaran, pemecahan masalah, mendapatkan pengalaman melalui pembelajaran, dan pengambilan keputusan. Oleh karena itu, kecerdasan buatan ini mencoba untuk menemukan dan berhubungan dengan dunia dengan cara yang kurang lebih sama seperti yang dilakukan oleh kognisi manusia.

Metode dan Teknik

Kecerdasan buatan generatif
Kecerdasan buatan generatif sebagian besar didasarkan pada teknik pembelajaran mendalam, yang mencakup jaringan lawan generatif dan autoencoder variasional, bersama dengan arsitektur jaringan saraf lainnya yang diarahkan untuk menghasilkan konten baru. Model-model ini belajar untuk menghasilkan output yang menyerupai data pelatihan.

Kecerdasan buatan kognitif
Kecerdasan buatan kognitif dapat melibatkan rantai di sebagian besar disiplin kecerdasan buatan, seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan mungkin robotika. Dirancang untuk penalaran dan kontekstualisasi – pada dasarnya, penalaran simbolis digabungkan dengan pembelajaran statistik.

Cakupan dan Kompleksitas

Kecerdasan buatan generatif
Meskipun kecerdasan buatan generatif bersifat generatif yang lebih sulit untuk dimodelkan dan dilatih, namun secara umum terbatas pada pembuatan contoh data atau konten baru berdasarkan pola yang dipelajari. Kuncinya terletak pada ketepatan pada data pelatihan, bukan pada seberapa jauh pemahaman atau penalaran yang dapat dilakukan.

Kecerdasan buatan kognitif
Kecerdasan buatan kognitif membahas masalah yang lebih luas dan lebih menantang yang tidak hanya membutuhkan pemahaman kontekstual, tetapi juga pemahaman data, pembelajaran dari data yang jarang, serta pengambilan keputusan yang adaptif. Yang lebih rumit lagi adalah persyaratan yang harus dimiliki untuk memodelkan aspek-aspek yang melintasi kognisi manusia dalam banyak hal.

Kesimpulan

Pada dasarnya, kecerdasan buatan generatif berarti penciptaan konten atau data baru melalui eksploitasi pola yang telah dipelajari, sedangkan kecerdasan buatan kognitif mereplikasi kemampuan kognitif seperti manusia dalam hal penalaran, pembelajaran, dan pemecahan masalah dalam konteks yang berbeda. Kurang lebih, keduanya memiliki tujuan yang berbeda dalam lanskap penelitian dan pemanfaatan kecerdasan buatan yang lebih baik.

Intinya, meskipun kecerdasan buatan generatif memainkan peran penting, esensi sebenarnya dari potensi kecerdasan buatan ada pada kecerdasan buatan kognitif. Teknologi ini dapat berpikir, belajar, dan bernalar seperti manusia, menandai dimulainya era transformatif di mana mesin meniru kognisi manusia.