Beginilah Cara AI Belajar dan Berpikir

VIVABandung –Artificial Intelligence (AI) telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan modern. Namun tahukah Anda bagaimana sebenarnya AI belajar dan berpikir? Mari kita telusuri proses di balik kecerdasan buatan ini.

Langkah pertama dalam menciptakan AI adalah pelatihan. Sistem AI diberi dataset besar berisi informasi relevan dengan tugas yang akan dilakukan. Misalnya untuk AI yang akan memprediksi harga rumah dataset bisa berisi data penjualan properti sebelumnya. Selama proses ini AI menyesuaikan parameter internalnya untuk memahami pola dan hubungan dalam data.

Setelah dilatih AI siap melakukan inferensi. Ini adalah tahap di mana AI menerapkan pengetahuan yang telah dipelajari untuk menghasilkan prediksi atau output berdasarkan input baru. Dalam contoh harga rumah AI akan menggunakan pola yang dipelajari untuk memperkirakan nilai properti yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Kemampuan penalaran dan perencanaan membuat AI semakin canggih. AI modern tidak hanya menghasilkan output berdasarkan pola tetapi juga dapat memecahkan masalah kompleks dengan membuat rencana bertahap. Bayangkan meminta AI merencanakan perjalanan. Sistem akan mempertimbangkan berbagai faktor seperti jadwal preferensi dan kendala untuk menghasilkan itinerari yang optimal.

Transformer models menjadi terobosan penting dalam perkembangan AI terutama untuk pemrosesan bahasa alami. Model ini sangat baik dalam memahami konteks dan nuansa memungkinkan AI menghasilkan teks yang lebih koheren dan manusiawi. Sementara itu diffusion models membawa kemajuan besar dalam pembuatan gambar dengan pendekatan bertahap yang menghasilkan gambar detail dan realistis.

Untuk meningkatkan akurasi dan relevansi output AI developers menggunakan teknik seperti grounding dan Retrieval Augmented Generation (RAG). Grounding menghubungkan model dengan data dunia nyata sementara RAG memberi AI akses ke sumber pengetahuan tambahan. Ini membantu mengurangi "halusinasi" atau output yang tidak akurat.

Di balik layar orkestrasi berfungsi untuk mengatur alur kerja AI. Ini memastikan semua tugas dilakukan dalam urutan yang tepat mengoptimalkan performa sistem secara keseluruhan.

Semua proses kompleks ini dimungkinkan oleh kekuatan komputasi GPU. Chip-chip khusus ini melakukan triliunan perhitungan per detik memungkinkan pelatihan dan inferensi model AI skala besar.