2. Pembelajaran Mesin (Machine Learning)
Apabila kecerdasan buatan memiliki tujuan, maka pembelajaran mesin merupakan satu hal bagaimana kita dapat mencapai tujuan tersebut.
Pembelajaran mesin merupakan bidang ilmu komputer di bawah payung kecerdasan buatan, di mana para manusia mengajarkan sistem komputer cara melakukan sesuatu.
Dengan melatih komputer tersebut untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut, maka data dapat dijalankan melalui algoritma secara berulang, memberikan masukan dan umpan balik yang berada di setiap kalinya.
BACA JUGA:Inilah Perbedaan Spesifikasi Vivo Y17s dan Samsung Galaxy A05s, Kamu Pilih yang Mana?
Proses ini sangat membantu memecahkan masalah yang akan sulit atau tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan teknik pemrograman tradisional, seperti mengenali gambar serta menerjemahkan bahasa.
Proses pelatihan ini akan membutuhkan data dalam jumlah yang besar, serta pengumpulan data ini adalah yang baru bisa kita maksimalkan pemanfaatannya dalam beberapa tahun terakhir, Seiring lebih banyak informasi yang di digital kan serta keberadaan perangkat keras komputer yang telah menjadi lebih cepat, lebih kecil, lebih kuat, serta lebih mampu memproses semua informasi tersebut.
3. AI Generatif
AI Generatif ini memanfaatkan kekuatan large language models untuk membuat hal baru, bukan hanya mengulang atau memberikan informasi yang sudah ada.
AI Generatif ini mempelajari pola dan struktur, kemudian menghasilkan sesuatu yang mirip nama baru.
AI Generatif ini dapat membuat hal-hal seperti gambar, teks, musik, video, serta kode yang dapat digunakan untuk membuat karya seni, menulis cerita, mendesain produk, bahkan membantu dokter mengerjakan tugas administratif.
Meski begitu, dia juga dapat digunakan oleh aktor jahat untuk membuat berita palsu, atau gambar yang terlihat seperti foto namun tidak nyata.
BACA JUGA:Ini 5 Rekomendasi Ponsel Lipat Terbaru, Spek dan Desainnya Kekinian Serta Gayanya Sangat Stylish
Maka dari itu, perusahaan teknologi sedang mengembangkan cara untuk mengidentifikasi konten yang dihasilkan AI dengan jelas.
4. AI yang Bertanggung Jawab (Responsible AI)
Responsible AI ini membantu manusia untuk mencoba merancang sistem yang aman dan adil di setiap level, termasuk model pembelajaran mesin, perangkat lunak, serta user interface.