Infografis
Tetapi dalam kebanyakan kasus, AI bekerja di balik layar.
2. Pembelajaran mesin (Machine learning / ML)
Jika AI adalah tujuan, maka machine learning adalah bagaimana kita dapat mencapai tujuan tersebut.
Machine learning merupakan bidang ilmu komputer di bawah payung AI, di mana manusia mengajarkan sistem komputer cara melakukan sesuatu, dengan melatihnya untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut.
Data dijalankan melalui algoritma secara berulang, dengan memberikan masukan dan umpan balik yang berbeda di setiap kalinya, untuk membantu mesin belajar dan meningkatkan performa selama proses pelatihan.
Proses ini sangat membantu memecahkan masalah yang akan sulit atau tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan teknik pemrograman tradisional, seperti untuk mengenali gambar dan menerjemahkan bahasa.
![Ilustrasi machine learning. [Unsplash/Possessed Photography]](https://media.suara.com/pictures/653x366/2023/12/01/59130-ilustrasi-machine-learning.jpg)
Proses pelatihan ini membutuhkan data dalam jumlah besar.
Pengumpulan data ini adalah sesuatu yang baru bisa kita maksimalkan pemanfaatannya dalam beberapa tahun terakhir.
Itulah mengapa large language model (LLM) yang menggunakan machine learning — seperti Bing Chat dan ChatGPT — tiba-tiba muncul.
Baca Juga: Kominfo: Ada 22,1 Pekerja Indonesia yang Sudah Manfaatkan Teknologi AI
3. Model bahasa besar (Large language model / LLM)
