AI (Artificial Intelligence) atau kecerdasan buatan dan deep learning menjadi topik hangat belakangan ini. Walaupun menimbulkan pro dan kontra, peranan AI saat ini cukup besar di banyak bidang seperti pendidikan, kesehatan, dan banyak lagi.
Sebut saja mesin penerjemah yang sudah banyak dipakai orang di berbagai belahan dunia. Dalam bidang kesehatan, AI banyak diterapkan di berbagai bidang, seperti robot Auris Health dan Vicarious Surgical yang memudahkan dokter untuk melihat bagian terkecil melalui gambar tiga dimensi.
Artificial Intelligence memiliki beberapa jenis, di antaranya deep learning, machine learning, natural language processing, dan computer vision. Nah, di sini kita akan membahas pentingnya teknologi prosesor dalam perkembangan AI dan deep learning. Sepenting apa prosesor dalam penggunaan AI?
Pengertian Kecerdasan Buatan / Artificial Intelligence (AI)
Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang menyerupakan proses kecerdasan manusia seperti pemecahan masalah, pembelajaran, dan pengenalan pola ke dalam mesin yang diprogram.
AI dapat memproses banyak sekali data. Semakin banyak data yang dimiliki, maka semakin cerdas pula AI. Bisa dibilang, data merupakan bahan bakar bagi aplikasi kecerdasan buatan ini.
Tanpa kita sadari, AI sangat dekat dengan kehidupan kita sehari-hari. Baik itu teknologi AI yang paling sederhana hingga yang paling kompleks. Contoh teknologi AI yang sudah banyak dipakai saat ini di antaranya mesin pencarian di internet, algoritma untuk menampilkan konten di media sosial, dan mobil otonom.
AI memiliki beberapa sub bidang dan salah satunya adalah deep learning. Selanjutnya, kita akan mengenal lebih dekat apa itu deep learning.
Pengertian Deep Learning
Deep learning merupakan metode AI yang mengajarkan komputer untuk mengelola dan memproses data dengan akurasi yang lebih tinggi dan lebih kompleks. Teknologi ini terinspirasi dengan bagaimana otak manusia bekerja dan mendapatkan ilmu baru.
Teknologi ini mengaplikasikan algoritma yang bernama Artificial Neural Network (ANN). Karena terinspirasi oleh otak manusia, algoritma ini mampu bekerja sesuai dengan fungsi dan struktur otak manusia.
Misalnya saja saat memainkan suatu permainan online. Sering kali kita harus memilih mode permainan, mulai dari mudah, sedang, hingga sulit. Di dalam permainan ini, tentu mode mudah dan sulit memiliki tingkat kesulitan yang berbeda. Ini semua berkat deep learning.
ANN yang diterapkan dalam deep learning inilah yang mampu merekam jutaan langkah yang diperoleh dari tahap-tahap permainan sebelumnya. Contoh lain deep learning yang sudah banyak dipakai saat ini adalah Google Assistant, Siri pada produk Apple, teknologi auto pilot, dan pengenalan wajah otomatis.
Deep Learning Dalam AI
Sebagai salah satu cabang ilmu Artificial Intelligence dengan menerapkan jaringan syaraf tiruan yang mendalam, deep learning menjadi sangat dominan dalam dunia AI. Deep learning berhasil menghasilkan banyak perkembangan di banyak bidang.
Artificial Neural Network (ANN) berhasil membuat deep learning memahami dan menyajikan data dengan tingkat abstraksi yang lebih tinggi seiring berjalannya waktu. Deep learning juga memiliki kemampuan untuk mengekstrak fitur-fitur yang relevan dari data secara otomatis.
Walaupun begitu, deep learning memiliki keterbatasan dan tantangan. Beberapa di antaranya adalah kebutuhan akan data yang besar, interpretabilitas atau kemampuan untuk menjelaskan mengapa model membuat suatu keputusan tertentu, serta rentan akan serangan siber.
Pentingnya Prosesor Dalam Komputasi AI dan Deep Learning
Nah, di dalam dua teknologi ini, terdapat chip yang mendukung kinerja dan mengoptimalkan proses mereka. Chip ini disebut prosesor atau otak dari komputer dan laptop. Komputer dan laptop baru bisa menjalankan tugas atau program dengan baik, lancar, dan dengan cepat apabila memiliki prosesor yang baik pula.
Dalam kaitannya dengan komputasi AI dan deep learning, tentu prosesor memiliki peranan yang sangat penting. Berikut ini beberapa alasan mengapa prosesor menjadi kunci operasi AI dan deep learning:
1. Menawarkan kinerja yang tinggi
Alasan pertama mengapa prosesor sangat penting bagi perkembangan AI dan deep learning adalah prosesor menawarkan kinerja yang sangat tinggi dalam menjalankan operasi-operasi matematika yang memerlukan komputasi paralel. Prosesor yang andal dan berteknologi tinggi akan memungkinkan kerja AI dan deep learning lebih cepat dan akurat.
2. Skalabilitas
Dalam AI maupun deep learning, model membutuhkan skalabilitas yang sangat besar. Prosesor modern dirancang secara khusus untuk memenuhi kebutuhan pemrosesan beberapa unit sekaligus dengan meningkatkan kapasitas pemrosesan.
3. Kecepatan inferensi
Kecepatan inferensi membantu model deep learning terutama pada aplikasi real-time seperti tugas pengenalan wajah, pemrosesan bahasa, dan mobil otonom.
4. Dukungan untuk framework deep learning
Prosesor yang modern dan populer telah banyak membantu pengembang dalam mengembangkan dan melatih model deep learning.
Penutup
Deep learning adalah metode dalam AI atau Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) yang terinspirasi otak manusia. Dengan bantuan prosesor, pengembang mampu mengembangkan AI dan deep learning yang mampu memproses tugas lebih kompleks dengan lebih cepat.
