Kecerdasan Buatan

- [Instruktur] Pada saat yang tepat dalam sejarah ini, ketika orang berpikir tentang ilmu data, pikiran berubah tak terhindarkan ke arah kecerdasan buatan, seringkali dengan robot humanoid yang tenggelam dalam pikirannya. Tetapi sebelum saya membandingkan dan membedakan ilmu data dan AI, saya ingin menyebutkan beberapa hal tentang sifat kategori dan definisi. Pertama, kategori adalah konstruksi, dan dengan konstruksi yang saya maksud adalah sesuatu yang harus Anda simpulkan, sesuatu yang diciptakan dalam pikiran, tidak memiliki keberadaan esensial ini. Ini sedikit seperti, kapan sesuatu yang komedi dan kapan sesuatu seni pertunjukan, dan kapan sesuatu yang akting? Tidak ada yang jelas memisahkan satu dari yang lain. Ini semua adalah kategori mental, dan hal yang sama berlaku untuk kategori atau definisi apa pun, termasuk hal-hal seperti ilmu data dan AI. Yang kedua adalah bahwa kategori melayani tujuan fungsional. Pembuka surat adalah segala sesuatu yang digunakan untuk membuka surat. Saya benar-benar menggunakan pisau untuk membuka surat. Di sisi lain, saya tahu sebuah keluarga yang menggunakan pisau untuk menyendok es krim secara eksklusif. Dan, alat ini adalah apa pun yang Anda gunakan untuk itu. Ini ditentukan oleh kegunaannya. Hal yang sama berlaku untuk kategori. Dan akhirnya, penggunaan kategori bervariasi menurut kebutuhan. Jika Anda meletakkan buku di rak, Anda dapat menggunakan sistem Library of Congress, sistem Desimal Dewey. Saya kenal orang-orang yang menumpuknya berdasarkan ukuran atau warna, atau membalikkannya dan melakukannya secara dekoratif. Salah satu dari mereka akan bekerja karena mereka melayani tujuan yang berbeda. Jadi, ketika kita mencoba memikirkan kategori dan menentukan apakah aktivitas tertentu adalah AI atau apakah itu ilmu data, semua prinsip ini akan berlaku. Contoh yang baik dari ini adalah pertanyaan apakah tomat adalah buah-buahan atau sayuran. Semua orang tahu bahwa tomat seharusnya buah, tetapi semua orang juga tahu Anda tidak akan pernah memasukkan tomat ke dalam salad buah. Tomat pergi di piring sayuran bersama dengan wortel dan seledri. Jawaban atas paradoks ini, sifatnya yang buah versus sayuran, sederhana. Kata buah adalah istilah botani, dan kata sayuran adalah istilah kuliner. Mereka bukan sistem kategorisasi yang paralel atau bahkan terkoordinasi dengan sangat baik, itulah sebabnya kebingungan dapat muncul. Ini sedikit seperti lelucon tentang bar yang memainkan kedua jenis musik, country dan barat. Kategori tidak selalu membagi secara logis atau eksklusif, dan hal yang sama berlaku untuk kecerdasan buatan dan ilmu data. Lantas, apa sebenarnya kecerdasan buatan itu? Baiklah saya akan memberi tahu Anda, ada banyak pernyataan berbeda tentang ini, dan tidak ada yang dianggap definitif. Dan beberapa dari mereka saya temukan berguna, dan beberapa dari mereka saya temukan kurang berguna. Ada sedikit lelucon bahwa AI berarti apa pun yang tidak dapat dilakukan komputer. Yah, jelas, komputer belajar melakukan hal-hal baru, tetapi begitu komputer belajar bagaimana melakukan sesuatu, orang berkata, yah itu tidak cerdas, itu hanya mesin yang melakukan sesuatu. Jadi ada semacam target bergerak di sini untuk definisi khusus ini dalam hal hal-hal yang tidak dapat dilakukan komputer. Anda juga dapat memikirkan AI dalam hal tugas yang biasanya membutuhkan manusia. Seperti melakukan panggilan telepon dan membuat janji. Atau seperti mengembalikan email, atau mengkategorikan teks. Secara tradisional manusia telah melakukan itu, tetapi ketika mesin mampu melakukan itu, ketika sebuah program mampu melakukannya, itu mungkin contoh yang baik dari kecerdasan buatan. Mungkin definisi yang paling dasar dan berguna adalah bahwa kecerdasan buatan mengacu pada program yang belajar dari data. Jadi, Anda memberi mereka beberapa data, mereka membangun model, dan model itu beradaptasi seiring waktu. Beberapa contoh umum dari ini adalah hal-hal seperti mengkategorikan foto. Apakah ini foto kuda, mobil, balon, seseorang? Dan program belajar bagaimana melakukan ini dengan terlebih dahulu memiliki banyak dan banyak, dan banyak, dan banyak foto yang diberi label oleh orang-orang sebagai satu atau lain hal, sebagai kucing atau anjing. Tetapi kemudian algoritma dapat mulai belajar sendiri dan mengabstraksi elemen-elemen foto yang paling mewakili kucing atau anjing. Ini juga digunakan untuk terjemahan dari satu bahasa, seperti bahasa Inggris, ke bahasa lain, seperti bahasa Prancis. Penggunaan program kecerdasan buatan telah membuat lompatan besar dalam kemampuan komputer untuk melakukan ini secara otomatis. Satu lagi adalah game, seperti Pergi ke sini. Itu adalah masalah yang sangat besar ketika belum lama ini sebuah komputer mampu mengalahkan juara dunia Go. Dan, itu dianggap sebagai game intuitif yang tidak bisa benar-benar dijelaskan. Yang menarik dari itu adalah komputer benar-benar belajar sendiri cara bermain go. Dan, kita akan berbicara lebih banyak tentang itu ketika kita berbicara tentang derivasi aturan di video lain. Tetapi ketiganya bisa menjadi contoh yang baik dari kecerdasan buatan, hanya dengan hal-hal yang dapat dilakukannya. Jadi, mungkin, ini adalah definisi kerja AI terbaik. Dan, meskipun dapat mencakup bahkan model regresi sederhana, yang sebenarnya tidak memerlukan banyak daya komputasi, biasanya mengacu pada dua pendekatan khususnya. AI biasanya mengacu pada algoritma pembelajaran mesin, dan khususnya, jaringan saraf pembelajaran mendalam. Saya akan berbicara tentang itu lebih banyak di tempat lain, tetapi saya ingin mengemukakan satu perbedaan yang lebih penting ketika berbicara tentang AI. Dan itulah perbedaan antara apa yang disebut AI kuat atau umum, yaitu gagasan bahwa Anda dapat membangun replika komputer otak manusia yang dapat menyelesaikan tugas kognitif apa pun. Inilah yang terjadi dalam fiksi ilmiah. Anda memiliki mesin yang seperti manusia di dalam kotak. Dan itu adalah tujuan awal kecerdasan buatan di tahun 50-an, tetapi ternyata itu sangat sulit. Sebaliknya, Anda juga memiliki apa yang disebut AI lemah atau sempit, atau spesifik, atau terfokus. Dan ini adalah algoritma yang berfokus pada satu tugas spesifik yang terdefinisi dengan baik. Seperti, apakah ini foto kucing atau foto anjing? Di situlah kemajuan besar dalam AI selama beberapa tahun terakhir. Jadi dengan semua ini dalam pikiran, bagaimana kecerdasan buatan dibandingkan dan kontras dengan ilmu data? Yah, ini sedikit seperti teka-teki buah versus sayuran. Kecerdasan buatan berarti algoritma yang belajar dari data. Secara garis besar, ada sejumlah besar tumpang tindih antara konsep AI kami dan bidang pembelajaran mesin. Data science di sisi lain adalah pengumpulan keterampilan dan teknik untuk menangani data yang menantang. Anda dapat melihat bahwa keduanya tidak eksklusif. Ada banyak tumpang tindih di antara mereka, dan AI hampir selalu melibatkan kumpulan keterampilan ilmu data. Anda pada dasarnya tidak dapat melakukan AI modern tanpa ilmu data. Tetapi ada sejumlah besar ilmu data yang tidak melibatkan kecerdasan buatan. Dan saya akan mengatakan lebih banyak tentang itu saat kita melanjutkan kursus ini. Jika Anda ingin menggambar diagram, saya pribadi memikirkannya seperti ini. Jika ini adalah ilmu data, inilah pembelajaran mesin, ML. Ada banyak tumpang tindih antara keduanya, dan kemudian dalam pembelajaran mesin ada pendekatan khusus yang disebut jaringan saraf. Itu sangat produktif, dan AI mengacu pada kategori difus ini, tidak terdefinisi dengan baik yang sebagian besar tumpang tindih dengan jaringan saraf dan dengan pembelajaran mesin. Dan, itu mendapat beberapa ambiguitas, dan beberapa kesulitan dalam memisahkan ini, itulah sebabnya tidak ada definisi yang konsisten, dan mengapa ada begitu banyak perdebatan tentang apa itu satu hal, dan apa yang lainnya. Tapi saya akan mengatakan ini. Kecerdasan buatan telah sangat berpengaruh dalam bidang ilmu data baru-baru ini, meskipun ilmu data memiliki banyak hal lain yang dilakukannya. Kursus ini berfokus secara khusus pada ilmu data, tetapi Anda akan melihat seberapa banyak informasi ini juga berlaku untuk pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan bahkan ke bidang kecerdasan buatan.