AI dibagi menjadi berapa?

Baiklah, berikut adalah artikel mengenai pembahagian AI, ditulis dalam Bahasa Melayu dan memastikan keunikan kandungan:

Memahami Pembahagian Kecerdasan Buatan: Konvensional vs. Pembelajaran Mesin

Kecerdasan Buatan (AI) semakin menjadi sebahagian daripada kehidupan kita, daripada cadangan filem di platform penstriman hingga kepada kereta pandu sendiri yang canggih. Namun, di sebalik semua aplikasi AI yang menakjubkan ini, terdapat dua pendekatan utama yang menjadi asas kepada teknologi ini: AI Konvensional dan AI Pembelajaran Mesin (Machine Learning). Memahami perbezaan di antara kedua-dua pendekatan ini adalah penting untuk memahami potensi dan batasan AI.

AI Konvensional: Logik dan Aturan yang Ditetapkan

AI Konvensional, juga dikenali sebagai AI Berdasarkan Peraturan (Rule-Based AI), merupakan pendekatan awal dalam pembangunan AI. Ia bergantung kepada set peraturan dan logik yang telah diprogramkan secara teliti oleh pengaturcara. Sistem AI Konvensional mengikuti arahan ini dengan tepat dan konsisten, membolehkannya menyelesaikan masalah atau membuat keputusan berdasarkan pengetahuan yang telah ditetapkan.

Contoh aplikasi AI Konvensional termasuklah:

• Sistem Pakar: Program komputer yang direka untuk meniru keupayaan membuat keputusan seorang pakar dalam bidang tertentu, seperti diagnosis perubatan atau nasihat kewangan.
• Permainan Catur: Program yang bermain catur menggunakan algoritma dan peraturan yang kompleks untuk memilih langkah yang terbaik.
• Sistem Penjadualan: Perisian yang digunakan untuk mengurus dan menjadualkan sumber, seperti pekerja atau peralatan, berdasarkan peraturan dan kekangan yang telah ditetapkan.

Kelebihan utama AI Konvensional adalah kebolehpercayaan dan ketelusannya. Kerana sistem ini beroperasi berdasarkan peraturan yang telah diprogramkan, kita dapat memahami dengan jelas bagaimana ia membuat keputusan. Walau bagaimanapun, kelemahannya adalah ia memerlukan usaha yang besar untuk memprogramkan semua peraturan yang mungkin, dan ia tidak dapat belajar atau menyesuaikan diri dengan situasi baru yang tidak dijangka.

AI Pembelajaran Mesin: Belajar Daripada Data

Berbeza dengan AI Konvensional, AI Pembelajaran Mesin (Machine Learning) membolehkan sistem belajar daripada data tanpa perlu diprogramkan secara eksplisit. Sistem ini menggunakan algoritma untuk menganalisis data, mengenal pasti corak, dan membuat ramalan atau keputusan. Semakin banyak data yang diproses oleh sistem, semakin tepatlah ramalan dan keputusan yang dapat dibuatnya.

Contoh aplikasi AI Pembelajaran Mesin termasuklah:

• Pengesanan Penipuan: Sistem yang menganalisis transaksi kewangan untuk mengesan aktiviti penipuan berdasarkan corak data yang dipelajari.
• Sistem Cadangan: Platform seperti Netflix atau Spotify menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mencadangkan filem atau muzik berdasarkan sejarah tontonan atau pendengaran pengguna.
• Pengecaman Imej: Teknologi yang digunakan untuk mengenal pasti objek atau wajah dalam imej, seperti dalam aplikasi keselamatan atau perubatan.

Kelebihan utama AI Pembelajaran Mesin adalah keupayaannya untuk belajar dan menyesuaikan diri dengan data baru, menjadikannya lebih fleksibel dan berkuasa daripada AI Konvensional. Walau bagaimanapun, ia memerlukan jumlah data yang besar untuk dilatih, dan keputusan yang dibuat oleh sistem pembelajaran mesin kadangkala sukar untuk dijelaskan.

Kesimpulan

AI Konvensional dan AI Pembelajaran Mesin adalah dua pendekatan yang berbeza untuk membangunkan sistem pintar. AI Konvensional sesuai untuk tugas-tugas yang memerlukan ketepatan dan ketelusan, manakala AI Pembelajaran Mesin lebih sesuai untuk tugas-tugas yang memerlukan fleksibiliti dan keupayaan untuk belajar daripada data. Kedua-dua pendekatan ini memainkan peranan penting dalam membentuk masa depan AI, dan pemahaman yang mendalam tentang perbezaan mereka adalah penting untuk memanfaatkan sepenuhnya potensi teknologi ini.