Kecerdasan Buatan vs. Machine Learning: Perbedaan Kunci Dijelaskan

Kecerdasan buatan (AI) adalah salah satu kata kunci terbesar untuk tahun 2020 dan hanya akan terus menjadi lebih populer di masa depan seiring dengan kita mulai sepenuhnya memanfaatkan potensinya. Bagi yang baru dalam subjek ini, Anda mungkin bertanya mengapa Anda hampir selalu melihat konsep “kecerdasan buatan” disertai dengan “machine learning?”

Apa itu? Bagaimana mereka berbeda? Di mana mereka dapat diterapkan dalam pengaturan industri? Mengapa mereka sangat penting? Mirip dengan banyak istilah lainnya yang telah muncul melalui Industri 4.0, kecerdasan buatan dan machine learning sepertinya sering digunakan berlebihan dan diterapkan secara salah. Artikel ini mencoba untuk mengklarifikasi perbedaannya tanpa semua marketing hype.

AI & ML Didefinisikan

Kecerdasan buatan adalah teknik yang memungkinkan mesin untuk meniru perilaku manusia. Machine learning (ML) adalah subset dari AI yang menggunakan metode statistik untuk meningkat seiring waktu saat ia mendapatkan pengalaman. Ada banyak jenis kecerdasan buatan, mencakup topik seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan citra, dan robot pintar.

Kecerdasan buatan memiliki kemampuan untuk merasakan, memikirkan, dan belajar. Machine learning, yang merupakan dasar dari banyak sistem kecerdasan buatan, hanya memiliki kemampuan untuk membuat prediksi atas hasil. Sementara ML dapat mengidentifikasi perbedaan dalam pola data, ia tidak akan pernah memahami apa yang sebenarnya sedang dilakukan. AI akan menggunakan hasil machine learning, bersama dengan metode analitik lainnya, untuk sampai pada beberapa tingkat kecerdasan.

Diagram hubungan: kecerdasan buatan, machine learning, dan deep learning

Perbedaan

Machine learning ditugaskan untuk membuat keputusan biner. Sesuatu itu baik benar atau tidak. Seiring waktu, metode yang digunakan untuk membuat keputusan ditingkatkan, yang mengarah pada keyakinan yang lebih besar bahwa keputusan tersebut adalah yang benar. Pengenalan wajah adalah contoh klasik dari machine learning. Ini baik Anda atau bukan Anda dalam gambar. Kecerdasan buatan, di sisi lain, menggunakan keputusan gabungan dari banyak input untuk meningkatkan semuanya. Ia mengambil dari banyak aspek berbeda dari keputusan. Jika Anda sering muncul dalam foto dengan orang lain, kecerdasan buatan akan belajar dari pengalaman ini dan memperbarui algoritma machine learning untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan.

Aplikasi

Aplikasi paling umum dari machine learning adalah pengenalan pola. Menggunakan pembelajaran terpantau, algoritma machine learning diberikan serangkaian data yang kuat. Dua metode pembelajaran yang paling umum adalah regresi dan pohon keputusan. Programmer mengidentifikasi kondisi yang menarik. Algoritma kemudian akan mencari kondisi yang serupa di masa depan.

Sistem machine learning sering diterapkan untuk memantau kesehatan aset. Misalnya, analisis getaran digunakan untuk mendeteksi masalah pada bearing dalam peralatan berputar. Menggunakan machine learning, algoritma diberikan serangkaian data getaran yang besar, mungkin beberapa tahun, dan mengidentifikasi pola dalam data. Programmer akan mengidentifikasi kapan kegagalan bearing terjadi dalam kumpulan data. Sistem akan membuat keputusan, bersama dengan tingkat keyakinan. Misalnya, sistem bisa 90% yakin bahwa bearing akan gagal dalam enam minggu.

Di mana kecerdasan buatan masuk dalam situasi ini adalah melalui penggunaan metode analitik data lainnya. Ini dapat berupa pengenalan data manufaktur, seperti data proses atau data kualitas. Sistem AI kemudian akan mencoba untuk meningkatkan algoritma machine learning untuk lebih baik mendeteksi kegagalan bearing. Ia juga memiliki kemampuan untuk memberikan kondisi terbaik untuk mencapai hasil yang diinginkan. Mungkin ada pemadaman yang direncanakan dalam delapan minggu. Sistem AI akan memberikan kondisi yang diperlukan untuk meningkatkan kemungkinan bahwa bearing tidak akan gagal sebelum saat itu.

Pentingnya

Teknik ML dan AI akan menjadi kritis untuk keberhasilan dalam manufaktur. Dengan kemampuan untuk menangkap lebih banyak data dan penggunaan alat analitik, keputusan yang lebih baik dapat dibuat lebih cepat. Ini akan secara dramatis meningkatkan efisiensi operasional dan bisnis. Proses dapat ditingkatkan dengan mengoptimalkan parameter tertentu sambil membatasi nilai lainnya—misalnya, memaksimalkan efisiensi sambil mempertahankan kualitas. Keputusan pembelian dapat dioptimalkan dalam kondisi pasar yang bervariasi. Seperti yang disebutkan di atas, peralatan dapat dioperasikan pada tingkat yang dioptimalkan.

Kesimpulan

Sebuah kata hati-hati sebelum mencoba mengimplementasikan kecerdasan buatan dan machine learning. Meskipun ada banyak manfaat dari menggunakannya dalam bisnis Anda, mereka tidak boleh menjadi langkah pertama dalam transformasi digital Anda. Anda perlu memiliki sistem yang memiliki daya komputasi yang signifikan. Direkomendasikan Anda untuk menjelajahi arsitektur cloud karena sistem ini dapat diskala untuk memenuhi kebutuhan aplikasi Anda.

Kualitas data juga sangat penting untuk keberhasilan upaya ini. Peribahasa “sampah masuk, sampah keluar” pasti berlaku. Namun setelah data Anda benar dan terorganisir, dan Anda memiliki kekuatan untuk memprosesnya, kecerdasan buatan menggunakan machine learning akan pasti mengarah pada hasil yang disebutkan di atas.