Maraknya penggunaan kecerdasan buatan dalam kehidupan modern telah menciptakan peluang pekerjaan yang baru. Barangkali Anda adalah anak muda yang tertarik menekuni teknologi satu ini. Kalau benar demikian, ada sejumlah ilmu yang harus Anda kuasai, salah satunya matematika untuk kecerdasan buatan ataupun esai kecerdasan buatan 300 kata.
Kecerdasan buatan atau yang kita kenal juga dengan artificial intelligence merupaka salah satu dari beberapa cabang ilmu komputer. Ilmu ini memanfaatkan pengembangan dari program komputer yang bertujuan menyelesaikan tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia.
Kecerdasan buatan melibatkan cabang ilmu lain, salah satunya machine learning. Machine learning adalah suatu ilmu yang memungkinkan mesin untuk mempelajari algoritma dari kumpulan data. Berdasarkan hasil pembelajaran tersebut, machine learning dapat melakukan prediksi yang akurat.
Lantas, apa hubungannya antara kecerdasan buatan dan matematika? Kecerdasan buatan erat kaitannya dengan machine learning, dan ilmu dasar mempelajari machine learning adalah matematika. Sehingga matematika juga menjadi kunci untuk mengembangkan kecerdasan buatan.
Ilmu matematika cakupannya luas sekali. Setidaknya ada tiga kontribusi besar matematika untuk kecerdasan buatan, apa saja? Berikut penjelasannya.
Kontribusi Ilmu Matematika Untuk Kecerdasan Buatan
Ada tiga kontribusi ilmu matematika untuk kecerdasan buatan. Tiga tersebut adalah logika, kalkulus atau aljabar, dan probabilitas. Ketiga kontribusi ini muncul dari tiga pertanyaan dasar, bagaimana matematika dapat menarik kesimpulan yang valid?
Apa saja yang bisa dihitung dengan matematika? Dan bagaimana cara matematika melakukan nalar terhadap informasi yang belum pasti. Lantas bagaimana ketika cabang matematika tersebut bekerja untuk kecerdasan buatan? Mari kita simak satu per satu.
1. Logika Matematika
Matematika untuk kecerdasan buatan yang pertama berkaitan dengan logika matematika. Berdasarkan catatan, para filsuf terkemuka sudah mengajukan beberapa gagasan fundamental berkaitan dengan kecerdasan buatan.
Gagasan tersebut memberikan hasil bahwa untuk menuju ke sains formal, perlu adanya formalisasi matematis khususnya untuk logika, komputasi dan probabilitas. Gagasan tentang logika formal ini sudah ada sejak zaman dahulu, pada filsuf Yunani kuno. Namun pengembangannya baru mulai pada tahun 1815-1864 melalui karya George Boole.
Logika matematika memiliki kaitan erat dengan algoritma. Algoritma yang pertama kali diperkenalkan adalah euclid untuk menghitung nilai pembagi terbesar. Kata algoritma sendiri datangnya dari al-Khowarazmi yang kemudian terkenal sebagai bapak matematika.
Dalam machine learning, algoritma bermanfaat sebagai cara khusus untuk membuat prediksi berdasarkan kumpulan data. Algoritma ini terbagi menjadi dua fase yaitu training dan testing. Supaya lebih mudah dalam memahaminya, mari simak contoh berikut.
Pada fase training, seseorang mengambil apel secara acak dari keranjang buah. Anggaplah apel ini sebagai data. Apel memiliki karakteristik seperti bentuknya bulat, warnanya kemerahan.
Algoritma akan mengingat karakteristik apel tersebut dan dikenal sebagai model. Pada fase testing, algoritma dapat mengenali buah baru sebagai apel berdasarkan model yang sebelumnya sudah terbentuk melalui fase training. Kira-kira, begitulah gambaran bagaimana algoritma matematika bekerja dalam kecerdasan buatan.
2. Kalkulus dan Aljabar
Kalkulus dan aljabar juga bagian dari matematika untuk kecerdasan buatan. Perhitungan ini digunakan untuk menyelesaikan kasus yang tidak dapat diselesaikan dengan algoritma. Dengan kata lain, kalkulus maupun aljabar menyelesaikan sesuatu yang tidak dapat dihitung.
Hal ini kemudian memotivasi Alan turing (1912-1954) untuk melakukan studi dengan tujuan mengelompokkan fungsi mana saja yang bisa selesai dengan perhitungan. Studi ini kemudian menimbulkan sedikit masalah karena pengertian tentang komputasi tidak dapat didefinisikan secara formal.
Dalam prakteknya, kalkulus digunakan dalam algoritma gradient descent. Tujuannya adalah menemukan arah dari steepest descent untuk menentukan titik terdalam pada grafik data. Titik terdalam tersebut berguna untuk menentukan garis regresi linier.
Sedangkan aljabar berperan untuk mempelajari vektor dan aturan terkait manipulasinya. Ini merupakan ilmu dasar dalam mempelajari gradient descent pada kalkulus.
3. Probabilitas
Kontribusi lainnya dari ilmu matematika terhadap kecerdasan buatan adalah teori probabilitas. Teori ini datangnya dari Italia pada tahun 50 an. Seorang matematikawan bernama Gerolamo Cardano menggambarkan probabilitas sebagai kemungkinan hasil perjudian.
Sejak hari itu, dengan cepat teori ini menjadi bagian penting dalam perhitungan ilmu kuantitaif karena membantu mengukur sesuatu yang sifatnya belum pasti. Dalam bidang machine learning, probabilitas menjadi pendekatan paling modern untuk menalar ketidakpastian. Teori yang paling umum digunakan adalah aturan bayes yang memperbarui teori probabilitas berdasarkan pertimbangan evidence baru.
Setidaknya itu tiga bidang ilmu matematika yang harus Anda kuasai untuk menjadi ahli dalam kecerdasan buatan. Selain menguasai cabang ilmu tersebut, Anda juga harus menguasai bidang lain. Apa saja bidangnya? Mari simak penjelasan berikut.
Ini Bidang Ilmu yang Harus Anda Kuasai Untuk Jadi Ahli Kecerdasan Buatan
Menguasai kecerdasan buatan tidak cukup dengan mahir matematika saja. Anda harus pandai dalam bidang ilmu lain, khususnya yang berkaitan dengan sistem komputer. Apa sajakah ilmu tersebut? Berikut beberapa diantaranya.
1. Bahasa Pemograman
Bahasa pemograman adalah bagian tak terpisahkan dari kecerdasan buatan. Dengan ini, Anda bisa menyelesaikan percobaan-percobaan tertentu. Ada banyak sekali pilihan bahasa pemograman sebagai dasar materi pembelajaran kecerdasan buatan.
Salah satu yang paling umum adalah Python. Python merupakan bahasa pemograman yang mudah dimengerti. Nilai tambahnya, terdapat library yang bisa Anda gunakan untuk kebutuhan machine learning.
Kebanyakan aplikasi kecerdasan buatan yang kita temui saat ini mengandalkan bahasa pemrograman Python, salah satu contohnya adalah computer vision yang merupakan bagian dari natural language preprocessing.
2. Desain Algoritma
Selain menguasai bahasa pemrograman, kemampuan untuk desain algoritma juga penting. algoritma adalah kunci utama yang menyusun kecerdasan buatan. Dengan ini Anda bisa melakukan analisa kemungkinan, rekursi, penyortiran, problem solving bahkan prediksi suatu kejadian berdasarkan data.
Kedua ilmu tersebut, baik pemrograman maupun algoritma bisa Anda pelajari dari pendidikan formal. Ada banyak sekali jurusan kuliah yang bersinggungan dengan teknologi ini. Selain mengandalkan pendidikan formal, Anda juga bisa berlatih mandiri dengan mengikuti kursus sejenis.
Mengapa Kita Perlu Belajar Kecerdasan Buatan Terbaru?
Menurut Anda, mengapa kita perlu belajar tentang kecerdasan buatan terbaru dan mengetahui cara kerja artificial intelligence? Jawabannya adalah mempersiapkan karir masa depan. Perlu kita ketahui, manusia masa depan terancam kehilangan pekerjaan akibat penggunaan kecerdasan buatan dalam berbagai bidang.
Mulai dari manufaktur, industri perbankan, bahkan medis sekalipun. Sisi baiknya, ada profesi yang permintaannya terus bertambah. Contohnya adalah artificial intelligence spesialist, insinyur robotik, dan data scientits.
Ketika profesi ini merupakan otak dari pemanfaatan AI di masa depan. Dengan mempelajari ilmu seputar kecerdasan buatan, harapannya salah satu profesi tadi menjadi milik Anda.
Kira-kira, itulah alasan krusial untuk menjawab kenapa kita perlu mempelajari kecerdasan buatan. Jika tertarik, articlevoid menyarankan Anda bisa mulai mempelajarinya dari sekarang. Baik itu dari pendidikan formal, atau dari lembaga kursus. Sebagai awalan, Anda bisa memulainya dengan memperkuat pemahaman tentang matematika untuk kecerdasan buatan.