Pernahkah Anda penasaran, bagaimana cara komputer mengenali citra wajah dan aksen suara? Deep learning adalah jawabannya.
Jenis AI yang satu ini bekerja dengan cara yang mirip dengan otak manusia. Bahkan diprogram untuk bisa belajar dan berpikir.
Lalu, secanggih apa deep learning sebenarnya? Bagaimana prediksi perkembangannya di masa depan? Temukan jawabannya dalam artikel ini.
Apa itu Deep Learning
Secara sederhana, deep learning adalah cabang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang melatih komputer agar dapat memproses data layaknya otak manusia.
Teknologi AI ini dapat mengenali pola data yang kompleks dan mengolahnya untuk menghasilkan prediksi dan wawasan yang akurat. Data yang diproses bisa berupa gambar, teks, maupun suara.
Jika Anda memiliki televisi yang bisa dikendalikan dari jauh dengan suara, atau membuka kunci layar ponsel dengan citra wajah, Anda sedang menggunakan deep learning.
Deep learning memakai jaringan saraf buatan yang berlapis-lapis, meniru jaringan saraf manusia di otak.
Karenanya, deep learning dapat mempelajari input yang masuk, seperti cara otak manusia mengolah informasi.
Sejarah dan Perkembangan Deep Learning
Deep learning mencapai titik puncak pengembangannya di tahun 2012 saat AlexNet, sebuah jaringan saraf konvolusional yang dirancang oleh Alex Krizhevsky, memenangkan kompetisi ImageNet.
Namun sebenarnya, jaringan saraf buatan ini telah diteliti sejak tahun 1943. Saat itu, Walter Pitts dan Warren McCulloch memperkenalkan model awal jaringan saraf buatan untuk pertama kalinya.
Temuan itu dikembangkan lagi oleh Frank Rosenblatt menjadi perceptron. Lalu di tahun 2006, Geoffrey Hinton, Yann LeCun dan Yoshua Bengio mengembangkan backpropagation.
Backpropagation adalah algoritma yang memungkinkan jaringan saraf buatan dilatih secara mendalam dan efisien.
Hingga kini, deep learning telah semakin mumpuni dalam mengenali dan memproses gambar, mendeteksi objek dan menganalisisnya, dan menghubungkan data-data dalam beragam bentuk.
Model AI ini juga digadang-gadang sebagai yang paling memungkinkan untuk dikembangkan menjadi AI kuat atau Artificial Superintelligence.
Perbedaan Antara Deep Learning dan Machine Learning
Selain deep learning, ada jenis AI lainnya yang juga populer, yaitu machine learning.
Deep learning adalah subbidang dari machine learning, tetapi ada beberapa perbedaan kunci antara keduanya:
Kompleksitas Model
Machine learning tradisional menggunakan model yang relatif sederhana, seperti regresi linear atau pohon keputusan. Deep learning, di sisi lain, menggunakan jaringan saraf yang terdiri dari banyak lapisan (deep neural networks), yang memungkinkan pemodelan data yang lebih kompleks.
Ekstraksi Fitur
Dalam machine learning tradisional, fitur-fitur data harus ditentukan secara manual oleh manusia. Deep learning mampu mengekstrak fitur-fitur ini secara otomatis dari data mentah.
Kinerja
Deep learning umumnya lebih efektif dalam menangani data yang sangat besar dan kompleks, seperti gambar dan suara, dibandingkan dengan machine learning tradisional.
Kinerja machine learning bisa kita lihat di beberapa tools seperti Azure dari Microsoft.
Sementara deep learning bisa dimanfaatkan melalui tools chatbot dan pelayanan pelanggan seperti Sephora dan AccuWeather. Atau asisten virtual seperti Alexa.
Arsitektur Deep Learning
Deep learning mengolah dan mempelajari data melalui jaringan syaraf buatan yang mirip dengan milik manusia. Arsitekturnya menggunakan algoritma matematika rumit untuk menangani data dalam jumlah sangat besar.
Arsitektur tersebut meliputi jumlah input dan variabel yang diterima komputer, jumlah hidden layer, jumlah saraf buatan di dalam setiap hidden layer, dan fungsi aktivasi.
Data yang diterima komputer akan diolah oleh setiap lapisan (layer) saraf. Setiap lapisan juga memiliki algoritma matematika untuk fungsi aktivasinya. Di bawah ini adalah penjelasan lebih rinci tentang arsitektur deep learning.
Jaringan Syaraf Tiruan (ANN)
ANN atau Artificial Neural Network adalah kumpulan algoritma machine learning yang diprogram untuk mengenali pola data dan memprosesnya.
Jaringan saraf ini, dengan lapisan dan simpulnya saling terhubung, lalu akan saling menerima dan mengirimkan data untuk diproses.
Sehingga, setiap simpul saraf akan bekerja dengan sistem terkoordinasi, belajar dari kesalahan dalam pemrosesan, dan secara mandiri meningkatkan kemampuannya.
ANN inilah yang menjadikan machine learning sederhana menjadi jauh lebih canggih. Bahkan bisa melaksanakan tugas-tugas kompleks, non-linear, dan memerlukan analisis mendalam.
Convolutional Neural Networks (CNN)
CNN adalah bagian arsitektur deep learning yang dirancang untuk beragam tugas pengolahan gambar.
CNN memiliki lapisan konvolusi yang dapat mendeteksi pola, warna, kemiripan, dan fitur-fitur penting pada gambar.
CNN inilah yang berfungsi mengenali fitur wajah, iris mata, dan sidik jari dalam sistem keamanan, aplikasi kecantikan, dan pengenalan emosi.
Jaringan saraf ini juga dapat membaca tulisan tangan, dan bersama RNN bekerja sama mengubahnya menjadi teks atau suara.
Recurrent Neural Networks (RNN)
RNN bertugas untuk mengolah data teks atau yang berhubungan dengan pemodelan bahasa alami.
Bagian arsitektur ini yang berfungsi dalam memahami perintah suara dan melaksanakannya, mengubah jenis suara, dan mengenali suara untuk sistem keamanan.
RNN paling banyak bertugas di tools asisten virtual, alat elektronik yang dioperasikan dengan suara, dan aplikasi pengolahan bahasa alami lainnya.
Aplikasi Deep Learning di Berbagai Industri
Deep learning telah mengubah sebagian besar industri di dunia menjadi lebih efektif, canggih, dan dapat beroperasi lebih luas.
Misalnya penggunaan smart AI dalam analisis data pelanggan, penggunaan AI chatbot, dan pengukuran kinerja operasional seperti yang dilakukan IBM melalui Watson.ai.
Berikut adalah dua kemampuan utama deep learning yang sering dipakai dalam industri.
Deep Learning dalam Pengenalan Gambar
Dalam industri, kemampuan AI dalam mengenali gambar dan citra wajah banyak dimanfaatkan untuk fitur-fitur alat elektronika dan komunikasi.
Sebut saja fitur sidik jari dan citra wajah sebagai pembuka kunci layar ponsel Anda. Atau pengenalan bentuk tanda tangan digital yang dipakai dalam industri perbankan.
Penggunaan penting lainnya adalah dalam dunia medis. AI dapat mengenali citra foto dan x-ray anatomi tubuh, lalu mencocokkannya dengan kondisi tubuh normal.
Dengan demikian, AI dapat membantu dalam mendiagnosis berbagai kondisi medis.
AI juga dapat mengenali dan menganalisis kondisi tubuh, dan mencocokkannya dengan gejala atau ciri penyakit tertentu.
Hasil analisis AI terhadap kondisi tubuh pasien dapat membantu dokter menegakkan diagnosis penyakit.
Deep Learning dalam Pengolahan Bahasa Alami (NLP)
Penggunaan AI dalam chatbot dan asisten virtual adalah yang paling populer dalam industri.
Chatbot dengan machine learning biasa hanya bisa menjawab pertanyaan tertentu. Tanpa kemampuan multitasking tambahan.
Namun chatbot AI dengan deep learning bisa berperilaku layaknya manusia, dengan kemampuan yang lebih kompleks.
Misalnya, Alexa membantu pelanggan di Amazon memilah barang lebih cepat, menemukan produk yang paling sesuai dengan preferensi mereka.
Namun, ia juga membantu hal lainnya seperti memesankan taksi, mencarikan ponsel yang hilang, bahkan menerjemahkan artikel.
Deep Learning dalam Analisis Sentimen
Analisis sentimen sangat bermanfaat agar perusahaan mengetahui bagaimana penerimaan konsumen terhadap produk. Juga bagaimana kondisi persaingan, penguasaan pasar, dll.
Kemampuan deep learning dalam mempelajari dan menganalisis bahasa sangat bermanfaat untuk hal ini.
AI akan mengumpulkan informasi dari postingan dan komentar media sosial, tren marketplace, kinerja website, berita di online media, video, dan podcast.
Setelah itu, seluruh data tersebut akan diklasifikasikan, diolah, dan hasilnya adalah analisis dalam bentuk tren, grafik, diagram, serta deskripsi yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan strategis.
Tantangan dan Masa Depan Deep Learning
AI, terutama deep learning yang makin populer masih memiliki ruang teramat luas untuk berkembang. Namun, juga menyisakan beberapa catatan perbaikan terutama dalam kode etik.
Lantas, apa saja tantangan dan bagaimana masa depan deep learning di masa depan?
Isu Etika dalam Penggunaan Deep Learning
Penggunaan deep learning, jika tanpa regulasi ketat dan jelas, berpotensi mencederai privasi dan data pribadi seseorang.
Misalnya penggunaan citra wajah seseorang tanpa izin untuk video dan gambar, atau rekaman suara seseorang untuk aplikasi audio dapat disalahgunakan oleh orang tidak bertanggung jawab.
Di Indonesia, kode etik pengembang dan pengguna AI diatur dalam Undang-undang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE) dan Peraturan Pemerintah (PP) No. 17 tahun 2019.
Kode etik lainnya adalah Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020-2045 yang disusun oleh BPPT. Namun, pengaturan dalam strategi tersebut masih sangat mendasar, belum terperinci.
Di tingkat dunia, UNESCO telah menerbitkan Ethics of Artificial Intelligence. Kode etik ini diperkenalkan pada bulan November 2021 dan disepakati oleh 193 negara.
Inovasi Terbaru dalam Teknologi Deep Learning
Penggunaan deep learning di dunia industri, menghasilkan berbagai inovasi. Diantaranya:
- Alat pendeteksi fraud atau kecurangan pada dokumen-dokumen perbankan.
- Alat penganalisa citra wajah di dalam sistem keamanan untuk menemukan pelaku kejahatan
- Alat pengubah suara dan wajah, yang bisa digunakan dalam video dan panggilan telepon.
- Aplikasi untuk meningkatkan hubungan pelanggan, dengan mengintegrasikan AI ke dalam CRM. Aivia CRM adalah salah satu yang menggunakan alat ini untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan pendapatan bisnis.
- Alat pendeteksi konstruksi dan infrastruktur untuk meningkatkan daya tahan bangunan terhadap gempa.
- Dan lain-lain
Prediksi Masa Depan Deep Learning dalam AI
Sebagai sistem saraf buatan yang mampu belajar dan memperbaiki kinerjanya secara mandiri, deep learning dianggap sangat berpotensi untuk berkembang menjadi kecerdasan buatan (AI) yang kuat.
Para ahli memang masih harus menambahkan berbagai kemampuan lain seperti reaksi otonom dan kesadaran diri di dalamnya, yang masih sangat jauh dari jangkauan saat ini.
Namun, sebagian ilmuwan yakin suatu saat nanti AI deep learning bisa menjadi jauh lebih cerdas dan intuitif, layaknya manusia.
Kesimpulan
Kita dapat menyimpulkan bahwa deep learning adalah jenis AI yang lebih canggih dibandingkan machine learning.
Menggunakan sistem syaraf buatan yang meniru sistem saraf manusia, deep learning dapat memproses dan menganalisa berbagai data secara lebih mendalam.
Kemampuannya bukan hanya mengenali objek dan mengklasifikasikannya. Namun juga memanipulasi, memberikan reaksi, serta menganalisis data inputan hingga menghasilkan beragam output.
Dalam industri, deep learning digunakan dalam berbagai fitur. Seperti fitur sidik jari dan identifikasi suara, mesin-mesin kesehatan terkomputerisasi, juga aplikasi manajemen hubungan pelanggan.
Deep learning juga masih mengalami pengembangan, dan sebagian ilmuwan yakin suatu saat nanti AI ini akan mampu menyamai kecerdasan manusia.
Namun dengan kode etik pengembangan dan penggunaan AI, setiap inovasi diusahakan berada di jalur aman dan tidak mengancam manusia.
Bagaimana dengan Anda, tertarik menggunakan AI dalam bisnis?
Teknologi deep learning adalah fitur cerdas untuk bisnis yang lebih efektif, dan Aivia siap menjadi partner Anda dalam teknologi ini.
Leave a Reply