Sejak kemunculan ChatGPT pada 2022 lalu, generative artificial intelligence (AI) yang merupakan teknologi di balik kecanggihannya kini semakin populer.
Sebagian besar dari kita mungkin telah memperoleh pemahaman dasar tentang teknologi tersebut dan bagaimana teknologi ini menggunakan bahasa sehari-hari untuk membantu kita berinteraksi dengan komputer secara lebih mudah.
Beberapa dari kita bahkan telah menggunakan jargon seperti "prompt" dan "machine learning" sambil minum kopi santai bersama teman-teman.
Pada akhir 2023 lalu, kami telah menayangkan artikel mengenai “10 istilah AI yang perlu Anda ketahui” berdasarkan rangkuman dari Microsoft. Namun, seiring dengan berkembangnya AI, istilah-istilah ini juga terus berkembang.
Tahukah Anda perbedaan antara model bahasa besar dan kecil? Atau apa kepanjangan dari "GPT" di ChatGPT? Berikut ini adalah sepuluh kosa kata AI tingkat lanjut yang perlu Anda ketahui.
1. Penalaran (reasoning)/perencanaan (planning)
Komputer yang menggunakan AI kini dapat memecahkan masalah dan menyelesaikan tugas dengan menggunakan pola yang telah mereka pelajari dari data historis untuk memahami informasi. Proses ini mirip dengan penalaran atau proses berpikir logis.
Sistem AI yang paling canggih menunjukkan kemampuan untuk melangkah lebih jauh dari ini dan dapat mengatasi masalah yang semakin kompleks dengan membuat perencanaan. Ia bisa merancang urutan tindakan yang perlu diterapkan untuk mencapai tujuan tertentu.
Sebagai contoh, bayangkan Anda meminta bantuan program AI untuk membuat rencana perjalanan ke taman bermain.
Anda menulis “saya ingin mengunjungi enam wahana berbeda di taman bermain X, termasuk wahana air di waktu terpanas di hari Sabtu, 5 Oktober”.
Berdasarkan tujuan Anda tersebut, sistem AI dapat memecahnya menjadi langkah-langkah kecil untuk membuat jadwal sambil menggunakan penalaran, untuk memastikan Anda tidak mengunjungi wahana yang sama dua kali, dan bahwa Anda bisa menaiki wahana air antara jam 12 siang sampai jam 3 sore.
2. Pelatihan (training)/inferensi (inference)
Ada dua langkah yang dilakukan untuk membuat dan menggunakan sistem AI: pelatihan dan inferensi.