Narrow AI vs General AI dalam Pengolahan Big Data
Artificial Intelligence atau yang lebih sering disingkat menjadi AI merupakan sebuah teknologi yang berkaitan erat dengan Big Data. AI ini merupakan cabang ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan mesin atau sistem hingga bisa menjalankan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia secara otomatis. AI sendiri bisa terbagi menjadi beberapa jenis, yaitu Narrow AI (weak AI), General AI (strong AI), serta Super AI. Namun yang banyak dibahas hingga saat ini adalah Narrow AI dan General AI.
Dalam konteks Big Data, baik Narrow AI maupun General AI memainkan peran penting dalam membantu menganalisis dan memanfaatkan data skala besar untuk menghasilkan insight yang bermanfaat. Namun, kedua jenis AI ini berfungsi dengan cara yang berbeda dalam mengelola Big Data.
Mari kita bahas bagaimana Narrow AI dan General AI bekerja dalam lingkungan Big Data di artikel ini. Simak pembahasannya!
1. Fokus Tugas & Fleksibilitas
Perbedaan dari Narrow AI dan General AI bisa dilihat dari fokus tugas yang dijalankan. Dalam Big Data, Narrow AI akan lebih fokus pada tugas spesifik, seperti pengenalan gambar atau analisis prediktif, atau dengan kata lain, Narrow AI hanya terbatas pada domai atau tugas yang telah diprogramkan saja. Sementara General AI Dapat mengelola berbagai jenis tugas tanpa diprogram ulang. Hal inilah yang membuat General AI menjadi sangat fleksibel dan dapat menangani berbagai jenis tugas dan data tanpa batasan.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
2. Pembelajaran dan Adaptasi
Narrow AI dan General AI juga sangat berbeda jika dilihat dari aspek pembelajaran dan cara beradaptasi. Pada Narrow AI, pembelajaran hanya dilakukan berdasarkan data yang telah dilatih sebelumnya dan terbatas pada tugas tertentu. Sementara untuk General AI yang lebih fleksibel, sehingga dapat belajar dari banyak sisi, mulai dari pengalaman baru serta beradaptasi dengan data baru secara mandiri tanpa harus mengubah dari sisi program yang digunakan.
3. Implementasi Saat Ini
Narrow AI memiliki pemahaman yang terbatas hanya pada data yang diolah dan kurang mampu memahami konteks lebih luas. Oleh karena itu, Narrow AI lebih banyak dimanfaatkan dalam analisis prediktif, otomasi, dan pengenalan pola dalam Big Data.
Sementara General AI memiliki potensi untuk memahami konteks yang lebih dalam dan bisa menghasilkan insight yang lebih kompleks. Namun hingga saat ini, AI jenis ini masih dalam tahap penelitian dan pengembangan, belum ada implementasi nyata dalam Big Data.
4. Masa Depan Big Data dengan AI
Saat ini, Narrow AI memegang peranan penting dalam memanfaatkan Big Data dengan baik. Aplikasi Narrow AI dalam pengelolaan data, analitik, dan automasi terus berkembang sehingga bisa membantu bisnis dan industri dalam membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih cerdas.
Di masa depan, ketika General AI berkembang, Big Data dapat diolah dengan cara yang jauh lebih dinamis. Hal ini memungkinkan AI untuk membuat keputusan secara real-time berdasarkan konteks yang lebih luas, dengan sedikit atau tanpa campur tangan manusia.
General AI berpotensi untuk membawa Big Data ke tingkat baru, di mana sistem dapat membuat hubungan yang lebih kompleks antar data, mengintegrasikan berbagai jenis informasi, dan memberikan solusi yang lebih cerdas dan efektif untuk berbagai masalah yang belum bisa dipecahkan oleh Narrow AI.
Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning
Narrow AI saat ini memainkan peran penting dalam pengelolaan dan analisis Big Data dengan cara yang terfokus dan efisien, sementara General AI di masa depan diharapkan dapat membawa kecerdasan lebih luas dan adaptasi mandiri dalam mengelola volume data yang besar dan kompleks.
Untuk merasakan sensasi belajar dengan teknologi AI, kamu mungkin bisa mencoba untuk mencoba beberapa modul yang ada di DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri