Artificial Intelligence (AI) dapat diklasifikasikan berdasarkan tingkat kemampuan, fungsionalitas, atau pendekatan teknologi yang digunakan. Berikut adalah jenis-jenis AI berdasarkan kategori tersebut:
BERDASARKAN TINGKAT KEMAMPUAN
a. Narrow AI (AI Terbatas)
Definisi: AI yang dirancang untuk melakukan tugas tertentu dengan baik.
Contoh: Asisten virtual (Siri, Alexa), sistem rekomendasi (Netflix, Spotify).
Fungsi: Membantu otomatisasi tugas spesifik, seperti pengenalan suara, pencarian data, atau rekomendasi.
b. General AI (AI Umum)
Definisi: AI yang mampu melakukan berbagai tugas kognitif manusia, seperti belajar, berpikir, dan membuat keputusan.
Status: Masih dalam tahap penelitian.
Fungsi: Jika tercapai, dapat menggantikan manusia dalam pekerjaan kompleks yang membutuhkan fleksibilitas kognitif.
c. Super AI (AI Super)
Definisi: AI yang kemampuannya melampaui kecerdasan manusia.
Status: Masih berupa teori.
Fungsi: Memungkinkan pengembangan solusi yang tidak dapat dicapai oleh kemampuan manusia, seperti menyelesaikan masalah global dengan cara inovatif.
BERDASARKAN FUNGSI ATAU APLIKASINYA
a. Reactive Machines
Definisi: AI yang hanya merespons input dan tidak memiliki memori.
Contoh: Deep Blue (komputer catur IBM).
Fungsi: Melakukan perhitungan real-time untuk tugas spesifik tanpa belajar dari pengalaman.
b. Limited Memory
Definisi: AI yang mampu menggunakan data historis untuk membuat keputusan.
Contoh: Mobil otonom, chatbot.
Fungsi: Membantu pengambilan keputusan berdasarkan pola dari data sebelumnya.
c. Theory of Mind
Definisi: AI yang dapat memahami emosi, kepercayaan, dan niat manusia.
Status: Dalam pengembangan.
Fungsi: Interaksi sosial yang lebih alami dengan manusia.
d. Self-Aware AI
Definisi: AI yang memiliki kesadaran diri.
Status: Teoritis.
Fungsi: Mengambil keputusan dengan pemahaman yang lebih mendalam tentang diri dan lingkungan.
BERDASARKAN TEKNIK ATAU PENDEKATAN
a. Machine Learning (ML)
Definisi: Pendekatan AI yang memungkinkan mesin belajar dari data.
Contoh: Algoritma klasifikasi, regresi, clustering.
Fungsi: Meningkatkan performa sistem berdasarkan pengalaman.
b. Deep Learning
Definisi: Subset dari ML yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) untuk menganalisis data.
Contoh: Pengenalan wajah, deteksi objek.
Fungsi: Analisis data kompleks dengan pola yang mendalam.
c. Natural Language Processing (NLP)
Definisi: AI yang berfokus pada pemrosesan bahasa manusia.
Contoh: Chatbot, terjemahan otomatis.
Fungsi: Memahami, menganalisis, dan menghasilkan teks atau suara manusia.
d. Computer Vision
Definisi: AI yang memungkinkan komputer memahami dan menganalisis gambar atau video.
Contoh: Pengenalan wajah, analisis video.
Fungsi: Mengolah data visual untuk berbagai aplikasi seperti keamanan atau kesehatan.
e. Robotics
Definisi: AI yang digunakan untuk menggerakkan robot.
Contoh: Robot industri, robot pembersih.
Fungsi: Otomatisasi fisik dalam dunia nyata.
Fungsi Umum AI
Otomatisasi: Menggantikan pekerjaan manual atau rutinitas.
Pengambilan Keputusan: Membantu manusia membuat keputusan berdasarkan data.
Prediksi: Memberikan wawasan tentang tren masa depan berdasarkan data historis.
Personalisasi: Menyediakan pengalaman unik untuk pengguna, seperti iklan atau rekomendasi produk.
Peningkatan Efisiensi: Meningkatkan kecepatan dan akurasi tugas tertentu.
Semakin maju AI, semakin luas pula fungsinya dalam berbagai aspek kehidupan manusia.
