Generative AI

Belum tahu apa itu Generative AI? Ketahui semua informasi tentang Generative AI hanya di Kamus IT Techbuddy, mulai dari definisi, pengertian, fungsi, dan lain sebagainya

Oleh: Rendy Andriyanto
Mengenal Apa itu Generative AI

Pengertian Generative AI

Generative AI merupakan salah satu puncak inovasi di bidang artificial intelligence (AI), yang membuka jalan bagi kreasi konten digital yang tak terbatas. Berbeda dari AI tradisional yang mengikuti aturan dan pola yang telah ditentukan, Generative AI menggunakan algoritma canggih dan jaringan saraf (neural networks) untuk menghasilkan output yang meniru kreativitas dan pengambilan keputusan manusia.

Pada intinya, Generative AI dirancang untuk belajar dari kumpulan data besar dan menangkap pola serta struktur yang ada di dalamnya. Model-model ini kemudian dapat menghasilkan konten baru, seperti gambar, teks, musik, atau bahkan video, yang sangat mirip dengan contoh yang telah mereka pelajari.

Dengan menganalisis data dan memahami karakteristik inherennya, algoritma Generative AI dapat menghasilkan output yang menunjukkan pola, gaya, dan koherensi semantik yang serupa.

Kekuatan Generative AI terletak pada kemampuannya untuk melampaui replikasi dan peniruan sederhana. Ini mampu menciptakan konten baru dan unik yang tidak secara eksplisit diprogram ke dalam sistem. Hal ini membuka peluang yang menarik untuk berbagai aplikasi, termasuk seni, desain, penceritaan, realitas virtual, dan lainnya.

Model-Model Generative AI

1. Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs adalah model pembelajaran mesin yang terdiri dari dua jaringan saraf, yaitu generator dan discriminator. Generator menghasilkan data baru yang mirip dengan data asli, sementara discriminator membedakan antara data asli dan data yang dihasilkan oleh generator. GANs sering digunakan untuk duplikasi gambar dan generasi data sintetis.

2. Transformer-based Models

Model ini paling baik digunakan untuk generasi teks dan pelengkapan konten/kode. Model ini termasuk generative pre-trained transformer (GPT) dan bidirectional encoder representations from transformers (BERT).

3. Diffusion Models

Model ini ideal untuk generasi gambar dan sintesis video/gambar. Proses difusi memungkinkan model untuk fokus pada struktur dan pola dalam data daripada mengandalkan noise.

4. Variational Autoencoders (VAEs)

VAEs dirancang dengan infrastruktur encoder-decoder dan sangat cocok untuk pembuatan konten gambar, audio, dan video, terutama ketika data sintetis perlu fotorealistis.

5. Unimodal Models

Model ini hanya menerima satu format input data. Kebanyakan model generative AI saat ini adalah unimodal.

6. Multimodal Models

Dirancang untuk menerima berbagai jenis input dan prompt ketika menghasilkan output. Misalnya, GPT-4 dapat menerima teks dan gambar sebagai input.

7. Large Language Models (LLMs)

Model ini dirancang untuk menghasilkan dan melengkapi konten tulisan dalam skala besar. Contohnya termasuk GPT dan BERT.

8. Neural Radiance Fields (NeRFs)

Teknologi jaringan saraf yang dapat digunakan untuk menghasilkan imajeri 3D berdasarkan input gambar 2D.

Peranan Penting Generative AI untuk Perkembangan Teknologi

Generative AI memiliki peranan penting dalam berbagai bidang:

  1. Jasa Keuangan: Meningkatkan layanan pelanggan, mempercepat persetujuan pinjaman, dan mendeteksi penipuan​​.
  2. Layanan Kesehatan dan Ilmu Hayati: Mempercepat penemuan dan penelitian obat, merancang urutan gen sintetis, dan membuat data pasien serta layanan kesehatan sintetis​​.
  3. Otomotif dan Manufaktur: Mengoptimalkan desain suku cadang dan asisten pribadi, serta meningkatkan layanan pelanggan​​.
  4. Kreativitas: AI generatif bisa menjadi mitra dalam mengembangkan ide-ide kreatif, membantu mengatasi kebuntuan kreativitas​​.
  5. Bisnis: Menyediakan personalisasi pengalaman pelanggan, mengoptimalkan proses bisnis, dan membantu dalam pengambilan keputusan bisnis​​.

Dengan kemajuan dan aplikasinya yang luas, Generative AI membawa potensi besar dalam merevolusi cara kita berinteraksi dengan teknologi dan memanfaatkan informasi.

Kabar Terkait