Apa itu AI Multimodal ? Cara Kerja dan Penggunaannya

Artificial Intelligence (AI) telah menjadi pusat perhatian dalam teknologi modern, dengan berbagai aplikasi yang merubah cara kita bekerja dan berinteraksi. Kemampuan AI untuk meniru kecerdasan manusia dan menyelesaikan berbagai tugas hanya dalam hitungan detik membuatnya semakin populer. 

Meskipun demikian, para ilmuwan terus berupaya mengembangkan inovasi AI yang lebih canggih. Salah satu konsep terbaru yang muncul adalah multimodal artificial intelligence (AI multimodal), yang dianggap lebih revolusioner dibandingkan dengan AI tradisional. Artikel ini akan membahas bagaimana cara kerja AI multimodal & penggunaanya dalam kehidupan sehari -hari.

Sejarah AI

AI sebenarnya telah ada sejak tahun 1950-an. Pada awal kemunculannya, AI memiliki aturan dan pola yang sangat sederhana. Namun, seiring berjalannya waktu, AI menjadi semakin kompleks dan mampu melakukan berbagai tugas yang lebih luas. Di tahun 2000-an, data science diperkenalkan sebagai paradigma baru, sejalan dengan penerapan algoritma pembelajaran mesin (machine learning). Sepuluh tahun kemudian, AI semakin canggih dengan kemampuan mengenali gambar, Natural Language Processing (NLP), hingga machine translation. Hingga saat ini, ChatGPT menjadi gelombang terbaru dalam evolusi AI.

Definisi AI Multimodal

Menurut ahli teknologi Margaret Mouse, AI multimodal adalah jenis kecerdasan buatan yang dapat memproses, membaca, serta menghasilkan data dalam berbagai bentuk, seperti tulisan, gambar, suara, dan video. Meskipun demikian, AI multimodal belum digunakan secara masif dalam aktivitas sehari-hari karena masih dalam tahap pengembangan lebih lanjut. Untuk mengolah data, AI multimodal menggunakan machine learning (ML) dan NLP yang dapat menggabungkan tulisan dengan gambar, audio, maupun video untuk menghasilkan data yang lebih akurat.

Cara Kerja AI Multimodal

AI multimodal memiliki kemampuan untuk membaca dan menganalisis berbagai jenis data, kemudian menghasilkan output sesuai dengan permintaan pengguna. Berikut adalah cara kerja dan elemen utama dari AI multimodal.

Konsep Dasar AI Multimodal

AI multimodal bekerja dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber. Mayoritas jenis AI multimodal menggunakan dua teknologi utama, yaitu Machine Learning (ML) dan Natural Language Processing (NLP). ML membantu dalam proses pembelajaran dan analisis data, sedangkan NLP memungkinkan sistem untuk memahami dan memproses bahasa manusia. Proses ini melibatkan beberapa tahapan penting, seperti ekstraksi data, pengelompokan data, serta penggunaan machine learning dan neural networks untuk menghasilkan output yang diinginkan.

Proses Kerja AI Multimodal

Sistem AI multimodal dibuat berdasarkan tiga urutan utama: input module, fusion module, dan output module. Masing-masing modul memiliki peran penting dalam memastikan sistem dapat bekerja dengan optimal.

1. Input Module
   Pada tahap ini, data dari berbagai sumber dimasukkan ke dalam sistem. Data tersebut dapat berupa teks, gambar, suara, atau bentuk data lainnya. Neural networks digunakan untuk memproses berbagai bentuk data ini agar dapat diterima oleh sistem. Kemampuan untuk menerima berbagai jenis data inilah yang membedakan AI multimodal dari AI tradisional yang biasanya hanya mampu memproses satu jenis data.
2. Fusion Module
   Setelah data diterima oleh input module, proses dilanjutkan ke fusion module. Di sini, sistem membaca dan memproses data satu per satu untuk mendapatkan kesimpulan dari masing-masing tipe data. Fusion module memainkan peran penting dalam menggabungkan informasi dari berbagai sumber data. Proses ini melibatkan teknik-teknik canggih seperti deep learning dan neural networks untuk memastikan bahwa semua data yang diterima dapat diintegrasikan dan dianalisis secara menyeluruh.
3. Output Module
   Tahap terakhir adalah output module, di mana sistem memberikan hasil dari analisis data yang telah dilakukan. Output ini dapat berupa teks, rekomendasi, keputusan, atau bentuk hasil lainnya yang sesuai dengan permintaan pengguna. Output module memastikan bahwa hasil analisis dapat disajikan dalam format yang mudah dipahami dan berguna bagi pengguna.

Perbedaan AI Multimodal dengan AI Tradisional

Walaupun menggunakan konsep yang sama dengan AI tradisional, AI multimodal memiliki satu perbedaan utama yang membuatnya lebih diminati. Perbedaan utama terletak pada bentuk data yang dapat diinput dan dihasilkan oleh AI multimodal. Sistem AI ini dapat mengolah data dalam bentuk tulisan, gambar, audio, dan video. Sementara itu, AI tradisional seperti ChatGPT hanya bisa membaca dan memproses data dalam bentuk tulisan serta menghasilkannya kembali dalam bentuk teks.

Perbedaan utama ini membuat para ilmuwan dan ahli percaya bahwa AI multimodal akan menjadi lebih populer dibandingkan dengan AI tradisional. Sebagai contoh, pengguna bisa mendapatkan keseluruhan desain template dan copywriting yang dibutuhkan untuk membuat sebuah website dengan mudah dan inovatif.

Contoh lain misalnya, jika pengguna memberikan foto sepiring kue, maka dapat menghasilkan resep tertulis berdasarkan gambar tersebut. Sebaliknya, model ini juga dapat membuat ilustrasi visual berdasarkan deskripsi teks yang diberikan.

Kemampuan ini menunjukkan fleksibilitas dan kecanggihan teknologi AI dalam memahami dan memproses informasi dari berbagai sumber. Hal ini membuktikan bahwa model multimodal dapat menghubungkan dunia fisik dengan dunia digital secara lebih intuitif dan efisien.

Manfaat Model Multimodal dan AI Multimodal

Multimodal AI menawarkan kemampuan penalaran, pemecahan masalah, dan pembuatan yang lebih canggih kepada developer dan pengguna. Kemajuan ini membuka kemungkinan tak terbatas tentang bagaimana aplikasi generasi berikutnya dapat mengubah cara kita bekerja dan hidup. Beberapa manfaat utamanya meliputi:

• Pengolahan data yang lebih akurat: Dengan kemampuan menggabungkan berbagai jenis data, multimodal AI dapat menghasilkan analisis yang lebih komprehensif.
• Efisiensi waktu: Multimodal AI dapat menyelesaikan tugas-tugas kompleks dalam waktu yang lebih singkat dibandingkan metode tradisional.
• Personalisasi konten: Kemampuan untuk menganalisis berbagai jenis data memungkinkan multimodal AI untuk menghasilkan konten yang lebih personal dan relevan.

Platform AI Multimodal

Di era digital saat ini, AI multimodal telah menjadi inovasi yang signifikan dengan kemampuan untuk mengolah berbagai jenis data seperti teks, gambar, dan video. Dua platform utama yang menonjol dalam penggunaan AI multimodal adalah GPT-4 dari OpenAI dan Gemini dari Google.

• GPT-4: Pionir dalam AI Multimodal 

GPT-4 dari OpenAI adalah platform AI yang mampu memproses teks dan gambar secara simultan. Hal ini membuatnya serbaguna untuk berbagai aplikasi, mulai dari ringkasan teks hingga pengenalan gambar. Sebagai contoh, GPT-4 dapat menganalisis dokumen beserta gambar yang menyertainya untuk memberikan wawasan yang lebih terperinci dan relevan secara kontekstual. Kemampuan ini meningkatkan pengalaman pengguna dengan menawarkan respons yang komprehensif dan mendalam.

• Gemini: Integrasi Teks, Gambar dan Video oleh Google 

Gemini, platform AI dari Google, mengambil langkah lebih jauh dengan mengintegrasikan teks, gambar, dan video. Platform ini mampu mengelola kueri data yang kompleks dengan efisiensi tinggi, sangat berguna dalam bidang yang memerlukan analisis visual dan tekstual yang mendalam, seperti penelitian dan pengembangan. Sebagai contoh, Gemini bisa menerima foto sepiring kue dan membuat resep tertulis sebagai respons, menunjukkan fleksibilitas dan kecanggihannya dalam mengolah data multimodal.

Penggunaan AI Multimodal dalam Kehidupan Sehari-hari

Meskipun belum digunakan secara luas, banyak ahli dan ilmuwan yang sudah memprediksi penggunaan AI multimodal dalam berbagai aspek kehidupan. Berikut adalah beberapa contohnya:

1. Kendaraan Otonom

Kendaraan otonom menggunakan teknologi AI multimodal untuk memproses data dari kamera, radar, sinyal GPS, dan LiDAR (Light Detection and Ranging). Dengan menggabungkan data ini, AI dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan meningkatkan keselamatan serta efisiensi selama operasi kendaraan tanpa pengemudi manusia.

2. Marketing

Dalam marketing, AI multimodal menganalisis data dari teks, gambar, audio, dan video untuk menghasilkan konten yang dipersonalisasi sesuai dengan citra merek. Analisis ini juga dapat digunakan untuk mengumpulkan data tambahan dari interaksi pengguna, yang kemudian digunakan untuk membuat kustomisasi konten yang lebih sesuai dan disukai oleh pengguna.

3. Institusi Finansial

Di sektor keuangan, AI multimodal membantu menganalisis berita ekonomi terbaru dan tren pasar. Penggunaan Natural Language Processing (NLP) memungkinkan lembaga keuangan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan meningkatkan perekonomian baik secara regional maupun global.

4. Bidang Agrikultur

Dalam agrikultur, AI multimodal membantu petani dengan mengawasi kondisi tanaman, memprediksi serangan hama atau virus, dan mengoptimalkan langkah pertanian. Data yang diperoleh juga dianalisis untuk memberikan pandangan lebih lanjut mengenai kondisi tanah dan tanaman, membantu petani dalam membuat keputusan yang lebih tepat.

5. Industri Kesehatan

Di industri kesehatan, AI multimodal digunakan untuk menganalisis gambar medis seperti X-ray atau MRI. Selain itu, dengan integrasi sensor data dari perangkat pengguna seperti jam tangan digital, AI dapat memberikan tips kesehatan yang lebih personal dan relevan.

6. Ritel

Di sektor ritel, AI multimodal menganalisis perilaku, preferensi, dan umpan balik pelanggan dari berbagai saluran. Dengan mengevaluasi ulasan tekstual, konten visual, dan pola penelusuran, sistem ini dapat memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan dengan menyesuaikan penawaran produk sesuai dengan kebutuhan dan preferensi individu.

7. Pendidikan

Platform pendidikan menggunakan AI multimodal untuk menciptakan pengalaman belajar yang adaptif dengan mengintegrasikan teks, visual, dan audio. AI ini menyesuaikan proses pembelajaran dengan gaya belajar siswa, mengevaluasi respons siswa secara detail, dan menyediakan konten yang relevan sesuai dengan kebutuhan mereka.

8. Customer Service

Agen layanan pelanggan didukung oleh AI multimodal untuk menafsirkan teks, nada suara, dan isyarat visual. Ini memungkinkan AI memberikan respons yang lebih empati dan efektif dengan memahami konteks dan emosi di balik pertanyaan pelanggan, meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi layanan.

9. Smart Home

AI multimodal menyempurnakan sistem smart home dengan memproses perintah suara, mengenali ekspresi wajah, dan gerakan fisik penghuni. Misalnya, asisten rumah pintar dapat memahami perintah suara yang dikombinasikan dengan ekspresi wajah pengguna dan menyesuaikan pengaturan lingkungan rumah sesuai dengan keadaan emosional mereka.

10. Sistem Keamanan

Dalam bidang keamanan, sistem yang didukung oleh AI multimodal menganalisis data dari video, audio, dan sensor untuk mendeteksi potensi ancaman dengan akurasi tinggi. Integrasi data ini memungkinkan sistem keamanan merespons aktivitas mencurigakan dengan lebih efektif dan tepat waktu, meningkatkan langkah-langkah keselamatan dan keamanan di berbagai lingkungan.

Tantangan yang Dihadapi AI Multimodal

Meskipun AI multimodal disebut-sebut sebagai sistem AI yang lebih canggih dan dapat membantu berbagai industri, teknologi ini juga menghadapi beberapa tantangan yang membuatnya sulit digunakan secara luas.

1. Integrasi Data

Menggabungkan data dengan format berbeda merupakan tantangan karena setiap format data memiliki karakteristik unik. Memasukkan data dengan format berbeda dan memastikan kualitasnya tetap terjaga menjadi hal penting yang harus diperhatikan saat menggunakan AI multimodal.

2. Representasi Fitur

Setiap format data yang dimasukkan ke dalam AI multimodal memiliki teknik ekstraksi yang berbeda. Misalnya, gambar menggunakan teknik ekstraksi convolutional neural network (CNN), sedangkan teks membutuhkan large language models (LLM). Perbedaan teknik ekstraksi ini menjadi tantangan penting dalam penggunaan AI multimodal.

3. Arsitektur Model dan Teknik Pencampuran

Mencampurkan format data yang berbeda dengan teknik efektif masih menjadi topik perbincangan para ahli karena riset yang sedang berlangsung. Menemukan model yang seimbang antara format data yang berbeda menjadi tantangan utama karena masih terbatasnya pengetahuan tentang hal ini.

4. Volume Data

Penanganan data dalam jumlah besar dari berbagai modalitas memerlukan komputasi yang intensif dan sumber daya yang besar. Pengelolaan dan penyimpanan data dalam skala masif ini menghadirkan tantangan tersendiri, sehingga diperlukan infrastruktur dan solusi manajemen data yang canggih untuk memastikan data dapat dikelola dengan efisien dan aman. 

Masa Depan AI Multimodal

AI multimodal dan model multimodal mewakili lompatan besar dalam cara pengembang membangun dan memperluas fungsi AI dalam aplikasi generasi berikutnya. Contohnya, Gemini dapat memahami, menjelaskan, dan menghasilkan kode berkualitas tinggi dalam bahasa pemrograman populer seperti Python, Java, C++, dan Go, sehingga membebaskan pengembang untuk bekerja pada pembangunan aplikasi yang lebih berfitur.

Potensi AI multimodal juga membawa dunia lebih dekat dengan AI yang tidak hanya berfungsi sebagai perangkat lunak cerdas, tetapi juga sebagai asisten ahli yang mampu membantu dalam berbagai aspek kehidupan. Dengan perkembangan yang terus berlangsung, AI multimodal diharapkan dapat merevolusi cara kita bekerja dan hidup di masa depan.

Multimodal artificial intelligence adalah terobosan baru dalam dunia AI yang memiliki potensi besar untuk mengubah berbagai industri. Dengan kemampuannya mengolah data dalam berbagai bentuk, AI multimodal menawarkan solusi yang lebih canggih dan efisien. Meskipun masih dalam tahap pengembangan, masa depan AI multimodal tampak cerah dan menjanjikan perubahan signifikan dalam cara kita bekerja dan hidup. Tantangan yang dihadapi dalam integrasi data, representasi fitur, serta arsitektur model dan teknik pencampuran menunjukkan bahwa perjalanan menuju adopsi AI multimodal secara luas masih panjang, namun dengan potensi manfaat yang luar biasa, usaha ini sangat layak untuk dilakukan.