Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) dalam Bidang Sosial

sumber : foto.1

DEFINISI ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah simulasi dari kecerdasan yang dimiliki oleh manusia yang dimodelkan di dalam mesin dan diprogram agar bisa berpikir seperti halnya manusia. 

Dengan kata lain AI merupakan sistem komputer yang bisa melakukan pekerjaan-pekerjaan yang umumnya memerlukan tenaga manusia atau kecerdasan manusia untuk menyelesaikan pekerjaan tersebut. 

Jika kamu masih bingung dari cara kerja AI, mari kita ambil salah satu contoh yaitu AlphaGo. Saat awal dikembangkan ia diberi 100 ribu data pertandingan Go untuk dipelajari. Kemudian, AlphaGo akan bermain Go bersama dengan dirinya sendiri dan setiap dia kalah dia akan memperbaiki cara ia bermain dan proses bermain ini akan diulang sampai jutaan kali.

Salah satu kelebihan AI dibanding manusia adalah AI yang dimiliki oleh AlphaGo tadi adalah manusia hanya dapat bermain satu kali dalam satu waktu. Sedangkan AI bisa mensimulasikan beberapa pertandingan pada satu waktu secara bersamaan. Sehingga proses belajar dan pengalamannya juga bisa lebih banyak dibanding manusia. Hal ini terbukti ketika AlphaGo bermain dengan juara dunia Go pada tahun 2016 ia bisa menjadi pemenangnya.

Pemanfaatan AI dalam bidang sosial adalah membuat manusia semakin mudah dalam berkomunikasi jarak jauh, mengetahui informasi terkini baik dari dalam atau luar negri melalui media sosial. Selain untuk kedua hal tersebut, media sosial pun menyiapkan beberapa fitur yang menarik untuk digunakan oleh para pengguna. Salah satu fitur canggih tesebut adalah Deep Face.

DEFINISI DEEP FACE 

sumber : foto.2

Sistem keamanan dengan menggunakan PIN (Personal Identification Number), kartu identitas (Identification Card) dan kata sandi (password) belum dapat sepenuhnya menjamin sistem keamanan yang mampu melindungi data pribadi seseorang. Faktanya, cara tersebut dapat dengan mudah diketahui oleh orang lain atau dibobol dengan sistem canggih sehingga dapat menimbulkan kerugian. Sistem keamanan saat ini dikembangkan menggunakan teknologi yang dapat melindungi sistem keamanan dengan baik yaitu menggunakan teknologi Biometrik. Dalam perkembangannya, sistem keamanan biometrik semakin diminati karena dianggap lebih akurat dan tak bisa dipalsukan.

Teknologi pengenalan wajah (Deep Face) menggunakan kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi gambar orang yang ditangkap oleh kamera atau muncul di halaman web. Teknologi ini telah berkembang dari ceruk penelitian yang menjanjikan menjadi sumber daya peradilan pidana yang sangat berdampak. Ini mengidentifikasi wajah manusia dalam gambar digital. Ini menggunakan jaringan syaraf sembilan lapis dengan lebih dari 120 juta bobot koneksi dan dilatih pada empat juta gambar yang diunggah oleh pengguna Facebook. DeepFace menunjukkan performa setingkat manusia. Tim peneliti Facebook telah menyatakan bahwa metode DeepFace mencapai akurasi 97.35% ± 0.25% dimana manusia memiliki 97.53%.

CARA KERJA DEEP FACE

sumber : foto.3

Dalam sistem keamanan biometrik dengan pengenalan struktur bentuk wajah ini membutuhkan peralatan kamera dalam pengidentifikasiannya. Adapun device pada face recognition system bekerja sebagai pengenal kode yang bekerja pada objek muka seseorang. Device ini mengambil kode berdasarkan bentuk geometri wajah. Jenis pengambilan data informasi pada device ini dibagi menjadi 2 (dua) tipe, yaitu tipe pengambilan secara 2D dan tipe pengambilan secara 3D.

Berikut adalah cara kerja pada device face recognition system yaitu:

• Pendeteksian wajah. Pendeteksian wajah dilakukan dengan pengambilan foto wajah dari manusia dengan memindai foto 2D secara digital, atau bisa juga menggunakan video untuk mengambil foto wajah 3D.

• Penjajaran. Setelah wajah berhasil dideteksi, software akan dapat menentukan posisi, ukuran, dan sikap kepala. Pada software 3D foto wajah mampu dikenali hingga 90 derajat, sedangkan untuk software 2D posisi kepala harus menghadap kamera paling tidak 35 derajat.

• Pengukuran. Selanjutnya software dapat mengukur lekukan yang ada pada wajah dengan menggunakan skala sub-milimeter (microwave) dan membuat template.

• Representasi. Kemudian jika template sudah jadi maka template tersebut dapat diterjemahkan kedalam sebuah kode yang unik, yang mempresentasikan setiap wajah.

• Pencocokan. Jika foto wajah yang telah direpresentasikan dan ketersediaan foto wajah dalam basis data sama-sama 3D, proses pencocokan dapat langsung dilakukan. Namun, saat ini masih ada tantangan untuk mencocokkan representasi 3D dengan basis data foto 2D. Teknologi baru kini tengah menjawab tantangan ini. Ketika foto wajah 3D diambil, software akan mengidentifikasikan beberapa titik (biasanya tiga titik) yaitu mata bagian luar dan dalam, serta ujung hidung. Berdasarkan hasil pengukuran ini software akan mengubah gambar 3D menjadi 2D, dan membandingkannya dengan gambar wajah 2D yang sudah ada di dalam basis data.

• Verifikasi atau identifikasi. Verifikasi merupakan proses pencocokkan satu berbanding satu. Sedangkan identifikasi adalah perbandingan foto wajah yang diambil dengan seluruh gambar yang memiliki kemiripan dalam database.

• Analisis tekstur wajah. Kemajuan dalam software face recognition adalah penggunaan biometrik kulit atau keunikan tekstur kulit untuk meningkatkan akurasi hasil pencocokkan. Namun terdapat beberapa faktor yang menyebabkan proses analisis tekstur ini tidak dapat bekerja, misalnya pantulan cahaya dari kacamata atau foto wajah yang menggunakan kacamata matahari. Faktor penghambat analisis lainnya adalah rambut panjang yang menutupi bagian tengah wajah, pencahayaan yang kurang tepat (yang mengakibatkan foto wajah menjadi kelebihan atau kekurangan cahaya), serta resolusi yang rendah (foto diambil dari kejauhan).

KESIMPULAN

Penjelasan diatas dapat anda jadikan sebagai referensi dan tambahan pengetahuan tentang deep face atau fitur analisis wajah. Canggihnya teknologi tersebut memudahkan suatu organisasi pemerintahan seperti polisi dalam menjalankan tugasnya. Namun dibalik semua kelebihan itu pastinya terdapat kekurangan dan bahaya yang dapat mengancam privasi anda.

Anda harus berhati-hati tentang apa yang anda bagikan di jejaring sosial. Memposting terlalu banyak informasi pribadi, termasuk foto, dapat menyebabkan pencurian identitas. Misalnya, anda dapat membagikan nama anjing atau maskot sekolah anda. Detail tersebut mungkin memberi pencuri identitas petunjuk atas jawaban pertanyaan keamanan anda untuk rekening bank atau kartu kredit anda.

cc : CloudHost

sumber : foto.4