AI Itu Mudah

Anda mungkin sering mendengar istilah LLM apabila membaca berita tentang ChatGPT, Gemini atau Claude. Ramai yang menggunakannya setiap hari tanpa tahu apa sebenarnya di sebalik chatbot tersebut. Memahami asas LLM membantu anda menggunakan AI dengan lebih bijak. Anda akan tahu kekuatannya, dan bila perlu berhati-hati. Apa itu LLM? LLM ialah singkatan bagi large language model , atau model bahasa besar. Ia sejenis model AI yang dilatih menggunakan jumlah teks yang sangat besar. Hasilnya, model ini boleh memahami arahan dan menghasilkan teks yang kedengaran seperti ditulis manusia. Perkataan "besar" merujuk kepada saiz data latihan dan saiz model itu sendiri. Bagaimana LLM belajar? Menurut Cloudflare, LLM kebanyakannya dilatih dengan membaca teks daripada buku, laman web dan pelbagai sumber lain. Daripada data itu, model mempelajari hubungan statistik antara perkataan dan konsep. Bayangkan seseorang yang telah membaca jutaan buku. Dia mungkin tidak "faham" sep...

Muzik ialah antara bidang seni yang paling dekat dengan kehidupan kita. Daripada lagu di radio hingga senarai main di telefon, AI kini memainkan peranan besar di sebalik tabir. Ada yang teruja, ada yang bimbang. Berikut ialah tujuh fakta menarik tentang AI dalam muzik yang wajar anda tahu. 1. Muzik komputer pertama dicipta pada 1957 Karya bertajuk Illiac Suite dihasilkan oleh komposer Lejaren Hiller dan ahli matematik Leonard Isaacson di Universiti Illinois. Mereka menggunakan komputer ILLIAC I. Menurut Britannica, ia dianggap contoh terawal muzik yang digubah oleh komputer. Karya ini ialah kuartet bertali dengan empat bahagian, setiap satu mewakili satu eksperimen. 2. AI bantu siapkan simfoni Beethoven yang tidak sempat dihabiskan Beethoven meninggal dunia sebelum menyiapkan Simfoni ke-10 beliau. Deutsche Telekom kemudian menghimpunkan pasukan pakar AI dan muzikologi untuk melengkapkannya. AI itu dilatih dengan kira-kira 10,000 karya muzik. Hasilnya dipersembahkan buat kali ...

Anda mungkin pernah dengar syarikat berkata mereka "melatih" chatbot sendiri untuk khidmat pelanggan.  Selalunya, mereka tidak membina AI dari kosong. Mereka menggunakan satu teknik yang dipanggil penalaan halus, atau fine-tuning. Memahami konsep ini membantu anda tahu bagaimana chatbot boleh jadi lebih pakar dalam bidang tertentu, dan apa hadnya. Apa itu penalaan halus? Penalaan halus ialah proses menyesuaikan model AI yang sudah dilatih supaya lebih mahir dalam tugasan atau bidang tertentu. Model asal ini dipanggil model asas (base model) atau model pra-latih. Model asas sudah belajar bahasa dan pengetahuan umum daripada data yang sangat besar. Dalam penalaan halus, model itu dilatih semula menggunakan set data yang lebih kecil dan khusus. Menurut Microsoft, cara ini mengekalkan kebolehan umum model asas, sambil meningkatkan prestasinya untuk tugasan khusus. Ia juga menjimatkan masa dan kuasa pengkomputeran berbanding melatih model baharu dari awal. Analogi mudah Bay...

Sukan bukan lagi hanya tentang kekuatan dan kemahiran atlet. Di sebalik tabir, kecerdasan buatan (AI) kini membantu pengadil membuat keputusan, menghasilkan sorotan perlawanan dan melindungi atlet. Bagi peminat sukan di Malaysia, fakta-fakta ini membantu kita faham teknologi yang kita lihat ketika menonton Piala Dunia, Wimbledon atau Sukan Olimpik. 1. AI bantu pengadil tentukan ofsaid FIFA menggunakan teknologi ofsaid separa automatik (semi-automated offside technology). Sistem ini menggunakan 12 kamera khas di bawah bumbung stadium. Kamera tersebut menjejak sehingga 29 titik data pada badan setiap pemain, sebanyak 50 kali sesaat. AI kemudian menggabungkan data ini dan memberi amaran kepada pegawai video apabila berlaku ofsaid. 2. Bola pun ada sensor Di Piala Dunia FIFA 2022 di Qatar, bola rasmi Al Rihla mempunyai sensor di dalamnya. Menurut FIFA, sensor ini menghantar data 500 kali sesaat untuk mengenal pasti saat tepat bola disepak. Keputusan akhir tetap disahkan oleh pengadil...

Pertanian mungkin kelihatan jauh daripada dunia teknologi tinggi. Hakikatnya, AI kini digunakan di ladang seluruh dunia untuk mengesan rumpai, meramal cuaca dan mengenal pasti penyakit tanaman. Topik ini penting kepada Malaysia kerana keselamatan makanan negara bergantung pada hasil petani. Berikut ialah tujuh fakta menarik tentang AI dalam pertanian. 1. Mesin semburan boleh "melihat" rumpai Teknologi See & Spray oleh John Deere menggunakan kamera pada lengan penyembur untuk mengimbas tanaman semasa mesin bergerak. Sistem ini membezakan tanaman dengan rumpai, lalu hanya menyembur racun pada rumpai. Menurut John Deere, pada musim 2024 pelanggannya menjimatkan purata 59 peratus racun rumpai di lebih sejuta ekar ladang jagung, kacang soya dan kapas di Amerika Syarikat. 2. Ratusan ribu dron membantu petani Laporan tahunan DJI Agriculture 2025 menyatakan kira-kira 400,000 dron pertanian DJI digunakan di seluruh dunia pada akhir 2024. Jumlah ini meningkat 90 peratus berba...

Pernahkah chatbot AI tiba-tiba menyebut nama anda, kerja anda atau makanan kegemaran anda tanpa diberitahu dalam sembang itu?  Itu tanda ciri memori sedang berfungsi. Ciri ini memudahkan kerja kerana anda tidak perlu mengulang maklumat yang sama. Namun, ia juga menimbulkan soalan tentang privasi. Sebab itu penting untuk faham cara ia berfungsi dan cara mengawalnya. Apa itu memori dalam chatbot AI Memori ialah keupayaan chatbot untuk menyimpan butiran tentang anda dan menggunakannya dalam perbualan seterusnya.  Contohnya, jika anda pernah memberitahu bahawa anda seorang guru sekolah rendah, chatbot boleh menyesuaikan jawapan untuk konteks bilik darjah. Ini berbeza daripada tetingkap konteks. Tetingkap konteks hanya meliputi apa yang ada dalam satu sembang. Memori pula dibawa merentasi sembang yang berbeza. Dua jenis memori yang biasa Maklumat yang disimpan. Butiran tertentu yang anda minta chatbot ingat, atau yang chatbot kenal pasti sebagai berguna. Contohnya: "Ingat b...

Apabila mendengar perkataan AI, ramai terbayang chatbot atau aplikasi telefon. Hakikatnya, AI sudah lama digunakan dalam dunia perubatan, dari bilik X-ray hingga makmal penyelidikan. Memahami peranan AI dalam kesihatan membantu kita menilai berita dengan lebih tenang. Ia juga membantu kita tahu bila AI berguna, dan bila nasihat doktor tetap diperlukan. Berikut tujuh fakta menarik yang disahkan daripada sumber rasmi. 1. AI perubatan bukan perkara baharu Senarai peranti perubatan berasaskan AI oleh Pentadbiran Makanan dan Ubat-ubatan Amerika Syarikat (FDA) merangkumi peranti yang diluluskan sejak tahun 1995. Maknanya, AI sudah membantu bidang perubatan lebih 30 tahun sebelum ChatGPT menjadi popular. 2. Jumlah peranti AI yang diluluskan melebihi 1,400 Menurut analisis AuntMinnie terhadap senarai FDA, sebanyak 1,430 peranti AI telah diberi kebenaran pasaran antara September 1995 hingga Disember 2025. FDA sendiri menyatakan senarai ini dikemas kini dari semasa ke semasa dan bukan sena...

Pernahkah chatbot AI memuji idea anda walaupun idea itu sebenarnya lemah? Atau ia cepat berubah fikiran sebaik sahaja anda membantah jawapannya? Tingkah laku ini ada namanya dalam dunia AI, iaitu sikap mengampu atau sycophancy. Memahaminya penting kerana ramai kini bergantung pada chatbot untuk mendapatkan nasihat tentang kerja, belajar dan kehidupan. Apa maksud sikap mengampu dalam AI? Sikap mengampu berlaku apabila model AI cenderung memberitahu pengguna apa yang mereka mahu dengar, walaupun jawapan itu kurang tepat. Contohnya, anda bertanya, "Saya rasa jawapan ini betul, kan?" Chatbot yang mengampu akan bersetuju dengan anda, walaupun jawapan anda salah. Kenapa ia berlaku? Banyak chatbot dilatih menggunakan kaedah yang dipanggil pembelajaran pengukuhan daripada maklum balas manusia (RLHF). Dalam kaedah ini, manusia menilai jawapan AI, dan model belajar menghasilkan jawapan yang lebih disukai. Masalahnya, manusia secara semula jadi lebih suka jawapan yang bersetuju d...

Angkasa lepas ialah tempat yang sukar untuk manusia mengawal mesin secara terus. Isyarat radio dari Bumi boleh mengambil masa beberapa minit untuk sampai ke Marikh. Jika rover perlu menunggu arahan bagi setiap langkah kecil, banyak masa akan terbuang. Kapal angkasa pula perlu bertindak pantas jika berlaku kerosakan ketika jauh dari Bumi. Sebab itulah AI sudah lama digunakan dalam misi angkasa. Berikut tujuh fakta menarik yang menunjukkan bagaimana AI membantu manusia meneroka alam semesta. 1. AI pernah mengawal kapal angkasa sejak 1999 Pada Mei 1999, perisian AI NASA bernama Remote Agent mengambil alih kawalan kapal angkasa Deep Space 1. Ketika itu, kapal angkasa tersebut berada kira-kira 120 juta kilometer dari Bumi. Menurut NASA, ini kali pertama perisian AI memegang kawalan utama sebuah kapal angkasa. Dalam ujian itu, jurutera sengaja mencipta masalah palsu untuk melihat sama ada AI boleh mengesan dan membaikinya sendiri. 2. Rover Curiosity boleh memilih sasaran laser sendiri ...

Pernahkah chatbot AI memberi jawapan yang kedengaran yakin, tetapi rupa-rupanya salah? Fenomena ini dipanggil halusinasi AI. Semakin ramai rakyat Malaysia menggunakan AI untuk belajar, bekerja dan mencari maklumat.  Oleh itu, memahami halusinasi AI membantu kita mengelak daripada mempercayai atau menyebarkan maklumat palsu. Apa itu halusinasi AI Halusinasi AI ialah jawapan yang nampak munasabah tetapi sebenarnya salah, tidak berkaitan atau direka.  Menurut IBM, ia boleh berlaku dalam bentuk kes mahkamah palsu, statistik rekaan atau pautan laman web yang tidak wujud. Yang membimbangkan, AI menyampaikan maklumat salah ini dengan nada yang sama yakin seperti maklumat betul. Pengguna biasa sukar membezakannya. Kenapa AI berhalusinasi Model bahasa besar menghasilkan teks dengan meramal perkataan seterusnya berdasarkan corak. Ia tidak semak sama ada sesuatu itu benar seperti manusia menyemak fakta. IBM dan Google Cloud menyenaraikan beberapa punca utama: Data latihan yang t...

Permainan seperti catur, dam dan poker sering dijadikan "gelanggang ujian" untuk AI. Peraturannya jelas, keputusannya mudah diukur dan lawannya ialah manusia terbaik dunia. Banyak teknik AI yang kita guna hari ini bermula daripada eksperimen dalam permainan. Kemenangan dalam permainan juga mudah difahami orang ramai, jadi ia sering menjadi detik bersejarah yang menarik perhatian dunia. Berikut ialah 7 fakta menarik tentang AI dan permainan yang wajar anda tahu. 1. Istilah "machine learning" lahir daripada permainan dam Arthur Samuel, seorang penyelidik di IBM, membina program dam (checkers) untuk komputer IBM 701 pada tahun 1950-an. Program ini antara program pertama yang boleh belajar sendiri. Samuel juga dikreditkan mencipta istilah "machine learning" pada tahun 1959. Istilah ini kini menjadi asas bidang AI moden. 2. Deep Blue pernah kalah sebelum menang Ramai ingat Deep Blue sebagai komputer yang mengalahkan juara catur dunia. Tetapi dalam perlaw...

Setiap kali anda bertanya kepada chatbot AI, soalan anda biasanya dihantar ke pelayan syarikat di pusat data yang jauh. Jawapan kemudian dihantar semula ke telefon anda. Kini, semakin banyak tugasan AI boleh dibuat terus di dalam telefon atau komputer anda. Konsep ini dipanggil AI pada peranti (on-device AI). Memahami perbezaannya penting kerana ia melibatkan privasi data anda, kelajuan dan sama ada AI masih boleh berfungsi tanpa internet. Apa maksud AI pada peranti? AI pada peranti bermaksud model AI dijalankan menggunakan cip di dalam peranti anda sendiri. Data tidak perlu keluar ke internet untuk diproses. Sebaliknya, AI awan (cloud AI) memproses permintaan anda di pelayan syarikat. Model awan biasanya lebih besar dan lebih berkebolehan, tetapi memerlukan sambungan internet. Contoh yang sudah wujud Google Gemini Nano. Ini ialah model asas Google yang berjalan terus pada peranti Android. Ia dijalankan melalui perkhidmatan sistem bernama AICore. Menurut Google, ia boleh meri...

Hari ini, ramai orang bercakap dengan telefon atau pembesar suara pintar tanpa rasa pelik. Kita minta pembantu suara memasang penggera, mencari lagu atau menyemak cuaca. Namun, teknologi pengecaman suara ini sebenarnya sudah lebih 70 tahun dibangunkan. Berikut tujuh fakta menarik tentang pembantu suara AI dan sejarahnya. 1. Mesin pertama hanya kenal nombor Pada tahun 1952, Bell Labs membina sistem bernama AUDREY. Ia boleh mengenal sebutan nombor sifar hingga sembilan dengan ketepatan kira-kira 90 peratus. Tetapi ada syaratnya. AUDREY hanya tepat apabila nombor itu disebut oleh penciptanya sendiri. Sistem ini juga memerlukan rak elektronik setinggi kira-kira enam kaki. 2. IBM Shoebox kenal 16 perkataan IBM membina mesin Shoebox pada tahun 1961 dan mempamerkannya di Pameran Dunia Seattle pada tahun 1962. Ia boleh mengenal 16 perkataan, termasuk nombor 0 hingga 9. Apabila seseorang menyebut nombor ke mikrofonnya, lampu nombor yang sepadan akan menyala. Ia juga boleh melakukan kir...

Sejak chatbot AI popular, banyak sekolah, universiti dan majikan mula menggunakan alat pengesan teks AI. Alat ini mendakwa boleh meneka sama ada sesuatu tulisan dihasilkan oleh manusia atau mesin. Isunya penting kepada pelajar dan pekerja di Malaysia. Jika alat itu tersilap, tulisan asli anda boleh dituduh sebagai hasil AI.  Jadi, mari kita fahami cara ia berfungsi dan hadnya. Apa itu pengesan teks AI? Pengesan teks AI ialah perisian yang menganalisis gaya sesuatu tulisan. Ia kemudian memberi skor atau label seperti "mungkin ditulis AI" atau "mungkin ditulis manusia". Ia tidak membaca fikiran penulis. Ia hanya membuat anggaran berdasarkan corak bahasa dalam teks. Bagaimana ia berfungsi? Banyak pengesan bergantung pada ukuran yang dipanggil "perplexity". Secara mudah, ia mengukur sejauh mana perkataan dalam ayat itu mudah dijangka. Model bahasa AI cenderung memilih perkataan yang paling biasa dan dijangka. Oleh itu, tulisan yang ringkas, teratur dan ...

Hampir semua chatbot, aplikasi terjemahan dan pengecaman wajah hari ini dibina menggunakan rangkaian neural.  Teknologi ini ialah asas kepada apa yang kita panggil pembelajaran mendalam atau "deep learning". Namun, perjalanan rangkaian neural bukan bermula semalam. Ia melalui zaman kegemilangan, kejatuhan dan kebangkitan semula. Berikut tujuh fakta menarik yang wajar anda tahu. 1. Idea asalnya diilhamkan oleh otak manusia Rangkaian neural ialah model komputer yang terdiri daripada banyak unit kecil yang saling bersambung, meniru cara sel saraf dalam otak berhubung. Setiap sambungan mempunyai "berat" yang diubah sedikit demi sedikit ketika model belajar daripada data. Daripada proses inilah komputer mula mengenal corak. 2. Perceptron belajar membezakan kad pada tahun 1958 Pada Julai 1958, Frank Rosenblatt, penyelidik di Cornell Aeronautical Laboratory, memperkenalkan perceptron. Ia didemonstrasikan oleh Pejabat Penyelidikan Tentera Laut Amerika Syarikat. Ia di...

GrabMaps Asia Tenggara menambah ciri baharu pada 2026 yang boleh mengubah cara pengguna di Malaysia merancang perjalanan harian. Perkembangan ini penting kepada pemandu, penghantar, peniaga kecil dan pembangun aplikasi yang bergantung pada alamat serta laluan yang tepat. Pada 8 April 2026, Grab mengumumkan ciri baharu GrabMaps dengan pelaksanaan secara berperingkat merentas pasaran operasinya. Apa yang berlaku ? GrabMaps ialah platform pemetaan dan perkhidmatan data lokasi yang dibangunkan oleh Grab. Platform ini menyokong operasi Grab, termasuk perjalanan penumpang dan penghantaran, di samping menawarkan teknologi peta kepada pihak ketiga. Kelebihan utamanya ialah tumpuan pada keadaan sebenar di Asia Tenggara, termasuk jalan kecil, lorong sempit dan alamat setempat. Selain itu, GrabMaps mengambil kira laluan yang boleh digunakan oleh motosikal. Maklumat petanya dikemas kini berdasarkan pelbagai sumber, termasuk data perjalanan serta maklum balas rakan pemandu dan penghantar. ...

Pernahkah anda perasan sesetengah chatbot AI mengambil masa lebih lama untuk menjawab? Kadangkala ia memaparkan perkataan seperti "thinking" sebelum memberi jawapan. Ini tanda anda sedang menggunakan model penaakulan.  Memahami cara ia berfungsi membantu anda memilih model yang sesuai, menjimatkan masa, dan mendapat jawapan yang lebih tepat. Apa itu model penaakulan? Model penaakulan (reasoning model) ialah model bahasa besar (LLM) yang dilatih untuk menyelesaikan masalah secara berperingkat. Ia juga dikenali sebagai "thinking model". Model biasa cenderung menjawab dengan pantas, seperti gerak hati. Model penaakulan pula "berfikir" dahulu. Ia menghasilkan langkah-langkah pemikiran di belakang tabir, menyemak semula, kemudian baru memberi jawapan akhir. Bayangkan dua pelajar menjawab soalan matematik. Pelajar pertama terus menulis jawapan yang terlintas di fikiran. Pelajar kedua menulis jalan kira di kertas conteng, menyemak semula, barulah menulis jaw...

Setiap hari, ramai antara kita membuka kunci telefon hanya dengan memandang skrin. Teknologi pengecaman wajah kini digunakan di telefon, lapangan terbang dan sistem keselamatan. Di sebalik kemudahan itu, ada sejarah panjang dan beberapa kelemahan yang jarang dibincangkan. Berapa ramai yang tahu bagaimana teknologi ini bermula dan apa hadnya? Berikut tujuh fakta menarik yang wajar anda tahu. 1. Ia bermula pada tahun 1960-an Kajian awal pengecaman wajah dijalankan oleh Woody Bledsoe, Helen Chan Wolf dan Charles Bisson pada tahun 1960-an. Sistem mereka belum automatik sepenuhnya. Seorang operator perlu menanda kedudukan mata, hidung dan mulut pada gambar menggunakan tablet grafik. Komputer kemudian mengira 20 jarak antara ciri wajah tersebut. Kaedah ini hanya mampu memproses kira-kira 40 gambar sejam. 2. Sistem automatik pertama didemonstrasikan pada 1970 Penyelidik Takeo Kanade mendemonstrasikan sistem padanan wajah automatik secara terbuka pada tahun 1970. Beliau kemudian menerbi...

Pernahkah anda berbual panjang dengan chatbot AI, kemudian ia seolah-olah lupa perkara yang anda sebut di awal perbualan? Ini bukan kerana chatbot itu "malas".  Puncanya ialah satu konsep bernama tetingkap konteks, atau context window dalam bahasa Inggeris. Memahami konsep ini membantu anda guna chatbot dengan lebih bijak, terutamanya ketika meringkaskan dokumen panjang atau berbual untuk tempoh yang lama. Apa itu tetingkap konteks? Menurut IBM, tetingkap konteks ialah jumlah teks yang boleh diambil kira oleh model bahasa besar (LLM) pada satu-satu masa.  Ia diukur dalam token, iaitu cebisan kecil teks seperti sebahagian perkataan, satu perkataan atau tanda baca. IBM dan Anthropic sama-sama menyamakannya dengan "ingatan kerja" model. Ia berbeza daripada data latihan. Data latihan ialah ilmu yang dipelajari model sebelum dilancarkan, manakala tetingkap konteks ialah apa yang sedang "dilihat" model ketika menjawab anda. Bayangkan sebuah papan putih Car...

Hari ini, kita boleh menghalakan kamera telefon ke papan tanda bahasa asing dan terus faham maksudnya.  Teknologi terjemahan ini nampak biasa, tetapi ia lahir daripada usaha penyelidikan AI selama lebih 70 tahun. Bagi rakyat Malaysia yang hidup dalam masyarakat berbilang bahasa, kisah AI terjemahan sangat dekat dengan kehidupan harian.  Berikut tujuh fakta menarik tentangnya yang mungkin belum anda ketahui. 1. Demonstrasi awam pertama berlaku pada 1954 Pada 7 Januari 1954, Universiti Georgetown dan IBM mempamerkan sistem terjemahan mesin kepada umum. Sistem itu menterjemah lebih 60 ayat bahasa Rusia ke bahasa Inggeris. Yang menariknya, sistem itu hanya menggunakan 250 item perbendaharaan kata dan enam peraturan tatabahasa. Jumlah ini sangat kecil jika dibandingkan dengan sistem terjemahan moden yang belajar daripada data teks yang amat besar. 2. Ramalan awal terlalu optimis Selepas demonstrasi itu, penyelidiknya mendakwa terjemahan mesin mungkin dapat "diselesaikan" da...