Kecerdasan berkelanjutan (CI) adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan pendekatan komputasi yang mampu mendeteksi dan merespons secara otomatis terhadap perubahan kondisi secara real-time. Istilah ini dapat merujuk pada kemampuan mesin otonom untuk menyesuaikan perilakunya berdasarkan masukan dari lingkungan dan merespons perubahan kondisi secara real-time. Ini juga menunjukkan kemampuan sistem komputer untuk membuat keputusan dan menyesuaikan perilaku berdasarkan data real-time, seperti pembacaan sensor, masukan pengguna, atau sumber data eksternal lainnya.
CI memungkinkan mesin untuk terus beradaptasi dan merespons lingkungannya, memberikan pengoperasian yang lebih efisien dan peningkatan kemampuan, sekaligus mengurangi beban manusia. Ketika dimasukkan ke dalam aplikasi kecerdasan buatan (AI), CI dapat menghasilkan operasi yang lebih cerdas dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Contoh penggunaan umum CI mencakup kendaraan otomatis untuk transportasi mandiri, mesin pencari web yang selalu mengikuti perkembangan pasar, dan perangkat lunak pengenalan wajah.
CI merupakan evolusi dari AI dan menandai lompatan maju dalam kemampuan dengan menambahkan elemen 'perbaikan berkelanjutan'. Hal ini memberikan potensi besar untuk membuat kemajuan lebih besar dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin (ML). CI memungkinkan mesin untuk terus belajar, beradaptasi, dan meningkatkan kemampuannya tanpa terbatas pada batasan kode statis. Dengan kecerdasan berkelanjutan, mesin dapat menyesuaikan dinamika sistemnya agar sesuai dengan kebutuhan lingkungan.
Tujuan akhir CI adalah agar mesin dapat mengembangkan tingkat kecerdasan yang lebih dalam yang dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti sistem dialog alami, sistem otonom, dan agen robotik. Ini merupakan perkembangan penting dalam dunia AI dan memberikan harapan besar bagi kemungkinan-kemungkinan di masa depan.
