Pengertian AI
Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) istilah yang mungkin akan mengingatkan kita akan kehebatan optimus prime dalam film The Transformers. Kecerdasan buatan memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot yang dapat berperilaku seperti manusia. Definisi Kecerdasan Buatan, Berbagai definisi diungkapkan oleh para ahli untuk dapat memberi gambaran mengenai kecerdasan buatan beberapa diantaranya :
Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Knight [1991]).
Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan (Encyclopedia Britannica).
Jenis-Jenis Artificial Intelligence
Secara garis besar, artificial intellegence terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu artificial intellegence Konvensional dan Kecerdasan Komputasional.
Artificial intellegence konvensional
kebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai artificial intellegence simbolis, artificial intellegence logis, artificial intellegence murni dan artificial intellegence cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence).
Metoda-metodanya meliputi:
- Sistem pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.
- Pertimbangan berdasar kasus
- Jaringan Bayesian
- Artificial intellegence berdasar tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem artificial intellgence secara manual
Kecerdasan komputasional
melibatkan pengembangan atau pembelajaran interaktif (misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis). Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan artificial intellegence non-simbolis, artificial intelligence yang tak teratur dan perhitungan lunak.
Metoda-metoda pokoknya meliputi:
- Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat.
- Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
- Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti.
Pengelompokan kecerdasan buatan dalam masa perkembangannya :
- Sistem Pakar (Expert System), komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar.
- Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing), user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa inggris, bahasa indonesia, dan sebagainya.
- Pengenalan Ucapan (Speech Recognition), manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara.
- Robotika & Sistem Sensor.
- Computer Vision, menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.
- Intelligent Computer-Aided Instruction, komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih & mengajar.
- Game Playing.
- Soft Computing
Setidaknya ada 9 jenis kecerdasan buatan yang sering kita temui, yaitu :
1. Jaringan Syaraf Buatan (Artificial Neural Networks)
Merupakan sekelompok jaringan saraf (neuron) buatan yang menggunakan model matematis atau komputasi untuk pemrosesan informasi berdasarkan pendekatan terhubung pada komputasi. Pada kebanyakan kasus, JST merupakan sistem adaptif yang merubah strukturnya berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.
Contoh :
Contoh :
Beberapa aplikasi jaringan syaraf tiruan adalah sebagai berikut :
- Pengenalan Pola (pattern Recognition)
Jaringan syaraf tiruan dapat dipakai untuk mengenali pola (misal huruf, angka, suara atau tanda tangan) yang sudah sedikit berubah. Hal ini mirip dengan otak manusia yang masih mampu mengenali orang yang sudah beberapa waktu tidak di jumpainya (mungkin wajah/bentuk tubuhnya sudah sedikit berubah).
- Signal Processing
Jaringan syaraf tiruan (model ADALINE) dapat dipakai unuk menekan noise dalam saluran telepon.
- Peramalan
Jaringan syaraf tiruan juga dapat dipakai untuk meramalkan apa yang sudah terjadi di masa yang akan datang berdasarkan pola kejadian yang ada di masa lampau. Ini dapat dilakukan mengingat kemampuan jaringan syaraf tiruan untuk mengingat dan membuat generalisasi dari apa yang sudah ada sebelumnya.
Disamping area-area terebut, jaringan syaraf tiruan juga di laporkan dapat menyelesaikan masalah dalam bidang kontrol, kedokteran, dan lain-lain.
Meskipun banyak aplikasi menjanjikan yang dapat di lakukan oleh jaringan syaraf tiruan juga memiliki beberapa keterbatasan umum, namun jaringan syaraf tiruan juga memiliki beberapa keterbatasan umum. Pertama adalah ketidak akuratan hasil yang di peroleh. Jaringan syaraf tiruan bekerja berdasarkan pola yang terbentuk pada inputnya.
2. Logika Fuzzy (Fuzzy Logics)
adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Contoh:
- Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa banyak persediaan barang pada akhir minggu ini, kemudian manajer produksi akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari.
- Pelayan restoran memberikan informasi seberapa baik pelayanannya terhadap tamu, kemudian tamu akan memberikan tip yang sesuai kepada pelayannya;
- Penumpang taksi berkata pada sopir taksi seberapa cepat laju kendaraan yang diinginkan, sopir taksi akan mengatur pijakan gas taksinya.
3. Algoritma Genetik (Genetic Algorithms),
Contoh :
Aplikasi Algoritma Genetika
Berikut adalah contoh aplikasi algoritma genetika yang digunakan untuk menyelesaikan masalah kombinasi. Misalkan ada persamaan a+2b+3c+4d = 30, kita mencari nilai a, b, c, dan d yang memenuhi persamaan diatas. Kita mencoba menggunakan algoritma genetika untuk menyelesaikan permasalahan diatas.
Penjelasan mengenai langkah-langkah penyelesaian permasalahan diatas menggunakan algoritma genetika adalah sebagai berikut:
- 1. Pembentukan chromosome
Karena yang dicari adalah nilai a, b, c, d maka variabel a, b, c, d dijadikan sebagai gen-gen pembentuk chromosome. Batasan nilai variabel a adalah bilangan integer 0 sampai 30. Sedangkan batasan nilai variabel b, c, dan d adalah bilangan integer 0 sampai 10.
- 2. Inisialisasi
Proses inisialisasi dilakukan dengan cara memberikan nilai awal gen-gen dengan nilai acak sesuai batasan yang telah ditentukan.
Misalkan kita tentukan jumlah populasi adalah 6, maka:
Chromosome[1] = [a;b;c;d] = [12;05;03;08]
Chromosome[2] = [a;b;c;d] = [02;01;08;03]
Chromosome[3] = [a;b;c;d] = [10;04;03;04]
Chromosome[4] = [a;b;c;d] = [20;01;10;06]
Chromosome[5] = [a;b;c;d] = [01;04;03;09]
Chromosome[6] = [a;b;c;d] = [20;05;07;01]
4. Robotika (Robotics),
AI ini banyak digunakan di pabrik. Biasanya dibuat untuk melakukan kegiatan otomatisasi, misal dalam PLC (Programmable Logic Contro)
5. Permainan Komputer (Games),
AI jenis ini yang paling disukai oleh anak-anak, misal untuk memainkan game Age of Mythology atau Counter Strike.
6. Weak AI dan Strong AI
weak ai adalah mesin bertindak seakan-akan mempunyai kecerdasan (contoh smartphone-call by voice, seacrh by voice, find & replace)
strong ai adalah mesin berpikir dan bertindak seperti manusia (robot pabrik, pengenalan pola kunci ruangan dg mata, suara, dll)
8. Sistem Pakar (Expert System)
komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar.
Contoh :
- MYCIN : Diagnosa penyakit
- DENDRAL : Mengidentifikasi struktur molekular campuran yang tak dikenal
- XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar
- SOPHIE : Analisis sirkit elektronik
- Prospector: Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit
- FOLIO : Menbantu memberikan keutusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi
- DELTA Pemeliharaan lokomotif listrik disel
9. Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)
user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa inggris, bahasa indonesia, dan sebagainya.
Kesimpulan :
jadi kesimpulan nya aritficial intelligent adalah sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia, serta mempunyai wawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas.
jadi kesimpulan nya aritficial intelligent adalah sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia, serta mempunyai wawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas.
source :
http://web.if.unila.ac.id/purmanailuswp/2015/09/13/pengertian-artificial-intelligence-kecerdasan-buatan/http://www.firman-its.com/2007/05/17/algoritma-genetika-dan-contoh-aplikasinya/
No comments:
Post a Comment