Tugas 9 [Firman] : Tiga Jenis AI 7B21

CARA KERJA KECERDASAN TIRUAN

Kecerdasan buatan didasarkan pada prinsip bahwa kecerdasan manusia dapat didefinisikan sedemikian rupa sehingga mesin dapat dengan mudah menirunya dan menjalankan tugas, dari yang paling sederhana hingga yang lebih kompleks. 

Tujuan kecerdasan buatan meliputi 

- Pembelajaran. 

- Penalaran. 

- Persepsi.

Karakteristik ideal AI adalah kemampuannya untuk merasionalisasi dan mengambil tindakan yang memiliki peluang terbaik untuk mencapai tujuan tertentu.

Kategori Kecerdasan Tiruan

AI memiliki 2 kategori yaitu lemah atau kuat. 

AI lemah (weak AI) yang juga dikenal sebagai AI sempit adalah sistem AI yang dirancang dan dilatih untuk tugas tertentu. Asisten pribadi virtual, seperti Apple Siri, adalah bentuk AI yang lemah. 

Sedangkan AI kuat (strong AI), juga dikenal sebagai kecerdasan buatan umum adalah sistem AI dengan kemampuan kognitif manusia secara umum. Ketika disajikan dengan tugas khusus, sistem AI kuat dapat menemukan solusi tanpa campur tangan manusia.

Jenis Kecerdasan Tiruan 

Arend Hintze, asisten profesor biologi integratif dan ilmu komputer dan teknik di Michigan State University, mengkategorikan AI menjadi 4 jenis, dari jenis sistem AI yang ada saat ini hingga sistem yang hidup, yang belum ada. Kategorinya adalah sebagai berikut.

Tipe 1: Mesin reaktif. Contohnya, Deep Blue, program catur IBM yang mengalahkan Garry Kasparov pada 1990-an. Deep Blue dapat mengidentifikasi bagian-bagian di papan catur dan membuat prediksi, tetapi ia tidak memiliki ingatan dan tidak dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk memberi tahu langkah berikutnya. Ini menganalisis kemungkinan langkah lawan dan dirinya sendiri serta memilih langkah paling strategis. Deep Blue dan GoogleGOGO dirancang untuk tujuan yang sempit dan tidak dapat dengan mudah diterapkan pada situasi lain.

Tipe 2: Memori terbatas. Sistem AI ini dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan keputusan masa depan. Beberapa fungsi pengambilan keputusan dalam mobil self-driving dirancang dengan cara ini. Pengamatan menginformasikan tindakan yang terjadi di masa depan yang tidak terlalu jauh, seperti jalur penggantian mobil. Pengamatan ini tidak disimpan secara permanen.

Tipe 3: Teori pikiran. Istilah psikologi ini mengacu pada pengertian bahwa orang lain memiliki keyakinan, keinginan sendiri dan niat yang memengaruhi keputusan yang mereka buat. AI jenis ini belum ada sampai saat ini.

Tipe 4: Kesadaran diri. Dalam kategori ini, sistem AI memiliki rasa diri, memiliki kesadaran. Mesin dengan kesadaran diri memahami keadaan mereka saat ini dan dapat menggunakan informasi untuk menyimpulkan apa yang orang lain rasakan. AI jenis ini belum ada sampai saat ini.

Contoh Implementasi 1 

Otomasi: Sistem atau proses yang berfungsi secara otomatis. Misalnya, otomatisasi proses robotik (RPA) dapat diprogram untuk melakukan tugas bervolume tinggi dan berulang yang biasanya dilakukan manusia. RPA berbeda dari otomatisasi TI karena dapat beradaptasi dengan keadaan yang berubah.

Pembelajaran mesin: Ilmu membuat komputer bertindak tanpa pemrograman.

Visi mesin: Ilmu yang memungkinkan komputer untuk melihat. Teknologi ini menangkap dan menganalisis informasi visual menggunakan konversi analog-ke-digital kamera dan pemrosesan sinyal digital. 

Contoh Implementasi 2

Pemrosesan bahasa alami (NLP): Pemrosesan bahasa manusia oleh program komputer. Salah satu yang lebih tua dan paling dikenal contoh NLP adalah deteksi spam, yang melihat baris subjek dan teks email dan memutuskan apakah itu termasuk sampah. Pendekatan saat ini untuk NLP didasarkan pada pembelajaran mesin. Tugas NLP termasuk terjemahan teks, analisis sentimen dan pengenalan suara.

Robotika: Bidang teknik yang berfokus pada desain dan pembuatan robot. Robot sering digunakan untuk melakukan tugas yang sulit bagi manusia untuk melakukan atau melakukan secara konsisten. Mereka digunakan dalam jalur perakitan untuk produksi mobil atau oleh NASA untuk memindahkan benda besar di luar angkasa.

https://onlinelearning.uhamka.ac.id

Tugas 7 [Firman] : Tiga Jenis AI 7B21

 

TIGA KELOMPOK KECERDASAN TIRUAN

Kecerdasan Tiruan telah menjadi salah satu cabang riset yang sangat aktif dan produktif bagi para ilmuwan dibidang komputer dan psikologi lebih dari 50 tahun. 

Kecerdsan Tiruan dapat dikelompokan menjadi tiga kelompok sebagai berikut:

    1. Knowledge-Based Systems ((KBS), Sistem berbasis pengetahuan) 

    Model dinyatakan secara eksplisit dan dibangun menggunakan kata dan symbol. Meliputi teknik-teknik seperti rule-based, case-based reasoning, dan induction systems. Karena pengetahuan dimodelkan secara eksplisit dengan menggunakan kata dan simbol, ia dapat dibaca dan dimengerti oleh manusia.

    2. Computational Intelligence ((CI), Inteligensia berbasis komputasi) 

    Model secara implisit yang dinyatakan dengan teknik-teknik numerik. CI berusaha mengatasi kelemahan kelompok KBS dengan cara membuat suatu model berbasis pada pengamatan dan pengalaman. Dalam hal ini, pengetahuan tidak secara eksplisit dinyatakan melainkan direpresentasikan melalui angka-angka (numeris) yang dapat disesuaikan. Termasuk dalam kategori ini adalah neural networks, genetic algorithms dan algoritma optimasi yang lain, serta teknik untuk mengatasi ketidak pastian seperti fuzzy logic. CI juga sering disebut sebagai soft computing, yaitu bidang AI yang difokuskan untuk mengatasi ketidak pastian (uncertainty), ketidak tepatan (imprecise), ambigu (ambigous), dan kabur (fuzzy) atau secara singkat untuk permasalahan yang abu-abu (grey area).

    3. Hybrid (campuran).

    Kelompok hybrid adalah campuran antara sesama unsur KBS atau  CI  atau kombinasi antara unsur KBS dengan unsur CI. Tujuan penggabungan ini adalah untuk membuat suatu sistem paduan yang lebih hebat dari pada unsur-unsur sistem itu bila berdiri sendiri, jadi perpaduan ini diharapkan akan mengatasi kelemahan masing-masing kelompoknya. Contoh penggabungan :  gabungan antara expert systems dan neural networks, fuzzy logic dengan neural networks, dan case-based reasoning systems dengan expert systems.

https://onlinelearning.uhamka.ac.id/

UTS [Firman] : Pengantar Kecerdasan Tiruan 7B21

https://onlinelearning.uhamka.ac.id/

Tugas 6 [Firman] : Poin Penting Kemampuan AI 7B21

    Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) merupakan teknologi di bidang Ilmu komputer yang mensimulasikan kecerdasan manusia ke dalam mesin (komputer) untuk menyelesaikan berbagai persoalan dan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia bahkan bisa lebih baik dari manusia. Berikut merupakan penjelasan kecerdasan tiruan menurut beberapa ahli, “Kecerdasan Buatan merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.” menurut  Rich and Knight[1991], “Kecerdasan Buatan merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas.” menurut  H.A.Simon[1987]

    Keceradasan tiruan memiliki beberapa prespektif yaitu menurut tujuannya ialah membuat mesin menjadi lebih pintar, memahami apa itu kecerdasan, membuat mesin lebih bermanfaat. Adapulah kecerdasan tiruan memeiliki beberapa sudut pandang berdasarkan Makna “AI adalah bagaimana membuat mesin cerdas dan dapat melakukan hal hal yang sebelumnya dapat dilakukan manusia”, Bisnis “AI adalah merupakan suatu alat bantu(tools) yang berdaya guna dan metodologi yang menggunakan tool, tool tersebut guna menyelesaikan masalah masalah bisnis”, Pemrograman “AI termasuk didalamnya adlah sebuah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian(Search)”, dan Penilitian “AI percobaan pertama adalah membuat program permainan (game) catur, membuktikan teori, dan general problem solving”. Dari beberapa prespektif diatas ialah hal hal yang dapat membedakan penggunaannya sesuian dengan tujuan dari pengguna.

    Kecerdasan Tiruan mememiliki berbagai bidang yang sering dibahas oleh para peneliti yakni Forman Task( Matematika dan Games), Mudane Task(Perception, Robotics, Natural Language, Common Sanse, Reasoning), Expert Task(Financial Analysis, Medical Diagnotics, Engineering, Scientific Analysis). Expert System dalam kecerdasan tiruan bertugas untuk membuat program penasehat berbasis komputer yang mencoba meniru proses berpikir dan pengetahuan dari seorang pakar dalam menyelesaikan masalah-masalah spesifik.

    Konsep dasar dari kecerdasan tiruan ialah Turing Test, Pemrosesan Simbolik, Heuristic, Inferencing, dan Pattern Matching. Dari konsep diatas masing masing memiliki tugas yang berbeda dalam kecerdasan tiruan, seperti Turing Test bertugas untuk memproses uji coba melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai, Pemrosesan Simbolik  berugas untuk memproses bilangan/angka-angka(pemrosesan numerik), Heuristic bertugas untuk membuat suatu strategi untuk melakukan proses pencarian ruang problem secara efektif, Inferencing bertugas untuk melakukan suatu percobaan AI dalam membuat mesin yang memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan (reasoning), Pattern Matching membuat tugas algoritmik untuk menemukan pola yang telah ditentukan sebelumnya di antara urutan data yang diproses.

    Secara sederhana terdapat beberapa keuntungan dari kecerdasan tiruan maupun kecerdasan secara alami. Keuntungan dari kecerdasan tiruan dapat diketahui sebagai betikut Lebih permanen, Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran, Relatif lebih murah dari kecerdasan alamiah, Konsisten, teliti, Dapat didokumentasi, dan Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia. Sedangkan Keuntungan Kecerdasan secara alami ialah Bersifat lebih kreatif, Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa simbol dan representasi, dan Fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan sebaliknya AI menggunakan fokus yang sempit. 

    Dalam kecerdasan tiruan AI memiliki poin penting dan garis besar. Poin penting AI dalam kecerdasan tiruan yakni Learning "AI perlu belajar dan tidak selalu disuruh oleh manusia untuk belajar", Reasoning "Ai dapat mengambil keputusan secara rasional dan menganalisa hasilnya", Self Correction " AI dapat mengkoreksi dirinya sendiri". Serta AI juga memiliki garis besar dalam kecerdasan tiruan yaitu Acting Humanly "sistem yang bertindak seperti manusia", Thinking Humanly "sistem yang berfikir seperti manusi", Think Rationally "Sistem yang berfikir rasional", Act Rationally " sistem yang bertindak rasional".

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah Pengantar Kecerdasan Tirun sebagaimana yang tertuang dalam https://onlinelearning.uhamka.ac.id/