ARTIFICIAL INTELLEGENCE
 |
| Gambaran Sistem Cerdas |
Kecerdasan buatan (AI) adalah cabang dari ilmu komputer yang
bertujuan untuk membuat mesin cerdas. Hal ini telah menjadi bagian penting dari
industri teknologi.Penelitian
terkait dengan kecerdasan buatan sangat teknis dan khusus. Sistem cerdas adalaha gabungan dari Expert System dan
Decision Support System, secara teknis sistem pakar mencakup kedua hal
tersebut. Masalah inti kecerdasan buatan termasuk komputer
pemrograman untuk sifat-sifat tertentu seperti :
- · Pengetahuan
- · Pemikiran
- · Pemecahan masalah
- · Persepsi
- · Pengetahuan
- · Perencanaan
- · Pengenalan suara
Kemampuan untuk memanipulasi dan
memindahkan objek rekayasa
pengetahuan adalah bagian inti dari penelitian AI. Mesin sering dapat bertindak
dan bereaksi seperti manusia hanya jika mereka memiliki informasi berlimpah
yang berkaitan dengan dunia. kecerdasan buatan harus memiliki akses ke obyek,
kategori, sifat dan hubungan antara semua dari mereka untuk menerapkan
pengetahuan teknik. Memulai akal sehat, penalaran dan daya pemecahan masalah di
mesin adalah pendekatan sulit dan membosankan.
Konsep dasar dalam Sistem Cerdas
 |
| Task Domains of Artificial Intelligence |
- Sistem Pakar (Expert System). Disinikomputer digunakan sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan parapakar. Dengan demikian komputer akanmemiliki keahlian untuk menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki oleh pakar.
- Decision Support Systems (DSS) atau system pendukung keputusan adalah serangkaian kelas tertentu dari system informasi terkomputerisasi yang mendukung kegiatan pengambilan keputusan bisnis dan organisasi.
- Pengolahan Bahasa Alami (Natural LanguageProcessing ). Dengan pengolahan bahasa alami inidiharapkan user dapat berkomunikasi dengankomputer dengan menggunakan bahasa sehari-hari.
- Pengenalan Ucapan (Speech Recognition).Melalui pengenalan ucapan diharapkan manusiadapat berkomunikasi dengan komputer denganmenggunakan suara.
- Robotika & Sistem Sensor (Robotics & SensorySystems).
- Computer Vision , mencoba untuk dapatmenginterpretasikan gambar atau obyek-obyektampak melalui komputer.
- Intelligent Computer-aided Instruction. Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar.
- Game Playing.
Kelebihan Artificial
Intellegence
- Kemampuan menyimpan data yang tidak terbatas (dapat disesuaikan dengan kebutuhan).
- Memiliki ketepatan dan kecepatan yang sangat akurat dalam system kerjanya
- Dapat digunakan kapan saja karena tanpa ada rasa lelah atau bosan
Kekurangan Artificial Intelligence
- Teknologi
artificial intelegensi tidak memiliki common sense. common sense
adalah sesuatu yang membuat kita tidak sekedar memproses informasi, namun
kita mengerti informasi tersebut. Kemengertian ini hanya dimiliki oleh
manusia.
- Kecerdasan yang ada pada artificial intelligence terbatas pada apa yang diberikan kepadanya (terbatas pada program yang diberikan). Alat teknologi artificial intelligence tidak dapat mengolah informasi yang tidak ada dalam sistemnya.
Contoh Penerapan Artificial Intelligence
- SYSTRAN : Perangkat lunak untuk penerjemahan bahasa.
- Delco Electronics : Mobil yang dapat mengemudikan sendiri yang menggunakan pendeteksi tepi untuk tetap bertahan di jalan.
- SIRI : Sistem Cerdas buatan Apple yang di gunakan pada perangkat Apple seperti Iphone dan Macbook.
- Cortana : Sistem Cerdas buatan Microsoft untuk membantu user , digunakan pada Windows 10 dan Windows phone.
Expert
System ( System Pakar )
Sistem Pakar (Expert System) merupakan suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dalam komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya dikerjakan oleh seorang pakar, misalnya : Dokter, Lawyer, Analist Keuangan, Tax Advisor. Sistem pakar dapat mendorong perhatian besar diantara ahli komputer dan spesialist informasi untuk mengembangkan sistem membantu manajer dan non manajer memecahkan masalah. Sistem Pakar terdiri dari 4 bagian yaitu:
- User Interface
- Knowledge Base
- Inference Engine
- Development Engine
Jenis-Jenis
Expert System
- Interpretasi : Menghasilkan deskripsi situasi berdasarkan data sensor.
- Prediksi : Memperkirakan akibat yang mungkin dari situasi yang diberikan.
- Diagnosis : Menyimpulkan kesalahan sistem berdasarkan gejala.
- Design : Menyusun objek-objek berdasarkan kendala.
- Planning : Merencanakan tindakan.
- Monitoring : Membandingkan hasil pengamatan dengan proses perencanaan.
- Debugging : Menentukan penyelesaian dari kesalahan sistem.
- Reparasi : Melaksanakan rencana perbaikan.
- Instruction : Diagnosis, debugging dan reparasi kelakuan pelajar.
- Control : Diagnosis, debugging dan reparasi kelakuan sistem.
Decision
Support Systems (DSS)
Decision Support
Systems (DSS) atau system pendukung keputusan adalah serangkaian kelas tertentu
dari system informasi terkomputerisasi yang mendukung kegiatan pengambilan
keputusan bisnis dan organisasi. Suatu DSS yang dirancang dengan benar adalah
suatu system berbasis perangkat lunak interaktif yang dimaksudkan untuk
membantu para pengambil keputusan mengkompilasi informasi yang berguna dari
data mentah, dokumen, pengetahuan pribadi, dan/atau model bisnis untuk
mengidentifikasikan dan memecahkan berbagai masalah dan mengambil keputusan.
Informasi
yang biasanya dikumpulkan dengan menggunakan aplikasi pendukung keputusan akan
melakukan:
·
Mengakses semua asset informasi terkini,
termasuk data legasi dan relasional, kompulan data, gudang data, dan kumpulan
jumlah besar data.
·
Angka-angka penjualan antara satu periode
dengan periode lainnya.
·
Angka-angka pendapatan yang diperkirakan,
berdasarkan pada asumsi penjualan produk baru.
·
Konsekuensi pilihan-pilihan pengambilan
keputusan yang berbeda, dengan pengalaman dalam suatu konteks yang dirinci
ulang.
Sources :
konsep AI ini bisa menjadi referensi terbaik disamping refernsi Perkembangan Aplikasi Kecerdasan Buatan dan 5 Cara Mengoptimalkan Email Marketing Anda dengan AI
BalasHapusterimakasih atas infonya kak