Kecerdasan Buatan atau kecerdasan yang ditambahkan
kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah atauIntelegensi Artifisial (bahasa
Inggris: Artificial
Intelligence atau hanya
disingkat AI)
didefinisikan sebagai kecerdasan entitasilmiah.
Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan
dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer)
agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia.
Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem
pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan
syaraf tiruan dan robotika.
Banyak hal yang
kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti
contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat
permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia
kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk
direalisasikan dalam Informatika.
Seperti contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.
Walaupun AI memiliki
konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada
ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang
cerdas dalam sebuah mesin. Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin untuk
mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk
contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk
menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan tangan,
suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri,
yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata.
Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan,
teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi
perangkat lunak komputer rumah dan video game.
Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua paham
pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan
Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional
kebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme
dan analisis statistik.
Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI
cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence). Metoda-metodanya
meliputi:
1. 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.
4. AI berdasar
tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem AI secara
manual
Kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau
pembelajaran iteratif (misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem
koneksionis. Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan
dengan AI non-simbolis, AI yang tak teratur dan perhitungan lunak.
Metoda-metoda pokoknya meliputi:
1. Jaringan
Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat
2. Sistem Fuzzy:
teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan
secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
3. Komputasi Evolusioner:
menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi
dan “survival of
the fittest” untuk menghasilkan pemecahan masalah yang lebih baik.
Metoda-metoda ini terutama dibagi menjadi algoritma
evolusioner (misalnya algoritma
genetik) dan kecerdasan berkelompok (misalnya algoritma
semut)
Dengan sistem cerdas hibrid, percobaan-percobaan
dibuat untuk menggabungkan kedua kelompok ini. Aturan inferensi pakar dapat
dibangkitkan melalui jaringan syaraf atau aturan produksi dari pembelajaran
statistik seperti dalam ACT-R. Sebuah pendekatan
baru yang menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan mencoba untuk
mencapai kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner sebagai efek
samping dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar