Tugas 9 [Syauqi] : Tiga Jenis AI 7B21

Prinsip Kecerdasan Tiruan 

    Kecerdasan buatan di dasarkan pada prinsip bahwa kecerdasan manusia yang dapat didefisinikan dengan mudah yang sedemikian rupa sehingga mesin dapat dengan mudah meniru dan menjalankan tugas dari yang paling sederhana dan lebih kompleks. adapun tujuan dalam kecerdasan buatan tiruan meliputi pembelajaran, penalaran, dan persepsi.

Kategori Kecerdasan Tiruan

    Karakteristik ideal AI adalah kemampuan untuk merasionalisasi dan mengambil tindakan yang memiliki peluang untuk mencapat tujuan tertentu. Yang dapat di kategorikan menjadi 2 yaitu Lemah atau Kuat.                                                                                                                        AI Lemah (Weak AI) ataupun yang dikenal sebagai AI sempit adalah  sistem AI yang dirancang dan di latih untuk tugas tertentu, sebagai contoh AI lemah :    Asistem Pribadi Virtual / Apple Siri.                                                                                                                                 AI Kuat (Strong AI) yang di kenal sebagai kecerdasan buatan umum adalah sistem AI dengan kemampuan Kognitif manusia secara umum. ketika disajikan dengan dengan tugas kuhus, sistem AI ini 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.

- 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.

- 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.

Beberapa Contoh Implementasi 

• 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. Ini sering dibandingkan dengan penglihatan manusia, tetapi penglihatan mesin tidak terikat oleh biologi dan dapat diprogram untuk melihat melalui dinding. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi dari identifikasi tanda tangan hingga analisis citra medis. Visi komputer, yang difokuskan pada pemrosesan gambar berbasis mesin, sering dikaitkan dengan visi mesin.

Contoh Impelentasi 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. Para peneliti juga menggunakan pembelajaran mesin untuk membangun robot yang dapat berinteraksi dalam lingkungan sosial.

¡   Mobil dengan pengemudi otomatis: Ini menggunakan kombinasi visi komputer, pengenalan gambar dan pembelajaran mendalam untuk membangun keterampilan otomatis dalam mengemudikan kendaraan sambil tetap berada di jalur tertentu dan menghindari penghalang yang tidak terduga, seperti pejalan kaki.

Sumber : FT UHAMKA