Tuesday, November 30, 2021

Tugas 9 [Jupar 2103015112 ] : Sistem Operasi


RANGKUMAN 

TIGA KELOMPOK KECERDASAN TIRUAN



NAMA : Muhammad Viddya Zufar 
Kelas : 1C
Nim : 2103015112



Pengertian Artificial Intelligence

  Artificial Intelligence adalah sistem kecerdasan yang ditanamkan atau ditambahkan oleh manusia ke dalam suatu teknologi, yang nantinya akan dikembangkan dalam konteks ilmiah atau bentukan dari entitas ilmiah yang sudah ada.

  Kecerdasan disini, lebih menekankan pada kemampuan untuk memperoleh sebuah pengetahuan baru dan dapat diterapkan secara langsung. Meskipun AI memiliki konotasi yang bersifat ilmiah, AI juga membentuk cabang ilmu komputer, pembelajaran, perilaku (behavioral), dan adaptasi dengan sebuah mesin. 


Sejarah Kecerdasan Buatan

  Istilah dari kecerdasan buatan pertama kali diciptakan pada tahun 1956, dan hingga saat ini penggunaannya semakin populer ditinjau dari segi peningkatan daya dan penyimpanan komputasinya. Untuk tahap riset awal proyek AI terjadi sekitar tahun 1950 -an dengan tujuan mengeksplorasi topik penyelesaian masalah dan metode simbolik.

  Pada tahun 1960 -an, Departemen Pertahanan dari Amerika Serikat juga mempunyai keinginan untuk mengembangkan dan melatih komputer agar memiliki penalaran seperti manusia secara mendasar. Sekitar tahun 1970 -an, proyek DARPA (Defence Advanced Research Project Agency) berhasil menyelesaikan studi kasus mengenai pemetaan jalan. Dan di awal abad ke – 21, tepatnya pada tahun 2003, DARPA juga sukses untuk menghasilkan asisten pribadi cerdas. 

  Setelah itu, teknologi AI terus mengalami perkembangan hingga saat ini masuk pada program yang lebih detail lagi, dengan menerapkan algoritma dari deep learning (pembelajaran secara mendalam). Dimana, kecerdasan buatan yang dikembangkan mampu untuk mengerjakan tugas dan memberikan solusi secara lebih kompleks dengan kondisi yang lebih bervariatif.



Kategori AI

  Pengembangan AI sendiri terbagi menjadi dua kategori berdasarkan alokasi penggunaannya, yaitu Weak dan Strong AI.

1. Lemah

  Untuk Weak AI sendiri juga sering disebut dengan kecerdasan buatan sempit yang berarti, sistem AI yang dibuat dan dilatih untuk melakukan suatu pekerjaan tertentu saja. Contohnya, asisten pribadi virtual seperti Apple Siri, Amazon Alexa, Google Assistant dan lain sebagainya.

2. Kuat

  Dan kategori yang kedua, termasuk ke dalam kecerdasan buatan umum atau Strong AI, yang berarti sistem AI dengan kemampuan kognitif (pengetahuan) manusia secara umum (common). Contoh dari penerapan kategori ini adalah sistem rekomendasi dalam eCommerce, media sosial, dan contoh yang lainnya. Dimana, algoritma tersebut mampu untuk memberikan request hasil pencarian dari user saat mengakses aplikasi atau website dalam internet. 


Jenis – Jenis AI

  Setelah mengetahui pengertian, sejarah, dan kategori dari kecerdasan buatan, selanjutnya masuk pada pembahasan mengenai jenis – jenisnya.

1. Neural AI

  Jenis yang pertama ini sangat populer di kalangan ilmuwan komputer pada tahun 1980 -an. Neural AI merupakan sistem pengetahuan yang tidak direpresentasikan ke dalam bentuk simbol, namun lebih pada bentuk neuron buatan seperti otak yang telah direkonstruksi dengan baik. Kemudian, pengetahuan yang telah terkumpul akan dipecah menjadi bagian – bagian yang lebih kecil dan nantinya akan dihubungkan ke dalam sebuah kelompok. Pendekatan ini dikenal dengan sebutan metode bottom-up dan bekerja dari bawah. Jadi, sistem saraf harus dilatih supaya bisa mengumpulkan berbagai pengalaman dan pengetahuan yang lebih banyak.

2. Neural Network

  Jenis kedua adalah Neural Network, adalah jenis sistem yang diatur ke dalam suatu lapisan yang saling terhubung satu sama lain melalui simulasi. Input disini merupakan lapisan paling atas yang memiliki fungsi sama dengan sensor. Dan setidaknya, terdapat dua sistem atau lebih dalam kumpulan sistem yang lebih besar tersusun secara hierarki. Lapisan tersebut yang nantinya akan mengirim dan mengklasifikasikan sebuah informasi melewati koneksi.

3. Symbol-Manipulating AI

Jenis yang terakhir, merupakan sistem AI yang bekerja dengan simbol abstrak. Jenis ini termasuk dalam perancangan yang membutuhkan banyak eksperimen atau percobaan. Inti dari tahap eksperimennya adalah untuk menguji sistem kecerdasan manusia yang direkonstruksi pada tingkat yang lebih terstruktur dan logis. Kemudian, informasi yang diperoleh akan bekerja dengan simbol yang nantinya akan dibaca oleh pengembang (developer). Dimana, koneksi yang terbentuk bersifat abstrak dan hasil kesimpulannya logis. 


Cara Kerja Artificial Intelligence

  Cara kerja dari kecerdasan buatan menggabungkan dari sejumlah data, algoritma cerdas, pengolahan sistem yang berulang, serta dapat memungkinan sebuah perangkat lunak untuk belajar secara otomatis mengikuti pola dan fitur yang ada. Terdapat beberapa bidang studi luas dengan cakupan teori, metode, model dari sebuah kecerdasan buatan, yang meliputi: pembelajaran mesin, jaringan neural, deep learning, cognitive computation, computer vision (visi komputer), dan pemrosesan bahasa ilmiah. Selain itu, AI juga dapat dikembangkan untuk mendukung sistem seperti unit pemrosesan grafis, algoritma lanjutan, internet of things, hingga API atau lebih dikenal dengan antarmuka pemrosesan aplikasi. Dan yang sangat populer akhir – akhir ini, pengembangan dari teknologi berbasis machine learning yang telah menerapkan kecerdasan buatan sebagai komponen penting.


Contoh Penerapan Teknologi AI

  Berikut ini kami akan memberikan beberapa contoh terkait dengan penerapan Artificial Intelligence pada kehidupan sehari – hari.

1. Asisten Virtual

  Terdapat banyak sekali contoh platform atau perangkat keras yang menyediakan teknologi berbasis asisten virtual ini, misalnya saja Google Assistant, Amazon Alexa, Siri, dan lain – lain. Tugas dari asisten virtual ini adalah mampu untuk mencatat setiap informasi yang anda butuhkan, serta memberikan informasi berkaitan dengan waktu acara anda.

Selain itu, asisten virtual juga dapat digunakan untuk memutar musik, mengirim pesan, membuka aplikasi, dan fitur advanced yang lainnya. Dan fitur yang paling menarik adalah kemampuan dalam mengetahui apa yang anda suka serta memberikan rekomendasi konten yang sering anda tonton atau akses di dalam internet.

2. Deepface Facebook

  Contoh yang kedua, dikembangkan oleh perusahaan raksasa Facebook dimana memiliki fitur untuk mendeteksi dan mengenali wajah pada postingan foto. Dengan teknologi ini, anda tidak perlu bersusah payah menandai foto secara manual. AI dapat mengenali wajah berdasarkan data yang berhasil diperoleh, yang mana berasal dari rekomendasi atau saran ketika anda menyetujui sebuah foto yang berhasil diberi tanda.

3. Rekomendasi pada eCommerce

  Contoh Implementasi yang ketiga ini banyak anda temui ketiga melakukan sebuah transaksi jual beli secara online melalui situs atau platform marketplace. Apakah anda menyadari ketika anda melihat – lihat produk, pada beberapa saat akan muncul hasil pencarian rekomendasi dari produk yang telah anda cari.

Nah, itu merupakan hasil dari pengamatan yang dilakukan oleh AI untuk membantu anda dalam mencari informasi produk atau barang yang anda butuhkan saat ini. Konsep dari pencarian tersebut berasal dari data mining yang berhasil diterapkan pada kecerdasan buatan.

4. Bisnis Manufaktur dan Retail

  Untuk penerapan pada bisnis manufaktur lebih banyak berkaitan dengan penggunaan Internet of Things (IoT), yang mana dapat menganalisis data pabrik secara lebih cepat. Dengan jaringan yang terhubung dengan internet, mampu untuk memberikan pembelajaran secara mendalam dengan menggunakan data yang terstruktur.

Untuk bisnis retail sendiri, AI telah menyediakan kemampuan dalam belanja secara virtual yang menawarkan hasil rekomendasi yang dipersonalisasi. Selain itu juga mendiskusikan opsi pembelian dengan konsumen, pengelolaan stok dan tata letak situs yang lebih optimal.

5. Layanan Kesehatan dan Perbankan

  Dalam bidang kesehatan, artificial intelligence juga berperan dalam memberikan pengobatan dan pembacaan sinar X yang dipersonalisasikan. Asisten pribadi juga dapat berperan sebagai pengingat untuk selalu meminum obat secara teratur, serta berolahraga dengan rutin.

Terkait dengan bidang perbankan, juga dapat membantu dalam mengidentifikasi proses transaksi yang memungkinkan terjadinya tindakan penipuan, serta dapat mengotomasi tugas dalam pengelolaan data nasabah secara efisien.

6. Bidang Robotika

  Dan contoh yang terakhir merupakan pengembangan dalam industri robot. Tentunya, pengembangan robot lebih dikhususkan untuk membantu pekerjaan manusia supaya lebih cepat dan optimal. Penerapan robotika juga telah diimplementasikan ke dalam pembuatan jalur perakitan untuk produksi mobil oleh NASA yang membantu memindahkan objek besar di luar angkasa.


Manfaat Kecerdasan Buatan

  Banyak sekali manfaat dan kelebihan yang dapat diperoleh dari penggunaan artificial intelligence pada setiap kegiatan yang dilakukan manusia, diantaranya adalah sebagai berikut.

1. Untuk mengotomasi pembelajaran secara berulang melalui data

  AI dapat melakukan otomasi untuk menangani tugas yang lebih kompleks dan bervolume tinggi, serta terkomputerisasi dengan andal tanpa mengalami suatu kelelahan. Yang mana, akan sangat berbeda dengan proses otomasi yang dilakukan pada perangkat keras untuk menggerakkan robot. 

2. Untuk menambahkan kecerdasan

  Pada sebagian besar kasus, AI tidak dijual secara terpisah namun lebih kepada dikembangkan dalam sebuah produk untuk meningkatkan sisi fungsionalitas dan kredibilitas perangkat tersebut. Contoh dari penerapan ini seperti asisten virtual untuk membantu dalam menjadwalkan dan memenuhi setiap kebutuhan dari manusia sesuai dengan fitur yang dimilikinya.

3. Dapat beradaptasi melalui algoritma progresif

  Untuk AI sendiri telah menemukan struktur dan keteraturan data yang diolah sehingga menghasilkan algoritma yang lebih terampil dan cerdas. Jadi, dengan bantuan bahasa pemrograman yang dibuat oleh pengembang, artificial intelligence mampu untuk mengajarkan sendiri produk yang telah direkomendasikan secara online.

4. AI dapat menganalisis data lebih banyak

  Proses analisa data juga dapat dilakukan dengan lebih baik menggunakan jaringan neural yang mempunyai banyak lapisan tersembunyi. Dengan bantuan big data, maka mampu untuk menyimpan dan mengelola data lebih banyak dan cepat. Semakin banyak data yang diinputkan, maka semakin akurat juga model pembelajaran yang dilatih.

5. Memiliki keakuratan yang lebih optimal

  Manfaat yang terakhir adalah mempunyai keakuratan yang lebih optimal dengan bantuan deep learning. Jadi, peran data akan sangat krusial dan menentukan dalam menciptakan keunggulan yang kompetitif. 

  Kecerdasan Tiruan telah menjadi salah satu cabang riset yang sangat aktif dan produktif bagi para ilmuwan dibidang komputer dan psikologi lebih dari 50 tahun. Pada umumnya Kecercasan Tiruan dapat dikelompokan dalam 3 bagian Kecerdsan Tiruan dapat dikelompokan menjadi tiga kelompok sebagai berikut:

Sistem berbasis pengetahuan (knowledge-based systems, KBS): model dinyatakan secara eksplisit dan dibangun menggunakan kata dan symbol.

Inteligensia berbasis komputasi (Computational intelligence, CI): model secara implisit yang dinyatakan dengan teknik-teknik numerik.

Sistem Berbasis Pengetahuan (KBS)

  KBS 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


Inteligensia Berbasis Komputasi (CI)

  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 seiring dengan bertambahnya ketelitian dari sistem. Termasuk dalam kategori ini adalah neural networks, genetic algorithms dan algoritma optimasi yang lain, serta teknik untuk mengatasi ketidak pastian seperti fuzzy logic.


Kecerdasan Tiruan Hybrid

  Kelompok hybrid adalah campuran antara sesama unsur KBS atau sesama unsur 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.


UAS PDS5B OLEH MUHAMMAD VIDDYA ZUFAR [2103015112]

 NAMA : MUHAMMAD VIDDYA ZUFAR NIM : 2103015112