Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) istilah yang mungkin akan mengingatkan kita akan kehebatan optimus prime dalam film The Transformers. Kecerdasan buatan memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot yang dapat berperilaku seperti manusia. Definisi Kecerdasan Buatan, Berbagai definisi diungkapkan oleh para ahli untuk dapat memberi gambaran mengenai kecerdasan buatan beberapa diantaranya :
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas (H. A. Simon [1987]).
Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Knight [1991]).
Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan (Encyclopedia Britannica).
Sejarah
Perkembangan terus berlanjut, Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan “Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas” pada 1943 yang meletakkan pondasi awal untuk jaringan syaraf.
Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah “Kecerdasan Buatan” pada konferensi pertama pada tahun 1956, selain itu dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan “Turing test” sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.
Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang diyakini sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan yang mempunyai rintangan secara mandiri.
Contoh Artificial Intelligence
Asisten Virtual Pribadi
Siri, Google Now dan Cortana adalah semua asisten pribadi digital cerdas di berbagai platform (iOS, Android, dan Windows Mobile). Singkatnya, mereka membantu menemukan informasi yang berguna ketika Anda memintanya menggunakan suara Anda; Anda dapat mengatakan:
Di mana restoran Italia terdekat?
Apa jadwal saya hari ini?
Ingatkan saya untuk menelepon Jerry pada pukul delapan
Dan asisten akan merespons dengan mencari informasi, menyampaikan informasi dari ponsel Anda atau mengirim perintah ke aplikasi lain.
AI penting dalam aplikasi ini, karena mereka mengumpulkan informasi tentang permintaan Anda dan menggunakan informasi tersebut untuk lebih mengenali ucapan Anda. Setelahnya, ia akan memberi Anda hasil yang disesuaikan dengan preferensi Anda.
Microsoft mengatakan bahwa Cortana “terus belajar tentang penggunanya” dan pada akhirnya akan mengembangkan kemampuan untuk mengantisipasi kebutuhan pengguna. Asisten pribadi virtual memproses sejumlah besar data dari berbagai sumber untuk belajar tentang pengguna dan menjadi lebih efektif dalam membantu mereka mengatur dan melacak informasi mereka.
Video game
Salah satu contoh AI yang kebanyakan orang mungkin kenal, sejak pertama kali adanya video game yang pertama, AI telah digunakan. Tetapi tingkat kompleksitas dan keefktivan AI tersebut telah meningkat secara eksponensial selama beberapa dekade terakhir.
AI menghasilkan karakter permainan video yang mempelajari perilaku Anda, merespons rangsangan dan bereaksi dengan cara yang tidak dapat diprediksi.
Bumi Tengah 2014: Bayangan Mordor sangat penting untuk kepribadian individu yang diberikan kepada setiap karakter non-pemain, ingatan mereka tentang interaksi masa lalu, dan tujuan variabel mereka.
Penembak orang pertama seperti Far Cry dan Call of Duty juga memanfaatkan AI secara signifikan, dengan musuh yang dapat menganalisis lingkungan mereka untuk menemukan objek atau tindakan yang mungkin bermanfaat bagi kelangsungan hidup mereka; mereka akan berlindung, menyelidiki suara, menggunakan manuver mengapit, dan berkomunikasi dengan AI lain untuk meningkatkan peluang kemenangan mereka. Sejauh yang dilakukan AI, video game agak sederhana, tetapi karena pasar industri yang besar, banyak upaya dan uang yang diinvestasikan setiap tahun untuk menyempurnakan jenis AI ini.
Mobil Pintar (mobil nyetir sendiri)
Anda mungkin belum pernah melihat seseorang membaca koran saat mengemudi untuk bekerja, tetapi mobil self-driving semakin mendekati kenyataan; Proyek mobil self-driving Google dan fitur “autopilot” Tesla adalah dua contoh yang telah ada di berita akhir-akhir ini. Washington Post melaporkan pada algoritma yang dikembangkan oleh Google yang berpotensi membiarkan mobil self-driving belajar mengemudi dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia: melalui pengalaman.
AI yang dijelaskan dalam artikel ini belajar bermain video game sederhana, dan Google akan menguji kecerdasan yang sama dalam menggerakkan game sebelum pindah ke jalan.
Idenya adalah bahwa, pada akhirnya, mobil akan dapat “melihat” di jalan di depannya dan membuat keputusan berdasarkan apa yang dilihatnya, membantunya belajar dalam prosesnya.
Meskipun fitur autopilot Tesla belum cukup canggih, fitur ini sudah dapat digunakan di jalan. Hal ini menunjukkan bahwa teknologi ini pasti sedang dalam tahap penyempurnaan.
Prediksi Pembelian
Pengecer besar seperti Target dan Amazon akan menghasilkan banyak uang jika mereka dapat mengantisipasi kebutuhan Anda. Proyek antisipatif antisipatif Amazon berharap untuk mengirimkan barang sebelum Anda membutuhkannya, benar-benar meniadakan kebutuhan untuk perjalanan menit terakhir ke toko online. Sementara teknologi itu belum ada, pengecer bata-dan-mortir menggunakan ide yang sama dengan kupon; ketika Anda pergi ke toko, Anda sering diberi sejumlah kupon yang telah dipilih oleh algoritme analitik prediktif.
Ini dapat digunakan dalam berbagai cara, apakah itu mengirimkan kupon, menawarkan diskon, penargetan iklan, atau penyimpanan stok yang dekat dengan rumah Anda dengan produk yang kemungkinan akan Anda beli. Seperti yang dapat Anda bayangkan, ini adalah penggunaan AI yang agak kontroversial, dan itu membuat banyak orang gugup tentang potensi pelanggaran privasi dari penggunaan analisis prediktif.
AI Perawatan kesehatan
Taruhan terbesar adalah meningkatkan hasil pasien dan mengurangi biaya. Perusahaan menerapkan pembelajaran mesin untuk membuat diagnosis yang lebih baik dan lebih cepat daripada manusia. Salah satu teknologi kesehatan paling terkenal adalah IBM Watson. Ia mengerti bahasa alami dan mampu menjawab pertanyaan yang diajukan.
Sistem ini menambang data pasien dan sumber data lain yang tersedia untuk membentuk hipotesis, yang kemudian disajikan dengan skema penilaian kepercayaan.
Aplikasi AI lainnya termasuk chatbots, program komputer yang digunakan online untuk menjawab pertanyaan dan membantu pelanggan, untuk membantu menjadwalkan janji tindak lanjut atau membantu pasien melalui proses penagihan, dan asisten kesehatan virtual yang memberikan umpan balik medis dasar.
Bidang Keuangan
AI diterapkan untuk aplikasi keuangan pribadi, seperti Mint atau Pajak Turbo, adalah lembaga keuangan yang sedang naik daun. Aplikasi seperti ini dapat mengumpulkan data pribadi dan memberikan nasihat keuangan. Program lain, IBM Watson menjadi satu, telah diterapkan pada proses pembelian rumah. Hari ini, perangkat lunak melakukan banyak perdagangan di Wall Street.
Perangkat Rumah Cerdas
Banyak perangkat rumah pintar sekarang termasuk kemampuan untuk mempelajari pola perilaku Anda. Hal ini dibuat untuk membantu Anda menghemat uang, energi dan dalam upaya untuk meningkatkan kenyamanan.
Contoh kecerdasan buatan dalam perangkat rumah tangga cerdas:
Menyalakan pemanas atau pendingin ruangan saat Anda berangkat kerja dan akan menyala sendiri pada saat Anda pulang adalah kemampuan kecerdasan yang sangat nyaman. Termostat tahu saat Anda pulang dan menyesuaikan suhu dengan tepat. Hal ini juga dapat membantu Anda menghemat uang dengan tidak memanaskan atau mendinginkan rumah saat Anda keluar rumah.
Pencahayaan adalah tempat lain di mana Anda mungkin melihat kecerdasan buatan dasar; dengan menetapkan default dan preferensi, lampu di sekitar rumah Anda (baik di dalam maupun di luar) mungkin menyesuaikan berdasarkan di mana Anda berada dan apa yang Anda lakukan.
Dimmer untuk menonton TV, lebih cerah untuk memasak, dan di suatu tempat di tengah untuk makan, misalnya. Penggunaan AI di rumah pintar hanya dibatasi oleh imajinasi kita.
Pengawasan Keamanan
Satu orang yang memantau sejumlah kamera video bukanlah sistem yang sangat aman. Karena orang mudah bosan, tidak dapat sepenuhnya fokus 100% dan untuk melacak beberapa monitor dapat menjadi sulit; bahkan dalam situasi terbaik sekalipun.
Itulah mengapa melatih komputer untuk memonitor kamera-kamera itu sangat masuk akal. Dengan latihan dan pelatihan yang diawasi, algoritme keamanan dapat mengambil masukan dari kamera keamanan dan menentukan apakah mungkin ada ancaman — jika ia “melihat” tanda peringatan, ia akan mengingatkan petugas keamanan manusia.
Tentu saja, jumlah hal yang dapat ditangkap oleh komputer saat ini sangat terbatas — Wired berbicara tentang melihat kilatan warna yang mungkin menandakan penyusup atau seseorang berkeliaran di sekitar halaman sekolah. Mengidentifikasi tindakan yang mungkin menyiratkan pencuri di toko kemungkinan melampaui batasan teknologi saat ini, tetapi jangan kaget jika teknologi semacam ini memulai debutnya dalam waktu dekat.
Siri, Google Now dan Cortana adalah semua asisten pribadi digital cerdas di berbagai platform (iOS, Android, dan Windows Mobile). Singkatnya, mereka membantu menemukan informasi yang berguna ketika Anda memintanya menggunakan suara Anda; Anda dapat mengatakan:
Di mana restoran Italia terdekat?
Apa jadwal saya hari ini?
Ingatkan saya untuk menelepon Jerry pada pukul delapan
Dan asisten akan merespons dengan mencari informasi, menyampaikan informasi dari ponsel Anda atau mengirim perintah ke aplikasi lain.
AI penting dalam aplikasi ini, karena mereka mengumpulkan informasi tentang permintaan Anda dan menggunakan informasi tersebut untuk lebih mengenali ucapan Anda. Setelahnya, ia akan memberi Anda hasil yang disesuaikan dengan preferensi Anda.
Microsoft mengatakan bahwa Cortana “terus belajar tentang penggunanya” dan pada akhirnya akan mengembangkan kemampuan untuk mengantisipasi kebutuhan pengguna. Asisten pribadi virtual memproses sejumlah besar data dari berbagai sumber untuk belajar tentang pengguna dan menjadi lebih efektif dalam membantu mereka mengatur dan melacak informasi mereka.
Ilustrasi contoh kecerdasan buatan (artificial Intelligence). Sumber foto: Pixabay
Video game
Salah satu contoh AI yang kebanyakan orang mungkin kenal, sejak pertama kali adanya video game yang pertama, AI telah digunakan. Tetapi tingkat kompleksitas dan keefktivan AI tersebut telah meningkat secara eksponensial selama beberapa dekade terakhir.
AI menghasilkan karakter permainan video yang mempelajari perilaku Anda, merespons rangsangan dan bereaksi dengan cara yang tidak dapat diprediksi.
Bumi Tengah 2014: Bayangan Mordor sangat penting untuk kepribadian individu yang diberikan kepada setiap karakter non-pemain, ingatan mereka tentang interaksi masa lalu, dan tujuan variabel mereka.
Penembak orang pertama seperti Far Cry dan Call of Duty juga memanfaatkan AI secara signifikan, dengan musuh yang dapat menganalisis lingkungan mereka untuk menemukan objek atau tindakan yang mungkin bermanfaat bagi kelangsungan hidup mereka; mereka akan berlindung, menyelidiki suara, menggunakan manuver mengapit, dan berkomunikasi dengan AI lain untuk meningkatkan peluang kemenangan mereka. Sejauh yang dilakukan AI, video game agak sederhana, tetapi karena pasar industri yang besar, banyak upaya dan uang yang diinvestasikan setiap tahun untuk menyempurnakan jenis AI ini.
Mobil Pintar (mobil nyetir sendiri)
Anda mungkin belum pernah melihat seseorang membaca koran saat mengemudi untuk bekerja, tetapi mobil self-driving semakin mendekati kenyataan; Proyek mobil self-driving Google dan fitur “autopilot” Tesla adalah dua contoh yang telah ada di berita akhir-akhir ini. Washington Post melaporkan pada algoritma yang dikembangkan oleh Google yang berpotensi membiarkan mobil self-driving belajar mengemudi dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia: melalui pengalaman.
AI yang dijelaskan dalam artikel ini belajar bermain video game sederhana, dan Google akan menguji kecerdasan yang sama dalam menggerakkan game sebelum pindah ke jalan.
Idenya adalah bahwa, pada akhirnya, mobil akan dapat “melihat” di jalan di depannya dan membuat keputusan berdasarkan apa yang dilihatnya, membantunya belajar dalam prosesnya.
Meskipun fitur autopilot Tesla belum cukup canggih, fitur ini sudah dapat digunakan di jalan. Hal ini menunjukkan bahwa teknologi ini pasti sedang dalam tahap penyempurnaan.
Prediksi Pembelian
Pengecer besar seperti Target dan Amazon akan menghasilkan banyak uang jika mereka dapat mengantisipasi kebutuhan Anda. Proyek antisipatif antisipatif Amazon berharap untuk mengirimkan barang sebelum Anda membutuhkannya, benar-benar meniadakan kebutuhan untuk perjalanan menit terakhir ke toko online. Sementara teknologi itu belum ada, pengecer bata-dan-mortir menggunakan ide yang sama dengan kupon; ketika Anda pergi ke toko, Anda sering diberi sejumlah kupon yang telah dipilih oleh algoritme analitik prediktif.
Ini dapat digunakan dalam berbagai cara, apakah itu mengirimkan kupon, menawarkan diskon, penargetan iklan, atau penyimpanan stok yang dekat dengan rumah Anda dengan produk yang kemungkinan akan Anda beli. Seperti yang dapat Anda bayangkan, ini adalah penggunaan AI yang agak kontroversial, dan itu membuat banyak orang gugup tentang potensi pelanggaran privasi dari penggunaan analisis prediktif.
AI Perawatan kesehatan
Taruhan terbesar adalah meningkatkan hasil pasien dan mengurangi biaya. Perusahaan menerapkan pembelajaran mesin untuk membuat diagnosis yang lebih baik dan lebih cepat daripada manusia. Salah satu teknologi kesehatan paling terkenal adalah IBM Watson. Ia mengerti bahasa alami dan mampu menjawab pertanyaan yang diajukan.
Sistem ini menambang data pasien dan sumber data lain yang tersedia untuk membentuk hipotesis, yang kemudian disajikan dengan skema penilaian kepercayaan.
Aplikasi AI lainnya termasuk chatbots, program komputer yang digunakan online untuk menjawab pertanyaan dan membantu pelanggan, untuk membantu menjadwalkan janji tindak lanjut atau membantu pasien melalui proses penagihan, dan asisten kesehatan virtual yang memberikan umpan balik medis dasar.
Bidang Keuangan
AI diterapkan untuk aplikasi keuangan pribadi, seperti Mint atau Pajak Turbo, adalah lembaga keuangan yang sedang naik daun. Aplikasi seperti ini dapat mengumpulkan data pribadi dan memberikan nasihat keuangan. Program lain, IBM Watson menjadi satu, telah diterapkan pada proses pembelian rumah. Hari ini, perangkat lunak melakukan banyak perdagangan di Wall Street.
Perangkat Rumah Cerdas
Banyak perangkat rumah pintar sekarang termasuk kemampuan untuk mempelajari pola perilaku Anda. Hal ini dibuat untuk membantu Anda menghemat uang, energi dan dalam upaya untuk meningkatkan kenyamanan.
Contoh kecerdasan buatan dalam perangkat rumah tangga cerdas:
Menyalakan pemanas atau pendingin ruangan saat Anda berangkat kerja dan akan menyala sendiri pada saat Anda pulang adalah kemampuan kecerdasan yang sangat nyaman. Termostat tahu saat Anda pulang dan menyesuaikan suhu dengan tepat. Hal ini juga dapat membantu Anda menghemat uang dengan tidak memanaskan atau mendinginkan rumah saat Anda keluar rumah.
Pencahayaan adalah tempat lain di mana Anda mungkin melihat kecerdasan buatan dasar; dengan menetapkan default dan preferensi, lampu di sekitar rumah Anda (baik di dalam maupun di luar) mungkin menyesuaikan berdasarkan di mana Anda berada dan apa yang Anda lakukan.
Dimmer untuk menonton TV, lebih cerah untuk memasak, dan di suatu tempat di tengah untuk makan, misalnya. Penggunaan AI di rumah pintar hanya dibatasi oleh imajinasi kita.
Pengawasan Keamanan
Satu orang yang memantau sejumlah kamera video bukanlah sistem yang sangat aman. Karena orang mudah bosan, tidak dapat sepenuhnya fokus 100% dan untuk melacak beberapa monitor dapat menjadi sulit; bahkan dalam situasi terbaik sekalipun.
Itulah mengapa melatih komputer untuk memonitor kamera-kamera itu sangat masuk akal. Dengan latihan dan pelatihan yang diawasi, algoritme keamanan dapat mengambil masukan dari kamera keamanan dan menentukan apakah mungkin ada ancaman — jika ia “melihat” tanda peringatan, ia akan mengingatkan petugas keamanan manusia.
Tentu saja, jumlah hal yang dapat ditangkap oleh komputer saat ini sangat terbatas — Wired berbicara tentang melihat kilatan warna yang mungkin menandakan penyusup atau seseorang berkeliaran di sekitar halaman sekolah. Mengidentifikasi tindakan yang mungkin menyiratkan pencuri di toko kemungkinan melampaui batasan teknologi saat ini, tetapi jangan kaget jika teknologi semacam ini memulai debutnya dalam waktu dekat.
Source :
http://web.if.unila.ac.id/purmanailuswp/2015/09/13/pengertian-artificial-intelligence-kecerdasan-buatan/
https://www.pinterpandai.com/contoh-kecerdasan-buatan-artificial-intelligence/
