Tugas 7 [Feardy] : Tiga Jenis AI 7B21

PERTEMUAN KE 7 : Tiga Jenis AI

 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.
"TIGA KELOMPOK KECERDASAN TIRUAN"

Kecerdsan Tiruan dapat dikelompokan menjadi tiga kelompok sebagai berikut:
  1. Sistem berbasis pengetahuan (knowledge-based systems, KBS): model dinyatakan secara eksplisit dan dibangun menggunakan kata dan symbol.
  2. Inteligensia berbasis komputasi (Computational intelligence, CI): model secara implisit yang dinyatakan dengan teknik-teknik numerik.
  3. Hybrid (campuran)
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. Meskipun teknik berbasis simbol telah mengalami sukses untuk domainnya yang relatip sempit, namun ia tetap mengandung keterbatasan dalam hal kemampuan yakni sebatas mengatasi situasai-situasi yang telah dimodelkan secara eksplisit. Model simbolik pada umumnya kurang baik untuk mengatasi masalah yang belum familiar
Untuk mengelola suatu basis pengetahuan, dibutuhkan suatu sistem manajemen basis pengetahuan yang biasanya memiliki kemampuan sebagai berikut:
  1. Membuat simpulan berdasarkan aturan-aturan, deskripsi data, dan fakta untuk menghasilkan informasi yang baru. Hal ini dibutuhkan karena pengguna sistem harus bisa menarik kesimpulan meski dengan ketidaklengkapan informasi.
  2. Mekanisme untuk melakukan perbaruan (semisal, memasukkan, menghapus, atau memodifikasi) basis pengetahuan.
  3. Kemampuan untuk mengoptimalkan query. Bila sistem tidak memiliki query, maka aktivitas pencarian informasi bisa berlangsung amat lama.
  4. Kemampuan untuk mengintegrasikan beragam basis pengetahuan. Kemampuan semacam ini sangat dibutuhkan terutama oleh organisasi yang tersebar secara lokasi.
  5. Kemampuan untuk menyediakan jawaban yang bersifat kooperatif kepada pengguna. Semisal saja, pengguna perlu tahu manakala sebuah query ternyata tidak bisa memberikan suatu keluaran dikarenakan kondisi keterbatasan basis data, atau data yang di-query-kan ternyata tidak tersedia di dalam basis data.
  6. Kemampuan untuk melakukan penggalian data, atau penemuan pengetahuan di dalam basis data. Penggalian data merupakan suatu bentuk cara berpikir induktif, yang mana membentuk suatu aturan dari suatu atau rangkaian kasus yang ada.

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. Induction systems mengandung perhitungan numeris, sehingga dapat pula dikelompokan pada CI. CI juga sering disebut sebagai soft computing, yaitu bidang AI yang difokuskan untuk mengatasi ketidak pastian (uncertainty), ketidak tepatan (imprecise), ambigu (ambigous), dan kabur (fuzzy) atau secara singkat untuk permasalahan yang abu-abu (grey area). Bukankah dunia ini penuh grey area?
Tujuan utama dari computational intelligence adalah untuk menciptakan sistem komputasi cerdas. Sistem ini diharapkan mampu meniru kecerdasan manusia sehingga sistem tersebut menjadi sulit dibedakan dengan manusia lainnya. Terlepas dari perkembangan teknologi informasi yang begitu fantastis dan spektakuler dalam kapasitasnya untuk menyimpan aliran data yang sangat deras, teknik-teknik computational intelligence terbukti sebagai metode dan alat analytics yang relevan hingga saat kini. Teknik-teknik ini mampu menggali berbagai-jenis informasi yang dibutuhkan oleh praktisi dan akademisi untuk mendisain dan merakit sistem-sistem yang memiliki sesuatu yang kita sebut-sebut sebagai artificial intelligence.

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. Berbagai kombinasi telah banyak dilakukan, misalnya: gabungan antara expert systems dan neural networks, fuzzy logic dengan neural networks, dan case-based reasoning systems dengan expert systems.


Sumber :
Sumber Tugas : UHAMKA
Sumber Referensi : 

Komentar

Posting Komentar

Postingan Populer