Pengantar Teknologi Sistem Cerdas
1. Pengertian
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan
merupakan cabang dari ilmu computer yang khusus ditujukan untuk membuat
software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan fungsi otak manusia.
Definisi ini menunjukkan bahwa AI adalah bagian dari computer sehingga harus
didasarkan pada sound theoretical (teori suara) dan prinsip-prinsip aplikasi
dari bidangnya. Prinsip-prinsip ini meliputi struktur kata yang digunakan dalam
representasi pengetahuan, algoritma yang diperlukan untuk mengaplikasikan
pengetahuan tersebut, serta bahasa dan teknik pemrograman yang digunakan dalam
mengimplementasikannya.
2. Perbedaan
Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alami
Ada beberapa keunggulan kecerdasan buatan dibanding
kecerdasan alamiah, yaitu:
1. Lebih permanen.
2. Memberikan kemudahan
dalam duplikasi dan penyebaran.
3. Relatif murah dari
kecerdasan alamiah.
4. Dapat didokumentasi.
5. Konsisten dan teliti.
6. Dapat mengerjakan
beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia.
Sedangkan kecerdasan alamiah memiliki beberapa keuntungan,
yaitu :
1. Lebih kreatif.
2. Dapat melakukan proses
pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa
symbol dan representasi.
3. Focus yang luas
sebagai referensi untuk pengambilan keputusan, sebaliknya AI menggunakan focus
yang sempit.
3. Kategori Konsep
Dasar Artificial Intelligence
AI memiliki 4 dasar kategori konsep dasar, yaitu:
1) Acting Humanly :
Pedekatan Uji Turing
2) Thinking
Humanly : Pendekatan Model Kognitif
3) Thinking
Rationally : The Laws of Thought Approach
4) Acting
Rationally : The Rational Agent Approach
4. Disiplin Ilmu
Sub Bagian dalam Artificial Intelligence
Lingkup utama dalam Kecerdasan Buatan adalah :
1. Sistem Pakar (Expert
System
2. Pengolahan Bahasa
Alami (Natural Language Processing)
3. Pengenalan Ucapan
(Speech Recognition)
4. Robotika & Sistem
Sensor (Robotic & Sensory System)
5. Computer Vision
6. Intelligent
Computer-aided Instruction
7. Game Playing
Seiring dengan perkembangan teknologi, muncul beberapa
teknologi yang juga bertujuan untuk membuat agar komputer menjadi cerdas agar
dapat menirukan kerja manusia sehari-hari.
5. Definis
Perencanaan Klasik
Perencanaan klasik berkonsentrasi pada masalah-masalah yang
mana kebanyakan tindakan meninggalkan hal-hal yang kebanyakan tidak
berubah.Serangkaian tindakan (variabel-free) tanah dapat diwakili oleh skema
tindakan. Skemaadalah representasi mengangkat — itu mengangkat tingkat
penalaran dari logika propositional untuk subset terbatas logika urutan
pertama.
5.1 Contoh: Transportasi kargo
udara
Masalah transportasi kargo udara melibatkan pemuatan dan
pembongkaran kargo dan terbang dari satu tempat ke tempat. Masalah dapat
didefinisikan dengan tiga tindakan: memuat, membongkar, dan terbang.
5.2 Contoh: Masalah ban serep
Mempertimbangkan masalah mengganti ban yang kempes.
Tujuannya adalah untuk memiliki ban cadangan yang baik benar dipasang pada as
roda mobil, di mana keadaan awal memiliki ban kempes pada as roda dan ban
cadangan yang baik di bagasi.
5.3 Contoh: Blok dunia
Salah satu yang paling terkenal perencanaan domain dikenal
sebagai dunia blok. Domain ini terdiri dari satu set blok berbentuk kubus duduk
di tabel. Blok dapat ditumpuk, tetapi hanya satu blok bisa muat langsung
di atas yang lain.
5.4 Kompleksitas klasik
perencanaan
PlanSAT adalah pertanyaan apakah ada rencana yang memecahkan
masalah perencanaan.
6. Algoritma Untuk
Perencanaan Sebagai Ruang Negara-Cari
Sekarang kita mengalihkan perhatian kita untuk perencanaan
algoritma. Kami melihat bagaimana Deskripsi masalah perencanaan defines Cari
masalah: kita dapat mencari dari keadaan awal melalui ruang Serikat, mencari
tujuan.
6.1 Cari ruang negara-maju
(kemajuan)
Pencarian pertama, maju rentan terhadap menjelajahi
tindakan-tindakan yang tidak relevan. Kedua, perencanaan masalah yang
sering memiliki ruang besar negara.
6.2 Mundur (regresi) Cari
relevan-negara
Dalam pencarian Regresi yang dimulai dari tujuan dan
menerapkan tindakan mundur, sampai ditemukannya urutan langkah-langkah untuk
pencapaian negara yang relevan.
6.3 Heuristik
untuk perencanaan
Menurut definisi heuristik, tidak ada cara untuk
menganalisis keadaan atom, dan dengan demikian memerlukan beberapa kecerdikan
oleh seorang analis manusia untuk menentukan heuristik domain-spesifik baik
untuk masalah pencarian dengan negara-negara atom.
7. Perencanaan
Graf
Graph Plan adalah algoritma yang diterapkan ke salah satu
teknik pencarian. Untuk mencari solusi atas ruang yang dibentuk oleh grafik
perencanaan.
8. Pendakatan
Perencanaan Klasik Lainnya
Saat ini pendekatan yang paling populer dan efektif untuk
perencanaan otomatis adalah menerjemahkan ke satisfiability Boolean
masalah (SAT), teruskan pencarian negara-ruang dengan heuristik dengan
hati-hati (Pasal 10.2), cari menggunakan grafik perencanaan.
8.1 Perencanaan klasik sebagai
Boolean satisfiability
Terjemahan adalah serangkaian langkah-langkah sederhana,
langkah-langkah sederhana terdiri dari propositionalize tindakan, tentukan
keadaan awal, propositionalize tujuan, tambahkan aksioma penerus-negara,
tambahkan aksioma prasyarat, tambahkan aksioma tindakan pengecualian.
8.2 Perencanaan sebagai urutan
pertama Logis pemotongan: Situasi kalkulus
Kalkulus Situasi PDDL adalah bahasa yang dengan
hati-hati menyeimbangkan ekspresi bahasa dengan kompleksitas algoritma yang
beroperasi di atasnya.
8.3 Perencanaan
sebagai kendala kepuasan
Kita telah melihat bahwa kepuasan kendala memiliki banyak
kesamaan denganBoolean Satisfiability, dan kita telah melihat
bahwa CSP teknik efektif untuk penjadwalan masalah, sehingga tidak mengherankan
bahwa CSP mungkin untuk merumuskan masalah perencanaan yang dibatasi (yaitu,
masalah dalam mencari rencana panjang k) sebagai sebuah CSP.
8.4 Perencanaan sebagai
penyempurnaan sebagian memerintahkan rencana
Semua pendekatan untuk membangun rencana yang benar-benar
terdiri dari urutan tindakan ketat.
9. Analisis
Pendekatan Perencanaan
Perencanaan menggabungkan dua bidang utama dari AI yaitu
pencarian dan logika. Sebuah perencanaan dapat dilihat baik sebagai sebuah
program yang mencari solusi atau sebagai salah satu yang membuktikan solusi.
Perencanaan adalah latihan dalam mengendalikan ledakan kombinatorial. Sebuah
perencana yang menggunakan trik bawah-ke-atas dapat memecahkan masalah dalam
dunia blok tanpa backtracking.
Kesimpulan dari tugas ini adalah classical planning
(perencanaan klasik) bagian yang penting pada AI (Artificial Intelligence) yang
berguna untuk melakukan perencanaan atau langkah-langkah penyelesaian masalah.
Sehingga software kecerdasan buatan yang dibuat dapat menyelesaikan
permasalahan dan memberikan solusi yang tepat untuk user.
referensi :
Tidak ada komentar:
Posting Komentar