Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)

Kecerdasan buatan adalah kecerdasan yang ditambahkan oleh manusia ke dalam suatu sistem teknologi, diatur dan dikembangkan dalam konteks ilmiah, bentukan dari kecerdasan entitas  ilmiah yang ada.

Berikut ini adalah definisi kecerdasan buatan menurut para ahli:

• John McCarthy, 1956

Kecerdasan buatan adalah usaha memodelkan proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.

• Herbert Simon, 1987

Kecerdasan buatan adalah tempat suatu penelitian, aplikasi dan instrusksi yang terkait dengan pemrograman komputer dalam melakukan suatu hal yang menurut pandangan manusia ⎼ cerdas.

• Rich dan Knight, 1991

Kecerdasan buatan adalah suatu studi mengenai bagaimana membuat komputer mampu melakukan hal-hal yang pada saat ini masih bisa dilakukan lebih baik oleh manusia.

Secara umum definisi AI adalah bagaimana manusia menciptakan teknologi yang mampu berpikir seperti manusia.

Disiplin Ilmu AI

Seperti yang telah disebutkan di atas bahwa AI merupakan salah satu cabang Ilmu Komputer. Tapi karena kompleksitas area AI maka dibuat sub-sub bagian yang dapat berdiri sendiri dan dapat saling bekerja sama dengan sub bagian lain atau dengan disiplin ilmu lain. Berikut ini beberapa cabang ilmu sub bagian dari AI :

Natural Languange Processing (NLP) atau Pemrosesan Bahasa Alami, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sistem untuk menerima masukan bahasa alami manusia. Dalam perkembangannya, NLP berusaha untuk mengubah bahasa alami komputer (bit dan byte) menjadi bahasa alami manusia yang dapat kita mengerti. NLP merupakan ilmu dasar yang dapat dijadikan jembatan untuk membuat komunikasi antara mesin dengan manusia.

Expert System (ES) atau Sistem Pakar, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem yang dapat bekerja layaknya seorang pakar. ES dapat menyimpan pengetahuan seorang pakar dan memberikan solusi berdasarkan pengetahuan yang dimilikinya tadi. ES juga merupakan salah satu cabang AI yang sering melakukan kerja sama dengan disiplin ilmu lain karena sifatnya yang dapat menyimpan pengetahuan.

Pattern Recognition (PR) atau Pengenalan Pola, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem untuk dapat mengenali suatu pola tertentu. Misalnya sistem PR untuk mengenali huruf dari tulisan tangan, walaupun terdapat  perbedaan penulisan huruf A dari masing-masing orang tetapi PR dapat mengenali bahwa huruf tersebut adalah huruf A. Beberapa aplikasi dari PR antara lain : voice recognition, Fingerprint Identification, Face Identification, Handwriting Identification, Optical Character Recognition, Biological Slide Analysis, Robot Vision dan lainnya.

Robotic atau Robotika, merupakan salah satu cabang AI yang menggabungkan cabangcabang AI yang lain termasuk ketiga cabang di atas untuk membentuk sebuah sistem robotik. Keempat cabang AI di atas merupakan cabang umum yang banyak dipelajari, masih banyak cabang-cabang AI yang lainnya. Seiring perkembangan riset dalam AI, dapat dimungkinkan akan muncul cabang-cabang baru yang melengkapi unsur AI sehingga AI menjadi sebuah sistem lengkap dan akan mencapai goal-nya yang sampai sekarang masih belum sempurna.

Manfaat dari Kecerdasan Buatan

Di dalam ilmu komputer, banyak ahli yang berkonsentrasi pada pengembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Banyak implementasi kecerdasan buatan dalam bidang komputer, antara lain adalah Decision Support System (Sistem Pendukung Keputusan), Robotic, Natural Language (Bahasa Alami), Neural Network (Jaringan Saraf) dan lain-lain. Pengertian kecerdasan buatan yaitu suatu studi khusus di mana tujuannya adalah membuat komputer berpikir dan bertindak seperti manusia. Contoh bidang lain pengembangan kecerdasan buatan adalah sistem pakar yang menggabungkan pengetahuan dan penelusuran data untuk memecahkan masalah yang secara normal memerlukan keahlian manusia. Tujuan dari pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mensubstitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak. Manfaat kecerdasan buatan yang diimplementasikan dalam pengembangan sistem pakar adalah :

-Memberikan penyederhanaan solusi untuk kasus-kasus yang kompleks dan berulang-ulang.

-Masyarakat awam non-pakar dapat memanfaatkan keahlian di dalam bidang tertentu tanpa kehadiran langsung seorang pakar.

-Meningkatkan produktivitas kerja, yaitu bertambah efisiensi pekerjaan tertentu serta hasil solusi kerja.

-Penghematan waktu dalam menyelesaikan masalah yang kompleks.

-Memungkinkan penggabungan berbagai bidang pengetahuan dari berbagai pakar untuk dikombinasikan.

-Pengetahuan dari seorang pakar dapat didokumentasikan tanpa ada batas waktu.

Contoh Kecerdasan Buatan yang berkembang saat ini

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

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 menyetir 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.

refensi:

• Kecerdasan Buatan: Perkembangan dan Dampak, https://www.dewaweb.com/blog/kecerdasan-buatan/
• Konsep Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan), http://edisugiarto.blogspot.com/2010/07/konsep-artificial-intelligence.html
• KECERDASAN BUATAN (AI) DAN SISTEM PAKAR, https://johannsopskill.wordpress.com/2017/10/30/kecerdasan-buatan-ai-dan-sistem-pakar/