Kamis, 28 September 2017

Sistem Cerdas

Pengertian sistem cerdas A. Pengertian Sistem Cerdas Kecerdasan buatan (Artificial Intelligent, AI) telah menjadi wacana umum yang sangat penting dan banyak dijumpai. Kecerdasan Buatan atau Sistem cerdas atau Intelegensi Buatan atau Artificial Inteligence merupakan cabang terpenting dalam dunia komputer. Komputer tidah hanya alat untuk menghitung, tetapi diharapkan dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bias dikerjakan oleh manusia. Manusia mempunyai pengetahuan, pengalaman dan kemampuan penalaran dengan baik, agar komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer juga harus dibekali pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar. B. Sejarah Kecerdasan Buatan Di awal abad 20, seorang penemu Spanyol yang bernama Torres Y. Quevedo, membuat sebuah mesin yang dapat mengskakmat raja laannya dengan sebuah raja dan ratu. Perkembangan secara sistematis kemudian dimulai ditemukannya komputer digital. - Pada tahun 1950-an Alan Turing seorang matematikawan dari Inggris. Pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bias tidaknya sebuah mesin dikatakan cerdas(dikenal dengan Turing Test) seolah-olah mesin mampu merespon terhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan. - Istilah kecerdasan buatan dimunculkan pertama kali pada tahun 1956 ketika John Mc Cathy dari Massachusets Institute of Technology (MIT) menciptakan bahasa pemrograman LISP. - Loghic Theorist (1956), diperkenalkan pada Dartmouth Conference, program ini dapat membuktikan teorema-teorema matematika. - Mesin Neural Network pertama oleh Marvin Minsky (1958). - Sad Sam, deprogram oleh Robert K. Lindsay (1960), program ini dapat mengetahui kalimat-kalimat sederhana yang ditulis dalam bahasa Inggris dan mampu memberikan jawaban dari fakta-fakta yang didengar dalam sebuah percakapn. - Muncul logika samar (1965) yang merupakan pelaksanaan konsep samar di atas system komputer. Logika samar mengukur ketidaktepatan dengan cara yang tepat, seperti yang diperlukan mesin. - ELIZA (1967), diprogram oleh Joseph Weizenbaum, yang mampu melakukan terapi terhadap pasien dengan memberikan beberapa pertanyaan. - Program Microworld dengan penciptaan proyek SHRDLU (1968) merupakan Expert System yang pertama. - Pada tahun 1972 bahasa Prolog dimunculkan. - John Holland (1975) mengatakan bahwa setiap problem berbentuk adaptasi (alami maupun buatan) secara umum dapat diformulasikan dalam terminologi genetika (Algoritma Genetika). - Sistem catur AI mengalahkan manusia (Pecatur master) pada tahun 1991. - Robotik, peranti mekanika yang diprogram untuk melakukan berbagai tugas. C. Definisi Kecerdasan Buatan Kecerdasan Buatan adalah ilmu rekayasa yang membuat suatu mesin mempunyai intelegensi tertentu khususnya program komputer yang “cerdas” (John Mc Cathy, 1956). Kecerdasan buatan merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan intruksi yang terkait dengan pemrograman computer untuk melakukan sesuatu hal – yang dalam pandangan manusia adalah – cerdas. (H.A Simon, 1987). Kecerdasan merupakan bagian kemampuan komputasi untuk mencapai tujuan dalam dunia. Ada bermacam-macam jenis dan derajat kecerdasan untuk manusia, hewan dan mesin. Kecerdasan buatan 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 mempresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk symbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic (Metode Heuristik adalah teknik yang dirancang untuk memecahkan masalah yang mengabaikan apakah solusi dapat dibuktikan benar, tapi yang biasanya menghasilkan solusi yang baik atau memecahkan masalah yang lebih sederhana yang mengandung atau memotong dengan pemecahan masalah yang lebih kompleks.) atau dengan berdasarkan sejumlah aturan.( Encyclopedia Britannica). Kecerdasan adalah kemampuan untuk belajar atau mengerti dari pengalaman. Memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu, menanggapi dengan cepat dan baik atas situasi yang baru, menggunakan penalaran dalam memecahkan masalah dan menyelesaikannya secara efektif (Winston dan Pendergast, 1994). Al dapat dipandang dalam berbagai perspektif. 1. Dari Perspektif Kecerdasan Ai adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia. 2. Dari perspektif penelitian Suatu studi bagaimana membuat agar komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dikerjakan manusia. Domain yang sering dibahas oleh peneliti meliputi: a.) Mundane task: · Persepsi (Vision & Speech). · Bahasa alami (Understanding, Generation, Translation). · Pemikiran yang bersifat commonsense. · Robot control. b.) Formal task: · Permainan/games. · Matematika (geometri, logika, kalkulus, integral, pembuktian). c.) Expert task: · Analisis financial. · Analisis medical. · Analisis ilmu pengetahuan. · Rekayasa (desain, pencarian kegagalan,perencanaan manufaktur ). 3. Dari Perspektif Bisnis Ai adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis. 4. Dari Perspektif Pemrograman Meliputi studi tentang pemrograman simbolik, penyelesaian masalah (problem solving) dan pencarian (searching). Dua bagian utama yang sangat dibutuhkan untuk melakukan aplikasi kecerdasan buatan, yaitu : a.) Basis Pengetahuan (Knowledge base), berisi fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan antara satu dan yang lainnya. b.) Motor inferensi (Inference engine), yaitu kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman. D. Konsep Kecerdasan Buatan 1. TIRING TEST – METODE PENGUJIAN KECERDASAN · Turing Test – Metode Pengujian Kecerdasan yang dibuat oleh Alan Turing. · Proses uji ini melibatkan penanya (manusia) dan dua objek yang ditanyai. Yang satu adalah seorang manusia dan satunya adalah sebuah mesin yang akan diuji. · Penanya tidak bisa melihat langsung kepada objek yang ditanya. · Penanya diminta untuk membedakan mana jawaban computer dan mana jawaban manusia berdasarkan jawaban kedua objek tersebut. · Jika penanya tidak dapat membedakan mana jawaban mesin dan mana jawaban manusia maka Turing berpendapat bahwa mesin yang diuji tersebut dapat diasumsikan “cerdas”. 2. PEMROSESAN SIMBOLIK · Komputer semula didesain untuk memproses bilangan/angka-angka.(pemrosesan numerik). · Sementara manusia dalam berpikir dan menyelesaikan masalah lebih bersifat simbolik, tidak didasarkan pada sejumlah rumus atau melakukan komputasi matematis. · Sifat penting dai AI adalah bahwa AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses secara simbolik dan non algoritmik dalam penyelesaian masalah. 3. HEURISTIK · Istilah Heuristic diambil dari bahasa yunani yang berarti menemukan. · Heuristic merupakan suatu strategi untuk melakukan suatu pencarian (search) ruang problema secara selektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar. 4. PENARIKAN KESIMPULAN (INFERENCING) · AI mencoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan (reasoning). · Kemampuan berpikir (reasoning) termasuk didalamnya proses penarikan kesimpulan (inferencing) berdasarkan fakta-fakta dan aturan dengan menggunakan metode heuristic atau metode pencarian lainnya. 5. PENCOCOKAN POLA (PATTERN MATCHING) AI bekerja dengan metode pencocokan pola (pattern matching) yang berusaha untuk menjelaskan objek kejadian (events) atau proses dalam hubungan logik atau komputasional. E. Tujuan Kecerdasan Buatan Adapun tujuan dari Kecerdasan Buatan sebagai berikut: - Membuat computer lebih cerdas. - Mengerti tentang kecerdasan. - Membuat mesin lebih berguna Keuntungan kecerdasan buatan disbanding kecerdasan alami: - Lebih bersifat permanen. - Lebih mudah dipublikasi atau disebarkan. - Lebih murah dibandingkan kecerdasan alami. - Bersifat konsisten. - Dapat didokumentasikan. - Dapat mengerjakan pekerjaan lebih cepat dan lebih baik dibandingkan dengan kecerdasan alami. Keuntungan kecerdasan alami disbanding AI: - Kreatif. - Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa symbol dan representasi-representasi. - Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan. Sebaliknya, AI menggunakan focus yang sempit F. Sistem Cerdas yang Banyak Dikemangkan Sistem Pakar ( Expert System) Yaitu program konsultasi (advisory) yang mencoba menirukan proses penalaran seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit. sistem pakar merupakan aplikasi AI yang paling banyak. 1. Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing) Yang member kemampuan pengguna komputer untuk berkomunikasi dengan komputer dalam bahasa mereka sendiri (bahasa manusia). Komunikasi dapat dilakukan dengan percakapan alih-alih menggunakan perintah yang biasa digunakan dalam bahasa komputer biasa. Bidang Pemrosesan Bahasa Alami di bagi lagi menjadi 2 bagian yaitu: - Pemahaman bahasa alami, yang mempelajari metode yang memungkinkan komputer mengerti perintah yang diberikan dalam bahasa manusia biasa. Dengan kata lain komputer dapat memahami manusia. - Pembangkitan bahasa alami, sering disebut juga sintesa suara. Yang membuat komputer dapat membangkitkan bahasa manusia biasa sehingga manusia dapat memahami komputer secara mudah. 2. Pemahaman Ucapan/Suara (Speech/Voice Understanding) Adalah teknik agar komputer dapat mengenali dan memahami bahasa ucapan. Proses ini mengijinkan seseorang berkomunikasi dengan komputer dengan cara berbicara kepadanya. Istilah pengenalan suara, mengandung arti bahwa tujuan utamanya adalah mengenali kata yang diucapkan tanpa harus tahu apa artinya, dimana bagian itu merupakan tugas pemahaman suara. Secara umum prosesnya adalah usaha untuk menterjemahkan apa yang diucapkan oleh seorang manusia menjadi kata-kata atau kalimat yang dimengerti oleh komputer. 3. Sistem Sensor dan Robotika Sistem sensor seperti system visi dan pencitraan serta system pengolahan sinyal merupakan bagian dari robotika. Sebuah robot yaitu, perangkat elektromagnetik yang diprogram untuk melakukan tugas manual, tidak semuanya merupakan bagian AI. Robot hanya melakukan aksi yang telah diprogramkan dikatakan sebagai robot bodoh yang tidak lebih pintar dari lift. Robot yang cerdas biasanya mempunyai perangkat sensor, seperti kamera, yang mengumpulkan informasi mengenai operasi dan lingkungannya. Kemudian bagian AI robot tersebut menterjemahkan informasi tadi dan merespon serta beradaptasi jika terjadi perubahan lingkungan. Tujuan dan Isi sebagai berikut. Intelligent Systems merupakan wilayah dari bidang ilmu komputer dan rekayasa berurusan dengan cerdas adaptasi perilaku, dan pembelajaran di mesin dan robot. sistem Intelligent prihatin dengan desain sistem komputasi yang berfungsi dalam lingkungan yang berubah, tak terduga dan biasanya tidak lengkap yang dikenal dengan menunjukkan kemampuan tingkat tinggi. Tujuannya adalah untuk mengambil inspirasi dari alam, kinerja manusia dan alat-alat pemecahan masalah matematis dalam rangka membangun sistem yang kuat dapat mencapai tujuan yang kompleks dalam lingkungan yang kompleks menggunakan sumber daya komputasi yang terbatas. sistem Intelligent menggunakan konsep-konsep yang berasal dari ilmu saraf, sistem alam, biologi, ilmu kognitif, teknik, sistem fisik dan dari kecerdasan buatan dan teknik optimasi. Mahasiswa lulus dari program ini mengembangkan kemampuan untuk bekerja pada masalah yang kompleks dan dalam karir masa depan mereka akan mampu menerapkan kompetensi mereka di bidang interdisipliner dengan kemampuan analisis dan teknis ditingkatkan. Contohnya termasuk perencanaan dan penjadwalan, kontrol, robotika, prakiraan bisnis, mencari agen cerdas, video game, musik buatan, menjawab otomatis dan diagnostik, dan tulisan tangan dan pengenalan suara. Bahan kursus, perangkat lunak alat dan robot mencerminkan keadaan terbaru dari seni dan kesempatan lebih lanjut untuk keterlibatan akan timbul selama proses tesis dengan mungkin kesempatan untuk belajar untuk PhD. Program ini membentang lebih dari dua tahun (120 kredit ECTS) dan terstruktur untuk memungkinkan para siswa untuk personalisasi kurikulum studi mereka sesuai dengan kepentingan masing-masing. Biasanya, pada semester pertama siswa menghadiri kelas dalam rangka memperoleh pengetahuan dasar. Semester kedua dan ketiga yang didedikasikan untuk mata kuliah inti dan pilihan. Siswa diminta untuk mengambil mata kuliah inti yang menganggap topik tertentu cerdas sistem dan metodologi. Siswa menyelesaikan kurikulum mereka dengan pilihan yang dapat dipilih di antara program yang ditawarkan oleh ini dan lainnya USI program-program terkait. Selama semester terakhir, siswa Guru menulis tesis mereka. 4. Pengajaran Mengajar di Fakultas Informatika menekankan hubungan dekat antara mahasiswa dan fakultas. Profesor yang mengejar penelitian tentang berbagai topik dan peserta aktif dalam proyek penelitian Swiss dan internasional dan jaringan. Mengunjungi profesor dari universitas terkenal melengkapi pengajaran berkualitas. Semua kursus diajarkan dalam bahasa Inggris. 5. Sistem Cerdas Dalam Rekayasa Power Intelligent Systems merupakan wilayah dari bidang ilmu komputer dan rekayasa berurusan dengan cerdas adaptasi perilaku, dan pembelajaran di mesin dan robot. sistem Intelligent prihatin dengan desain sistem komputasi yang berfungsi dalam lingkungan yang berubah, tak terduga dan biasanya tidak lengkap yang dikenal dengan menunjukkan kemampuan tingkat tinggi. Tujuannya adalah untuk mengambil inspirasi dari alam, kinerja manusia dan alat-alat pemecahan masalah matematis dalam rangka membangun sistem yang kuat dapat mencapai tujuan yang kompleks dalam lingkungan yang kompleks menggunakan sumber daya komputasi yang terbatas. sistem Intelligent menggunakan konsep-konsep yang berasal dari ilmu saraf, sistem alam, biologi, ilmu kognitif, teknik, sistem fisik dan dari kecerdasan buatan dan teknik optimasi. Program ini mengembangkan kemampuan untuk bekerja pada masalah yang kompleks dan dalam karir masa depan mereka akan mampu menerapkan kompetensi mereka di bidang interdisipliner dengan kemampuan analisis dan teknis ditingkatkan. Contohnya termasuk perencanaan dan penjadwalan, kontrol, robotika, prakiraan bisnis, mencari agen cerdas, video game, musik buatan, menjawab otomatis dan diagnostik, dan tulisan tangan dan pengenalan suara. Bahan kursus, perangkat lunak alat dan robot mencerminkan keadaan terbaru dari seni dan kesempatan lebih lanjut untuk keterlibatan akan timbul selama proses tesis dengan mungkin kesempatan untuk belajar untuk PhD. 6. Aplikasi dari Sistem Cerdas Membuat Robot Cerdas Tahap-tahap pembuatan robot Ada tiga tahapan pembuatan robot, yaitu: 1. Perencanaan, meliputi: pemilihan hardware dan design. 2. Pembuatan, meliputi pembuatan mekanik, elektonik, dan program 3. Uji coba. 1. Tahap perencanan Dalam tahap ini, kita merencanakan apa yang akan kita buat, sederhananya, kita mau membuat robot yang seperti apa? berguna untuk apa? Hal yang perlu ditentukan dalam tahap ini: · Dimensi, yaitu panjang, lebar, tinggi, dan perkiraan berat dari robot. · Struktur material, apakah dari alumunium, besi, kayu, plastik, dan sebagainya. · Cara kerja robot, berisi bagian-bagian robot dan fungsi dari bagian-bagian itu. Misalnya lengan, konveyor, lift, power supply. · Sensor-sensor apa yang akan dipakai robot. · Mekanisme, bagaimana sistem mekanik agar robot dapat menyelesaikan tugas. · Metode pengontrolan, yaitu bagaimana robot dapat dikontrol dan digerakkan, mikroprosesor yanga digunakan, dan blok diagram sistem. · Strategi untuk memenangkan pertandingan, jika memang robot itu akan diikutkan lomba/kontes robot Indonesia/Internasional. 2. Tahap pembuatan Ada tiga perkerjaan yang harus dilakukan dalam tahap ini, yaitu pembuatan mekanik, elektronik, dan programming. Masing-masing membutuhkan orang dengan spesialisasi yang berbeda-beda, yaitu: · Spesialis Mekanik, bidang ilmu yang cocok adalah teknik mesin dan teknik industri. · Spesialis Elektronika, bidang ilmu yang cocok adalah teknik elektro. · Spesialis Programming, bidang ilmu yang cocok adalah teknik informatika. Jadi dalam sebuah tim robot, harus ada personil-personil yang memiliki kemampuan tertentu yang saling mengisi. 1.) Pembuatan Mekanik Setelah gambaran garis besar bentuk robot dirancang, maka rangka dapat mulai dibuat. Umumnya rangka robot terbuat dari alumunium kotak atau alumunium siku. Satu ruas rangka terhubung satu sama lain dengan keling alumunium. Keling adalah semacam paku alumunium yang berguna untuk menempelkan lembaran logam dengan erat. 2.) Pembuatan Sistem Elektronika Bagian sistem elektronika dirancang sesuai dengan fungsi yang diinginkan. Misalnya untuk menggerakkan motor DC diperlukan h-brigde, sedangkan untuk menggerakkan relay diperlukan saklar transistor. Sensor-sensor yang akan digunakan dipelajari dan dipahami cara kerjanya, misalnya: a. Sensor jarak, bisa menggunakan SRF04, GP2D12, atau merakit sendiri modul sensor ultrasonik atau inframerah. b. Sensor arah, bisa menggunakan sensor kompas CMPS03 atau Dinsmore. c. Sensor suhu, bisa menggunakan LM35 atau sensor yang lain. d. Sensor nyala api/panas, bisa menggunakan UVTron atau Thermopile. e. Sensor line follower / line detector, bisa menggunakan led & photo transistor. Pembuatan sistem elektronika ini meliputi tiga tahap: · Design PCB, misalnya dengan program Altium DXP. · Pencetakan PCB, bisa dengan Proboard. · Perakitan dan pengujian rangkaian elektronika. 3.) Pembuatan Software/Program Pembuatan software dilakukan setelah alat siap untuk diuji. Software ini ditanamkan (didownload) pada mikrokontroler sehingga robot dapat berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Tahap pembuatan program ini meliputi: a.) Perancangan Algoritma atau alur program Untuk fungsi yang sederhana, algoritma dapat dibuat langsung pada saat menulis program. Untuk fungsi yang kompleks, algoritma dibuat dengan menggunakan flow chart. b.) Penulisan Program Penulisan program dalam Bahasa C, Assembly, Basic, atau Bahasa yang paling dikuasai. c.) Compile dan download, yaitu mentransfer program yang kita tulis kepada robot.

Pengertian Artificial Intelligence (kecerdasan buatan)

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 Kecerdasan Buatan
Berbagai litelatur mengenai kecerdasan buatan menyebutkan bahwa ide mengenai kecerdasan buatan diawali pada awal abad 17 ketika Rene Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Kemudian Blaise Pascal yang menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Selanjutnya pada abad 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram. 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.

Perbedaan antara Kecerdasan Buatan (Komputer) dengan Kecerdasan Alami (Manusia)

Kecerdasan Buatan:
  • Bersifat permanen
  • Mudah diduplikasi dan disebarluaskan
  • Dapat lebih murah daripada manusia cerdas
  • Konsisten dan menyeluruh
  • Dapat didokumentasikan

Kecerdasan Alami:
  • Bersifat kreatif
  • Menggunakan pengalaman panca indra secara langsung
  • Menalar berdasarkan pemahaman yang luas dari pengalaman
  • Memiliki tingkat ketrampilan yang luas mulai dari pemula, pemula lanjut, kompeten,
  • profisien, dan ahli (expert)
4 Dasar Kategori di Konsep dasar Ai(Kecerdasan Buatan)

1. Acting Humanly

Acting humanly ialah system yang melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku seperti manusia yang dikenalkan pada tahun 1950 degan cara kerja pengujian melalui teletype yaitu jika penguji (integrator) tidak dapat membedakan yang mengintrogasai antara manusia dan computer maka computer tersebut dikatakan lolos(menjadi kecerdasan buatan).

2. Thinking Humanly

Yaitu system yang dilakukan dengan cara intropeksi yaitu penangkapan pemikiran psikologis
Manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen.

3. Thinking Rationaly

Ini merupakn system yang sangat sulit ,karena sering terjadi kesalah dala, prinsip dan prakteknya,system ini dikenal dengan penalaran komputasi.

4. Actng Rationaly

Yaitu system yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang menggantikan tugas 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 :

1. Natural Languange Processing (NLP)

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.

2. Expert System (ES)

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.

3. Pattern Recognition (PR)

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.

4. Robotic

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.

Contoh-contoh Aplikasi AI

Berikut ini beberapa contoh-contoh aplikasi AI yang sudah diterapkan dan memberikan sumbangsih yang cukup diperhitungkan dalam kemajuan teknologi. Kebanyakan aplikasi AI yang banyak dipakai diambil dari bidang Expert System, diantaranya adalah :

a. Bidang Pertanian

Pada bidang Pertanian, dibuat ES untuk memprediksi kerusakan pada jagung yang disebabkan oleh ulat hitam dan memberikan konsultasi untuk mendiagnosa kerusakan pada kacang kedelai dengan menggunakan pengetahuan tentang gejala kerusakan dan lingkungan tanaman.

b. Bidang Kimia

Pada bidang Kimia, dibuat ES untuk menganalisa struktur DNA dari pembatasan segmentasi data enzim dengan menggunakan paradigmagenerate & test.

c. Bidang Sistem Komputer

Pada bidang Sistem Komputer, dibuat ES untuk membantu operator komputer untuk monitoring dan mengontrol MVS (multiple virtual storage) sistem operasi pada komputer mainframe IBM.

d. Bidang Elektronik

Pada bidang Elektronik, dibuat ES untuk mengidentifikasi masalah pada jaringan telepon, ES untuk simulasi perancangan DLC (digital logic circuits) dan mengajari pelajar bagaimana cara mengatasi masalah pada sirkuit elektronik.

e. Bidang Hukum

Pada bidang Hukum, dibuat ES untuk membantu para auditor profesional dalam mengevaluasi potensi kegagalan pinjaman klien berdasarkan sejarah pinjaman, status ekonomi, kondisi piutang.

f. Bidang Militer

Pada bidang Militer, dibuat ES untuk membantu menganalisa perkiraan situasi pertempuran, memberikan interpretasi taktik laporan sensor intelijen dan memberikan rekomendasi alokasi senjata kepada komandan militer pada saat situasi perang.

Di atas merupakan beberapa contoh dari AI yang sudah diaplikasikan dalam beberapa bidang. Masih banyak aplikas-aplikasi AI yang tidak mungkin disebutkan semua di sini. Beberapa contoh di atas sudah dapat memberikan gambaran bahwa cakupan Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan tidak hanya dibidang ilmu komputer tetapi bisa bekerja sama dengan bidang lain untuk menciptakan sebuah sistem yang saling mendukung.