Artificial Intelligence

Apa itu Artificial Intelligence ?

Di dunia sekarang ini, teknologi berkembang sangat cepat, dan kita berhubungan dengan berbagai teknologi baru dari hari ke hari.

Di sini, salah satu teknologi ilmu komputer yang sedang booming adalah Artificial Intelligence yang siap menciptakan revolusi baru di dunia dengan membuat mesin-mesin cerdas. Artificial Intelligence kini ada di sekitar kita. Saat ini bekerja dengan berbagai subbidang, mulai dari umum hingga khusus, seperti mobil self-driving, bermain catur, membuktikan teorema, bermain musik, Melukis, dll.

Artificial Intelligence (AI) adalah salah satu bidang ilmu komputer yang menarik dan universal yang memiliki cakupan besar di masa depan. Algoritma AI memiliki kecenderungan untuk memungkinkan mesin untuk memiliki kemampuan bekerja seperti manusia.

Artificial Intelligence terdiri dari dua kata Artificial dan Intelligence, di mana Artificial mendefinisikan “buatan manusia,” dan kecerdasan mendefinisikan “kemampuan berpikir”, maka AI berarti “kemampuan pemikiran buatan manusia.”

Artificial Intelligence ada ketika mesin dapat memiliki keterampilan berbasis manusia seperti belajar, menalar, dan memecahkan masalah.

Dengan Artificial Intelligence, orang tidak perlu memprogram mesin untuk melakukan beberapa pekerjaan, meskipun demikian juga dengan membuat mesin dengan algoritma terprogram yang dapat bekerja dengan kecerdasannya sendiri, dan itulah kehebatan AI.

Diyakini bahwa AI bukanlah teknologi baru, dan beberapa orang mengatakan bahwa sesuai mitos Yunani, ada manusia Mekanik di masa awal yang dapat bekerja dan berperilaku seperti manusia.

Mengapa Artificial Intelligence ?

Sebelum Belajar tentang Artificial Intelligence, kita harus tahu apa pentingnya AI dan mengapa kita harus mempelajarinya. Berikut adalah beberapa alasan utama untuk belajar tentang AI:

• Membuat perangkat lunak atau perangkat yang dapat memecahkan masalah dunia nyata dengan sangat mudah dan akurat seperti masalah kesehatan, pemasaran, masalah lalu lintas, dll.
• Menjadi Asisten Virtual Pribadi sehari-hari, seperti Cortana, Google Assistant, Siri, dll.
• Membangun robot semacam itu yang dapat bekerja di lingkungan di mana kelangsungan hidup manusia dapat terancam.

AI membuka jalan untuk teknologi baru lainnya, perangkat baru, dan peluang baru.

Tujuan Artficial Intelligence

Berikut ini adalah tujuan utama dari Artificial Intelligence:

1. Meniru kecerdasan manusia
2. Selesaikan tugas Pengetahuan-intensif
3. Koneksi cerdas antara persepsi dan tindakan
4. Menciptakan beberapa sistem yang dapat menunjukkan perilaku cerdas, mempelajari hal-hal baru dengan sendirinya, mendemonstrasikan, menjelaskan, dan dapat memberi saran kepada penggunanya.
5. Membangun mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia seperti:
   1. 1. Membuktikan teori
      2. Bermain catur
      3. Rencanakan beberapa operasi bedah
      4. Mengemudi mobil di lalu lintas

Komponen Artificial Intelligence

Artificial intelligence bukan hanya bagian dari computer science bahkan sangat luas dan membutuhkan banyak faktor lain yang dapat berkontribusi padanya. Untuk membuat AI terlebih dahulu kita harus mengetahui bagaimana kecerdasan itu tersusun, jadi Intelijen adalah bagian tak berwujud dari otak kita yang merupakan kombinasi dari penalaran, pembelajaran, persepsi pemecahan masalah, pemahaman bahasa, dll.

Untuk mencapai faktor-faktor di atas untuk mesin atau perangkat lunak Artficial Intelligence memerlukan disiplin berikut:

• Matematika
• Biologi
• Psikologi
• Sosiologi
• Ilmu Komputer
• Statistik & Probabilitas
• Filosofi

Keuntungan Artificial Intelligence

Berikut ini adalah beberapa keuntungan utama dari Artificial Intelligence:

Akurasi Tinggi dengan lebih sedikit kesalahan : Mesin atau sistem AI rentan terhadap lebih sedikit kesalahan dan akurasi tinggi karena mengambil keputusan sesuai pra-pengalaman atau informasi.

Kecepatan : Sistem AI dapat mengambil keputusan dengan cepat. Oleh karena itu, sistem AI dapat mengalahkan juara catur dalam permainan Catur.

Keandalan tinggi : Mesin AI sangat andal dan dapat melakukan tindakan yang sama beberapa kali dengan akurasi tinggi.

Berguna untuk area berisiko : Mesin AI dapat membantu dalam situasi seperti menjinakkan bom, menjelajahi dasar laut, di mana mempekerjakan manusia bisa berisiko.

Asisten Digital : AI bisa sangat berguna untuk memberikan asisten digital kepada pengguna seperti teknologi AI yang saat ini digunakan oleh berbagai situs web E-commerce untuk menampilkan produk sesuai kebutuhan pelanggan.

Berguna sebagai utilitas publik: AI bisa sangat berguna untuk utilitas publik seperti mobil self-driving yang dapat membuat perjalanan kita lebih aman dan bebas repot, pengenalan wajah untuk tujuan keamanan, Pemrosesan bahasa alami untuk berkomunikasi dengan manusia dalam bahasa manusia , dll.

Kekurangan Artificial Intelligence

Setiap teknologi memiliki beberapa kelemahan, dan hal yang sama berlaku untuk artificial intelligence. Menjadi teknologi yang sangat menguntungkan, ia memiliki beberapa kelemahan yang perlu kita ingat saat membuat sistem Artificial Intelligence. Berikut ini adalah kelemahan Artificial Intelligence :

Biaya Tinggi: Persyaratan perangkat keras dan perangkat lunak AI sangat mahal karena membutuhkan banyak perawatan untuk memenuhi persyaratan dunia saat ini.

Tidak dapat berpikir di luar kotak : Bahkan kami membuat mesin yang lebih cerdas dengan AI. Namun, tentu saja algoritma Artificial Intelligence tidak dapat bekerja di luar kotak, karena robot hanya akan melakukan pekerjaan dari hasil yang sudah dipelajari, atau diprogramkan.

Tidak ada perasaan dan emosi: Mesin AI dapat menjadi pemain yang luar biasa, tetapi tetap tidak memiliki perasaan sehingga tidak dapat membuat ikatan emosional apa pun dengan manusia, dan terkadang dapat berbahaya bagi pengguna jika perawatan yang tepat tidak dilakukan.

Meningkatkan ketergantungan pada mesin: Dengan kemajuan teknologi, orang semakin bergantung pada perangkat dan karenanya mereka kehilangan kemampuan mental mereka.

Tidak Ada Kreativitas Asli: Karena manusia sangat kreatif dan dapat membayangkan beberapa ide baru, namun algoritma AI tetap tidak dapat mengalahkan kekuatan kecerdasan manusia ini dan tidak dapat menjadi kreatif dan imajinatif.

Empat Jenis Artificial Intelligence

AI dapat dibagi menjadi empat kategori, berdasarkan jenis dan kompleksitas tugas yang dapat dilakukan sistem. Misalnya, pemfilteran spam otomatis masuk ke dalam kelas AI yang paling dasar, sedangkan potensi mesin yang jauh yang dapat memahami pikiran dan emosi orang adalah bagian dari subset AI yang sama sekali berbeda.

Reaktif

Reaktif yang dimaksud disini mengikuti prinsip AI yang paling dasar dan, seperti namanya, hanya mampu menggunakan kecerdasannya untuk melihat dan bereaksi terhadap dunia di depannya. Mesin reaktif tidak dapat menyimpan memori dan, akibatnya, tidak dapat mengandalkan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan pengambilan keputusan secara real-time.

Memahami dunia secara langsung berarti bahwa mesin reaktif dirancang untuk menyelesaikan hanya sejumlah tugas khusus yang terbatas. Namun, mempersempit pandangan dunia yang reaktif secara sengaja bukanlah tindakan pemotongan biaya apa pun, dan sebaliknya berarti bahwa jenis AI ini akan lebih dapat dipercaya dan dapat diandalkan. mesin Artificial Intelligence mampu bereaksi dengan cara yang sama terhadap rangsangan yang sama setiap saat.

Contoh terkenal dari mesin reaktif adalah Deep Blue, yang dirancang oleh IBM pada 1990-an sebagai superkomputer yang bermain catur dan mengalahkan grandmaster internasional Gary Kasparov dalam sebuah permainan. Deep Blue hanya mampu mengidentifikasi bidak-bidak di papan catur dan mengetahui bagaimana setiap gerakan berdasarkan aturan catur, mengenali posisi masing-masing bidak saat ini dan menentukan langkah apa yang paling logis pada saat itu.

Komputer tidak mengejar gerakan potensial di masa depan oleh lawannya atau mencoba menempatkan bagiannya sendiri di posisi yang lebih baik. Setiap belokan dipandang sebagai realitasnya sendiri, terpisah dari gerakan lain yang dibuat sebelumnya.

Contoh lain dari mesin reaktif bermain game adalah Google AlphaGo. AlphaGo juga tidak mampu mengevaluasi gerakan di masa depan tetapi bergantung pada jaringan sarafnya sendiri untuk mengevaluasi perkembangan game saat ini, memberikan keunggulan atas Deep Blue dalam game yang lebih kompleks. AlphaGo juga mengalahkan pesaing game kelas dunia, mengalahkan pemain juara Go Lee Sedol pada tahun 2016.

Meskipun cakupannya terbatas dan tidak mudah diubah, AI mesin reaktif dapat mencapai tingkat kerumitan, dan menawarkan keandalan saat dibuat untuk memenuhi tugas yang berulang.

Memori Terbatas

Memori terbatas AI memiliki kemampuan untuk menyimpan data dan prediksi sebelumnya saat mengumpulkan informasi dan menimbang keputusan potensial. Pada dasarnya, memori AI hanya melihat ke masa lalu untuk mencari petunjuk tentang apa yang mungkin terjadi selanjutnya. AI memori terbatas lebih kompleks dan menghadirkan kemungkinan yang lebih besar daripada mesin reaktif.

AI yang memiliki memori/ingatan dibuat saat tim developer tersebut terus melatih model terkait cara menganalisis dan memanfaatkan data baru atau lingkungan AI dibangun sehingga model dapat dilatih dan diperbarui secara otomatis.

Saat menggunakan AI memori terbatas dalam ML, enam langkah harus diikuti: Data pelatihan harus dibuat, model ML harus dibuat, model harus dapat membuat prediksi, model harus dapat menerima umpan balik manusia atau lingkungan, umpan balik itu harus disimpan sebagai data, dan langkah-langkah ini harus diulang sebagai siklus.

Ada tiga model ML utama yang menggunakan AI memori terbatas:

1. Reinforcement Learning, yaitu belajar membuat prediksi yang lebih baik melalui trial-and-error yang berulang.
2. Long Short Term Memory (LSTM), yang memanfaatkan data masa lalu untuk membantu memprediksi item berikutnya secara berurutan. LTSM melihat informasi yang lebih baru sebagai yang paling penting ketika membuat prediksi dan mendiskon data dari masa lalu, meskipun masih menggunakannya untuk membuat kesimpulan
3. Evolutionary Generative Adversarial Network (E-GAN), yang berkembang dari waktu ke waktu, tumbuh untuk mengeksplorasi jalur yang sedikit dimodifikasi berdasarkan pengalaman sebelumnya dengan setiap keputusan baru. Model ini terus-menerus mengejar jalur yang lebih baik dan menggunakan simulasi dan statistik, atau peluang, untuk memprediksi hasil sepanjang siklus mutasi evolusionernya.

Teori Pikiran

Konsep teori pikiran didasarkan pada pemahaman psikologis yang faktual bahwa makhluk hidup lain memiliki pikiran dan emosi yang mempengaruhi perilaku diri seseorang. Dalam hal mesin AI, ini berarti Artifcial Intelligence dapat memahami bagaimana perasaan manusia, hewan, dan mesin lain dan membuat keputusan melalui refleksi dan tekad diri, dan kemudian akan memanfaatkan informasi itu untuk membuat keputusan sendiri.

Pada dasarnya, mesin harus mampu memahami dan memproses konsep “pikiran”, fluktuasi emosi dalam pengambilan keputusan dan serangkaian konsep psikologis lainnya secara real time, menciptakan hubungan dua arah antara manusia dan AI.

Kesadaran Diri

Setelah Theory of Mind dapat dibentuk, suatu saat jauh ke masa depan AI, langkah terakhir adalah AI menjadi self-aware. Jenis AI ini memiliki kesadaran tingkat manusia dan memahami keberadaannya sendiri di dunia, serta kehadiran dan keadaan emosional orang lain. Itu akan dapat memahami apa yang mungkin dibutuhkan orang lain tidak hanya berdasarkan apa yang mereka komunikasikan kepada mereka tetapi bagaimana mereka mengomunikasikannya.

Kesadaran diri dalam AI bergantung pada peneliti manusia yang memahami premis kesadaran dan kemudian mempelajari cara mereplikasinya sehingga dapat dibangun ke dalam mesin.