Tugas 9 [Ripal] : Tiga Jenis AI 7B21

 CARA KERJA KECERDASAN TIRUAN

    Kecerdasan buatan didasarkan pada prinsip bahwa kecerdasan manusia dapat didefinisikan sedemikian rupa sehingga mesin dapat dengan mudah menirunya dan menjalankan tugas, dari yang paling sederhana hingga yang lebih kompleks. Tujuan kecerdasan buatan meliputi pembelajaran, penalaran, dan persepsi. Karakteristik ideal AI adalah kemampuannya untuk merasionalisasi dan mengambil tindakan yang memiliki peluang terbaik untuk mencapai tujuan tertentu.

Kategori Kecerdasan Tiruan (AI)

Kecerdasan Tiruan (AI) memiliki 2 kategori, yaitu:

1. AI lemah (Weak AI), dikenal sebagai AI sempit yang merupakan sistem AI yang dirancang dan dilatih untuk tugas tertentu. Asisten pribadi virtual, seperti Apple Siri, adalah bentuk AI yang lemah.
2. AI kuat (Strong AI), dikenal sebagai kecerdasan buatan umum yang merupakan sistem AI dengan kemampuan kognitif manusia secara umum. Ketika disajikan dengan tugas khusus, sistem AI kuat dapat menemukan solusi tanpa campur tangan manusia.

Jadi, dari segi nama kita juga sudah bisa mengetahui bahwa AI lemah atau AI sempit hanya memiliki kemampuan dengan scope yang terbatas atau bisa dibilang sebagai reminder, sedangkan AI kuat atau AI umum dapat mengerjakan pekerjaan manusia yang lebih kompleks atau tidak hanya sekedar sebagai reminder dan scope nya jauh lebih luas.

Jenis-Jenis Kecerdasan Tiruan (AI)

Arend Hintze, asisten profesor biologi integratif dan ilmu komputer dan teknik di Michigan State University, mengkategorikan AI menjadi 4 jenis, dari jenis sistem AI yang ada saat ini hingga sistem yang hidup, yang belum ada. Kategorinya adalah sebagai berikut:

1. Tipe 1: Mesin reaktif. Contohnya, Deep Blue, program catur IBM yang mengalahkan Garry Kasparov pada 1990-an. Deep Blue dapat mengidentifikasi bagian-bagian di papan catur dan membuat prediksi, tetapi ia tidak memiliki ingatan dan tidak dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk memberi tahu langkah berikutnya. Ini menganalisis kemungkinan langkah lawan dan dirinya sendiri serta memilih langkah paling strategis. Deep Blue dan GoogleGOGO dirancang untuk tujuan yang sempit dan tidak dapat dengan mudah diterapkan pada situasi lain.
2. Tipe 2: Memori terbatas. Sistem AI ini dapat menggunakan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan keputusan masa depan. Beberapa fungsi pengambilan keputusan dalam mobil self-driving dirancang dengan cara ini. Pengamatan menginformasikan tindakan yang terjadi di masa depan yang tidak terlalu jauh, seperti jalur penggantian mobil. Pengamatan ini tidak disimpan secara permanen.
3. Tipe 3: Teori pikiran. Istilah psikologi ini mengacu pada pengertian bahwa orang lain memiliki keyakinan, keinginan sendiri dan niat yang memengaruhi keputusan yang mereka buat. AI jenis ini belum ada sampai saat ini.
4. Tipe 4: Kesadaran diri. Dalam kategori ini, sistem AI memiliki rasa diri, memiliki kesadaran. Mesin dengan kesadaran diri memahami keadaan mereka saat ini dan dapat menggunakan informasi untuk menyimpulkan apa yang orang lain rasakan. AI jenis ini belum ada sampai saat ini.

Contoh Implementasi

Selanjutnya ada beberapa contoh kecerdasan tiruan dalam implementasinya, seperti:

• Otomasi: Sistem atau proses yang berfungsi secara otomatis. Misalnya, otomatisasi proses robotik (RPA) dapat diprogram untuk melakukan tugas bervolume tinggi dan berulang yang biasanya dilakukan manusia. RPA berbeda dari otomatisasi TI karena dapat beradaptasi dengan keadaan yang berubah.
• Pemrosesan bahasa alami (NLP): Pemrosesan bahasa manusia oleh program komputer. Salah satu yang lebih tua dan paling dikenal contoh NLP adalah deteksi spam, yang melihat baris subjek dan teks email dan memutuskan apakah itu termasuk sampah. Pendekatan saat ini untuk NLP didasarkan pada pembelajaran mesin. Tugas NLP termasuk terjemahan teks, analisis sentimen dan pengenalan suara.
• Robotika: Bidang teknik yang berfokus pada desain dan pembuatan robot. Robot sering digunakan untuk melakukan tugas yang sulit bagi manusia untuk melakukan atau melakukan secara konsisten. Mereka digunakan dalam jalur perakitan untuk produksi mobil atau oleh NASA untuk memindahkan benda besar di luar angkasa. Para peneliti juga menggunakan pembelajaran mesin untuk membangun robot yang dapat berinteraksi dalam lingkungan sosial.

Jadi, sesuai dengan tujuan adanya kecerdasan buatan (AI) yang meliputi pembelajaran, penalaran dan persepsi ada juga implementasinya dari hasil tujuan AI dibentuk. contoh-contoh diatas merupakan hasil terapan pembelajaran, penalaran dan persepsi dari kecerdasan buatan dan perkembangannya, dari mulai NLP, Otomasi yang merupakan program otomatis, sampai ke robotika yang dimana perancangannya benar-benar dapat menggantikan manusia dari berbagai macam pekerjaan.

Sumber: https://onlinelearning.uhamka.ac.id/