FLC: Artificial Intelligence
Assalamualaikum para pejuang muda ekonom robbani...!
Artikel FLC (FOGEIS Lawyers Club) kali ini berjudul "Artifical Intelligence" atau sering kita sebut sebagai kecerdasan buatan. FLC yang akan dilakasanakan pada tanggal 4 Desember 2019 akan dihadiri oleh ukhti Fitra Amalia dan ukhti Noer Alif Laila sebagai pemateri. Tidak hanya ada pemateri cantik yang akan hadir, karena M. Hasan Zainal juga akan hadir sebagai Moderator FLC. Yuk kepo-in materinya..
Artificial
intelligence atau kecerdasan buatan
adalah tekhnologi yang membantu mempermudah pekerjaaan manusia Kecerdasan buatan adalah kecerdasan yang
ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah atau bisa
disebut juga intelegensi artifisial (bahasa Inggris: Artificial Intelligence)
atau hanya disingkat AI, didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah.
Andreas Kaplan dan Michael Haenlein mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai
“kemampuan sistem untuk menafsirkan data eksternal dengan benar, untuk belajar
dari data tersebut, dan menggunakan pembelajaran tersebut guna mencapai tujuan
dan tugas tertentu melalui adaptasi yang fleksibel”. Sistem seperti ini umumnya
dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin
(komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia.
Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem
pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan saraf tiruan dan
robotika.
Banyak hal yang
kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif
tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan
persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal
yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang
masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan
Objek/Muka, bermain sepak bola. Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang
kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan
dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin.
Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin dan program komputer untuk
mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk
contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk
menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan tangan,
suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri,
yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata.
Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, sains,
obat-obatan, teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa
aplikasi perangkat lunak komputer rumah dan video game.
Kecerdasan komputasional melibatkan
pengembangan atau pembelajaran iteratif (misalnya penalaan parameter seperti
dalam sistem koneksionis. Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan
diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang tak teratur dan perhitungan
lunak. Metode-metode pokoknya meliputi:
Jaringan Saraf:
sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat
Sistem Fuzzy:
teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan
secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
Komputasi
Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti
populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkan pemecahan
masalah yang lebih baik.
Metode-metode
ini terutama dibagi menjadi algoritme evolusioner (misalnya algoritme genetik)
dan kecerdasan berkelompok (misalnya algoritme semut)
Dengan sistem
cerdas hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkan kedua kelompok
ini. Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan saraf atau
aturan produksi dari pembelajaran statistik seperti dalam ACT-R. Sebuah
pendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan mencoba
untuk mencapai kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner sebagai
efek samping dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.
Pada awal abad
17, René Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan
hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung
digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace
bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.
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 fondasi untuk jaringan saraf.
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 yang
disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. 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 saraf 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
kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan
kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut
secara mandiri.
Pada tahun
1980-an, jaringan saraf digunakan secara meluas dengan algoritme perambatan
balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Pada tahun
1982, para ahli fisika seperti Hopfield menggunakan teknik-teknik statistika
untuk menganalisis sifat-sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan saraf.
Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian
mengenai model jaringan saraf pada memori. Pada tahun 1985-an sedikitnya empat
kelompok riset menemukan kembali algoritme pembelajaran propagansi balik
(Back-Propagation learning). Algoritme ini berhasil diimplementasikan ke dalam
ilmu komputer dan psikologi. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam
berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep
Blue, sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah
pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya
yang disimpan melalui penerapan metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang
Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI sejak tahun
1950 pada pemerintah AS.
Tantangan Hebat
DARPA, yang dimulai pada 2004 dan berlanjut hingga hari ini, adalah sebuah
pacuan untuk hadiah $2 juta dimana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa
komunikasi dengan manusia, menggunakan GPS, komputer dan susunan sensor yang
canggih, melintasi beberapa ratus mil daerah gurun yang menantang.
By. Dev Jurnalistik
Komentar
Posting Komentar