Rangkuman Pengantar Teknologi Sistem Cerdas

RANGKUMAN PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

Disusun oleh:

Syifa Rofiana K.             (1A114629)

3KA26

PTA 2016/207

              UNIVERSITAS GUNADARMA

1.      Pengertian Artificial Intelligence   

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan merupakan cabang dari ilmu computer yang khusus ditujukan untuk membuat software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan fungsi otak manusia. Definisi ini menunjukkan bahwa AI adalah bagian dari computer sehingga harus didasarkan pada sound theoretical (teori suara) dan prinsip-prinsip aplikasi dari bidangnya. Prinsip-prinsip ini meliputi struktur kata yang digunakan dalam representasi pengetahuan, algoritma yang diperlukan untuk mengaplikasikan pengetahuan tersebut, serta bahasa dan teknik pemrograman yang digunakan dalam mengimplementasikannya.

2.     Perbedaan Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alami

Ada beberapa keunggulan kecerdasan buatan dibanding kecerdasan alamiah, yaitu:

1.      Lebih permanen.

2.      Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran.

3.      Relatif murah dari kecerdasan alamiah.

4.      Dapat didokumentasi.

5.      Konsisten dan teliti.

6.      Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia.

Sedangkan kecerdasan alamiah memiliki beberapa keuntungan, yaitu :

1.      Lebih kreatif.

2.      Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa symbol dan representasi.

3.      Focus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan, sebaliknya AI menggunakan focus yang sempit.

3.      Kategori Konsep Dasar Artificial Intelligence

AI memiliki 4 dasar kategori konsep dasar, yaitu:

1)      Acting Humanly : Pedekatan Uji Turing

2)      Thinking Humanly : Pendekatan Model Kognitif

3)      Thinking Rationally : The Laws of Thought Approach

4)      Acting Rationally : The Rational Agent Approach

4.      Disiplin Ilmu Sub Bagian dalam Artificial Intelligence

Lingkup utama dalam Kecerdasan Buatan adalah :

1.      Sistem Pakar (Expert System

2.      Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)

3.      Pengenalan Ucapan (Speech Recognition)

4.      Robotika & Sistem Sensor (Robotic & Sensory System)

5.      Computer Vision

6.      Intelligent Computer-aided Instruction

7.      Game Playing

Seiring dengan perkembangan teknologi, muncul beberapa teknologi yang juga bertujuan untuk membuat agar komputer menjadi cerdas agar dapat menirukan kerja manusia sehari-hari.

5.      Definis Perencanaan Klasik

Perencanaan klasik berkonsentrasi pada masalah-masalah yang mana kebanyakan tindakan meninggalkan hal-hal yang kebanyakan tidak berubah. Serangkaian tindakan (variabel-free) tanah dapat diwakili oleh skema tindakan. Skema adalah representasi mengangkat — itu mengangkat tingkat penalaran dari logika propositional untuk subset terbatas logika urutan pertama.

5.1 Contoh: Transportasi kargo udara

Masalah transportasi kargo udara melibatkan pemuatan dan pembongkaran kargo dan terbang dari satu tempat ke tempat. Masalah dapat didefinisikan dengan tiga tindakan: memuat, membongkar, dan terbang.

5.2 Contoh: Masalah ban serep

Mempertimbangkan masalah mengganti ban yang kempes. Tujuannya adalah untuk memiliki ban cadangan yang baik benar dipasang pada as roda mobil, di mana keadaan awal memiliki ban kempes pada as roda dan ban cadangan yang baik di bagasi.

5.3 Contoh: Blok dunia

Salah satu yang paling terkenal perencanaan domain dikenal sebagai dunia blok. Domain ini terdiri dari satu set blok berbentuk kubus duduk di tabel. Blok dapat ditumpuk, tetapi hanya satu blok bisa muat langsung di atas yang lain.

5.4 Kompleksitas klasik perencanaan

PlanSAT adalah pertanyaan apakah ada rencana yang memecahkan masalah perencanaan.

6.      Algoritma Untuk Perencanaan Sebagai Ruang Negara-Cari

Sekarang kita mengalihkan perhatian kita untuk perencanaan algoritma. Kami melihat bagaimana Deskripsi masalah perencanaan defines Cari masalah: kita dapat mencari dari keadaan awal melalui ruang Serikat, mencari tujuan.

6.1 Cari ruang negara-maju (kemajuan)

Pencarian pertama, maju rentan terhadap menjelajahi tindakan-tindakan yang tidak relevan. Kedua, perencanaan masalah yang sering memiliki ruang besar negara.

6.2 Mundur (regresi) Cari relevan-negara

Dalam pencarian Regresi yang dimulai dari tujuan dan menerapkan tindakan mundur, sampai ditemukannya urutan langkah-langkah untuk pencapaian negara yang relevan.

6.3  Heuristik untuk perencanaan

Menurut definisi heuristik, tidak ada cara untuk menganalisis keadaan atom, dan dengan demikian memerlukan beberapa kecerdikan oleh seorang analis manusia untuk menentukan heuristik domain-spesifik baik untuk masalah pencarian dengan negara-negara atom.

7.      Perencanaan Graf

Graph Plan adalah algoritma yang diterapkan ke salah satu teknik pencarian. Untuk mencari solusi atas ruang yang dibentuk oleh grafik perencanaan.

8.      Pendakatan Perencanaan Klasik Lainnya

Saat ini pendekatan yang paling populer dan efektif untuk perencanaan otomatis  adalah menerjemahkan ke satisfiability Boolean masalah (SAT), teruskan pencarian negara-ruang dengan heuristik dengan hati-hati (Pasal 10.2), cari menggunakan grafik perencanaan.

8.1 Perencanaan klasik sebagai Boolean satisfiability

Terjemahan adalah serangkaian langkah-langkah sederhana, langkah-langkah sederhana terdiri dari propositionalize tindakan, tentukan keadaan awal, propositionalize tujuan, tambahkan aksioma penerus-negara, tambahkan aksioma prasyarat, tambahkan aksioma tindakan pengecualian.

8.2 Perencanaan sebagai urutan pertama Logis pemotongan: Situasi kalkulus

Kalkulus Situasi PDDL adalah bahasa yang  dengan hati-hati menyeimbangkan ekspresi bahasa dengan kompleksitas algoritma yang beroperasi di atasnya.

8.3  Perencanaan sebagai kendala kepuasan

Kita telah melihat bahwa kepuasan kendala memiliki banyak kesamaan dengan Boolean Satisfiability,  dan kita telah melihat bahwa CSP teknik efektif untuk penjadwalan masalah, sehingga tidak mengherankan bahwa CSP mungkin untuk merumuskan masalah perencanaan yang dibatasi (yaitu, masalah dalam mencari rencana panjang k) sebagai sebuah CSP.

8.4 Perencanaan sebagai penyempurnaan sebagian memerintahkan rencana

Semua pendekatan untuk membangun rencana yang benar-benar terdiri dari urutan tindakan ketat.

9.      Analisis Pendekatan Perencanaan

Perencanaan menggabungkan dua bidang utama dari AI yaitu pencarian dan logika. Sebuah perencanaan dapat dilihat baik sebagai sebuah program yang mencari solusi atau sebagai salah satu yang membuktikan solusi. Perencanaan adalah latihan dalam mengendalikan ledakan kombinatorial. Sebuah perencana yang menggunakan trik bawah-ke-atas dapat memecahkan masalah dalam dunia blok tanpa backtracking.

Kesimpulan dari tugas ini adalah classical planning (perencanaan klasik) bagian yang penting pada AI (Artificial Intelligence) yang berguna untuk melakukan perencanaan atau langkah-langkah penyelesaian masalah. Sehingga software kecerdasan buatan yang dibuat dapat menyelesaikan permasalahan dan memberikan solusi yang tepat untuk user.


Referensi : https://drive.google.com/open?id=0B6NjsqXNox5VbjBrYU1rTnR4dzA 
                 https://drive.google.com/open?id=0B6NjsqXNox5VLVpySVdGVlVlRkE