Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan adalah suatu
sistem informasi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan
kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem
tersebut memiliki kecerdasan seperti yang dimiliki manusia. Sistem ini
dikembangkan untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah,
biasanya diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misal pengolahan
citra, perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem
informasi yang berbasis komputer.
Konsep Dasar dalam Sebuah Sistem Cerdas
1. Artificial Neural Network
Konsep ini merupakan bagaimana cara kerja otak manusia,
seperti yang diketahui otak menusia terdapat syaraf yang memiliki jaringan.
Jaringan atau network bisa disamakan dengan persamaan matematis,sehiggan dapat
disalurkan pada prosesor.
2. Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan
Konsep ini merupakan kelanjutan dari konsep sebelumnya yaitu
Artificial Neural Network,yang merupakan konsep cara manusia berpikir, yaitu
agar komputer dapat mengambilkeputusan dan mempelajari masalah yang ada seperti
pada manusia.
3. Fuzzy Logic atau Logika Samar
Konsep ini diambil dari perasan yang ditanamkan pada
computer,mulia dari pengambila keputusan yang dilakukan dengan “antara 1 dan
0”.
Metodologi dalam Teknologi Sistem Cerdas
Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua paham pemikiran
yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational
Intelligence). AI konvensional kebanyakan melibatkan metode-metode yang
sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan
formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI logis,
AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence).
Metode-metodenya meliputi:
1. Sistem pakar
2. Petimbangan berdasar kasus
3. Jaringan Bayesian
4. AI berdasar tingkah laku
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:
1. Jaringan Syaraf
Sistem dengan kemampuan pengenalan pola
yang sangat kuat
2. Sistem Fuzzy
Teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah
ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem
kendali produk konsumen.
3. 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 algoritma
evolusioner (misalnya algoritma genetik) dan kecerdasan berkelompok (misalnya
algoritma semut)
Dengan sistem cerdas hibrid, percobaan-percobaan dibuat
untuk menggabungkan kedua kelompok ini. Aturan inferensi pakar dapat
dibangkitkan melalui jaringan syaraf 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.
