TIGA KELOMPOK KECERDASAN TIRUAN oleh Muhamad Imam Suryaman

TIGA KELOMPOK KECERDASAN TIRUAN

Kecerdsan Tiruan dapat dikelompokan menjadi tiga kelompok sebagai berikut:

  1. Sistem berbasis pengetahuan (knowledge-based systems, KBS): model dinyatakan secara eksplisit dan dibangun menggunakan kata dan symbol.
  2. Inteligensia berbasis komputasi (Computational intelligence, CI): model secara implisit yang dinyatakan dengan teknik-teknik numerik.
  3. Hybrid (campuran).

Sistem Berbasis Pengetahuan (KBS) à KBS meliputi teknik-teknik seperti rule-based, case-based reasoning, dan induction systems. Karena pengetahuan dimodelkan secara eksplisit dengan menggunakan kata dan simbol, ia dapat dibaca dan dimengerti oleh manusia. Meskipun teknik berbasis simbol telah mengalami sukses untuk domainnya yang relatip sempit, namun ia tetap mengandung keterbatasan dalam hal kemampuan yakni sebatas mengatasi situasai-situasi yang telah dimodelkan secara eksplisit. Model simbolik pada umumnya kurang baik untuk mengatasi masalah yang belum familiar.

Inteligensia Berbasis Komputasi (CI) à CI berusaha mengatasi kelemahan kelompok KBS dengan cara membuat suatu model berbasis pada pengamatan dan pengalaman. Dalam hal ini, pengetahuan tidak secara eksplisit dinyatakan melainkan direpresentasikan melalui angka-angka (numeris) yang dapat disesuaikan seiring dengan bertambahnya ketelitian dari sistem. Termasuk dalam kategori ini adalah neural networks, genetic algorithms dan algoritma optimasi yang lain, serta teknik untuk mengatasi ketidak pastian seperti fuzzy logic. Induction systems mengandung perhitungan numeris, sehingga dapat pula dikelompokan pada CI. CI juga sering disebut sebagai soft computing, yaitu bidang AI yang difokuskan untuk mengatasi ketidak pastian (uncertainty), ketidak tepatan (imprecise), ambigu (ambigous), dan kabur (fuzzy) atau secara singkat untuk permasalahan yang abu-abu (grey area). Bukankah dunia ini penuh grey area?

Kecerdasan Tiruan Hybrid à Kelompok hybrid adalah campuran antara sesama unsur KBS atau sesama unsur CI  atau kombinasi antara unsur KBS dengan unsur CI. Tujuan penggabungan ini adalah untuk membuat suatu sistem paduan yang lebih hebat dari pada unsur-unsur sistem itu bila berdiri sendiri, jadi perpaduan ini diharapkan akan mengatasi kelemahan masing-masing kelompoknya. Berbagai kombinasi telah banyak dilakukan, misalnya: gabungan antara expert systems dan neural networks, fuzzy logic dengan neural networks, dan case-based reasoning systems dengan expert systems.

=========================================================================

  1. Apa itu Knowledge Based expert Systems KBS?

Jawaban:

Knowledge Based System (KBS) atau sistem berbasis pengetahuan merupakan bagian dari Kecerdasan buatan / Artificial Intelligence (AI). KBS memiliki kemampuan untuk melakukan komputasi, penyimpanan, proses berfikir, dan penyimpanan pengetahuan.

 

  1. Sebutkan 5 klasifikasikan KBS ?

Jawaban

-sistem pakar (expert system)

-hypertext manipulation system

-CASE Based reasoning

-Database in conjunction with an intelligent User Interface

-dan Intelligent Tutoring System (ITS).

 

 

 

 

  1. Sebutkan manfaat KBS?

Jawaban:

-         Saat tidak ada pakar yang tersedia di suatu lokasi.

-        Ketika pengetahuan akan disimpan untuk kepentingan dimasa yang akan datang atau ketika pengetahuan akan dibagikan atau digandakan.

-        Ketika sistem penunjang keputusan cerdas dibutuhkan dalam pengambilan keputusan suatu permasalahan yang rumit dan kompleks.

 

  1. Sebutkan KBS menurut Sajja & Akerkar, 2010

Jawaban:

KBS sendiri terdiri dari Knowledge Based (KB) dan mesin inferensi yang berfungsi sebagai mesin pencari pengetahuan.

 

  1. Sebutkan tiga metode gabungan Computational intelligence menggunakan

Jawaban:

·        Fuzzy logic menggunakan logika non-biner (logika yang memiliki banyak kemungkinan) untuk membuat komputer mampu mengambil keputusan secara otomatis berdasarkan data yang parsial dan ambigu.

·        Lain halnya dengan fuzzy logic, neural network (jaringan syaraf tiruan) mampu mempelajari data melalui proses latihan.

·        Fuzzy logic dan neural network memiliki parameter-parameter yang mempengaruhi performa mereka. Untuk mencari nilai optimal dari parameter-parameter tersebut, metode optimisasi tradisional seringkali memerlukan waktu yang lama.

 

  1. Sebutkan tujuan utama dari computational intelligence?

Jawaban:

untuk menciptakan sistem komputasi cerdas. Sistem ini diharapkan mampu meniru kecerdasan manusia sehingga sistem tersebut menjadi sulit dibedakan dengan manusia lainnya. Berasal dari ketiga metode banyak metode lainnya yang tumbuh berkembang seperti adaptive neuro–fuzzy inference system, neuroevolution, dan artificial immune system.

 

  1. Apa itu Kecerdasan Tiruan Hybrid?

Jawaban:

campuran antara sesama unsur KBS atau sesama unsur CI  atau kombinasi antara unsur KBS dengan unsur CI.

 

  1. Mengapa Kecerdasan Hibrida (Hybrid Intelligence) Penting?

Jawaban:

Karena otak dan kecerdasan buatan menggunakan algoritma yang sangat berbeda, masing-masing unggul. Algoritme pembelajaran mesin mengungguli manusia dalam mendeteksi pola yang rumit dan halus dalam kumpulan data yang sangat besar. Namun, otak dapat memproses informasi secara efektif bahkan ketika ada gangguan dan ambiguitas dalam input — atau ketika situasi berubah secara tak terduga.

  1. Ilustrasikan Cara kerja jaringan syaraf tiruan!

Jawaban:

Cara kerja pada jaringan syaraf manusia yaitu dengan menginputkan informasi yang sebelumnya telah diperoleh hasil outputnya. Peginputan informasi dilakukan melalui node-node dan disimpan pada nilai tertentu pada bobot dan diberi nilai awal sehingga jaringan syaraf tiruan dapat dijalankan.

 

  1. Sebbutkan Kelebihan dari penggunaan jaringan syaraf tiruan!

Jawaban:

·        Terdapat banyak algoritma jaringan syaraf tiruan dengan berbagai arsitektur jaringan.

·        Dapat digunakan dalam berbagai bidang penelitian seperti pada bidang keuangan dan perbankan yang dapat mendeteksi uang palsu serta pengidentifikasian pola-pola data pasar saham

·        Bisa mendapatkan informasi dari data-data yang rumit atau data yang tidak tepat.

·        Dapat menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur dan sulit didefinisikan.

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah  sebagaimana yang tertuang dalam: https://onlinelearning.uhamka.ac.id


 

  

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

KONSEP DASAR DALAM KECERDASAN BUATAN oleh M Imam Suryaman

  Mengenal 3 Konsep Dasar Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ) Pembelajaran Mesin ( Machine Learning)      Pembelajaran mesin adalah cabang dari AI yang bertujuan untuk memberikan mesin kemampuan dalam mempelajari tugas tanpa kode yang sudah ada. Dalam istilah yang paling sederhana, mesin tersebut akan diberikan contoh uji coba dalam jumlah yang besar untuk tugas tertentu. Ketika mesin tadi menjalani uji coba, mesin itu akan belajar dan mengadaptasi strategi yang sesuai untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Misalnya, mesin pengenal gambar dapat diberikan jutaan gambar untuk dianalisis. Setelah melalui permutasian yang panjang, mesin akan memperoleh kemampuan untuk mengenali pola, bentuk, wajah, dan masih banyak lagi. Pembelajaran Mendalam ( Deep Learning )       Pembelajaran mendalam adalah teknik pembelajaran mesin yang mengajarkan komputer untuk melakukan apa yang secara alami terjadi pada manusia: belajar dengan cara mencontoh. Pembel...
Baca selengkapnya

DOMAIN PENELITIAN DALAM KECERDASAN TIRUAN

DOMAIN PENELITIAN DALAM KECERDASAN TIRUAN ·         Formal tasks  (matematika,  games ) ·         Mundane task  ( perception, robotics, natural language, common sense, reasoning ) ·         Expert tasks  ( financial analysis, medical diagnostics, engineering,scientific analysis , dll) Permainan (Game) •         Kebanyakan permainan dilakukan dengan menggunakan sekumpulan aturan. •         Dalam permainan digunakan apa yang disebut dengan pencarian ruang. •         Teknik untuk menentukan alternatif dalam menyimak problema ruang merupakan sesuatu yang rumit. •         Teknik tersebut disebut dengan HEURISTIC. •         Permainan merupakan bidang yang menarik dalam studi heuristic   Natura...
Baca selengkapnya