Bagus Hadi Sutrisno (1903015227)

 TIGA KELOMPOK KECERDASAN TIRUAN

PENDAHULUAN

Kecerdasan tiruan telah menjadi salah satu cabang riset yang sangat aktif dan produktif bagi para ilmuwan di bidang komputer dan psikologi lebih dari 50 tahun. Pada umumnya, kecerdasan tiruan dapat dikelompokan menjadi 3 bagian, yaitu :

1. Sistem Berbasis Pengetahuan (Knowledge Based Systems, KBS)

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 relatif sempit, namun ia tetap mengandung keterbatasan dalam hal kemampuan, yakni sebatas mengatasi situasi-situasi yang telah dimodelkan secara eksplisit. Model simbolik pada umumnya kurang baik untuk mengatasi masalah yang belum familiar.

2. Inteligensia Berbasis Komputasi (Computational Intelligence, IC)

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

3. Campuran (Hybrid)

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 padu yang lebih hebat daripada 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 dengan neural networks, fuzzy logic dengan neural networks, dan case-based reasoning systems dengan expert systems.

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka

Pertanyaan :

1. Apa saja 3 jenis kecerdasan tiruan? 

Jawab :

Sistem berbasis pengetahuan Knowledge-based systems, KBS) Inteligensia berbasis komputasi (Computational Intelligence, CI) Hybrid (campuran)

2. Apa saja teknik-teknik yang diliputi oleh KBS? 

Jawab :

 rule-based, case-based reasoning, dan induction systems.

3. CI sering disebut juga sebagai? 

Jawab : 

soft computing, yaitu bidang AI yang difokuskan untuk mengatasi ketidakpastian (uncertainty), ketidaktepatan (imprecise), ambigu (ambigous), dan kabur (fuzzy) atau secara singkat untuk permasalahan yang abu-abu (grey area).

4. Kelompok hybrid adalah? 

Jawab : 

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

5, CI sering disebut juga sebagai? 

Jawab : 

Soft computing, yaitu bidang AI yang difokuskan untuk mengatasi ketidakpastian (uncertainty), ketidaktepatan (imprecise), ambigu (ambigous), dan kabur (fuzzy) atau secara singkat untuk permasalahan yang abu-abu (grey area).

6. Apa tujuan dari kelompok hybrid dengan menggabungkan unsur KBS dan/atau unsur CI? 

Jawab : 

Tujuan penggabungan ini adalah untuk membuat suatu sistem padu yang lebih hebat daripada unsur-unsur sistem itu bila berdiri sendiri

7. Jelaskan apa yanb dimaksud dengan Computational Intelligence! 

Jawab :

Model yang secara implisit dinyatakan dengan teknik - teknik numerik. CI berusaha mengatasi kelemahan kelompok KBS dengan cara  membuat suatu model berbasis pada pengamatan dan pengalaman.

8. Ada beberapa kategori dalam CI, sebutkan! 

Jawab :

Neural network, generic algorithms dan algoritma optimasi yang lain, serta teknik untuk mengatasi ketidakpastian seperti fuzzy logic.

9. Jelaskan tujuan penggabungan dalam kecerdasan tiruan!

Jawab :

Tujuan penggabungan ini adalah untuk membuat suatu sistem paduan yang lebih hebat daripada unsur-unsur sistem itu bila berdiri sendiri. Jadi perpaduan ini diharapkan akan mengatasi kelemahan masing-masing kelompoknya.

10. Berikan contoh kombinasi dari kecerdasan tiruan! 

Jawab :

Gabungan antara expert system dan neural networks, fuzzy logic dengan neural networks, dan case based reasoning system dengan expert sistem.