Ingin Membangun Sistem Cerdas? Kamu Perlu Tau Dasar-dasarnya.

Sistem Cerdas

Sobat, kali ini kita akan lanjutin pembahasan artikel sebelumnya Mengapa Teknologi Berkembang Pesat? Teknologi berkembang pesat tak lepas dari pengaruh keilmuan yang semakin berkembang. Nah pertanyaan berikutnya, bisakah kita ikut membangun sistem cerdas? menjadi bagian dari kemajuan teknologi?. Jawabannya tentu bisa. Tetapi untuk bisa membangun sistem cerdas kita butuh pengetahuan dasar dari AI itu sendiri, tujuannya supaya kita tau apa yang harus kita pelajari untuk mampu membangun sistem cerdas.

Dasar-dasar AI

Jika ditanya apa itu AI, kita sudah membahasnya pada artikel sebelumnya. Intinya kecerdasan buatan dibuat untuk membantu pekerjaan dan pemecahan masalah yang dihadapi manusia. Jika kita ingin komputer membantu pekerjaan manusia, sudah pasti komputer itu haruslah cerdas layaknya manusia atau bahkan lebih pintar lagi agar pekerjaan manusia benar-benar terbantu secara sempurna.

Kecerdasan yang diharapkan dari komputer

Tentunya ada standart cerdas yang diharapkan untuk mewakili kecanggihan komputer. Apa itu cerdas?. Cerdas = memiliki pengetahuan + pengalaman + penalaran. Goal = Membuat keputusan + mengambil tindakan untuk menyelesaikan masalah.

Oleh sebab itu, untuk membangun sistem cerdas ada 2 bagian utama yang dibutuhkan :

  1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base), bersifat fakta-fakta, teori , pemikiran dan hubungan antar satu dengan yang lainnya.
  2. Motor Inferensi (Inference Engine), kemampuan menarik kesimpulan  berdasarkan pengetahuan dan pengalaman

Pembagian cabang ilmu AI nantinya akan mengadopsi kedua hal di atas untuk menghasilkan sistem cerdas.

Cabang-cabang Keilmuan AI

Adapun sub disiplin ilmu AI adalah sebagai berikut :

1. Expert System (Sistem Pakar)

Expert System (ES) atau Sistem Pakar, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem yang dapat bekerja layaknya seorang pakar. Komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar. ES juga merupakan salah satu cabang AI yang sering melakukan kerja sama dengan disiplin ilmu lain karena sifatnya yang dapat menyimpan pengetahuan. Contoh dari sitem pakar banyak diterapkan dalam bidang kesehatan, pertanian, dan lainnya hingga pertahanan negara.

2. Natural Language Processing (NLP)

Natural Languange Processing (NLP) atau Pemrosesan Bahasa Alami, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sistem untuk menerima masukan bahasa alami manusia. Dalam perkembangannya, NLP berusaha untuk mengubah bahasa alami komputer (bit dan byte) menjadi bahasa alami manusia yang dapat kita mengerti. NLP merupakan ilmu dasar yang dapat dijadikan jembatan untuk membuat komunikasi antara mesin dengan manusia hingga user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari.

3. Pattern Recognition (PR)

Pattern Recognition (PR) atau Pengenalan Pola, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem untuk dapat mengenali suatu pola tertentu. Misalnya sistem PR untuk mengenali huruf dari tulisan tangan, walaupun terdapat perbedaan penulisan huruf A dari masing-masing orang tetapi PR dapat mengenali bahwa huruf tersebut adalah huruf A. PR ini sekarang dikembangkan lagi berkolaborasi dengan ilmu pengolahan citra menjadi Komputer Vision dimana komputer dapat mendeteksi gambar seperti implementasinya pada mesin Face Scan. Beberapa aplikasi dari PR antara lain : voice recognition, Fingerprint Identification, Face Identification, Handwriting Identification, Optical Character Recognition, Biological Slide Analysis, Robot Vision dan lainnya.

4. Robotic and Sensor System

Robotic atau Robotika, merupakan salah satu cabang AI yang menggabungkan cabangcabang AI yang lain termasuk ketiga cabang di atas untuk membentuk sebuah sistem robotik. Sementara sistem sensor dapat diadopsi oleh robot atau mesin lain seperti pada lift atau pintu otomatis.

5. Game Playing

Banyak game yang dikembangkan dengan kecerdasan buatan sehingga cabang ini terkadang mengadopsi NLP, PR, Expert System dan System Sensor sekaligus.

Soft Computing

Apa itu Soft Computing? Soft computing merupakan inovasi baru dalam membangun sistem cerdas yaitu sistem yang memiliki keahlian seperti manusia pada domain tertentu, mampu beradaptasi dan belajar agar dapat bekerja lebih baik jika terjadi perubahan lingkungan. Soft computing mengeksploitasi adanya toleransi terhadap ketidaktepatan, ketidakpastian, dan kebenaran parsial untuk dapat diselesaikan dan dikendalikan dengan mudah agar sesuai dengan realita (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992). 

Jadi soft computing ini menjadi penyempurnaan dari sistem cerdas itu sendiri.

Metodologi-metodologi yang digunakan dalam Soft computing adalah :

  1. Sistem Fuzzy (mengakomodasi ketidaktepatan)  Logika Fuzzy (fuzzy logic)
  2. Jaringan Syaraf Tiruan (neural network) 
  3. Probabilistic Reasoning (mengakomodasi ketidakpastian) 
  4. Evolutionary Computing (optimasi)  Algoritma Genetika 

Kemampuan yang Perlu Dimiliki untuk Membangun Sistem Cerdas

Nah, sobat sekalian dari hal-hal di atas kita bisa tau apasaja yang harus kita pelajari untuk dapat membangun sistem cerdas. Namun ada beberapa kemampuan yang perlu kita punya untuk dapat mempelajari dan menerapkannya dalam membangun sistem cerdas sebagai berikut :

Identifikasi Masalah

Kemampuan mengidentifikasi masalah sangatlah perlu. Kebutuhan apa yang diinginkan menjadi tolok ukur sistem cerdas apa yang ingin dibangun. Untuk dapat mengidentifikasi masalah kita perlu banyak menelaah informasi, jadi harus selalu uptodate ya. hehe

Analisa Sistem

Kemampuan menganalisa dan merancang sistem ini gak sembarangan loh, harus banyak berlatih dan melihat contoh sistem yang sudah ada serta mengerti mengidentifikasi masalah yang ada untuk membangun solusinya.

Perhitungan Matematika

Mengingat keilmuan komputer tak terlepas dari matematika, kemampuan ini penting. Semua bidang ilmu AI mengadopsi keilmuan matematika berupa metode-metode matematis.

Ketelitian

Ketelitian dibutuhkan untuk mencapai hasil yang maksimal dan mengurangi tingkat kesalahan dalam mebangun sistem

Programing

Ini merupakan kemampuan inti yang diperlukan karena semua pengerahuan dari ilmu AI harus diterapkan dengan bahasa-bahasa pemrograman agar kompoter atau robot mampu mengerti apa yang ingin kita bangun. Membangun sistem cerdas sudah pasti dengan bahasa pemrograman tertentu

Ketekunan dan kemauan yang kuat

Dan ahirnya butuh sekali adanya kemauan yang kuat dan ketekunan. Tanpa keduanya semua yang kita inginkan untuk pelajari dan membangun tak akan ada gunanya.

Nah sampai disini dulu sobat, semoga bermanfaat. Jangan lupa tersenyum…

Recommended Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *