Kecerdasan tiruan adalah bagian penting ilmu pengetahuan bidang komputer yang diperlukan untuk mengembangkan kecerdasan program – program komputer. Kecerdasan Tiruan telah menjadi salah satu cabang riset yang sangat aktif dan produktif bagi para ilmuwan dibidang komputer dan psikologi lebih dari 50 tahun. Pada umumnya Kecercasan Tiruan dapat dikelompokan dalam 3 bagian.
Kecerdasan 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).
Mengetahui terkait Sistem Berbasis Pengetahuan (KBS)
Sistem Berbasis Pengetahuan (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 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.
Intelegensia Berbasis Komputasi (CI)
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?
Apa itu Kecerdasan Tiruan 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 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.
Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah Pengantar Kecerdasan Tiruan sebagaimana yang tertuang dalam onlinelearning.uhamka.ac.id
Ditulis Oleh : Farah Hidayatul Afifah
Kecerdasan 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).
Mengetahui terkait Sistem Berbasis Pengetahuan (KBS)
Sistem Berbasis Pengetahuan (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 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.
Intelegensia Berbasis Komputasi (CI)
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?
Apa itu Kecerdasan Tiruan 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 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.
Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah Pengantar Kecerdasan Tiruan sebagaimana yang tertuang dalam onlinelearning.uhamka.ac.id
Ditulis Oleh : Farah Hidayatul Afifah
RSS Feed
