Bagaimana Cara Kerja Kecerdasan Buatan?

Ada berbagai bentuk kecerdasan buatan (AI) di luar sana saat ini. Ini adalah pertanyaan sulit apa yang disebut AI dan apa yang hanya disebut program perangkat lunak. Ada kecenderungan dalam perangkat lunak, di mana ketika sesuatu yang dulu disebut “AI” matang dan mengintegrasikan dirinya ke dalam latar belakang teknologi, itu tidak disebut AI lagi. Pemrogram tahun 1950-an mungkin menyebut banyak perangkat lunak tertanam di dunia kita “kecerdasan buatan” – misalnya, microchip di mobil Anda yang mengatur injeksi bahan bakar, atau database di supermarket yang menyimpan catatan semua penjualan, atau mesin pencari Google.

Semua desain AI setidaknya terinspirasi oleh otak manusia.

Tetapi bidang yang menyebut dirinya “Kecerdasan Buatan” cenderung sedikit berbeda dari kelompok “pengembang perangkat lunak pada umumnya” yang jauh lebih besar. Peneliti AI cenderung melihat bentuk perangkat lunak yang lebih kompleks, adaptif, mampu, atau bahkan mirip manusia. Pekerja di AI juga cenderung interdisipliner dan berpengalaman dalam bidang sains dan matematika yang asing bagi programmer biasa, termasuk tetapi tidak terbatas pada: statistik formal, ilmu saraf, psikologi evolusioner, pembelajaran mesin, dan teori keputusan.

Di bidang kecerdasan buatan, ada dua kubu utama: Neats, dan Scruffies. Pembagian tersebut dilaksanakan secara praktis sejak AI didirikan sebagai bidang pada tahun 1956. Penata adalah pendukung metode formal seperti statistik terapan. Mereka suka program mereka terorganisir dengan baik, terbukti sehat, beroperasi berdasarkan teori konkret, dan dapat diedit secara bebas. Kekacauan menyukai pendekatan yang berantakan, seperti jaringan saraf adaptif, dan menganggap diri mereka sebagai peretas, menyatukan apa pun selama tampaknya berhasil. Kedua pendekatan tersebut memiliki keberhasilan yang mengesankan di masa lalu, dan ada juga campuran dari kedua tema tersebut.

Semua desain kecerdasan buatan setidaknya terinspirasi secara dangkal oleh otak manusia, karena menurut definisi kecerdasan buatan adalah tentang meniru beberapa aspek kecerdasan. AI harus membangun konsep dari hal-hal yang mereka manipulasi atau kerjakan, dan menyimpan konsep tersebut sebagai potongan data. Terkadang potongan ini dinamis dan sering diperbarui, terkadang statis. Umumnya AI berkaitan dengan pemanfaatan hubungan antara data untuk mencapai beberapa tujuan.

Tujuan sering ditetapkan berdasarkan utilitas. Saat disajikan dengan tujuan, sistem AI dapat menghasilkan subtujuan, dan menetapkan nilai utilitas subtujuan ini berdasarkan kontribusi yang diprediksi ke tujuan utama. AI melanjutkan untuk mengejar subtujuan sampai tujuan utama tercapai. Kemudian bebas untuk beralih ke tujuan utama yang baru (tetapi sering kali serupa). Apa yang sangat berbeda di antara AI adalah bagaimana semua dinamika ini diimplementasikan.

Related Posts