2. Kecerdasan Buatan Dalam Pengaplikasiannya
Kecerdasan buatan didasarkan pada
prinsip bahwa kecerdasan manusia dapat
didefinisikan sedemikian rupa sehingga
mesin dapat dengan mudah menirunya dan
menjalankan tugas, dari yang paling
sederhana hingga yang lebih kompleks.
Tujuan kecerdasan buatan meliputi
pembelajaran, penalaran, dan persepsi.
Karakteristik ideal AI adalah
kemampuannya untuk merasionalisasi dan
mengambil tindakan yang memiliki peluang
terbaik untuk mencapai tujuan tertentu.
Dalam pengaplikasiannya, penggunaan
kecerdasan tiruan ini akan menggunakan solusi
dengan teknologi kecerdasan buatan (AI-enabled
solution) jika mereka tidak percaya bahwa solusi-
solusi tersebut memenuhi standar tertinggi untuk
keamanan, privasi dan keselamatan.
Untuk merealisasikan manfaat penuh AI, semua
pihak perlu bekerja sama untuk menemukan
jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini dan
menciptakan sistem yang dapat dipercaya oleh
masyarakat.
2
3. Enam Prinsip Dalam Pengembangan AI
(Microsoft)
Privasi Dan Keamanan
Seperti teknologi awan lainnya, sistem AI
harus mematuhi undang-undang privasi
yang mengatur tentang pengumpulan,
penggunaan dan penyimpanan data, dan
memastikan bahwa informasi pribadi yang
digunakan sesuai dengan standar privasi
dan dilindungi dari penyalahgunaan atau
pencurian.
Transparansi
Karena AI semakin memengaruhi
kehidupan setiap orang, kita harus
memberikan informasi kontekstual tentang
bagaimana sistem AI beroperasi sehingga
masyarakat dapat memahami bagaimana
keputusan dibuat dan lebih mudah dalam
mengidentifikasi potensi bias, kesalahan,
dan hasil yang tidak diinginkan.
Keadilan
Ketika sistem AI membuat keputusan
tentang perawatan medis atau pekerjaan,
misalnya, mereka harus membuat
rekomendasi yang sama untuk semua
orang dengan gejala atau kualifikasi
serupa. Untuk memastikan keadilan, kita
harus memahami bagaimana bias dapat
mempengaruhi sistem AI.
Keandalan
Sistem AI harus dirancang untuk dapat
beroperasi dalam parameter yang jelas
dan menjalani pengujian yang ketat untuk
memastikan bahwa mereka merespon
dengan aman dalam situasi yang tidak
terduga, dan tidak berevolusi dengan cara
yang tidak sesuai dengan ekspektasi.
Inklusivitas
Solusi AI harus dapat mengatasi berbagai
kebutuhan dan pengalaman manusia
melalui praktik desain yang inklusif dalam
mengantisipasi hambatan potensial dalam
produk atau lingkungan yang dapat secara
tidak sengaja mengucilkan seseorang.
Akuntabilitas
Orang yang mendesain dan memasang
sistem AI harus bertanggung jawab
bagaimana sistem mereka beroperasi.
Norma akuntabilitas untuk AI harus
memanfaatkan pengalaman dan praktik
dari sektor lain.
3
4. Kategori Kecerdasan Tiruan
• AI memiliki 2 kategori yaitu lemah atau kuat.
• AI lemah (weak AI) yang juga dikenal sebagai AI
sempit adalah sistem AI yang dirancang dan dilatih
untuk tugas tertentu. Asisten pribadi virtual, seperti
Apple Siri, adalah bentuk AI yang lemah.
• Sedangkan AI kuat (strong AI), juga dikenal sebagai
kecerdasan buatan umum adalah sistem AI dengan
kemampuan kognitif manusia secara umum. Ketika
disajikan dengan tugas khusus, sistem AI kuat dapat
menemukan solusi tanpa campur tangan manusia.
4
5. “
Arend Hintze, asisten profesor biologi integratif dan
ilmu komputer dan teknik di Michigan State University,
mengkategorikan AI menjadi 4 jenis, dari jenis sistem
AI yang ada saat ini hingga sistem yang hidup, yang
belum ada.
5
6. Empat Jenis Kecerdasan Tiruan
Tipe 1 : Mesin reaktif. Contohnya, Deep Blue,
program catur IBM yang mengalahkan Garry
Kasparov pada 1990-an. Deep Blue dapat
mengidentifikasi bagian-bagian di papan catur
dan membuat prediksi, tetapi ia tidak memiliki
ingatan dan tidak dapat menggunakan
pengalaman masa lalu untuk memberi tahu
langkah berikutnya. Ini menganalisis
kemungkinan langkah lawan dan dirinya
sendiri serta memilih langkah paling strategis.
Deep Blue dan GoogleGOGO dirancang untuk
tujuan yang sempit dan tidak dapat dengan
mudah diterapkan pada situasi lain.
6
Tipe 2 : Memori terbatas. Sistem AI ini dapat
menggunakan pengalaman masa lalu untuk
menginformasikan keputusan masa depan.
Beberapa fungsi pengambilan keputusan
dalam mobil self-driving dirancang dengan
cara ini. Pengamatan menginformasikan
tindakan yang terjadi di masa depan yang
tidak terlalu jauh, seperti jalur penggantian
mobil. Pengamatan ini tidak disimpan secara
permanen.
7. Empat Jenis Kecerdasan Tiruan
Tipe 3 : Teori pikiran. Istilah psikologi ini
mengacu pada pengertian bahwa orang lain
memiliki keyakinan, keinginan sendiri dan niat
yang memengaruhi keputusan yang mereka
buat. AI jenis ini belum ada sampai saat ini.
7
Tipe 4 : Kesadaran diri. Dalam kategori ini,
sistem AI memiliki rasa diri, memiliki
kesadaran. Mesin dengan kesadaran diri
memahami keadaan mereka saat ini dan
dapat menggunakan informasi untuk
menyimpulkan apa yang orang lain rasakan.
AI jenis ini belum ada sampai saat ini.
8. Contoh Implementasi (1)
Otomasi
Sistem atau proses yang berfungsi
secara otomatis. Misalnya,
otomatisasi proses robotik (RPA)
dapat diprogram untuk melakukan
tugas bervolume tinggi dan
berulang yang biasanya dilakukan
manusia. RPA berbeda dari
otomatisasi TI karena dapat
beradaptasi dengan keadaan yang
berubah.
Pembelajaran Mesin
Ilmu membuat komputer bertindak
tanpa pemrograman..
Visi Mesin
Ilmu yang memungkinkan
komputer untuk melihat. Teknologi
ini menangkap dan menganalisis
informasi visual menggunakan
konversi analog-ke-digital kamera
dan pemrosesan sinyal digital.
8
9. Contoh Implementasi (2)
Pemrosesan Bahasa
Alami (NLP)
Pemrosesan bahasa manusia oleh
program komputer. Salah satu
yang lebih tua dan paling dikenal
contoh NLP adalah deteksi spam,
yang melihat baris subjek dan teks
email dan memutuskan apakah itu
termasuk sampah. Pendekatan
saat ini untuk NLP didasarkan
pada pembelajaran mesin. Tugas
NLP termasuk terjemahan teks,
analisis sentimen dan pengenalan
suara.
Robotika
Bidang teknik yang berfokus pada
desain dan pembuatan robot.
Robot sering digunakan untuk
melakukan tugas yang sulit bagi
manusia untuk melakukan atau
melakukan secara konsisten.
Mereka digunakan dalam jalur
perakitan untuk produksi mobil
atau oleh NASA untuk
memindahkan benda besar di luar
angkasa. Para peneliti juga
menggunakan pembelajaran
mesin untuk membangun robot
yang dapat berinteraksi dalam
lingkungan sosial.
Mobil Dengan Kemudi
Otomatis
Ini menggunakan kombinasi visi
komputer, pengenalan gambar dan
pembelajaran mendalam untuk
membangun keterampilan otomatis
dalam mengemudikan kendaraan
sambil tetap berada di jalur
tertentu dan menghindari
penghalang yang tidak terduga,
seperti pejalan kaki.
9
