Senin, 16 Januari 2017

Rangkuman Pengantar Teknologi Sistem Cerdas#

TUGAS SOFTSKILL
Pengantar Teknologi Sistem Cerdas#
Hasil gambar untuk GUNADARMA

Nama : Fatya Nuraini
NPM : 14114058
Kelas : 3KA26






Universitas Gunadarma
Sistem Informasi
PTA 2016/2017
Pengertian Artificial Intelligence
Artifical Intelligence, secara umum didengar dengan kecerdasan buatan yang merupakan cabang dari ilmu computer yang khusus ditujukan untuk membuat software dan hardware yang sepenuhnya bias menirukan fungsi otak manusia.
Perbedaan Kecerdasan Buatan Dengan Kecerdasan Alami
Keunggulan kecerdasan buatan, yaitu:

1.      Lebih permanen
2.      Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran
3.      Relative murah dari kecerdasan alamiah
4.      Dapat didokumentantasi
5.      Konsisten dan teliti
6.      Dapat mengerjakan beberapa task dengn lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia

Keunggulan kecerdasan alamiah, yaitu :
1.      Lebih kreatif
2.      Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkna masukkan berupa symbol dan representasi
3.      Focus untuk pengambilan keputusan, sedangkan AI dengan focus yang sempit.
Sejarah Kecerdasan Buatan
Berdasarkan buku Artifical Intelligence : A Modern Approach Third Edition (2003). Sejarah Kecerdasan buatan diceritakan sebagai berikut :
a.       Masa persiapan kecerdasan buatan (1943-1955)
b.      Kelahiran kecerdasan buatan (1956)
c.       Antusiasme awal, harapan besar (1952 – 1969)
Kategori Konsep Dasar Artificial Intelligence
Konsep dasar AI, yaitu :

1)      Acting Humanly : Pedekatan Uji Turing
2)      Thinnking Humanly : Pedekatan Model Kognitif
3)      Thinking Rationally : The Laws of Thought Approach
4)      Acting Rationally : The Rational Agent Approach

Disiplin Ilmu Sub Bagian dalam Artificial Intelligence
 Kecerdasan buatan menurut dispilin ilmu yang menggunaannya. Untuk memudahkannya, maka pengklasifikasian lingkup kecerdasan buatan didasarkan pada output yang diberikan yaotu aplikasi komersial. Lingkup utama danlam kecerdasan buatan :

1.      System Pakar
2.      Pengolah Bahasa Alami
3.      Pengenalan Ucapan
4.      Robotika & Sistem Sensor
5.      Computer Vision
6.      Intelligent Computer
7.      Game Playing

CLASICAL PLANNING
10.1 Definisi Perencanaan Klasik
Perencanaan klasik berkonsentrasi pada masalah-masalah yang mana kebanyakan tindakan meninggalkan hal-hal yang kebanyakan tidak berubah. Representasi mengankat tingkat penalaran dari logika propositional untuk subset terbatas logika urutan pertama.
10.1.1 Contoh : transportasi kargo udara
Menunjukkan maslaah transportasi udara yang melibatkan pemuatan dan pembongkaran kargo dan terbang dari satu tempat ke tempat lain.
10.1.2 Contoh :  masalah ban serep
Memiliki ban cadangan yang baik dan benar dipasang pda roda mobil dalam keadaan awal ban kempes pada roda dan ban cadangan yang baik dibagasi.
10.1.3 Contoh : blok dunia
Domain ini terdiri dari satu set blok berbetuk kubus duduk di table. Dapat ditumpuk tetapi hanya sati blok bisa muat langsung diatas yang lain.
10.1.4 Kompleksitas klasikal perencanaan
PlanSAT adlah pertanyaan apakah ada rencana yang memecahkan maslaah perencanaan. PlanSAT diatasi oleh NP-lengkap sementara PlanSAT dengan kata lain perencanaan optimal biasanya sulit tapi sub optimal perencanaanya terkadang mudah.
10.2 Algoritma untuk perencanaan sebagai ruang negara-cari
Kita dapat mencari dari keadaan awal melalu ruang seriat, mencari tujuan . saah satu keuntungan baik dari representasi deklaratif tindakan skema juga mencari dalam keadaan mundur, mencari keadan awal.
10.2.1 Cari ruang  negara-maju(kemajuan)
Pencarian pertama, maju rentan terhadapt menjelajahi tindakan yang tidak relevan. Kedua, perencnaan masalah yang sering memeiliki ruang besar negara.
10.2.2 Mundur_regresi_ cari relevan negara
Pencarian backward bekerja ketika kita tahu bagaimana untuk mundur daru suatu keadaan. PDDL irancang untuk membuat tindakan mundur mudah, jika sebah domain dinyatakan dalam PDDL, maka kita dapat melakukan regresi.
10.2.3 Heuristic untuk perencanaan
Perencanaan yang menggunakan representasi terfaktr untuk negara dan sekma tindakan. Yang memungkinkan untuk menentukan heuristik domain-independent yang baik dan program-program untuk otomatis menerapkan heuristic domain-indenpenden  baik untuk masalah yang diberikan.
10.3 Perencanaan Graf
Algoritma yang diterapkann ke salah satu teknik pencarian. Untuk mencari solusi atas ruang yang dibentuk oleh grafik perencanaan.
10.4 Pendekatan Perencanaan Klasik lainnya
Menerjemahkan ke satisfiability Boolean masalah (SAT), teruskan pencarian negara-negara menggunakan heuristic dengan hati-hati.
10.4.1 Perencanaan klasik sebagai Boolean satisfiability
Serangkaian langkah-langkah sederhana, langkah-langkah sederhana terdiri dari propositionalize tindakan, tentukan keadaan awal, propositionalize tujuan, tambahkan aksioma oenerus-negara, tambahkan aksioma prasayarat, tambahkan aksioma tindakan pengecualian.
10.4.2 Perencanaan sebagai urutan pertama Logis pemotongan: Situasi kalkulus
Bahasa yag dengan hati-hati menyeimbangkan ekspresi Bahasa dengan kompleksitas algoritma yang beroperasi diatasnya.  
10.4.3 Perencanaan sebagai kendala kepuasan
Kepuasaan kendala memiliki banyak kesamaan dengan Boolean Satisfiability, dan kita telah melihat bahwa CSP teknik efektif untuk penjadwalan masalah, sehingga tidak mengherankann bahwa CSP mungkin untuk merumuskan masalah perencanaan yang dibatasi.
10.4.4 Perencanaan sebagai penyempurnaan sebagian memerintahkan rencana
Semua pendekatan untuk membangun rrencana yang benar-benar terdiri dari urutan tidakan ketat.
10.5 Analisis Pendekatan Perencanaan
Pencarian dan logika sebuah perencanaan dapat dilihat baik sebagai sebuah program yang mencari solusi atau sebagai salah satu yang membuktikan solusi. Perencanaan adaah latihan dalam mengendalikan ledakan kombinatorial.
Kesimpulan :
Kecerdasan merupakan hal yang alami tidak dapat dibuat-buat karna hal yang alami itu selalu mempunyai keunggulan dibandingkan buatan. Classical planning, suau teknik dengan banyak tipe-tipe perencanaan.
Referensi :