Tujuan Kecerdasan Buatan

Berikut adalah Tujuan utama Atificial Intelligence

1. Membantu Anda mengurangi jumlah waktu yang dibutuhkan untuk melakukan tugas-tugas tertentu.
2. Memudahkan manusia berinteraksi dengan mesin.
3. Memfasilitasi interaksi manusia-komputer dengan cara yang lebih alami dan efisien.
4. Meningkatkan akurasi dan kecepatan diagnosa medis.
5. Membantu orang mempelajari informasi baru lebih cepat.
6. Meningkatkan komunikasi antara manusia dan mesin.

Subbidang Kecerdasan Buatan

Berikut adalah beberapa subbidang penting dari Kecerdasan Buatan:
Machine Learning : machine learning adalah seni mempelajari algoritma yang diambil dari contoh dan pengalaman. Machine learning didasarkan pada gagasan bahwa beberapa pola dalam data diidentifikasi dan digunakan untuk prediksi masa depan.Perbedaan dari aturan hardcoding adalah bahwa machine learning untuk menemukan aturan tersebut.
Deep Learning : deep learning adalah sub-bidang machine learning.Deep learning tidak berarti mesin mempelajari pengetahuan yang lebih mendalam; menggunakan lapisan(layer) yang berbeda untuk belajar dari data. Kedalaman model diwakili oleh jumlah lapisan dalam model.Misalnya,model Google LeNet untuk pengenalan gambar menghitung 22 lapisan.
Natural Language Processing : jaringan saraf tiruan adalah sekelompok unit I/O yang terhubung di mana setiap koneksi memiliki kapasitas tertentu yang terkait dengan program komputernya.Ini membantu anda membangun model prediktif dari database besar.Model ini dibangun meniru sistem saraf manusia.Anda dapat menggunakan model ini untuk melakukan pemahaman gambar,human learning,computer speech,dll.
Expert system : expert system adalah sistem pengambilan keputusan berbasis komputer yang interaktif dan andal yang menggunakan fakta dan heuristik untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan yang kompleks.Hal ini juga dianggap pada tingkat tertinggi kecerdasan manusia.Tujuan utama dari expert system adalah untuk memecahkan masalah yang paling kompleks dalam domain tertentu.
Logika Fuzzy: logika fuzzy didefinisikan sebagai bentuk logika bernilai banyak yang mungkin memiliki nilai kebenaran variabel dalam bilangan real antara 0 dan 1. Ini adalah konsep pegangan tentang kebenaran parsial.Dalam kehidupan nyata,kita mungkin menghadapi situasi di mana kita tidak dapat memutuskan apakah pernyataan itu benar atau salah.

Jenis Kecerdasan Buatan

Ada tiga jenis utama kecerdasan buatan: rule-based,decision trees,and neural networks.
Narrow AI adalah jenis AI yang membantu anda melakukan tugas khusus dengan kecerdasan.
General AI adalah jenis kecerdasan AI yang dapat melakukan tugas intelektual apa pun secara efisien seperti manusia.
Rules-based AI didasarkan pada seperangkat aturan yang telah ditentukan sebelumnya yang diterapkan ke kumpulan data input.Sistem kemudian menghasilkan output yang sesuai.
Decision tree AI mempunyai keputusan yang mirip dengan Rules-based AI karena menggunakan seperangkat aturan yang telah ditentukan sebelumnya untuk membuat keputusan.Namun,decision tree AI juga memungkinkan percabangan dan perulangan untuk mempertimbangkan opsi yang berbeda.
Super AI adalah jenis AI yang memungkinkan komputer memahami bahasa manusia dan merespons secara alami.
Robot intelligence adalah jenis AI yang memungkinkan robot memiliki kemampuan kognitif yang kompleks,termasuk penalaran,perencanaan,dan pembelajaran.