DESKRIPSI TUGAS PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS 4
Disusun oleh :
Nama : Novita Sari
Npm : 18114090
Kelas : 3 KA 34
PROGRAM STUDI STRATA 1 (S1) SISTEM
INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN
TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS GUNADARMA
2016
Pengertian Artificial
Intelegence (AI) /Kecerdasan buatan
Kecerdasan
buatan (artificial intelligence) merupakan salah satu bagian dari ilmu
pengetahuan komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan
pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia. Adapun definisi kecerdasan
buatan menurut Paul Y. Gloess, adalah ilmu yang mempelajari bagaimana membuat
suatu mesin seolah-olah memiliki kecerdasan dalam memecahkan suatu masalah yang
diberikan kepadanya.
Ada beberapa pengertian kecerdasan buatan antara lain :
1. Kecerdasan
buatan adalah cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan studi dan kreasi
sistem komputer yang mempertunjukkan beberapa bentuk kecerdasan.
2. Sistem
yang mempelajari konsep-konsep baru dan tugas-tugas.
3. Sistem yang dapat berfikir dan
menarik kesimpulan yang berguna bagi lingkungan sekitar kita.
4. Sistem
yang dapat mengerti bahasa dan memahami pemandangan visual.
5. Sistem
yang melakukan tipe-tipe yang lain seperti prestasi yang membutuhkan kecerdasan
manusia.
Keuntungan
Kecerdasan Alami dan Kecerdasan Buatankecerdasan
buatan memiliki beberapa keuntungan secara komersial antara lain :
a. Kecerdasan
buatan lebih bersifat permanen.
b. Kecerdasan butan lebih mudah diduplikasi
dan disebarkan.
c. Kecerdasan butan lebih murah
d. Kecerdasan buatan lebih konsisten
e. Kecerdasan buatan dapat didokumentasikan
f. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan
pekerjaan lebih cepat
g. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan
pekerjaan lebih baik.
Sedangkan keuntungan dari kecerdasan alami antara lain :
a. Kreatif. Kemampuan untuk menambah
ataupun memenuhi pengetahuan itu sangat melekat pada jiwa manusia. Pada
kecerdasan buatan, untuk menambah pengetahuan harus dilakukan melalui sistem
yang dibangun.
b. Kecerdasan alami memungkinkan orang
untuk menggunakan pengalaman secara langsung. Sedangkan pada kecerdasan buatan
harus bekerja dengan input-input simbolik.
c Pemikiran manusia dapat digunakan secara
luas, sedangkan kecerdasan buatan sangat terbatas.
Contoh Artificial Intelegence (AI)
/Kecerdasan buatan
Contoh kecerdasan buatan yaitu : game playing , general
problem solving,Natural Langguage Recognition,Speech Recognition , Visua
Recognition , Robotika , Sistem Pakar dan lain-lain ,
Tetapi disini saya akan membahas contoh dari kecerdasan
buatan yaitu robotika . Robot adalah agen fisik yang melakukan tugas-tugas dengan memanipulasi
dunia fisik. Untuk melakukannya, mereka dilengkapi dengan efektor seperti kaki,
roda, sendi, dan Grippers. Efektor memiliki satu tujuan: untuk menegaskan kekuatan fisik
pada lingkungan. Robot juga dilengkapi dengan sensor, yang memungkinkan mereka
untuk memahami lingkungan mereka.
Perangkat Keras Robot
1.
Sensor adalah antarmuka
persepsi antara robot dan lingkungan. Sensor pasif, seperti kamera, pengamat sejati
lingkungan: mereka menangkap sinyal
yang dihasilkan oleh sumber lain di lingkungan.
2.
Efektor adalah sarana yang
robot bergerak dan mengubah bentuk tubuh mereka.
Persepsi Robot
1.
Lokalisasi dan Pemetaan Lokalisasi adalah masalah mencari tahu di mana
hal-hal yang-termasuk robot itu sendiri.
2.
Jenis Persepsi Lain Tidak semua robot
persepsi tentang lokalisasi atau pemetaan. Robot juga merasakan temperatur,
bau, sinyal akustik, dan sebagainya.
3.
Mesin Belajar Dalam
Persepsi Robot Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam persepsi
robot. Salah satu pendekatan umum adalah untuk memetakan sensor dimensi aliran tinggi ke dalam ruang yang dimensi yang lebih rendah menggunakan mesin tanpa
pengawasan metode
pembelajaran.
Perencanaan Untuk Perpindahan
Sebuah tantangan yang lebih besar adalah masalah gerak
compliant, di mana robot bergerak ketika sedang dalam kontak fisik dengan
kendala.
1.
Ruang Konfigurasi Karena koordinat robot yang ditentukan dalam sistem
koordinat yang sama dengan objek yang berusaha untuk memanipulasi (atau untuk
menghindari).
2. Metode Sel Dekomposisi Pendekatan pertama yang perencanaan jalan menggunakan dekomposisi-sel itu
adalah, terurai ruang bebas ke dalam jumlah terbatas dari daerah berdekatan,
yang disebut sel.
3.
Fungsi Biaya Dimodifikasi terdapat banyak cara lain untuk memodifikasi fungsi biaya.
4. Metode Skeletonisasi Keluarga besar kedua dari algoritma jalur-perencanaan didasarkan pada
gagasan skeletonization.
Perencanaan Perpindahan tidak Menentu
ketidakpastian. Dalam robotika, ketidakpastian
muncul dari observasi parsial lingkungan dan dari stochastic (atau termodelkan)
efek dari tindakan robot. Metode yang Kuat Sebuah metode yang kuat adalah salah satu yang mengasumsikan jumlah
dibatasi ketidakpastian dalam setiap aspek masalah, tetapi tidak menetapkan
probabilitas untuk nilai-nilai dalam interval diperbolehkan.
Bergerak
1.
Dinamika dan Kontrol Pada prinsipnya, kita bisa memilih untuk merencanakan
gerakan robot dengan bantuan model dinamis, bukan model kinematik kami.
2.
Potensi Kontrol Lapangan Minimum global merupakan konfigurasi objek, dan
nilai adalah jumlah dari jarak ke konfigurasi target dan kedekatan hambatan.
3.
Kontrol Reaktif Sejauh ini kita telah dianggap keputusan kontrol yang memerlukan
beberapa model lingkungan untuk membangun baik path referensi atau bidang
potensial.
4.
Penguatan Kontrol Belajar
Salah satu bentuk yang sangat menarik dari kontrol didasarkan pada form pencarian kebijakan penguatan belajar.
Salah satu bentuk yang sangat menarik dari kontrol didasarkan pada form pencarian kebijakan penguatan belajar.
Software Arsitektur Robotik
Sebuah metodologi
untuk algoritma penataan adalah SOFTWARE disebut arsitektur perangkat lunak.
Arsitektur termasuk bahasa dan alat untuk menulis program, serta filosofi
keseluruhan untuk bagaimana program dapat dibawa bersama-sama.
1.
Arsitektur Subsumption Node dalam mesin ini mungkin berisi tes pasti variabel sensor, dalam hal
jejak eksekusi mesin negara yang terbatas dikondisikan pada hasil tes tersebut.
2.
Tiga Lapisan Arsitektur Arsitektur hybrid adalah Tiga Lapisan Arsitektur, yang terdiri dari lapisan reaktif, lapisan
eksekutif, dan lapisan deliberatif. Lapisan reaktif menyediakan kontrol tingkat
rendah ke robot.
3.
Arsitektur Pipa Arsitektur lainnya untuk robot-robot diketahui sebagai arsitektur pipa.
Domain Aplikasi
Beberapa aplikasi domain utama
untuk teknologi robot meliputi, Industri dan Pertanian, Transportasi, Perawatan kesehatan, Lingkungan yang berbahaya, Eksplorasi, Hiburan, dan Augmentasi
manusia.
Kesimpulan :
Jadi kesimpulannya ialah
kecerdasan buatan (Artificial
Intelligence) merupakan suatu inovasi baru dalam ilmu pengetahuan. Adanya
kecerdasan buatan dimulai sejak munculnya komputer modern , Karena komputer merupakan
suatu mesin yang bisa digunakan untuk membuat aplikasi apapun sesuai yang kita
butuhkan,contohnya adalah robot , Sebagian besar robot saat ini jatuh ke dalam
salah satu dari tiga kategori utama yaitu manipulator , robot mobil dan yang terakhir
gabungan dari keduanya yaitu manipulator mobil robot humanoid .
