Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan: Semua yang Perlu Anda Ketahui

Sistem pakar kecerdasan buatan adalah salah satu domain penelitian paling menonjol di dunia teknologi saat ini. Sebelum masuk ke pembahasan, mari kita pahami dulu apa itu kecerdasan buatan.

Kecerdasan buatan atau AI adalah cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan membuat mesin melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia . Bidang penelitian interdisipliner ini lahir di bengkel Dartmouth College pada tahun 1956. Dan selama bertahun-tahun, AI menjadi semakin penting di hampir setiap sektor industri teknologi. Ini menciptakan riak dan membawa perubahan paradigma di tempat kerja di seluruh dunia. Gaji Kecerdasan Buatan adalah salah satu yang tertinggi di industri ini. Pelajari lebih lanjut tentang aplikasi kecerdasan buatan.

Jika kita melihat-lihat, kita dapat menemukan berbagai aplikasi AI dalam kehidupan kita sehari-hari. Chatbots seperti Microsoft Cortana, Apple Siri, dan Amazon Alexa adalah beberapa contoh yang paling umum. Aplikasi berbagi perjalanan seperti Uber menggunakan AI untuk memperkirakan waktu kedatangan Anda di tempat tujuan, dan situs web e-niaga menggunakannya untuk merekomendasikan produk berdasarkan riwayat penelusuran Anda.

Chatbot berbasis AI terbukti sangat membantu bisnis di industri jasa karena mereka menangani tugas rutin seperti menjawab pertanyaan, merangsang percakapan, menjadwalkan janji temu, menerima pesanan, penagihan, dll. Bahkan bank dan lembaga keuangan telah mengadopsi sistem berbasis AI untuk melayani pelanggan mereka dengan lebih baik.

Baca: Bagaimana cara membuat chatbot dengan Python?

EVA (Asisten Virtual Elektronik) bank HDFC dapat menjawab pertanyaan dalam waktu kurang dari 0,4 detik setelah menyaring ribuan sumber pengetahuan! Pelajari lebih lanjut tentang manfaat signifikan dari kecerdasan buatan.

Bagaimana cara kerja AI?

AI menggabungkan sejumlah besar data dan memprosesnya lebih lanjut menggunakan algoritme yang berulang dan cerdas. Kemudian, program secara otomatis belajar dari fitur data, pola, dan informasi yang tersimpan – seperti halnya manusia belajar dari pengalamannya.

Ambil contoh SIRI, yang merupakan aplikasi asisten pribadi berbasis suara yang cerdas. Itu dapat mengidentifikasi suara dan instruksi pengguna melalui pemrosesan ucapan alami. Penerapan AI muncul ketika perangkat lunak dapat mempelajari dan mengingat preferensi pengguna dari waktu ke waktu.

Jadi, sistem yang diberdayakan AI secara perlahan membentuk masyarakat tempat kita tinggal dan cara kita berinteraksi. Sekarang, mari kita beralih ke sistem pakar dalam kecerdasan buatan .

Baca : Jika Anda seorang pemula dan mencari topik dan ide proyek AI.

Mendefinisikan Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan

Sejak zaman matematikawan Alan Turing, pertanyaan mendasarnya adalah "Dapatkah mesin berpikir seperti manusia?" Melengkapi mesin untuk meniru tugas manusia tertentu dan kemampuan pengambilan keputusan juga merupakan tujuan utama AI.

Sistem pakar adalah aplikasi komputer yang dapat berpikir seperti seorang ahli dan memecahkan masalah kompleks yang berkaitan dengan bidang tertentu. Sama seperti profesional yang memenuhi syarat menggunakan pengetahuan dan pengalaman mereka untuk memberikan saran, sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan fakta dan heuristik untuk memberikan solusi.

Sistem pakar AI sangat andal karena berbasis penalaran, dapat dipahami, responsif, dan berkinerja tinggi. Jadi, mereka menunjukkan perilaku cerdas dan keahlian di bidang yang berbeda. Departemen Ilmu Komputer di Stanford University, AS, memperkenalkan domain penelitian AI ini.

Sistem Pakar Kecerdasan Buatan: Aplikasi

Sistem Pathfinder yang dibangun oleh para peneliti Stanford pada tahun 1980 merupakan sistem pakar pertama yang disetujui oleh American Medical Association. Dapat mendiagnosis lebih dari 100 gejala dan lebih dari 60 penyakit, termasuk penyakit kelenjar getah bening.

Contoh terbaru dari sistem pakar yang digunakan dalam bidang medis termasuk MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet, dll. Sistem pakar ROSS umumnya digunakan dalam pengaturan bisnis. Ini adalah sistem belajar mandiri yang meniru otak manusia menggunakan teknik seperti penambangan data, pembelajaran mendalam, pengenalan pola, dan pemrosesan bahasa alami.

Terutama, setiap sistem pakar kecerdasan buatan melakukan kegiatan berikut:

• Interpretasi: Menerapkan kecerdasan tingkat tinggi untuk menarik kesimpulan berdasarkan data
• Prediksi: Memetakan kemungkinan hasil dan membuat proyeksi
• Perancangan: Menentukan konfigurasi, pengaturan, dan kombinasi terbaik berdasarkan kriteria yang ditetapkan
• Perencanaan: Membantu pencapaian tujuan organisasi dengan mengusulkan serangkaian tindakan
• Pemantauan: Mengamati hasil aktual dan membandingkannya dengan standar atau perilaku yang diharapkan
• Perbaikan: De-bugging, menyarankan dan menerapkan langkah-langkah perbaikan
• Pengendalian: Melakukan tata kelola keseluruhan sistem
• Diagnosis: Mencari tahu penyebab malfungsi dan mendeteksi penyakit
• Pengajaran: Membantu instruksi dan membantu siswa dalam belajar

Sistem Pakar AI: Komponen

Pada bagian ini, kita akan memahami bagaimana sistem pakar dalam kecerdasan buatan bekerja. Biasanya, sistem berbasis aturan memiliki komponen seperti Basis Pengetahuan, Memori Kerja, Mesin Inferensi, Sistem Penjelasan, Antarmuka Pengguna, dan Editor Pengetahuan.

Pengetahuan adalah dasar dari sistem pakar. Sama seperti manusia memperoleh pengetahuan dari pengamatan, buku dan pendidikan dan mengembangkan keterampilan mereka melalui latihan dan pengalaman, AI memungkinkan mesin untuk mengumpulkan pengetahuan dan meniru kecerdasan manusia. Sistem pakar mengumpulkan data, informasi, dan pengalaman untuk menciptakan basis pengetahuan.

Ini melibatkan penggalian dan data dari berbagai sumber. Pengetahuan tersebut kemudian diorganisasikan dan diformalkan dalam bentuk aturan 'Jika-Lalu-Lain'. Alih-alih hanya menggunakan kode prosedural konvensional, ini tentang memilih struktur yang paling cocok untuk mewakili pengetahuan. Setelah ini, pengetahuan diuji untuk memastikan bahwa itu lengkap dan akurat. Jadi, merancang sistem pakar melibatkan tiga langkah kritis akuisisi pengetahuan, representasi, dan validasi.

Selanjutnya, Mesin Inferensi mengambil dan memanipulasi pengetahuan dari basis ini untuk sampai pada solusi tertentu. Ini berulang kali menerapkan aturan pada fakta yang berasal dari aplikasi aturan sebelumnya, menambahkan pengetahuan baru ke database kapan pun diperlukan, dan juga menyelesaikan konflik di antara beberapa aturan. Untuk melakukan ini, ia menggunakan strategi Forward dan Backward Chaining.

Forward Chaining berarti menelusuri fakta dan memilahnya untuk menentukan apa yang bisa terjadi selanjutnya. Dalam hal ini, sistem pakar mengikuti rantai kondisi untuk mendapatkan solusi. Strategi mesin inferensi seperti itu berguna untuk memprediksi harga pasar saham dan harga properti. Adapun Backward Chaining, mesin inferensi mencoba menjawab mengapa sesuatu bisa terjadi di domain tertentu. Misalnya, metode ini dapat membantu dalam diagnosis medis.

Oleh karena itu, arsitektur khas sistem pakar di AI mencakup basis pengetahuan dan mesin inferensi. Antarmuka pengguna memungkinkan non-ahli untuk berinteraksi dengan sistem.

Seperti halnya cabang teknologi lainnya, sistem pakar kecerdasan buatan memiliki pro dan kontra. Beberapa di antaranya dibahas di bawah ini.

Keuntungan Sistem Pakar AI

1. Sistem pakar dalam AI mampu menyimpan dan memelihara basis pengetahuan yang luas. Jadi, menyimpan sejumlah besar informasi adalah salah satu kelebihan sistem pakar AI.
2. Sistem pakar memusatkan pengambilan keputusan dan menghindari penundaan dengan menghilangkan prosedur yang panjang dan memakan waktu.
3. Karena sistem pakar dapat memecahkan masalah kompleks dalam domain tertentu sendiri, tidak perlu memberikan pelatihan khusus kepada karyawan. Ini menghasilkan penghematan biaya untuk bisnis.
4. Sistem pakar AI juga membantu bisnis dalam mencapai efisiensi. Mereka menurunkan waktu dan biaya dan menghasilkan lebih presisi dengan meminimalkan kesalahan.
5. Sistem pakar AI menangani tugas yang berulang, memberikan lebih banyak waktu kepada staf untuk keputusan dan fungsi inti. Ini juga memperlancar pengambilan keputusan rutin dengan menghilangkan emosi dari persamaan.
6. Membuat keputusan dengan bantuan sistem pakar dapat berfungsi sebagai keunggulan kompetitif. Pengambilan keputusan dan pemecahan masalah yang cepat sangat bermanfaat untuk berfungsi dalam industri yang bergerak cepat.
7. Sistem pakar AI dapat menggabungkan keahlian di berbagai bidang. Sulit untuk menemukan 'manusia' yang tepat dengan dasar pengetahuan dan kecerdasan seperti itu.

Kekurangan Sistem Pakar

1. Mesin, seperti yang kita kenal sekarang, tidak dapat memberikan jawaban yang kreatif. Manusia mendapatkan bahan unik dalam bentuk kreativitas dan inovasi, yang tidak dimiliki oleh sistem pakar AI.
2. Tidak seperti instruktur manusia, sistem pakar mungkin tidak dapat menjelaskan logika setelah menyimpulkan solusi untuk masalah tertentu.
3. Seorang ES mungkin tidak mengenali situasi ketika tidak ada jawaban. Itu juga tidak memiliki akal sehat.
4. AI sangat bermanfaat dalam mengotomatisasi tugas-tugas rutin tetapi menimbulkan batasan ketika berhadapan dengan proses yang kompleks.
5. ES mungkin tidak sekuat manusia dalam beradaptasi dengan lingkungan yang berubah dengan cepat.
6. Sistem pakar tidak lepas dari kesalahan. Mereka dapat memberikan prediksi yang tidak akurat berdasarkan data input yang salah. Kinerja sistem sangat tergantung pada akuisisi pengetahuan yang tepat.
7. Biaya pemeliharaan sistem berbasis AI bisa tinggi, terutama untuk organisasi yang baru memulai.

Kesimpulan

AI terus berkembang sebagai bidang penelitian. Oleh karena itu, menjadi penting untuk terus belajar tentang pendekatan dan kemajuan teknisnya. Dengan memahami konsep sistem pakar dalam kecerdasan buatan , Anda bisa selangkah lebih maju!

Jika Anda tertarik untuk mempelajari Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mesin, periksa Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan AI yang menawarkan 450+ jam pembelajaran yang ketat, proyek praktis, bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top, siswa yang berdedikasi mentor sukses, 25+ studi kasus dan banyak lagi.