Sabtu, 12 Januari 2019

#TUGAS 4_CONTOH_PENGGUNAAN_AI_DALAM_KEHIDUPAN_SEHARI-HARI_Dosen ibu dewi luqi

 

Contoh Penerapan Artificial Intelligence Yang Populer Saat Ini — Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah cabang ilmu komputer yang menekankan pengembangan intelijen mesin, pola berpikir dan bekerja seperti manusia. Misalnya, pengenalan suara, pemecahan masalah, pembelajaran, dan perencanaan.
Hari ini, Artificial Intelligence (AI) adalah bahan diskusi yang sangat populer yang banyak dibahas di kalangan teknologi dan bisnis. Banyak ahli dan analisis industri berpendapat bahwa AI atau kecerdasan buatan adalah masa depan — tetapi jika kita melihat sekeliling, kita yakin bahwa itu bukan masa depan — itu adalah masa kini.
Dengan kemajuan teknologi, kita sudah terhubung dengan AI dalam satu atau lain cara — apakah itu Siri, Watson atau Alexa. Ya, teknologi ini sedang dalam tahap awal dan semakin banyak perusahaan yang menginvestasikan sumber daya dalam penelitian mesin, menunjukkan pertumbuhan yang kuat dalam produk dan penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam waktu dekat.

Tidak seperti persepsi umum, contoh penerapan Artificial Intelligence (AI) tidak terbatas hanya pada industri IT atau teknologi; sebaliknya, banyak digunakan di bidang lain seperti medis, bisnis, pendidikan, hukum, dan manufaktur.
Berikut ini, kami ulas 9 contoh penerapan kecerdasan buatan yang sudah gunakan saat ini,
  1. Siri
Siri adalah salah satu asisten pribadi virtual paling populer yang ditawarkan oleh Apple di iPhone dan iPad. Asisten yang diaktifkan sebagai suara perempuan ramah berinteraksi dengan pengguna dalam rutinitas sehari-hari. Dia membantu Anda menemukan informasi, mendapatkan petunjuk arah, mengirim pesan, melakukan panggilan suara, membuka aplikasi, dan menambahkan acara ke kalender. contoh video kecerdasan ai bisa diliat disini : 


Siri menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mendapatkan pertanyaan dan permintaan bahasa alami yang lebih cerdas dan mampu memahami. Ini pasti salah satu contoh paling ikon dari kemampuan belajar pada mesin smartphone.
  1. Tesla
Tidak hanya smartphone tetapi mobil juga sudah bergeser ke arah Artificial Intelligence. Tesla adalah sesuatu yang meniadakan driver manusia. Ini adalah salah satu teknologi mobil terbaik yang tersedia sampai sekarang. Mobil ini tidak hanya mampu meraih banyak penghargaan tetapi juga fitur seperti mengemudi sendiri, kemampuan prediktif, dan inovasi teknologi mutlak.
Jika Anda seorang pecandu teknologi dan bermimpi memiliki mobil seperti yang ditampilkan di film-film Hollywood, Tesla adalah salah satu yang contoh teknologi mobil canggih.
  1. Cogito
Cogito awalnya didirikan oleh Dr Sandy dan Joshua adalah salah satu contoh terbaik dari aplikasi kecerdasan buatan versi perilaku untuk meningkatkan layanan pelanggan perusahaan. Perusahaan ini adalah sintesis pembelajaran mesin dan ilmu perilaku untuk meningkatkan kolaborasi pelanggan dengan para call center.
Cogito digunakan pada jutaan panggilan suara yang dilakukan setiap hari. Contoh penerapan Artificial Intelligence dengan menganalisis suara manusia dan memberikan panduan untuk memberikan pelayanan maksimum.
  1. Netflix
Netflix tidak memerlukan pengenalan — ini adalah layanan konten-on-demand yang sangat populer yang menggunakan teknologi prediktif untuk menawarkan rekomendasi berdasarkan reaksi, minat, pilihan, dan perilaku konsumen. Teknologi ini memeriksa dari sejumlah catatan untuk merekomendasikan film berdasarkan kecintaan dan reaksi Anda sebelumnya.
Aplikasi ini menjadi lebih cerdas setiap tahun. Satu-satunya kelemahan dari teknologi ini adalah film kecil akan luput dari perhatian sementara film-film besar tumbuh dan menyebar di platform. Tapi seperti yang saya tulis sebelumnya, itu masih meningkat dan belajar menjadi lebih cerdas.
  1. Pandora
Pandora adalah salah satu solusi teknologi artificial intelligence yang paling populer dan sangat detil. Ini juga disebut DNA musik. Tergantung pada 400 karakteristik musik, tim musisi ahli secara individual menganalisis lagu tersebut. Sistem ini juga bagus dalam merekomendasikan rekam jejak untuk merekomendasikan lagu yang tidak pernah diperhatikan, meskipun disukai orang.
  1. Nest Learning Thermostat (Google)
Nest adalah salah satu startup contoh penerapan Artificial Intelligence paling terkenal dan sukses dan diakuisisi oleh Google pada tahun 2014 seharga $ 3,2 miliar. Nest Learning Thermostat menggunakan algoritme perilaku untuk menghemat energi berdasarkan perilaku dan jadwal Anda.
Ini menggunakan proses pembelajaran mesin yang sangat cerdas yang mempelajari suhu yang Anda suka dan program itu sendiri dalam waktu sekitar satu minggu. Selain itu, secara otomatis akan mati untuk menghemat energi, jika tidak ada orang di rumah.
Bahkan, ini adalah kombinasi keduanya — kecerdasan buatan serta Bluetooth rendah energi karena beberapa komponen solusi ini akan menggunakan layanan dan solusi BLE.
  1. Boxever
Boxever adalah perusahaan yang sangat bergantung pada pembelajaran mesin untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dalam industri perjalanan dan menyampaikan momen mikro atau pengalaman yang dapat memuaskan pelanggan.
Boxover secara signifikan meningkatkan keterlibatan pelanggan melalui pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan untuk mengatur lapangan bermain, membantu pelanggan menemukan cara baru dan membuat perjalanan yang tak terlupakan.
  1. Flying Drones
Drone sudah mengirimkan produk ke rumah pelanggan — meskipun dalam mode uji coba. Mereka menunjukkan sistem pembelajaran mesin yang kuat yang dapat menerjemahkan lingkungan ke dalam model 3D melalui sensor dan kamera video.
Sensor dan kamera dapat melihat posisi drone di ruangan dengan menyambungkannya ke langit-langit. Algoritma generasi lintasan memandu drone tentang bagaimana dan kemana harus bergerak. Dengan menggunakan sistem Wi-Fi, kita dapat mengendalikan drone dan menggunakannya untuk tujuan tertentu — pengiriman produk, pembuatan video, atau pelaporan berita.
  1. Alexa
Alexa diluncurkan oleh Amazon, yang semakin pintar dan menambahkan fitur baru. Ini adalah produk revolusioner yang dapat membantu Anda mencari informasi di web, mengatur janji, berbelanja, mengontrol lampu, switch, termostat, menjawab pertanyaan, membaca audiobook, melaporkan lalu lintas dan cuaca, memberikan info tentang bisnis lokal, memberikan skor dan jadwal olahraga , dan lainnya menggunakan Layanan Suara Alexa.

 

 

  Contoh Penerapan Kecerdasan buatan (AI) dalam kehidupan 


1.      Natural Language Processing (NLP)
NLP mempelajari bagaimana bahasa alami itu diolah sedemikian hingga user dapat berkomunikasi dengan komputer. Konsentrasi ilmu ini adalah interaksi antara komputer dengan bahasa natural yang digunakan manusia, yakni bagaimana komputer melakukan ekstraksi informasi dari input yang berupa natural language dan atau menghasilkan output yang juga berupa natural language, misalnya pada system Automated online assistant seperti gambar 1.3 dan deteksi email spam yang cerdas [7].

Gambar 1.3 Penerapan NLP pada automated online asistant berbasis web
2.  Computer Vision
Cabang ilmu ini erat kaitannya dengan pembangunan arti/makna dari image ke obyek secara fisik. Yang dibutuhkan didalamnya adalah metode-metode untuk memperoleh, melakukan proses, menganalisa dan memahami image. Apabila cabang ilmu ini dikombinasikan dengan Artificial Intelligence secara umum akan mampu menghasilkan sebuah visual intelligence system. Akuisisi dan pemrosesan informasi berupa vision dapat ditampilkan pada gambar 1.4

Gambar 1.4  Model persepsi visual pada computer vision

Gambar 1.5 Contoh penerapan computer vision untuk identifikasi wajah
3.          Robotika dan Sistem Navigasi
Bidang ilmu inilah yang mempelajari bagaimana merancang robot yang berguna bagi industry dan mampu membantu manusia, bahkan yang nantinya bisa menggantikan fungsi manusia. Robot mampu melakukan beberapa task dengan berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Untuk melakukan hal tersebut, robot diperlengkapi dengan actuator  seperti lengan, roda, kaki, dll. Kemudian, robot juga diperlengkapi dengan sensor, yang memampukan mereka untuk menerima dan bereaksi terhadap environment mereka Al-Jajari (1136-1206) seorang ilmuwan Islam pada dinasti Artuqid yang dianggap pertama kali menciptakan robot humanoid dimana berfungsi sebagai 4 musisi, hebat kan? Bahkan pada tahun 1796 sudah dihasilkan boneka mekanik bernama Karakuri yang mampu menuangkan air teh atau menulis karakter Kanji yang dibuat oleh Hisashige Tanaka.

Gambar 1.6  Al-Jazari’s programmable automata (Tahun 1206 SM)

Gambar 1.7  Karakuri, rancangan robot  dari Jepang  adad 16  yang mampu menuang air teh
Ada beberapa istilah penting di dalam robot vision yang saling berhubungan, diantaranya computer vision, machine vision dan robot vision.  Computer vision merupakan teknologi paling penting di masa yang akan datang dalam pengembangan robot yang interaktif.  Computer Vision merupakan bidang pengetahuan yang berfokus pada bidang sistem kecerdasan buatan  dan berhubungan dengan akuisisi  dan pemrosesan image. Machine vision merupakan proses menerpakan teknologi untuk inspeksi automatis berbasis image, kontrol proses dan pemanduan robot pada berbagai aplikasi industri dan rumah tangga.  Robot vision merupakan pengetahuan mengenai penerapan computer  vision pada robot.  Robot   membutuhkan informasi vision untuk memutuskan aksi apa yang akan dilakukan.  Penerapan saat ini vision pada robot antara lain sebagai alat bantu navigasi robot, mencari obyek yang diinginkan, inspeksi lingkungan dan lainnya.  Vision pada robot menjadi sangat penting karena informasi yang diterima lebih detail dibanding hanya sensor jarak atau sensor lainnya.  Misalnya dengan vision, robot dapat mengenal apakah obyek yang terdeteksi merupakan wajah orang atau bukan.  Lebih jauh lagi, sistem vision yang canggih pada robot membuat robot dapat membedakan wajah A dengan wajah B secara akurat (Face recognition system menggunakan metode PCA, LDA dan lainnya) [6].  Proses pengolahan dari input image dari kamera hingga memiliki arti bagi robot  dikenal sebagai visual perception, dimulai dari akuisisi image, image preprocessing untuk memperoleh image yang diinginkan dan bebas noise misalnya, ekstrasi fitur hingga interpretasi seperti ditunjukkan pada gambar 1.8. Misalnya saja untuk identifikasi pelanggan dan penghindaran multiple moving obstacles berbasis vision, atau untuk menggerakan servo sebagai aktuator untuk mengarahkan kamera agar tetap mengarah ke wajah seseorang (face tracking) [5].

Gambar 1.8  Contoh  Model visual perception pada robot[3]
Contoh nyata model service robot berbasis vision  (vision-based service robot) yang dikembangkan penulis bernama Srikandi III yang menggunakan 2 buah kamera (stereo vision) seperti gambar di bawah, dimana robot dapat mengirimkan order pesanan minuman ke pelanggan:

(a)                                          (b)
Gambar 1.9  Contoh robotika berbasis kamera
Pada pengembangan selanjutnya, menanamkan kecerdasan buatan yang komplek pada robot sehingga  mampu mengenal dan memahami suara manusia, perhatian terhadap berbagai gerak lawan bicara dan mampu memberikan response alami yang diberikan robot ke manusia merupakan tantangan ke depan untuk membangun robot masa depan.
4.         Game Playing
Game biasanya memiliki karakter yang dikontrol oleh user, dan karakter lawan yang dikontrol oleh game itu sendiri. Dimana kita harus merancang aturan-aturan yang nantinya akan dikerjakan oleh karakter lawan. Game akan menjadi menarik apabila karakter lawan (non-player) bereaksi dengan baik terhadap apa yang dilakukan oleh player. Hal ini akan memancing penasaran user dan membuat game menarik untuk dimainkan. Tujuan intinya adalah membuat non-player memiliki strategi yang cerdas untuk mengalahkan player. Pada bidang ini,  AI dibutuhkan, yaitu untuk merancang dan menghasilkan game yang fun serta antarmuka antara man-machine yang cerdas dan menarik untuk dimainkan[8].

Gambar 1.10 Games tingkat lanjut yang menerapkan AI
5.  Sistem Pakar
Bidang ilmu ini mempelajari bagaimana membangun sistem atau komputer yang memiliki keahlian untuk memecahkan masalah dan menggunakan penalaran dengan meniru atau mengadopsi keahlian yang dimiliki oleh pakar. Dengan sistem ini, permasalahan yang seharusnya hanya bisa diselesaikan oleh para pakar/ahli, dapat diselesaikan oleh orang biasa/awam. Sedangkan, untuk para ahli, sistem pakar juga akan membantu aktivitas mereka sebagai asisten yang seolah-olah sudah mempunyai banyak pengalaman.Sedangkan definisi lain dari  sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang

Gambar 1.11.  Model Sistem Pakar
Menurut Turban [6],  Sistem Pakar dapat ditampilkan dengan dua lingkungan, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi (runtime). Lingkungan pengembangan digunakan oleh ES builder untuk membangun komponen dan memasukkan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh user nonpakar untuk memperoleh pengetahuan dan nasihat pakar. Lingkungan ini dapat dipisahkan setelah sistem lengkap.
Tiga komponen utama yang tampak secara virtual di setiap sistem pakar adalah :
  • Basis pengetahuan
Merupakan representasi pengetahuan dari seorang pakar yang diperlukan untuk memahami, memformulasikan dan memecahkan masalah. Terdiri dari 2 elemen dasar yaitu :
  1. Fakta yang berupa informasi tentang situasi permasalahan, teori dari area permasalahan atau informasi tentang objek.
  2. Spesial heuristik yang merupakan informasi tentang cara bagaimana membangkitkan fakta.
  • Mesin inferensi : Membuat inferensi yang memutuskan rule-rule  mana yang akan digunakan.
  • antarmuka pengguna : Merupakan bagian dari sistem pakar yang berfungsi sebagai pengendali masukan dan keluaran. User interface melayani user selama proses konsultasi mulai dari tanya-jawab untuk mendapatkan fakta-fakta yang dibutuhkan oleh inference engine sampai menampilkan output yang merupakan kesimpulan dan solusi.
Informasi dari pakar harus dijadikan pengetahuan bagi system pakar yang akan kita kembangkan.  Pengetahuan dari system pakar selanjutnya dapat direpresentasikan dengan beberapa cara. Salah satu yang paling umum untuk merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk aturan  IF-THEN, misalnya :
IF the car doesn’t run and
The fuel gauge reads empty
THEN fill the gas tank

1.3  Case Study : Sistem Pakar untuk Troubleshooting Komputer
Dalam mengoperasikan komputer tentu sering mengalami masalah dengan PC dan  sistem operasi, misanyal PC tidak mau start-p atau sistem operasi tidak mau tampil, ataupun muncul pesan kesalahan yang tidak dimengerti, masalah-masalah yang muncul ini tidak jarang berakibat fatal sehingga mengganggu pekerjaan kita.  Untuk mencoba memahami pentingya Kecerdasan buatan, kita dapat memcoba membuat aplikasi sederhana untuk Sistem Pakar Troubleshooting Komputer berbasis Web menggunakan  Visual Studio 2010 Express Edition, Anda saya sarankan membaca artikel yang lebih lengkap di [2]. Program ini sangat memudahkan kita di dalam membangun aplikasi windows dan web dengan berbagai fitur yang lengkap.
Langkah-langkahnya :
  1. Unduh terlebih dahulu program tersebut di http://www.microsoft.com/visualstudio/en-us/products/2010-editions/express, setelah diinstalasi, pilih new Project ASP .Net Web Application  dan beri nama project seperti gambar di bawah :

Gambar 1.12. Membuat proyek baru  AS.Net Web Application
2. Desainlah site.Master dan Default.aspx dan tambahkan label dan radiobutton  seperti gambar berikut :

Gambar 1.13 Desain form Default.aspx yang menampilkan sekumpulan pertanyaan
3.  Template web tersebut juga sudah menyediakan form Login dan Register yang dapat yang terhubung ke database SqlServer dan dapat dikembangkan untuk aplikasi yang lebih komplek.

Gambar 1.14  Tampilan form Register user
4.  Setelah register,  pada pengembangan selanjutnya, kita dapat login untuk mendapatkan hak akses yang lebih banyak pada aplikasi kita.

Gambar 1.15  Tampilan form Login
5. Tambahkan button submit dan sertakan kode yang sesuai dengan rancangan Anda, misalnya untuk kasus sederhana sebagai berikut :
Protected Sub btnSubmit_Click(ByVal sender As Object, ByVal e As EventArgs) Handles btnSubmit.Click
‘jika power supply ok, booting ok namun tidak bisa masukke Sistem Operasi
        If q1y.Checked = True And q4y.Checked = True And q7y.Checked = False Then
lblResult.Text = ” Your Operating System was Corrupted “
lblSolution.Text = “Please reinstall the Operating System”
Else
‘Jika semua jawaban “No”
lblResult.Text = ” Your Power Supply was out of service “
lblSolution.Text = “Please change the Power Supply module with the same Power Output and
connectors”
End If
End Sub
Jalankan program, maka aplikasi web akan berjalan di browser sebagai berikut :




 





 


sumber: https://blog.rumahproject.com/2016/11/27/contoh-penerapan-kecerdasan-buatan-ai-dalam-kehidupan/

https://medium.com/@teknoiot/contoh-penerapan-artificial-intelligence-yang-populer-saat-ini-508851fca1d4

www.teknoiot.com

https://www.youtube.com/watch?v=nMPd5qnTOFQ