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,
- 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.
- 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.
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.
- 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.
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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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 VisionCabang 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 PakarBidang 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
- Fakta yang berupa informasi tentang situasi permasalahan, teori dari area permasalahan atau informasi tentang objek.
- 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.
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 :
- 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