Subdomain Kecerdasan Buatan
Tidak ada cara tunggal untuk mengategorikan subdomain Kecerdasan Buatan. Mari kita lihat salah satu cara potensial untuk mengklasifikasikan area-area paling populer saat ini.
Pertama, Machine Learning adalah kemampuan perangkat lunak komputer untuk belajar dari data yang ada sendiri dan mengidentifikasi pola dalam data tersebut untuk membuat prediksi atau tugas inferensi lainnya. Di dalam Machine Learning, area yang saat ini populer adalah Deep Learning, yang berfokus pada melatih model jaringan saraf untuk menyelesaikan beberapa masalah AI yang paling menantang.
Bidang representasi pengetahuan dan penalaran mempelajari cara melakukan penalaran logis atas pengetahuan untuk berkomunikasi dengan sistem AI lainnya. Robotika melibatkan pembuatan mesin-mesin yang ditenagai AI yang bertindak dan memanipulasi objek dalam lingkungan fisik. Computer vision menyelidiki bagaimana sistem AI secara visual mempersepsi objek di lingkungannya. Dan pemrosesan bahasa alami (atau NLP) mempelajari kemampuan untuk menganalisis, memahami, dan berkomunikasi informasi dalam bahasa manusia, seperti teks dan ucapan.
Penting untuk dicatat bahwa beberapa teknik AI terbaru menggabungkan prinsip dari lebih dari satu area ini. Misalnya, teknik Computer Vision dan Natural Language Processing umumnya didasarkan pada fondasi Deep Learning. Demikian pula, banyak aplikasi AI tidak bergantung pada satu area saja, tetapi menggabungkan prinsip dari beberapa area bersama-sama.
Contoh Aplikasi AI
Misalnya, mesin rekomendasi personal di portal e-commerce menggunakan algoritma machine learning untuk mempelajari preferensi pelanggan dan memprediksi produk yang mungkin menarik minat mereka. Sistem manajemen gudang pintar memiliki robot-robot yang menavigasi fasilitas, secara visual mendeteksi objek, dan berpenalaran untuk berkomunikasi satu sama lain dan mengoptimalkan operasi. Dalam diagnosis medis, computer vision dan deep learning dapat membantu mengidentifikasi kondisi-kondisi berdasarkan data gambar atau video, seperti radiografi sinar-X. Dan asisten suara pintar di rumah menggunakan pemrosesan bahasa alami dan deep learning untuk berkomunikasi dengan kita.
Disiplin Terkait
Ada beberapa disiplin terkait dengan AI. Mungkin yang paling dekat saat ini adalah data science. Data science adalah disiplin yang luas, mencakup metodologi untuk menggunakan berbagai bentuk data guna mendapatkan wawasan atau kesimpulan. Baik AI maupun Data Science didasarkan pada konsep dan alat dari Matematika dan Statistik, seperti probabilitas, aljabar linear, dan banyak lagi. Dan masih banyak lagi bidang lain yang mempengaruhi area-area AI dari satu cara atau lainnya, misalnya, psikologi, fisika, etika, atau hukum, untuk beberapa contoh.
Kesimpulan
AI melibatkan berbagai subdomain seperti Machine Learning, Knowledge Representation and Reasoning, Robotics, Computer Vision, dan Natural Language Processing. AI memiliki kemampuan membuat prediksi, mengenali pola dalam data, mengoptimalkan, dan mengotomatisasi proses. Beberapa aplikasi AI mencakup mesin rekomendasi, manajemen gudang pintar, diagnosis medis, dan asisten suara pintar. AI juga terkait dengan disiplin Data Science dan dipengaruhi oleh banyak bidang lainnya seperti Matematika, Statistik, psikologi, fisika, etika, dan hukum.
