Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 1 “ Inteligensia Semu ” (IS)

Presentasi berjudul: "Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 1 “ Inteligensia Semu ” (IS)"— Transcript presentasi:

1 Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 1 “ Inteligensia Semu ” (IS)

2 Inteligensia (Kecerdasan) Kemampuan manusia untuk memperoleh pengetahuan dan pandai melaksanakan pengetahuannya dalam praktek Semu (Buatan) Inteligensia Semu

3 Spektrum Inteligensia Rangkaian Sederhana Komputer IS Manusia ? RendahTinggi

4 Definisi Inteligensia Semu Turban, 1990 Levine et.al, 1990 Rich & Knight, 1991 Winston, 1992 Lugger & Stubblefield, 1993 Etc.

5 Tujuan Inteligensia Semu – Membuat mesin lebih pintar (tujuan utama) – Mengerti apa itu intelijen (tujuan pemenang Noble) – Membuat mesin lebih berguna (tujuan usahawan) (Turban, E)

6 Sudut pandang Kecerdasan Membuat mesin lebih “Cerdas” Sudut pandang Penelitian Membuat mesin (komputer) dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan manusia Sudut pandang Bisnis Sekumpulan peralatan yang sangat powerfull dan metodologis untuk menyelesaikan masalah bisnis Sudut pandang Pemrograman Studi tentang pemrograman simbolik, problem solving dan searching (Kusumadewi, Sri) Tujuan Inteligensia Semu (lanjutan)

7 Hirarki Pengetahuan Noise atau Gangguan Data : Kualitatif Kuantitatif Informasi Pengetahuan Meta Pengetahuan

8 Pemakai vs Mesin I Pengambilan Keputusan Pemrosesan Pengetahuan Sistem Pemrosesan Data File-File Data Pemrosesan Informasi Manusia Mesin DATA

9 Pemakai vs Mesin II Pengambilan Keputusan Pemrosesan Pengetahuan Sistem Pemrosesan Informasi Basis Data Manusia Mesin Informasi

10 Pemakai vs Mesin III Pengambilan Keputusan Sistem Pemrosesan Pengetahuan Pengetahuan Basis Pengetahuan Manusia Mesin

11 Bidang Aplikasi Inteligensia Semu Ilmu Kognitif Robotik Natural Interface  Expert System  Learning System  Fuzzy Logic  Neural Networks  Genetic Algorithm  Inteligent Agents  Visual Perception  Tactility  Dexterity  Locomotion  Navigation  Natural Languages  Speech Recognition  Mutisensory Interfaces  Virtual Reality  Augmenting Reality ?

12 12 AI Advantages Over Natural Intelligence More permanent Ease of duplication and dissemination Less expensive Consistent and thorough Can be documented Can execute certain tasks much faster than a human can Can perform certain tasks better than many or even most people

13 13 AI Disadvantages Over Natural Intelligence ?

14 Soft Computing ? Hard Computing ?

15 Metode-metode Soft Computing Fuzzy Logic, mengakomodasi ketidaktepatan Neural Network Theory, menggunakan pembelajaran Probabilistic Reasoning, mengakomodasi ketidakpastian Evolutionary Computing, optimasi

16 Karakteristik Soft Computing Memerlukan keahlian manusia Model komputasi diilhami oleh proses biologis Merupakan teknik optimasi baru Menggunakan komputasi numeris Memiliki toleransi kegagalan (meskipun kualitasnya berangsur-angsur memburuk)

17 Perbandingan Fuzzy, JST dll PembelajaranEkstrasi Pengetahuan Operasi Real-Time Representasi Pengetahuan Optimasi Fuzzy/ Probablistik Reasoning TidakYa Simbolik/ numerik Tidak JSTYaTidakYaNumerikTidak Sistem Evolusioner YaTidak NumerikYa Sistem AI Konvensional TidakYaTidakSimbolik/ numerik Tidak

18 Sampai Jumpa di Pertemuan II Selamat Belajar