fbpx
1_Ab8SnQ0cKCO7SUmTuqLKMg

Artificial Intelligence Reasoning, Seperti Otak Manusia

Halo, Alan Lovers! Perkembangan artificial intelligence sekarang ini dapat dirasakan dalam berbagai aspek kehidupan. Dalam produk-produk yang kita gunakan sehari-hari pun, menggunakan artificial intelligence, misalnya google. Kecerdasan yang dimiliki oleh artificial intelligence sebenarnya mengacu pada bagaimana otak manusia bekerja. Dalam kata lain, artificial intelligence merupakan manusia buatan yang dibuat manusia.

Dari berbagai ciri manusia sebagai makhluk hidup adalah keinginan dan kemampuan untuk beradaptasi (bertahan hidup). Untuk bisa mendapatkan hal itu, setidaknya manusia memerlukan tiga hal, yaitu:

  • Problem solving
  • Persepsi
  • Bahasa

Kecerdasan yang dimiliki oleh manusia ditujukan untuk dapat beradaptasi, yaitu problem solving. Namun, bukan hanya itu saja yang perlu diperhatikan, tetapi persepsi untuk dapat memahami masalah menjadi bagian integral di dalamnya. Begitupun dengan kemampuan berbahasa, diperlukan agar apa yang kita pikirkan bisa tersampaikan dan terealisasi.

Reasoning atau kempuan untuk memilah fakta dari data yang ada menjadi konsep pentingn yang harus diterapkan dalam sebuah artificial intelligence. Simak terus untuk informasi lebih lanjut!

Reasoning Dalam Artificial Intelligence

Reasoning (penalaran) adalah proses mental untuk memperoleh kesimpulan logis dan membuat prediksi dari pengetahuan, fakta, dan kepercayaan yang tersedia. Atau kita bisa mengatakan, “Penalaran adalah cara menyimpulkan fakta dari data yang ada.” Ini adalah proses umum berpikir secara rasional, untuk menemukan kesimpulan yang valid.

Dalam kecerdasan buatan, penalaran sangat penting agar mesin juga dapat berpikir secara rasional seperti otak manusia, dan dapat bekerja seperti manusia. Penalaran pun dalam artificial intelligence dibagi ke dalam beberapa jenis, diantaranya:

  • Deductive reasoning
  • Inductive reasoning
  • Abductive reasoning
  • Common Sense Reasoning
  • Monotonic Reasoning
  • Non-monotonic Reasoning

Tipe-Tipe Reasoning Artificial Intelligence

Deductive Reasoning

Penalaran deduktif menyimpulkan informasi baru dari informasi yang diketahui terkait secara logis. Ini adalah bentuk penalaran yang valid, yang berarti kesimpulan argumen harus benar jika premisnya benar.

Penalaran deduktif adalah jenis logika proposisional dalam AI, dan membutuhkan berbagai aturan dan fakta. Kadang-kadang disebut sebagai penalaran top-down, dan bertentangan dengan penalaran induktif.

Dalam penalaran deduktif, kebenaran premis menjamin kebenaran kesimpulan.

Penalaran deduktif sebagian besar dimulai dari premis umum hingga kesimpulan khusus, yang dapat dijelaskan seperti contoh di bawah ini.

Contoh:

Premis-1: Semua manusia makan sayuran

Premis-2: Alan adalah manusia.

Kesimpulan: Alan makan sayuran.

Inductive Reasoning

Penalaran induktif adalah suatu bentuk penalaran untuk sampai pada suatu kesimpulan dengan menggunakan sekumpulan fakta yang terbatas melalui proses generalisasi. Ini dimulai dengan serangkaian fakta atau data spesifik dan mencapai pernyataan atau kesimpulan umum.

Penalaran induktif adalah jenis logika proposisional, yang juga dikenal sebagai penalaran sebab-akibat atau penalaran dari bawah ke atas.

Dalam penalaran induktif, kami menggunakan data historis atau berbagai premis untuk menghasilkan aturan umum, yang premisnya mendukung kesimpulan.

Dalam penalaran induktif, premis-premis memberikan kemungkinan dukungan terhadap kesimpulan, sehingga kebenaran premis tidak menjamin kebenaran kesimpulan.

Contoh:

Premis: Semua merpati yang kita lihat di kebun binatang berwarna putih.

Kesimpulan: Oleh karena itu, kita dapat mengharapkan semua merpati berwarna putih.

Abductive Reasoning

Penalaran abduktif adalah bentuk penalaran logis yang dimulai dengan pengamatan tunggal atau ganda kemudian mencari penjelasan atau kesimpulan yang paling mungkin untuk pengamatan tersebut.

Penalaran abduktif merupakan perpanjangan dari penalaran deduktif, tetapi dalam penalaran abduktif, premis tidak menjamin kesimpulan.

Contoh:

Implikasi: Lapangan jangkrik basah jika hujan

Aksioma: Lapangan jangkrik basah.

Kesimpulan Hari ini hujan.

Common Sense Reasoning

Penalaran akal sehat adalah bentuk penalaran informal, yang dapat diperoleh melalui pengalaman.

Penalaran Common Sense mensimulasikan kemampuan manusia untuk membuat praduga tentang peristiwa yang terjadi setiap hari.

Itu bergantung pada penilaian yang baik daripada logika yang tepat dan beroperasi pada pengetahuan heuristik dan aturan heuristik.

Contoh:

Satu orang dapat berada di satu tempat pada satu waktu.

Jika saya memasukkan tangan saya ke dalam api, maka itu akan terbakar.

Dua pernyataan di atas adalah contoh penalaran akal sehat yang dapat dengan mudah dipahami dan diasumsikan oleh pikiran manusia.

Monotonic Reasoning

Dalam penalaran monotonik, setelah kesimpulan diambil, maka kesimpulannya akan tetap sama meskipun kita menambahkan beberapa informasi lain ke informasi yang ada di basis pengetahuan kita. Dalam penalaran monotonik, penambahan pengetahuan tidak mengurangi himpunan preposisi yang dapat diturunkan.

Untuk menyelesaikan masalah yang monoton, kita dapat memperoleh kesimpulan yang valid dari fakta-fakta yang ada saja, dan tidak akan terpengaruh oleh fakta-fakta baru.

Penalaran monoton tidak berguna untuk sistem real-time, karena dalam waktu nyata, fakta bisa berubah, jadi kita tidak bisa menggunakan penalaran monoton.

Penalaran monoton digunakan dalam sistem penalaran konvensional, dan sistem berbasis logika monoton.

Pembuktian teorema apa pun adalah contoh penalaran monoton.

Contoh:

Bumi berputar mengelilingi Matahari.
Ini adalah fakta yang benar, dan tidak dapat diubah bahkan jika kita menambahkan kalimat lain di basis pengetahuan seperti, “Bulan berputar mengelilingi bumi” Atau “Bumi tidak bulat”, dll.

Keuntungan Penalaran Monotonik:

  • Dalam penalaran monoton, setiap bukti lama akan selalu tetap valid.
  • Jika kita menyimpulkan beberapa fakta dari fakta yang tersedia, maka itu akan tetap berlaku untuk penalaran selalu.onotonik, yang berarti fakta harus benar.

Kerugian dari Penalaran Monotonik:

  • Kita tidak dapat mewakili skenario dunia nyata menggunakan penalaran monoton.
  • Pengetahuan hipotesis tidak dapat diungkapkan dengan penalaran monoton, yang berarti fakta harus benar.
  • Karena kita hanya dapat memperoleh kesimpulan dari bukti-bukti lama, maka pengetahuan baru dari dunia nyata tidak dapat ditambahkan.

Butuh bantuan marketing bisnis? Menggunakan jasa sosial media advertising mungkin dapat menjadi pilihan tepat untuk Anda. Seperti yang diketahui, sosial media adalah platform paling potensial untuk menjadi media promosi dengan tingkat traffic tinggi. Masih ragu? Yuk hubungi Alan Creative, konsultasikan kebutuhan bisnis Anda bersama kami.

Sebarkan konten ini jika bermanfaat:

Facebook
Twitter
Pinterest
LinkedIn

Leave a Reply

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

PORTOFOLIO KAMI:

PRODUK ALAN:

Media Sosial kami:

ARTIKEL POPULER!

Dapatkan info terbaru!

Dapatkan artikel & info terbaru!

Tidak ada spam, hanya artikel dan info terbaru!

KATEGORI ARTIKEL

Banyak artikel lain disini!

Baca artikel lainnya...

id_IDID

Konsultasi aja dulu. Gratis!

Hubungi kami untuk mendapatkan proposal penawaran jika project brief/requirement (dokumen proyek) sudah ada dan lengkap.
Konsultasi yuk ->
Butuh konsultasi?
Hai,

Alan Creative disini, kami berharap anda tersenyum dan bahagia hari ini. Ada yang dapat kami bantu? Jika iya, jangan sungkan menghubungi kami.

Salam hangat,
Alan Creative