THEIN Edisi Juli 2021 : Artificial Intelligence, Bagaimana Jadinya Ketika Mesin Berpikir?

Mathematics Buletin Juli 2021

"Bagaimana Jadinya Ketika Mesin Berpikir?"

Saat ini, Artificial Intelligence (AI) adalah subjek yang sangat populer yang banyak dibahas di kalangan ahli teknologi dan bisnis. Dengan kemajuan teknologi, tanpa kita sadari kita sudah terhubung dengan teknologi AI di kehidupan sehari-hari. Teknologi yang berkembang saat ini masih dalam tahap awal dan semakin banyak perusahaan menginvestasikan sumber daya dalam pembelajaran mesin, yang menunjukkan pertumbuhan yang kuat dalam produk dan aplikasi AI dalam waktu dekat.

Pada tahun 2014, lebih dari $300 juta diinvestasikan dalam startup AI, menunjukkan peningkatan 300% dibandingkan tahun sebelumnya (Bloomberg). Pada tahun 2018, 6 miliar perangkat yang terhubung akan terus memerlukan dukungan update dari pengembang (Gartner). Pada akhir 2018, “customer digital assistants” akan mengenali pelanggan melalui wajah dan suara di seluruh saluran dan mitra (Gartner). Kecerdasan buatan akan menggantikan

its.himatika@gmail.com

16% pekerjaan Amerika pada akhir dekade ini (Forrester) dan 15% pengguna ponsel Apple menggunakan kemampuan pengenalan suara Apple Siri (BGR).

Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan adalah cabang ilmu komputer yang menekankan pada pengembangan kecerdasan mesin, berpikir dan bekerja seperti manusia. Misalnya pengenalan ucapan, pemecahan masalah, pembelajaran dan perencanaan. Ketika hype seputar AI berkembang semakin cepat, vendor telah berebut untuk mempromosikan bagaimana produk dan layanan mereka menggunakan AI. Seringkali yang disebut sebagai AI hanyalah salah satu komponen AI, seperti pembelajaran mesin (machine learning). AI memerlukan dasar perangkat keras dan perangkat lunak khusus untuk menulis dan melatih algoritma pembelajaran mesin.

himatika_its

Juli 2021

Secara umum, sistem AI bekerja dengan menyerap sejumlah besar data, menganalisis data untuk menentukan korelasi dan pola, dan menggunakan pola ini untuk membuat prediksi tentang status atau kondisi pada masa depan. Dengan cara ini, chatbot yang diberi contoh obrolan teks dapat belajar menghasilkan komunikasi (chat) nyata dengan orang-orang dan alat pengenalan gambar dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mendeskripsikan objek dalam gambar dengan meninjau jutaan contoh.

Tidak seperti persepsi umum, kecerdasan buatan tidak terbatas hanya pada industri TI atau teknologi, tetapi kecerdasan buatan juga banyak digunakan di bidang lain seperti medis, bisnis, pendidikan, hukum, dan manufaktur.

Sejarah Gagasan tentang benda mati yang hidup sebagai makhluk cerdas telah ada sejak lama. Orang Yunani kuno memiliki mitos tentang robot, dan insinyur Cina dan Mesir membuat robot. Awal mula AI modern dapat ditelusuri dari upaya para filsuf klasik untuk menggambarkan pemikiran manusia sebagai sistem simbolis.

Bidang AI mulai dikenal secara luas tahun 1956. Pada tahun 1956, istilah “Artificial Intelligence” diperkenalkan pada sebuah konferensi di Dartmouth College, di Hanover, New Hampshire. Ilmuwan MIT, Marvin Minsky, dan orang lain yang menghadiri konferensi tersebut sangat optimis tentang masa depan AI. "Dalam satu generasi (sekitar 25 tahun), masalah pembuatan konsep 'kecerdasan buatan' secara substansial akan terpecahkan," kata Minsky seperti dikutip dalam buku "AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence" (Basic Books, 1994).

its.himatika@gmail.com

Tetapi untuk mencapai hal tersebut tidaklah sederhana. Setelah beberapa laporan yang mengkritik kemajuan dalam AI, pendanaan dan minat pemerintah Amerika Serikat di bidang tersebut menurun (tahun 1974 - 1980) yang kemudian dikenal sebagai "AI Winter". Bidang AI kemudian dihidupkan kembali pada 1980-an ketika pemerintah Inggris mulai mendanainya lagi sebagian untuk bersaing dengan upaya Jepang.

himatika_its

Juli 2021

AI mengalami ‘musim dingin’ lainnya pada tahun 1987-1993, bertepatan dengan runtuhnya pasar untuk beberapa komputer serbaguna awal, dan mengurangi dana pemerintah.

Tetapi penelitian tentang AI mulai meningkat lagi setelah itu, dan pada tahun 1997, IBM's Deep Blue menjadi komputer pertama yang mengalahkan juara catur grandmaster asal Rusia, Garry Kasparov. Pada tahun 2011, super komputer Watson yang digunakan sebagai sistem penjawab pertanyaan memenangkan acara kuis "Jeopardy!" dengan mengalahkan juara bertahan Brad Rutter dan Ken Jennings.

Tahun 2014, "chatbot" komputer yang dapat berbicara, Eugene Goostman, menjadi berita utama karena menipu para hakim agar berpikir bahwa dia adalah manusia berdarah dan kulit asli selama tes Turing. Tes Turing merupakan sebuah kompetisi yang dikembangkan oleh matematikawan dan ilmuwan komputer Inggris Alan Turing pada tahun 1950 sebagai cara untuk menilai apakah mesin itu cerdas. Namun pencapaian tersebut kontroversial, dengan para ahli kecerdasan buatan mengatakan bahwa hanya sepertiga dari hakim yang tertipu dan menunjukkan bahwa bot mampu menghindari beberapa pertanyaan dengan mengklaim bahwa itu adalah seorang remaja yang berbicara bahasa Inggris sebagai bahasa kedua.

Penerapan AI dapat dibedakan menjadi dua kategori yaitu AI lemah (Weak AI) dan AI kuat (Strong AI). AI lemah dirancang dan dilatih untuk melakukan tugas tertentu, seperti bermain catur atau menjawab pertanyaan berdasarkan input dari pengguna. Contoh aplikasi AI lemah yang lain adalah Apple Siri, Amazon Alexa, Google Assistant, dan lain-lain. Sedangkan, AI kuat dirancang dengan sistem yang memiliki pengetahuan dan penalaran layaknya manusia.

Ketika AI kuat diterapkan, maka sistem ini akan memberikan solusi yang baik tanpa peran manusia. Ia akan belajar sendiri untuk menyelesaikan sebuah permasalahan baru. Contoh penerapan AI kuat adalah sistem rekomendasi dalam online marketplace dan media sosial.

Tanpa kita sadari, kecerdasan buatan ini ternyata sering kita gunakan di kehidupan kita sehari-hari.

Contoh penerapannya adalah ketika kita melakukan streaming video atau musik, pada search engine, fitur selfie, pemesanan ojek online, dan masih banyak lagi. Berikut disajikan beberapa cabang dari AI, yaitu:

its.himatika@gmail.com

himatika_its

Juli 2021

OTOMASI

Otomasi adalah sistem atau proses yang berfungsi secara otomatis. Misalnya, otomatisasi proses robotik (RPA) dapat diprogram untuk melakukan tugas bervolume tinggi dan berulang yang biasanya dilakukan manusia. RPA berbeda dari otomatisasi TI karena RPA dapat beradaptasi dengan keadaan yang berubah.

MACHINE LEARNING

Machine Learning atau Pembelajaran mesin adalah ilmu membuat komputer yang bertindak tanpa pemrograman. Peran machine learning banyak membantu manusia dalam berbagai bidang. Bahkan saat ini penerapan Machine Learning dapat dengan mudah kamu temukan dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya saat seseorang menggunakan fitur face unlock untuk membuka perangkat smartphone, atau saat seseorang menjelajah di internet atau media sosial, pasti akan sering disuguhkan dengan beberapa iklan. Iklan-iklan yang dimunculkan juga merupakan hasil pengolahan Machine Learning yang akan memberikan iklan sesuai dengan pribadi orang tersebut.

VISI MESIN

Visi mesin adalah ilmu yang memungkinkan komputer untuk melihat. Teknologi ini menangkap dan menganalisis informasi visual menggunakan konversi analog ke digital kamera dan pemrosesan sinyal digital. Visi mesin ini sering dibandingkan dengan penglihatan manusia, namun penglihatan mesin tidak terikat oleh biologi dan dapat diprogram untuk melihat melalui dinding.

Kegunaan lainnya adalah dalam berbagai aplikasi dari identifikasi tanda tangan hingga analisis citra medis.

ROBOTIKA

Robotika adalah bidang teknik yang berfokus pada desain dan pembuatan robot. Contoh penggunaan robot adalah untuk produksi mobil dan digunakan oleh NASA untuk memindahkan benda besar di luar angkasa. Para peneliti juga menggunakan pembelajaran mesin (machine learning) untuk membangun robot yang dapat berinteraksi dalam lingkungan sosial.

AUTOPILOT

Sistem Autopilot ini menggunakan kombinasi visi komputer, pengenalan gambar dan pembelajaran mendalam untuk membangun keterampilan otomatis dalam mengemudikan kendaraan sambil tetap berada di jalur tertentu dan menghindari penghalang yang tidak terduga, seperti pejalan kaki dan halangan lainnya.

its.himatika@gmail.com

himatika_its

Juli 2021

Bincang Mahasiswa (Participant of Winter School Program on the subject of Artificial Intelligence)

Auliyah Safitri Soetam Putri merupakan mahasiswa S1 Matematika ITS Angkatan 2018. Saat ini kesibukan dari mahasiswi yang akrab dipanggil Safitri ini adalah mengikuti lomba dan magang. Berikut sekilas wawancara dengan Safitri terkait Winter Program Asia University bidang Artificial Intelligence yang pernah diikutinya.

Selama kuliah, aku pernah 2 kali mengikuti short program. Yang pertama Global Project Based Learning tahun 2020 dengan Shibaura Institute of Technology selama 4 pekan, dengan tema "Mathematical Challenges towards Disease Outbreak". Final project di program ini bertema "Analysis Spreading COVID-19 in Japan Using Stochastic Differential Evolution Method" dan mendapatkan Best Presentation Award. Yang kedua adalah Winter Program Asia University 2020 yang juga dilaksanakan selama 4 pekan. Bidang yang diambil ketika winter program ini adalah Artificial Intelligence.

Sebelum ikut Winter Program Asia University, aku sudah mengikuti Global Project Based Learning (GPBL) yang ada materi tentang AI, walaupun project kelompokku saat itu bukan tentang AI. Terus aku merasa tertarik bidang machine learning, artificial intelligence dan ingin daftar program dari Google yaitu Google Bangkit Academy. Sebelum daftar Bangkit, inginnya sudah punya pijakan ilmu dan akhirnya aku ikut Winter Program Asia University.

its.himatika@gmail.com

himatika_its

Juli 2021

Setelah ikut program itu, yang aku rasakan, sebenarnya AI itu tidak se’mengerikan’ kata orang-orang yang kesannya sulit dan advance sekali, dan yang jelas cukup memudahkan aku dalam mengikuti Google Bangkit dan lumayan bikin paham, menambah wawasan dan pengalaman. Selain itu, bisa menambah poin di CV juga, Karena sesuai pengalaman pribadiku, saat interview kerja, yang diperhatikan bukan beasiswa, tapi yang diperhatikan adalah student exchange.

Karena melalui ITS IO, untuk Winter Program Asia University ini hanya ada seleksi di ITS dan tidak ada seleksi lagi di kampus partner. Seleksinya ada seleksi berkas dan interview.

Di awal ada introduction dan pembelajarannya menggunakan MS Teams. Jam belajarnya pun fleksibel. Kalau di Indonesia misal kita kuliah jam 2, berarti harus datang jam 2. Kalau Winter Program Asia University kemarin selama kita absen maka materinya bisa diakses kapan saja, karena peserta Winter Program Asia University ini dari macam-macam negara. Selain itu, kita dapat materi, hands on coding, simulasi, dan diakhir ada tugas besar dan peer review.

its.himatika@gmail.com

himatika_its

Juli 2021

Di akhir ada project. Untuk project kelompok, kita cari challenges di kaggle. Disana kita ambil topik terkait Black Friday Sales Analysis dengan menggunakan dataset dari kaggle. Terkait Black Friday sendiri, kalau di Amerika itu ada hari Jum’at dimana banyak toko-toko diskon. Proyek kita adalah memprediksi uang yang dikeluarkan oleh seseorang di hari diskon itu. Metode yang kami gunakan saat itu adalah regresi. Untuk proyek individu, aku ambil topik terkait iris klasifikasi bunga. Metodenya yang digunakan juga sama, yaitu regresi. Sebenarnya metode yang dipakai di Winter Program Asia University ini masih dasar. Sehingga, misal posisinya kita masih pemula ini masih aman dan bisa diikuti dengan baik.

Selagi kita masih diberi kesempatan di ITS ini buat belajar, manfaatkan saja. Karena tidak banyak universitas yang memberikan kesempatan bagi mahasiswanya untuk bisa belajar di luar negeri tanpa seleksi lagi di pihak kampus partner. Jangan takut juga buat belajar programming. Tapi sebetulnya misal kita belum bisa programming juga bukan masalah. Intinya jangan takut belajar hal baru.

its.himatika@gmail.com

himatika_its