Penerapan Visual Komputer Berbasis Artificial Intelligence

KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

• Pengertian Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence adalah suatu kecerdasan sistem komputer yang diciptakan untuk melakukan pekerjaan layaknya manusia.

Dahulu, komputer hanya digunakan sebagai alat hitung saja. Namun, dengan majunya perkembangan zaman, maka sistem komputer dikembangkan untuk membantu pekerjaan manusia. Supaya komputer dapat bertindak atau membantu pekerjaan manusia, maka komputer harus diberi bekal pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk nalar.

Namun demikian, baik kecerdasan buatan dengan kecerdasan manusia mempunyai sisi keuntungan masing-masing.

• Keuntungan Kecerdasan Buatan

1. Lebih permanen
2. Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran
3. Relatif lebih murah dari kecerdasan alamiah
4. Konsisten dan teliti
5. Dapat didokumentasi
6. Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia

• Keuntungan Kecerdasan Manusia

1. Bersifat lebih kreatif
2. Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa simbol dan representasi.
3. Fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan sebaliknya AI menggunakan fokus yang sempit

• Implementasi dari Metode Kecerdasan Buatan ialah Visualisasi Komputer, Pengenalan Suara, Sistem Pakar, dan Permainan.

Dari 4 macam implementasi metode kecerdasan buatan yang saya jadikan contoh ialah Visualisasi Komputer. Lantas, apa itu Visualisasi Komputer?

Visualisasi Komputer

Kecerdasan buatan pada bidang visualisasi komputer ini memungkinkan sebuah sistem komputer mengenali gambar sebagai input.

Contoh: mengenali sebuah pola pada suatu gambar.

Selain itu, sistem komputer  virtual yang dimiliki oleh komputer yaitu Visual Intelligence System.

• Apa itu Visual Intelligence System?

Ialah cabang ilmu yang 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. 

Gambar dibawah ini ialah akuisisi dan pemrosesan informasi berupa vision

Model persepsi visual pada computer vision

Contoh penerapan computer vision untuk identifikasi wajah