IMT - AI (1) - Apa itu AI?, Sejarah, dan Penerapan AI
Summary
TLDRThis video script introduces the concept of Artificial Intelligence (AI), its history, and applications. It explains AI as a field of computer science aimed at creating intelligence in machines capable of solving problems and replicating human thinking. The script covers AI capabilities like natural language processing, knowledge representation, automated reasoning, machine learning, computer vision, and robotics. It also discusses the idea of an intelligence agent, rationality, and the importance of evaluating an agent's performance based on its environment. The script uses examples like smart sprinklers and vacuum robots to illustrate the practical application of AI.
Takeaways
- 😀 Artificial Intelligence (AI) is designed to mimic human thinking processes to solve problems.
- 🔍 AI encompasses various capabilities such as natural language processing, knowledge representation, automated reasoning, machine learning, and computer vision.
- 📚 The concept of AI is rooted in human intelligence, aiming to replicate our thought processes in machines.
- 🌐 AI can be applied in numerous fields, including smartphones, self-driving cars, and robotics.
- 🤖 An Intelligence Agent is a computer entity that perceives its environment and acts based on that perception.
- 💧 Sprinkle A, which turns on based on weather conditions, is an example of an intelligent agent, unlike Sprinkle B which operates on a fixed schedule.
- 🧹 The vacuum robot is a clear example of an intelligent agent, capable of detecting dirt and taking appropriate actions.
- 📏 Rationality in AI is defined by an agent's ability to perform the right actions based on its environment and programmed functions.
- 🌐 The environment for AI can be characterized by its observability, the number of agents involved, determinism, and the nature of the steps that can be taken.
- 🔄 AI environments can be static or dynamic, with dynamic environments changing while the agent is making decisions.
Q & A
What is the main topic of the session presented by Evantanwijaya?
-The main topic of the session is explaining what artificial intelligence (AI) is, its history, and its applications.
What are the learning outcomes expected for students in this session?
-Students are expected to understand the definition of AI, the concept of intelligent agents, how to determine the right AI system for various tasks and needs, and the structure of agent programs.
How is artificial intelligence defined in the script?
-Artificial intelligence is defined as a field in computer science that aims to create intelligence on computers capable of solving problems, mimicking human thinking and problem-solving.
What are the capabilities of artificial intelligence mentioned in the script?
-The capabilities include natural language processing, knowledge representation, automated reasoning, machine learning, computer vision, and robotics.
Who is credited with coining the term 'artificial intelligence' and when did this happen?
-Alan Turing is credited with coining the term 'artificial intelligence' in 1947 during a lecture in London.
What is an intelligence agent as described in the script?
-An intelligence agent is a computer object that can perceive the environment through sensors and act based on the environment's state using actuators.
What is the difference between Sprinkle A and Sprinkle B in the example provided?
-Sprinkle A is considered an agent because it processes environmental input and turns on when needed based on weather conditions, while Sprinkle B operates on a fixed schedule and is not considered an agent.
What is meant by 'rationality' in the context of AI agents?
-Rationality in AI agents refers to an agent performing the right actions for each entry in the agent's function table, producing a series of actions based on the environment's state.
How can the task environment for an AI agent be defined?
-The task environment can be defined by specifying the problem, the processes involved in the task environment, and the properties of the task environment itself.
What are the properties of the task environment discussed in the script?
-The properties discussed include observability (fully, partially, or unobservable), the number of agents (single or multiple), determinism (deterministic, stochastic, or non-deterministic), and the nature of the environment (static or dynamic).
How is the performance of a vacuum robot measured according to the script?
-The performance of a vacuum robot is measured by how clean the floor it cleans, the type of surface (rough or smooth), and the effectiveness of its actuators and sensors.
Outlines
🤖 Introduction to AI
The speaker, Evantanwijaya, introduces the topic of artificial intelligence (AI) by explaining its definition, history, and applications. The session aims to help students understand AI, its concepts, and how to identify the appropriate AI system for various tasks and needs. The speaker also discusses the structure of AI programs. AI is described as a field in computer science that aims to create intelligence in computers capable of solving problems by mimicking human thought processes. The speaker mentions several AI capabilities, including natural language processing, knowledge representation, automated reasoning, machine learning, and computer vision. The script also touches on the history of AI, mentioning its inception in 1947 by Alan Turing.
📈 AI Development and Intelligence Agents
This paragraph delves into the development of AI, referencing Google's contributions in 2020 and the use of data for training AI systems. The concept of an intelligence agent is introduced, which is defined as a computer object capable of perceiving its environment through sensors and acting based on that perception through actuators. Examples are given, such as a sprinkler system that turns on based on weather conditions, illustrating the difference between a rational agent (which acts appropriately based on its environment) and a non-agent (which operates on a preset schedule). The importance of rationality in agents is emphasized, along with the evaluation of an agent's performance based on its actions and the environment's state.
🔍 Defining Task Environments and Agent Properties
The script discusses the task environment in AI, which is the context in which an agent operates and the problems it is designed to solve. It explains how to specify a task environment, including the performance measurement, actuators, sensors, and the properties of the environment itself. The properties are further divided into observability, the number of agents involved, determinism, and the nature of the steps an agent can take (episodic or sequential). The paragraph uses the example of a vacuum cleaner robot to illustrate these concepts, explaining how its performance is measured, its sensors and actuators, and how it interacts with its environment.
🚗 AI Architecture and Self-Driving Cars
The final paragraph discusses AI architecture and the design of programs that implement functions where an agent maps perceptions to actions. It also mentions the application of AI in voice recognition and self-driving cars, suggesting that the properties of the environment for these technologies can be defined similarly to the vacuum cleaner example. The speaker concludes the session by summarizing the key points about AI, its history, and applications, encouraging entrepreneurs to apply these concepts in their work.
Mindmap
Keywords
💡Artificial Intelligence (AI)
💡Intelligent Agent
💡Natural Language Processing (NLP)
💡Knowledge Representation
💡Automated Reasoning
💡Machine Learning
💡Computer Vision
💡Robotics
💡Alan Turing
💡Rationality
💡Task Environment
Highlights
Introduction to the session by the speaker, Evantanwijaya, on explaining artificial intelligence (AI), its history, and applications.
AI is created based on how humans think, capturing information, thinking, feeling, predicting, and manipulating to achieve desired outcomes.
AI is a field in computer science aimed at creating intelligence on computers capable of solving problems and mimicking human thinking.
AI capabilities can be categorized into natural language processing, knowledge representation, automated reasoning, machine learning, and computer vision.
The concept of AI was initiated in 1947 by Alan Turing during his talk in London.
Google's development of AI training data in January 2020 is a notable milestone in AI's evolution.
An intelligence agent is defined as a computer object capable of observing its environment and acting based on it.
Examples of intelligence agents include sprinkler systems that turn on based on environmental conditions.
The concept of rationality in AI agents is introduced, where rational agents perform the right actions based on their environment.
The importance of evaluating an AI agent's performance based on its environment and actions is discussed.
The task environment in AI is defined, which includes specifying the problem, the process, and the properties of the task environment.
The properties of the task environment are further divided into observability, the number of agents, determinism, and the steps that can be taken.
A study case of a vacuum robot is used to illustrate the performance measurement, actuators, and sensors in AI agents.
The properties of the task environment, such as observability, the number of agents, and determinism, are further explained using the vacuum robot example.
The architecture of AI and the role of programs in designing AI agents that implement functions are discussed.
The session concludes with a summary of what AI is, its history, and its applications.
Transcripts
[Musik]
Halo rekan-rekan semuanya Perkenalkan
nama saya
evantanwijaya dan pada sesi kali ini
saya akan membantu menjelaskan tentang
Apa itu ai kemudian sejarahnya dan
penerapan Ai itu bagaimana Jadi pada
sesi kali ini ada beberapa capaian
pembelajaran yang rekan-rekan bisa
dapatkan saat ee mendengar materi ini
yaitu pertama mahasiswa akan memahami
tentang definisi Ai kemudian mahasiswa
akan memahami konsep tentang
intelligence agen kemudian mahasiswa
menentukan Ai System yang tepat untuk
masing-masing tugas dan kebutuhannya
serta memahami struktur dari agen
program tersebut jadi apa itu artificial
intelligence Nah mungkin rekan-rekan di
sini sudah banyak mengetahui banyak
sekali artificial intelligence yang ada
di sekitar kita jadi untuk artificial
artificial intelligence sendiri
sebenarnya dibuat
berdasarkan cara manusia itu berpikir
kalau misalnya rekan-rekan di sini ee
menangkap sebuah informasi
kemudian berpikir kemudian bisa
merasakan serta memprediksi dan
menghasilkan memanipulasi hasil yang Ee
kita inginkan Sesuai dengan informasi
yang kita dapatkan nah konsep
tersebutlah yang akan kita terapkan
kepada mesine atau artificial
intelligence sehingga
eh di sini tidak hanya kita memahami
Tetapi bagaimana cara membangun sebuah
entitas yang memiliki sebuah kepintaran
secara general kita dapat eh simpulkan
bahwa artificial intelligence sendiri
adalah satu bidang dalam komuter sains
yang memiliki tujuan untuk membuat
kecerdasan pada komputer yang mampu
menyelesaikan masalah-masalah yang ada
kemudian komputer memiliki kemampuan
atau meniru cara manusia berpikir dan
menyelesaikan masalah Jadi konsep
artificial intelligence sendiri itu
didasarkan pada sosok manusia yaitu diri
kita sendiri di mana proses cara kita
Berpikir itu kita ee telaah dan kemudian
kita terapkan ke dalam sebuah komputer
kemampuan artificial intelligence
sendiri dapat kita bagi-bagi yang
pertama yaitu natural language
processing di mana hal ini yaitu
komputer mampu berkomunikasi dalam
bahasa manusia yang ada Jadi mungkin ee
contohnya adalah teman-teman sekarang
bisa berkomunikasi dengan handphone
kalian baik itu di eh Smartphone Android
maupun eh iPhone kemudian ada juga yang
namanya knowledge representation di mana
menyimpan Apa yang diketahui maupun
didengar jadi saat eh rekan-rekan
berinteraksi dengan artificial
intelligence mereka akan menyimpan data
yang rekan-rekan inputkan atau
rekan-rekan masukkan ke dalam artificial
intelligence itu kemudian artificial
intelligence itu akan belajar dan
merepresentasikan apa yang sudah
diinputkan menjadi sebuah output yang
dapat dipahami oleh
penggunanya selain itu juga ada
automated reasoning di mana
informasi-informasi yang telah disimpan
untuk menentukan jawaban yang benar dan
membuat keputusan baru Selain itu juga
ada juga machine learning di mana
machine learning ini beradaptasi dengan
keadaan baru serta mendeteksi dan
mengeksplorasi pola jadi di sini selain
berpikir dengan menerapkan konsep
berpikir dari manusia kita menggunakan
data-data yang ada tersebut untuk
menentukan hal baru atau menghasilkan
hal atau menyimpulkan hal baru yang
dapat diterapkan oleh komputer kemudian
dihasilkan hasil prediksi yang tepat
kemudian bisa juga dilakukan dengan
computer Vision jadi computer Vision ini
adalah Ai dapat menggunakan kamera untuk
melihat keadaan di lingkungan sekitar
dalam kasus ini mungkin ee rekan-rekan
tahu bahwa
ada mobil cerdas ya mobil self Driving
di mana Dia memiliki banyak sensor dan
sensor utamanya adalah sensor eh kamera
di mana dia melilihat sekeliling sekitar
yang objek-objek di sekitar
eh mobil tersebut dan implementasi
terakhir atau kemampuan ea terakhir
adalah robotis di mana robotis ini
adalah mengontrol dan menggerakkan
sebuah objek Nah kalau ditarik e dari ke
belakang ke belakangnya Ai
itu dibuat atau mungkin dicetuskan ya di
tahun 1947 oleh Alan touring saat e dia
berbicara di London dan kemudian ditarik
sampai Januari ya Januari eh 2020 di
mana Google mulai
e membuat sebuah data ya data yang
sekiranya dipakai untukakukan training
untuk
artificial intelligence itu dapat
berkembang maupun hingga sekarang yang
sudah Mungkin sering kita gunakan adalah
cgbt di mana itu sangat membantu
eh kita untuk dalam melakukan
menyelesaikan pekerjaan seperti itu di
dalam artificial intelligence sendiri
ada yang disebut dengan intelligence
agent jadi apa itu intelligence agent di
sini merupakan sebuah objek komputer
yaitu objek di sini adalah objeknya
adalah komputer yang dapat melihat
lingkungan
yang ada di sekitar melalui sensor dan
melakukan tindakan berdasarkan keadaan
lingkungan tersebut melalui aktuator
jadi saat kita
menerima input atau informasi dari
lingkungan kita memprosesnya kemudian
mengeluarkan hasilnya seperti apa dalam
kasus ini agen ini bisa termasuk manusia
bisa termasuk program komputer juga dan
robot rekan-rekan bisa melihat di sini
bahwa ada sebuah di kasus ya yaitu
sebuah sprinkel air di mana sprinkel A
itu mencatat keadaan cuaca dan menyala
ketika dibutuhkan dan sprinkel b menyala
setiap jam
14.00 Nah kalau dilihat dari kedua
Sprinkle tersebut yang dinamakan agen
adalah Sprinkle a di mana dia menerima
input dari lingkungan kemudian diproses
jika mungkin keadaan lingkungan kering
maka dia akan menyala dan jika mungkin
lingkungannya hujan maka dia akan
ee mati berbeda dengan Sprinkle B yang
sudah diprogram secara rutin Nah kalau
Sprinkle B itu tidak merup bukan
merupakan sebuah agen tetapi Sprinkle a
lah yang merupakan sebuah agen contoh
lain yaitu vakum robot kalau vakum robot
ini sudah jelas pasti merupakan
intelligence agen di mana dia bisa
mendeteksi keadaan lingkungan yang kotor
dan kemudian terdapat sebuah
aksi yang harus dilakukan oleh vakum
robot tersebut jika keadaannya kotor dia
harus menyedot kekotoran tersebut
ataupun Jika dia bersih dia harus
berpindah ke daerah lain sesuai dengan
lingkungannya bersih ataupun kotor dan
dia bisa bergerak ke manapun agar agen
dapat bertindak sesuai dengan keadaan
lingkungan maka kita harus menerapkan
konsep yang dinamakan konsep rasionality
di mana agen rasional adalah agen yang
melakukan hal yang benar setiap entry
dalam tabel fungsi agen di sini dengan
benar ketika agen ditempatkan di suatu
lingkungan ia akan menghasilkan
serangkaian tindakan sesuai dengan
urutan-urutan keadaan tersebut ukuran
kinerja mengevaluasi setiap urutan
keadaan lingkungan yang diberikan Jadi
selain ee instruksi-instruksi yang
diberikan maka tidaklah tidaklah
terlewat dari evaluasinya jika mungkin
ada hal yang sekiranya Ee tidak cocok
dengan sequens tersebut dan keadaan
lingkungannya maka kita harus
mengevaluasi ee agen tersebut kemudian
apa yang dianggap rasional pada waktu
tertentu bergantung pada empat hal yaitu
ukuran kinerja yang didefinisikan
kemudian Pengetahuan yang dimiliki oleh
agen terhadap lingkungan kemudian
tindakan yang dapat dilakukan oleh agen
serta urutan persepsi agen hingga
sekarang yang EE eh aktif seperti itu
untuk lebih detailnya kita harus
mengamati keadaan eh yang ada di
lingkungan tersebut ada tiga hal yaitu
task environment di mana Problem apa
yang sesuai di mana AG dapat memberikan
solusinya kemudian specifying the tas
environment yaitu proses apa saja yang
ada pada task environment dan yang
ketiga menentukan properti dari tas
environment itu sendiri Nah untuk
mendefinisikan eh tas specifying tas en
sendiri Kita dapat menggunakan P yaitu P
performance measurement e envirment
kemudian a actuator n s sensor Nah kalau
kita jabarkan Lebih detail lagi
berdasarkan pie tersebut ya di studi
kasus vakum robot tersebut yaitu
performance measurement dari e vakum
robot adalah seberapa bersih lantai yang
dibersihkan oleh vakum robot tersebut
kemudian dari sisi
yaitu ruangan dalam rumah Ataupun
mungkin jenis permukaan lantai baik itu
kasar maupun licin Kemudian aktuator
dari e vacum cleaners tersebut adalah
roda untuk bergerak sikat untuk menyapu
debu kemudian vakum untuk menyedot
kotoran serta untuk sensornya sendiri
juga di dalam eh robot vacum cleaner
adalah sensor jarak kemudian
eh sensor debu dan sensor tepi untuk
mencegah jatuh dari tangga nah kemudian
kita lanjut untuk properti dari tas
environment sendiri nah kita bisa
membagi
eh tas properti dari tas environment ini
yang pertama adalah kita melihat dari
sisi
observable-nya Apakah dia fully
observable atau partiially atau kemudian
unobservable di mana fully observable
ini adalah agen dapat melihat seluruh
lingkungan yang ada sementara untuk
parsial sendiri hanya beberapa part atau
beberapa bagian lingkungan saja yang dia
bisa amati sementara untuk unobservable
ini biasanya Ee tidak memiliki sensor
dalam kasus ini ee agen masih bisa
mencapai tujuan kemudian kita juga bisa
melihat dari sisi beapa agen yang dapat
kita gunakan baik itu agen tunggal agen
ganda maupun interaksi antar agennya itu
seperti apa karena ee untuk artifisial
sendiri Kita tidak bisa
ee menggunakan satu agen untuk
banyak tugas jadi kita harus benar-benar
spesifik agen ini bertugas untuk apa
agen ini bertugas untuk apa dan
bagaimana caranya kita bisa melakukan
interaksi antar kedua agen tersebut
kemudian kita bisa melihat dari sisi
deterministik stokastik kemudian dan non
deterministik di mana deterministik
sendiri adalah keadaan lingkungan
selanjutnya sepenuhnya ditentukan oleh
keadaan saat ini Kemudian untuk
stokastik adalah keadaan lingkungan
selanjutnya tidak sepenuhnya ditentukan
oleh keadaan saat ini dan
nondeterministik yaitu tindakan agen
memiliki berbagai kemungkinan hasil
tanpa probabilitas yang menyertai yang
di mana konsep terakhir ini jarang
digunakan untuk Ai seperti itu kemudian
kita juga bisa melihat eh dari sisi
langkah-langkah yang dapat kita lakukan
yaitu episodik dan sekuensial di mana
episonik sendiri adalah eh pengalaman
agen dibagi menjadi episode-episode
terpisah yang tidak saling bergantung
sementara sekuensial
yaitu keputusan yang diambil oleh agen
saat ini dapat mempengaruhi semua
keputusan di masa depan kemudian kita
dapat melihat dari sisi statis dan
dinamis untuk propertinya yaitu tindakan
agen tidak mengubah lingkungan dan agen
tidak perlu terus mengamati lingkungan
saat mengambil keputusan itu untuk
bagian statis di mana contohnya adalah
saat kita membuat artificial
intelligence untuk eh teka-tekii silang
maupun tiktto Kemudian untuk dinamis
sendiri adalah lingkungan bisa berubah
sementara agen Sedang berpikir untuk
mengambil keputusan contohnya menyebrang
jalan maupun game balapan mobil kemudian
kita bisa lihat juga untuk propertinya
dari sisiuous dan diskret di manauous
sendiri adalah keadaan lingkungan
memiliki variasi nilai yang
berkesindambungan dengan persepsi dan
tindakan agen jadi untuk ku sendiri ini
cukup banyak faktor ya cukup banyak
faktor yang akan mempengaruhi Kemudian
untuk diskr sendiri semua kemungkinan
keadaan bisa diketahui berdasarkan
persepsi dan tindakan agen dengan
nilai-nilai yang terpisah contohnya dari
tadi ee propertit tas environment kita
dapat eh kembali lagi ke studi kasus
vacum cleaner ya kita melihat bahwa Dir
cleaner itu kalau misalnya dari sisi
observable dia adalah parsial Kenapa
karena
ee ada saat di mana dia akan tidak
melihat lingkungan sepenuhnya yaitu
mungkin saat dia ee mengecas ataupun Dia
ee ada waktu tertentu di mana dia harus
kembali ke base-nya untuk ng-recharge
nah saat itu adalah dia tidak melakukan
eh observe ke lingkungan kemudian kalau
ke bagian agen karena di sini tugas
vacum cleaner adalah jelas maka dia
cukup hanya menggunakan satu single
agent saja dan kemudian untuk
deterministik dia ini akan melihat
secara lingkungan ya keseluruhan ya
dan faktor lingkungan tersebut tidak
akan berubah karena hanya ada di dalam
rumah kecuali kita berada di luar rumah
dan terjadi hujan ataupun
ee cuaca-cuaca lain yang berbeda-beda
Nah itu baru kita berubah menjadi
stokastik Kemudian untuk sekuensial
Karena untuk robot vakum sendiri itu
diprogram jika kotor maka dia menyedot
dan membersihkan Jalan maka dia
sekuensial dan lebih ke arah statistik
dan dinamik dia akan dinamik karena
karena dia akan berubah-berubah dalam
arti ee keputusannya itu bisa berganti
sementara yang terakhir adalah dia
diskrit
karena properti dari environment
tersebut hanyalah sama seterusnya
mungkin rekan-rekan juga bisa
memperhatikan untuk voice recognition
serta eh rekan-rekan juga bisa
mendefinisikan propertitas environment
untuk self driving car yang eh sudah ada
seperti itu kalau tadi kita sudah
membahas tentang specify dan properti
maka dari arsitektur Ai sendiri
ditambah dengan program itu yang disebut
dengan agen sehingga tugas dari ea
sendiri adalah mendesain sebuah program
yang menerapkan fungsi-fungsi di mana
agen melakukan mapping dari apa yang
ditangkap menjadi sebuah aksi demikian
rekan-rekan untuk sesi Apa itu ai
sejarah serta penerapan Ai salam
entrepreneur
関連動画をさらに表示
Introduction to Artificial Intelligence
What is Symbolic Artificial Intelligence? Prediction: ChatGPT + Symbolic AI = Mind Blowing
Artificial Intelligence (AI) for People in a Hurry
What is Artificial Intelligence (or Machine Learning)?
What is Artificial Intelligence for Kids | What is AI | AI for Kids | AI explained for Kids |AI Kids
Map of Artificial Intelligence
5.0 / 5 (0 votes)