IMT - AI (1) - Apa itu AI?, Sejarah, dan Penerapan AI

Summary

This 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

00:00

🤖 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.

05:01

📈 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.

10:03

🔍 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.

15:05

🚗 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.

Keywords

💡Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think like humans and mimic their actions. In the video, AI is described as a field of computer science aimed at creating intelligence in computers capable of solving problems. It is central to the video's theme as it sets the stage for discussing various AI applications and concepts.

💡Intelligent Agent

An Intelligent Agent is a computer system that can perceive its environment and act upon it. The video explains that these agents can be humans, computer programs, or robots. They are crucial to the video's narrative as they exemplify how AI systems interact with their surroundings, such as the sprinklers and vacuum robots mentioned.

💡Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing is a subfield of AI that focuses on the interaction between computers and humans through natural language. The video mentions it as one of the capabilities of AI, allowing computers to communicate in human languages, exemplified by smartphones that understand and respond to voice commands.

💡Knowledge Representation

Knowledge Representation in AI refers to the way knowledge is stored and organized within a system. The video explains that AI systems use this concept to store and process data, such as when interacting with users, where the input is learned and represented as an output that can be understood by the user.

💡Automated Reasoning

Automated Reasoning is the process by which AI systems use stored information to determine correct answers and make new decisions. It is highlighted in the video as a key capability of AI, allowing systems to not just apply human thought concepts but also to use existing data to determine new outcomes.

💡Machine Learning

Machine Learning is a subset of AI that enables systems to learn and improve from experience without being explicitly programmed. The video describes it as AI's ability to adapt to new situations, detect, and explore patterns, which is crucial for systems to generate accurate predictions and apply them.

💡Computer Vision

Computer Vision is the ability of AI systems to interpret and understand the visual world. The video uses the example of self-driving cars, which use cameras and sensors to perceive their surroundings, demonstrating how AI can 'see' and react to the environment.

💡Robotics

Robotics is the branch of AI that deals with the design, construction, operation, and use of robots. The video mentions it as the last capability of AI, where robots can control and move objects, illustrating the practical application of AI in manipulating physical environments.

💡Alan Turing

Alan Turing is credited with coining the term 'Artificial Intelligence' in 1947. His work is foundational to the field, and the video references him as the starting point of AI's history, emphasizing his significance in the development of AI.

💡Rationality

Rationality in the context of AI refers to the concept of an agent performing the right action for each entry in its function. The video discusses rationality as a key concept for evaluating AI agents, where a rational agent will produce a series of actions based on the environment's conditions, which is essential for understanding how AI systems should operate.

💡Task Environment

A Task Environment in AI is the context or setting where an agent operates to achieve a specific goal. The video explains it in terms of defining what problems an agent can solve, detailing the processes within the task environment, and establishing the properties of the task environment itself, which is vital for understanding how AI systems are designed to interact with their environments.

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