KECERDASAN BUATAN

KECERDASAN BUATAN

A. Sejarah Kecerdasan Buatan

                Di awal abad 20, seorang penemu Spanyol, Torres y Quevedo, membuat sebuah mesin yang dapat men’skak-mat’ raja lawannya dengan sebuah ratu dan raja. Perkembangan secara sistematis kemudian dimulai segera setelah diketemukannya komputer digital. Artikel ilmiah pertama tentang Kecerdasan Buatan ditulis oleh Alan Turing pada tahun 1950, dan kelompok riset pertama dibentuk tahun 1954 di Carnegie Mellon University oleh Allen Newell and Herbert Simon. Namun bidang Kecerdasan Buatan baru dianggap sebagai bidang tersendiri di konferensi Dartmouth tahun 1956, di mana 10 peneliti muda memimpikan mempergunakan komputer untuk memodelkan bagaimana cara berfikir manusia. Hipotesis mereka adalah: “Mekanisme berfikir manusia dapat secara tepat dimodelkan dan disimulasikan pada komputer digital”, dan ini yang menjadi landasan dasar Kecerdasan Buatan.

Beberapa program AI yang dibuat pada kurun waktu 1956 – 1967, antara lain :

Logic Theorist, diperkenalkan oleh Dartmouth Conference. Program ini dapat membuktikan teorama – teorama matematika.

Sad Sam, deprogram ole Robert K. Lindsay (1960).Kalimat ini dapat mengetahui kalimat – kalimat sederhana dalam bahasa Inggris dan mampu memberikan fakta – fakta dari percakapan yang terdengar.

ELIZA, deprogram oleh Joseph Wenzembaum (1967). Program ini mampu memberikan terapi kepada pasie dengan jawaban yang dari pasien atas pertanyaan yang telah diajukan.

Dasar Artificial Intelligence

Artificial Intelligenceatau lebih dikenal dengan kecerdasan buatan merupakan sebuah perkembangan teknologi dewasa ini yang sangat menarik untuk dibahasa. Kecerdasan buatan tentunya sangatlah berhubungan dengan kecerdasan itu sendiri, dari kamus, arti kecerdasan adalah kemampuan untuk mengerti/memahami (The faculty of understanding). Perilaku cerdas dapat ditandai dengan:

Belajar atau mengerti dari pengalaman.

Memecahkan hal yang bersifat mendua atau kontradiktif.

Merespon situasi baru dengan cepat (fleksibel).

Menggunakan alasan untuk memecahkan problem secara efektif.

Berurusan dengan situasi yang membingungkan.

Memahami dengan cara biasa/rasional.

Menerapkan pengetahuan untuk memanipulasi lingkungan.

Mengenali elemen penting pada suatu situasi.

Kecerdasan buatan adalah suatu pengetahuan yang dimana komputermampu meniru kecerdasan manusia sehigga diharapakan komputer ( atau berupa suatu mesin ) dapat melakukan hal – hal yang apabila dikerjakan manusia memerlukan kecerdasan.

Kebanyakan ahli setuju bahwa Kecerdasan Buatan berhubungan dengan 2 ide dasar. Pertama, menyangkut studi proses berfikir manusia, dan kedua, berhubungan dengan merepresentasikan proses tersebut melalui mesin (komputer, robot, dll)

Kemampuan untuk problem solving adalah salah satu cara untuk mengukur kecerdasan dalam berbagai konteks. Terlihat di sini bahwa mesin cerdas akan diragukan untuk dapat melayani keperluan khusus jika tidak mampu menangani permasalahan remeh/kecil yang biasa dikerjakan orang secara rutin. Terdapat beberapa alasan untuk memodelkan performa manusia dalam hal ini:

Untuk menguji teori psikologis dari performa manusia.

Untuk membuat komputer dapat memahami penalaran (reasoning) manusia.

Untuk membuat manusia dapat memahami penalaran komputer.

Untuk mengeksploitasi pengetahuan apa yang dapat diambil dari manusia.

Menurut Winston dan Prendergast (1984), tujuan dari Kecerdasan Buatan adalah:

Membuat mesin menjadi lebih pintar.

Memahami apakah kecerdasan (intelligence).

Membuat mesin menjadi lebih berguna

Perbandinga Kecerdasan Buatan Dengan Kecerdasan Manusia dan Perbandingan Kecerdasan Buatan Dengan Komputer Konvensional

Kecerdasan Buatan	Kecerdasan Alami
Bersifat permanen	Cepat mengalami perubahan
Lebih mudah diduplikasi	Proses transfer dari manusia
Lebih murah	Satu ke lainnya membutuhkan
Konsisten	Proses yang lama
Dapat didokumentasi	Lebih mahal karena tidak
Lebih cepat	Jarang harus mendatangkan
Dapat mengerjakan pekerjaan	Orang untuk suatu pekerjaan
Lebih baik	Sering berubah-ubah (sifat manusia)

Menurut Kaplan ( turban, mclean, wetherbe, 1999, H.478) AI mempunyai beberapa kelebihan dibandingkan dengan kecerdasan alami ( kercedasan manusia ). Perbandingan antara AI dengan kecerdasan manusia, sebagai berikut :

Sementara itu perbandingan antara kecerdasan buatan (AI) dengan computer konvensional dapat dilihat dengan Program komputer konvensional prosesnya berbasis algoritma, yakni formula matematis atau prosedur sekuensial yang mengarah kepada suatu solusi. Algoritma tersebut dikonversi ke program komputer yang memberitahu komputer secara pasti instruksi apa yang harus dikerjakan. Algoritma yang dipakai kemudian menggunakan data seperti angka, huruf, atau kata untuk menyelesaikan masalah.

Sedangkan perangkat lunak AI berbasis representasi serta manipulasi simbolik. Di sini simbol tersebut berupa huruf, kata, atau angka yang merepresentasikan obyek, proses dan hubungan keduanya. Sebuah obyek bisa jadi seorang manusia, benda, pikiran, konsep, kejadian, atau pernyataan suatu fakta. Menggunakan simbol, kita dapat menciptakan basis pengetahuan yang berisi fakta, konsep, dan hubungan di antara keduanya. Kemudian beberapa proses dapat digunakan untuk memanipulasi simbol tersebut untuk menghasilkan nasehat atau rekomendasi untuk penyelesaian suatu masalah. Perbedaan dasar antara AI dengan program komputer konvensional, sebagai berikut :

Konvensional Aspek	AI	Program konvensional
Pemrosesan	Sebagian besar simbolik	Algoritmik
Input	Tidak harus lengkap	Harus lengkap
Pendekatan pencarian	Sebagian besar heuristik	Algoritma
Penjelasan/eksplanasi	Tersedia	Biasanya tidak tersedia
Fokus	Pengetahuan	Data
Pemeliharaan & peningkatan	Relatif mudah	Biasanya sulit
Kemampuan berpikir secara logis	Ada	Tidak ada

Bidang – Bidang Aplikasi AI

Penerapan Kecerdasan Buatan meliputi berbagai bidang seperti ditunjukkan pada bagian akar pohon AI dalam Gambar I-1, antara lain: Bahasa/linguistik, Psikologi, Filsafat, Teknik Elektro, Ilmu Komputer, dan Ilmu Manajemen. Sedangkan sistem cerdas yang banyak dikembangkan saat ini adalah:

Sistem Pakar

Sistem Pakar (Expert Systemi), yaitu program konsultasi (advisory) yang mencoba menirukan proses penalaran seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit. Sistem Pakar merupakan aplikasi AI yang paling banyak. Lebih detil tentang Sistem Pakar sebagai berikut :

Ciri-Ciri Sistem Pakar

Sistem pakar yang baik harus memenuhi ciri-ciri sebagai berikut :

Memiliki informasi yang handal.

Mudah dimodifikasi.

Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.

Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi.

Keuntungan Sistem Pakar
Secara garis besar, banyak manfaat yang dapat diambil dengan adanya sistem pakar, antara lain :

Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.

Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.

Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.

Meningkatkan output dan produktivitas.

Meningkatkan kualitas.

Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka).

Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.

Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.

Memiliki reabilitas.

Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.

Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.

Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.

Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.

Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan

Kelemahan Sistem Pakar
Di samping memiliki beberapa keuntungan, sistem pakar juga memiliki beberapa kelemahan, antara lain :

Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.

Sulit dikembangkan. Hal ini tentu saja erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di bidangnya.

Sistem Pakar tidak 100% bernilai benar.

Pemrosesan Bahasa Alami

Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing), yang memberi kemampuan pengguna komputer untuk berkomunikasi dengan komputer dalam bahasa mereka sendiri (bahasa manusia). Sehingga komunikasi dapat dilakukan dengan cara percakapan alih-alih menggunakan perintah yang biasa digunakan dalam bahasa komputer biasa. Bidang ini dibagi 2 lagi:

Pemahaman bahasa alami, yang mempelajari metode yang memungkinkan komputer mengerti perintah yang diberikan dalam bahasa manusia biasa. Dengan kata lain, komputer dapat memahami manusia.

b. Pembangkitan bahasa alami, sering disebut juga sintesa suara, yang membuat komputer dapat membangkitkan bahasa manusia biasa sehingga manusia dapat memahami komputer secara mudah.

Intelligent Tutoring

Intelligent Tutoring/Intelligent Computer-Aided Instruction, adalah komputer yang mengajari manusia. Belajar melalui komputer sudah lama digunakab, namun dengan menambahkan aspek kecerdasan di dalamnya, dapat tercipta komputer “guru” yang dapat mengatur teknik pengajarannya untuk menyesuaikan dengan kebutuhan “murid” secara individiual. Sistem ini juga mendukung pembelajaran bagi orang yang mempunyai kekurangan fisik atau kelemahan belajar.

Logika Kabur

Logika Fuzzy (Logika Kabur), Fuzzysecara bahasa diartikan sebagai kabur atau samar samar. Suatu nilai dapat bernilai besar atau salah secara bersamaan. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotaan yang memiliki rentang nilai 0 (nol) hingga 1(satu). Berbeda dengan himpunan tegas yang memiliki nilai 1 atau 0 (ya atau tidak).Logika Fuzzy merupakan seuatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (fuzzyness) antara benar atau salah. Dalam teori logika fuzzy suatu nilai biasbernilai benar atau salah secara bersama. Namun berapa besar keberadaan dan kesalahan suatu tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya. Logika fuzzymemiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai 1 atau 0. Logika fuzzy digunakan untuk menterjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic), misalkan besaran kecepatan laju kendaraan yang diekspresikan dengan pelan, agak cepat, cepat, dan sangat cepat. Dan logikafuzzy menunjukan sejauh mana suatu nilai itu benar dan sejauh mana suatu nilai itu salah. Tidak seperti logikaklasik (scrisp)/tegas, suatu nilai hanya mempunyai 2 kemungkinan yaitu merupakan suatu anggota himpunan atau tidak. Derajat keanggotaan 0 (nol) artinya nilai bukan merupakan anggota himpunan dan 1 (satu) berarti nilai tersebut adalah anggota himpunan. Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output, mempunyai nilai kontinyu. Fuzzy dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan dan derajat darikebenaran. Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama (Kusumadewi 2004). Penjelasan sedikit lebih detail mengenai logika kabur akan dibahas sebagai berikut :

Logika Fuzzy merupakan salah satu sistem cerdas, dimana ciri dari sistem cerdas adalah sebagai berikut:

Kemampuan belajar dan penalaran tampak nyata.

Kemampuan mengolah data/fakta yang tidak jelas/kabur (fuzzy) dengan mudah.

Kemudahan pengembangannya.

Alasan Digunakannya Logika Fuzzy, antara lain:

Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sederhana dan mudah dimengerti.

Logika fuzzy sangat fleksibel.

Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.

Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks.

Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.

Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.

Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.

Penerapan Logika Fuzzy

Penerapan logika fuzzy dalam pengaturan kipas angin atau AC.

Penerapan logika fuzzy dalam otomatisasi persneling pada mobil otomatis.

Penerapan logika fuzzy dalam penentuan diafragma pada kamera foto manual.

Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) adalah sebuah model matematik yang berupa kumpulan unit yang terhubung secara parallel yang bentuknya menyerupai jaringan saraf pada otak manusia (neural).Jaringan syaraf tiruan sering digunakan juga dalam bidang kecerdasan buatan. Lalu kalau begitu apa bedanya jaringan syaraf tiruan dengan kecerdasan buatan?Kecerdasan buatan bertujuan untuk membuat sebuah mesin dapat mengerjakan suatu pekerjaan layaknya seperti manusia. Nah itu berarti kita harus bisa membuat mesin itu berfikir , menyelesaikan suatu masalah layaknya manusia. Jaringan syaraf tiruan ini adalah salah satu algoritma berpikirnya dari kecerdasan buatan.Menurut seorang ahli jaringan syaraf tiruan bernama Haykin S. Jaringan syaraf tiruan itu seperti sebuah prosesor yang dapat menyimpan pengetahuan dan pengalaman sehingga prosesor ini dapat bekerja menyerupai otak manusia yang dapat beradapatasi dengan masalah.

Dari pembahasan tersebut dapat disimpulkan bahwa Jaringan syaraf tiruan itu adalah metode/algoritma yang dapat membuat komputer mempunyai otak pintar seperti manusia yang bisa beradaptasi terhadap masalah.

ada tiga paradigma bagaimana jaringan syaraf tiruan dapat berfikir dan beradaptasi terhadap suatu masalah, tiga paradigm tersebut adalah :

Supervised Learning

Unsupervised Learning

Reinforced Learning

Supervised Learning (pembelajaran terawasi) adalah metode pembelajaran yang menyimpulkan pemetaan data dengan membandingkan ketidaksesuaian antara pemetaan data saat ini ( yang mengandung knowledge saat ini) dengan pemetaan data sebelumnya (yang mengandung knowledge sebelumnya). Unsupervised Learning (pembelajaran tidak terawasi) adalah metode pembelajaran yang mengelompokkan unit-unit yang hampir sama dalam area tertentu. Metode ini biasa digunakan untuk pengklafisikasian pola.Reinforced Learning, adalah metode yang membuat system (system) dapat belajar dari keputusan yang diambil sebelumnya dengan cara memberikan reward setiap kali system melakukan suatu hal yang benar. Dengan pemberian reward ini system akan mencari hal apa yang harus dilakukan agar mendapatkan lebih banyak lagi reward, sehingga system dapat terus berkembang. System (learner) dibiarkan belajar sendiri dengan lingkungan, ketika system bermain berdasarkan rule maka akan diberi reward, ketika tidak akan diberi punishment.

Sebelum menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan kita harus mempertimbangkan tiga hal yaitu :

 Model apa yang akan kita gunakan

Algoritma belajar apa yang akan kita gunakan

Bagaimana caranya agar JST tahan terhadap masalah

Dalam kehidupan sehari-hari jaringan syaraf tiruan digunakan dalam aplikasi yang berkaitan dengan hal-hal berikut :

Identifikasi dan control : Kontrol kendaraan, Natural Resources Mangement

Pengambil keputusan dalam video game: Chess, Poker, Backgammon

Pengenal Pola : Radar, Pengenal wajah, Pengenal objek

Diagnosa Medis untuk mendeteksi penyakit kangker

Robotika

Robotika adalah salah satu wacana teknologi untuk menuju peradaban yang lebih maju. Kebanyakan orang selalu beranggapan bahwa robot adalah kemajuan teknologi yang mampu menggeser tingkah laku seseorang untuk melakukan suatu tindakan. Dengan kemajuan yang pesat, maka kebutuhan akan SDM akan merosot tajam. Layaknya revolusi pada bangsa Eropa.

Kata “robot” diambil dari bahasa Ceko (Chech), yang memiliki arti “pekerja” (worker). Robot merupakan suatu perangkat mekanik yang mampu menjalankan tugas-tugas fisik, baik di bawah kendali dan pengawasan manusia, ataupun yang dijalankan dengan serangkaian program yang telah didefinisikan terlebih dahulu atau kecerdasan buatan (artificial intelligence).

Sejarah Robot Dunia

Perkembangan robotika pada awalnya bukan dari disiplin elektronika melainkan bersal dari ilmuwan biologi dan pengarang cerita novel maipun pertunjukan drama pada sekitar abad XVIII.Baru sekitar abad XIX robot mulai dikembangkan oleh insinyur teknik, pada saat itu berbekal keahlian mekanika untuk membuat jam mekanik mereka membuat boneka tiruan manusia yang bisa bergerak pada bagian tubuhnya.Pada tahun 1920 robot mulai berkembnag dari disilin ilmu elektronika, lebih spesifiknyas pada cabang kajian disiplin ilmu elektronika yaitu teknik kontrol otomatis.

Robot-robot cerdas mulai berkembang peats seiring berkembagnya komputer pada sekitar tahun1950-an. Dengan semakin cepatya kemampuan komputasi komputer dan semakin kecilnya ukuran fisiknya,maka robot-robot yang dbuat semakin memiliki kecerdasan yang cukup baik untuk melakukan pekerjan-pekerjan yang biasa dilakukan olaeh manusia.

Manfaat

Robot menawarkan manfaat spesifik bagi para pekerja, industri dan negara. Jika diperkenalkan dengan benar, industri robot bisa meningkatkan kualitas hidup dengan membebaskan pekerja dari kotor, membosankan, berbahaya dan berat tenaga kerja. memang benar bahwa robot dapat menyebabkan pengangguran dengan mengganti pekerja manusia, tetapi robot juga menciptakan pekerjaan: teknisi robot, salesman, teknisi, programer dan supervisor.

Keuntungan

Keuntungan dari robot untuk industri meliputi sistem manajemen diperbaiki dan produktivitas dan produk-produk berkualitas tinggi secara konsisten. Industri robot dapat bekerja tanpa kenal lelah siang dan malam pada jalur perakitan tanpa kehilangan kinerja. Akibatnya, mereka dapat sangat mengurangi biaya pokok produksi. Sebagai hasil dari manfaat industri, negara-negara yang efektif menggunakan robot dalam industri mereka akan memiliki keuntungan ekonomi di pasar dunia.

Algoritma Genetika

Algoritma genetika biasa juga disebut komputasi adaptif/adaptive computing diperkenalkan pertama kali oleh John H. Holland pada tahun 1975. John H. Holland adalah seorang profesor psikologi dan ilmu komputer di Universitas Michigan.Algoritma genetika adalah suatu pendekatan yang meniru kemampuan mahluk hidup dalam beradaptasi dengan lingkungan sehingga terbentuk proses evolusi untuk mengatasi masalah dengan lebih baik. Teknik ini berhasil digunakan untuk menyimulasikan evolusi biologi, geologi, dan ekosistem yang dalam dunia nyata memakan waktu jutaan tahun. Simulasi hanya dilakukan dalam beberapa menit (O’Brien, 2001).Algoritma genetika menggunakan aturan-aturan proses matematika yang dipakai untuk menentukan cara kombinasi dari komponen-komponen proses dibentuk. Ada tiga cara yang digunakan yakni, mutasi, crossover, dan seleksi.

Mutasi : mencoba kombinasi proses secara acak dan mengevaluasi hasilnya.

Crossover : Mengkombinasikan bagian dari hasil yang baik dengan harapan dapat memperoleh hasil yang lebih baik.

Seleksi : Memilih proses-proses yang baik dan membuang yang jelek.

Contoh aplikasi algoritma genetika :

Para insinyur di General Electric menggunakan untuk merancang mesin pesawat terbang bertubin jet, yang melibatkan persamaan-persamaan dengan kurang lebih 100 variabel dan 50 kekangan (Laudon dan Laudon, 1998, hal. 578).

Departemen psikologi pada New Mexico State University mengembangkan algoritma genetika untuk mengidantifikasi tersangka berdasarkan gambar rekaan dan saksi (Haag, Cummings, dan Dawkins, 2000, hal. 207).

·        

Sistem Al Hibrida

Sistem Al Hibrida atau terkadang dinamakan sistem cerdas hibrida (hybrid intellegent system) adalah sistem yang menggabungkan beberapa teknologi AI untuk dimanfaatkan atau memadukan keunggulan masing-masing teknologi. Istilah seperti ini Soft Computing (Jang, Sun, dan Mizutani, 1997), yang menggabungka AAN, logika kabur, algoritma genetika dan teknik AI konvensional, merupakan contoh sistem AI hibrid. Neurofuzzy merupakan contoh lain yang menggabungkan pemakaian AAN dan logika kabur. Sistem yang terakhir disebutkan ini banyak digunakan oleh perusahaan Jepang seprti Matsushita dan Sharp yang diterapkan pada mesin cuci dan kulkas.

Agen Cerdas

Agen cerdas (intellegent agent) semakin populer dengan perkembangan internet. Namun, penegertian agen cerdas tidak selalu terkait dengan internet. Nama lain dari agen cerdas yaitu software agent, wizard, knowbot, dan softbot. Russel dan Norvig (1995, hal. 310) mendefinisikan agen sebagai “Segala sesuatu yang dapat dipandang menangkap lingkungannya melalui sensor dan bertindak terhadap lingkungan melalui efektor.” Sensor adalah bagian yang merangsang tindakan agen, sedangkan efektor adalah bagian yang digunakan oleh agen untuk melakukan tindakan. Jika dikaitkan dengan manusia, sensor adalah mata dan telinga, sedangkan efektor adalah berupa tangan, lengan, dan mulut. Pada agen berupa robot, kamera atau inframerah brtindak sebagai sensor dan motor berfungsi sebagai efektor.Agen yang berupa perangkat lunak atau biasa disebut agen cerdas, adalah perangkat lunak yang dapat bertindak seperti orang yang mampu berinteraksi dengan lingkungan. Contohnya yang sedang banyak digunakan :

Agen Sitem Operasi

Agen Spreadsheet

Agen Perdagangan Elektronis

Agen sistem operasi digunkan untuk membantu penggunaan sistem operasi. Contoh, Microsoft memiliki sejumlah agen yang dinamakan Wizard pada sistem operasi yang dibuatnya, misalnya Windows NT. Agen ini digunakan antara lain untuk menambah nama pemakaki, mengelola grup pemakai, dan manajemen berkas.

Agen spreadsheet digunakan untuk membuat program spreadsheet menjadi lebih mudah digunakan oleh pemakai. Contoh : Office Assistant pada Excel dapat “mengamati” pemakai dan jika terjadi sesuatu yang dipandang perlu untuk dibantu, agen cerdas ini akan memberikan saran.

    Agen untuk perdagangan elektronis digunakan untuk membantu pemakai yang akan melakukan belanja secara online. Perangkat lunak seperti ini dapat membantu pemakai dengan berbagai car berikut (Agung dan Ibrahim, 2000, hal, 162).

Membantu pemakai menetukan produk yang dibeli.

Mencarikan spesifikasi dan mengkajinya.

Membantu rekomendasi.

Membandingkan belanjaan untuk mendapatkam harga terbaik untuk produk yang dikehendaki.

Mengamati dan mengenalkan kepad pemakai penawaran dan diskon khusus.

Berbagai aplikasi yang lain antara lain untuk menyortir surat elektronis dan mengamati hasil perbandingan suatu olahraga tertentu (misalnya sepakbola) dari berbagai situs Web dan kemudian melaporkan hasilnya dalam bentuk surat elektronis ke para anggota yang menginginkan hasil tersebut.

Topik Lain – Lain

Beberapa topik lain yang berhubungan dengan Ai yang perlu untuk diketahui adalah cyborg, artificial life, dan pembelajaran mesin (machine learning).

Cyborg

Cyborg adalah campuran antara mesin dan mahluk hidup. Di dalam film-film cyborg sering digambarkan sebagai mahluk hidup yang dikontrol oleh pihak lain. Tetapi didalam dunia nyata sebenarnya banyak manusia yang tergolong sebagai cyborg, yaitu manusia yang telah dipasangi piranti-piranti elektronik di dalam tubuhnya (misalnya alat pemacu jantung).Dimasa mendatang, cyborg dapat berupa :

Bakteri yang dilekatkan dalam cip komputer dan dapat digunakan untuk memetakan polutan.

Serangga yang menjadi bagian sensor pendeteksi senjata kimia.

Otak binatang mengerat yang dipakai untuk membantu mengidentifikasi obat baru. (Williams dan Sawyer, 2003, hal. 390).

Artificial Life

Artificial Life atau A-Life adalah bidang studi yang mempelajari dan memahami kehidupan biologis dengan cara melakukan perpaduan dengan bentuk kehidupan buatan. Bidang ini pertama kali diperkenalkan oleh Chris Langton.Contoh A-Life yang paling terkenal adalah robot ikan yang dibuat Mitsubishi Heavy Industries, Ltd (MHI) dan diberi nama Colecanth. Robot ikan ini dibuat dengan panjang 70 cm ini dapat berenang seperti layaknya ikan.

Pemebelajaran Mesin

Pemebelajaran mesin (machine learning) adalah sistem yang secara otomatis dapat meningkatkan kinerjanya melalui pengalaman. Seperti halnya manusia, komputer diharapkan dapat selalu belajar dari waktu ke waktu. Salah satu contohnya yang menunjukan program yang dapat belajar adalah program permainan dan yang diciptakan oleh AL. Samuel (1959). Program ini dapat belajar cara mengalahkan pembuatnya maupun orang lain.