Bagaimana kecerdasan buatan diterapkan dalam robotika
Robot sekarang dapat belajar, beradaptasi, dan membuat keputusan sendiri tanpa memerlukan manusia atau instruksi yang telah diprogram sebelumnya berkat kecerdasan buatan (AI). Robot yang memiliki kecerdasan buatan dilengkapi dengan algoritme yang memungkinkannya untuk menganalisis dan memahami data dari lingkungan mereka dan mengambil tindakan yang tepat. Algoritme ini dapat dianggap analog dengan otak manusia, yang menafsirkan informasi dari indera, mencari pola, dan memberikan hasil. Dengan penggunaan pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami, kecerdasan buatan juga dapat memungkinkan robot untuk berinteraksi dengan manusia dan mesin lainnya.
Kecerdasan Buatan dalam Robotika adalah bidang menarik yang menggabungkan dua disiplin ilmu yang saling berhubungan, yaitu Kecerdasan Buatan dan Robotika. Tujuannya adalah untuk menciptakan robot kecerdasan buatan yang dapat bernalar, belajar, memahami, dan membuat keputusan, tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Kecerdasan buatan melibatkan pengembangan perangkat lunak dan algoritme untuk perilaku mesin yang cerdas, sedangkan Robotika berfokus pada perancangan, pembuatan, dan penggunaan robot. Ketika digabungkan, keduanya membentuk kecerdasan buatan robotik, meningkatkan sistem robotik dengan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan kemampuan dan otomatisasi, memungkinkan mereka melakukan tugas yang lebih kompleks dan mandiri.
Kecerdasan buatan digunakan dalam robotika dengan berbagai cara, tergantung pada jenis, fungsi, dan tujuan robot. Penggunaan kecerdasan buatan dalam robotika yang umum adalah sebagai berikut:
Visi komputer
Analisis dan pemahaman data visual, termasuk gambar dan film, adalah fokus dari cabang kecerdasan buatan ini. Robot dapat mengukur jarak, kedalaman, dan dimensi serta mendeteksi dan mengidentifikasi objek, wajah, gerak tubuh, dan pemandangan di sekitarnya berkat visi komputer. Untuk tugas-tugas seperti navigasi dan penghindaran rintangan, serta identifikasi, pelacakan, dan manipulasi objek, visi komputer sangat penting.
Pembelajaran mesin
Pengembangan algoritme yang dapat belajar dari data dan pengalaman tanpa pemrograman eksplisit adalah fokus dari area kecerdasan buatan ini. Robot sekarang dapat beroperasi dengan kemampuan terbaiknya, beradaptasi dengan keadaan baru, dan menangani masalah yang terlalu rumit atau dinamis untuk pendekatan tradisional berkat pembelajaran mesin. Bergantung pada jenis dan aksesibilitas data dan umpan balik, pembelajaran mesin dapat menggunakan pendekatan pembelajaran yang diawasi, tidak diawasi, atau penguatan. Untuk tugas-tugas seperti klasifikasi, pengelompokan, regresi, deteksi anomali, dan kontrol, pembelajaran mesin sangat membantu.
Pemrosesan bahasa alami
Pemrosesan dan pembuatan bahasa alami, termasuk ucapan dan teks, termasuk dalam area kecerdasan buatan ini. Dengan menggunakan metode untuk pembuatan, penafsiran, dan penerjemahan bahasa alami, pemrosesan bahasa alami memberikan robot kemampuan untuk berkomunikasi dengan manusia dan mesin lain. Aktivitas seperti sistem percakapan, ekstraksi informasi, analisis sentimen, dan interaksi manusia-robot membutuhkan pemrosesan bahasa alami.
Pembelajaran mendalam
Jaringan saraf tiruan, yang terdiri dari beberapa lapisan node yang saling terhubung dan mampu mempelajari pola yang rumit dan nonlinier dari data dalam jumlah yang sangat besar, adalah subjek dari cabang pembelajaran mesin ini. Pembelajaran mendalam memungkinkan robot untuk melakukan visi komputer, pengenalan suara, pengenalan gambar, dan tugas pemrosesan bahasa alami yang membutuhkan abstraksi dan generalisasi tingkat tinggi. Bergantung pada desain dan tujuan jaringan, jaringan saraf konvolusi, rekursif, atau generatif juga dapat digunakan dalam deep learning.
Kecerdasan buatan dan robotika bersama-sama menghadirkan banyak peluang dan kesulitan untuk pengembangan teknologi dan masyarakat di masa depan. Robot dengan kemampuan kecerdasan buatan dapat melakukan operasi yang tidak mampu dilakukan oleh manusia, seperti eksplorasi ruang angkasa, operasi militer, dan penyelamatan nyawa. Namun, robot yang didukung kecerdasan buatan juga dapat menimbulkan bahaya dan teka-teki moral. Misalnya, robot dapat menggantikan tenaga kerja manusia, menyebabkan kecelakaan, atau menimbulkan masalah etika dan moral seputar akuntabilitas dan tanggung jawab. Oleh karena itu, hukum dan pedoman yang menjamin keamanan, ketergantungan, dan kesetaraan perangkat ini serta pelestarian hak asasi manusia, martabat, dan nilai-nilai perlu menjadi panduan untuk pengembangan dan penggunaan kecerdasan buatan dalam robotika.
