Logika dan algoritma merupakan fondasi teknis dalam pengembangan sistem Artificial Intelligence (AI). Keduanya bekerja untuk memungkinkan mesin memahami, menalar, dan mengambil keputusan berdasarkan data. Berikut adalah penjelasan formal dan sistematis mengenai peran logika dan algoritma dalam AI:
1. Peran Logika dalam AI
Logika dalam konteks AI berfungsi sebagai kerangka formal untuk penalaran otomatis. Logika digunakan dalam pendekatan awal AI, terutama dalam sistem pakar dan pemrosesan simbolik, sebelum era machine learning mendominasi.
Jenis logika yang digunakan:
- Logika proposisional: Menyatakan fakta dalam bentuk benar/salah.
- Logika predikat (First-Order Logic): Mengizinkan ekspresi yang lebih kompleks dengan kuantifikasi dan relasi antar objek.
- Logika fuzzy (Fuzzy Logic): Digunakan untuk menangani ketidakpastian dengan nilai kebenaran antara 0 dan 1, bukan hanya benar atau salah.
Contoh penggunaan:
- Sistem pakar medis menggunakan logika predikat untuk menarik kesimpulan diagnostik dari gejala.
- Kontrol suhu AC menggunakan fuzzy logic untuk menentukan tingkat pendinginan berdasarkan suhu dan kelembapan.
2. Algoritma dalam AI
Algoritma AI adalah serangkaian langkah sistematis yang digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu atau mencapai tujuan tertentu dengan memanfaatkan data. Algoritma dalam AI dapat dikelompokkan berdasarkan pendekatan pembelajarannya.
a. Algoritma Machine Learning (ML)
- Supervised Learning
- Linear Regression: Untuk prediksi nilai kontinu.
- Decision Trees dan Random Forest: Untuk klasifikasi dan regresi berbasis pemecahan berjenjang.
- Support Vector Machines (SVM): Untuk klasifikasi berbasis pemisahan optimal antar kelas.
- Unsupervised Learning
- K-Means Clustering: Untuk segmentasi data tanpa label.
- Principal Component Analysis (PCA): Untuk reduksi dimensi dan visualisasi.
- Reinforcement Learning
- Q-Learning: Agen belajar melalui umpan balik berbasis hadiah dan hukuman.
- Deep Q-Network (DQN): Kombinasi RL dengan neural networks untuk pemrosesan lingkungan kompleks.
b. Algoritma Deep Learning
- Digunakan untuk pemrosesan data berskala besar dan kompleks, seperti gambar, audio, dan teks.
- Convolutional Neural Networks (CNN): Untuk pengenalan citra dan visi komputer.
- Recurrent Neural Networks (RNN) dan LSTM: Untuk data berurutan seperti bahasa alami atau deret waktu.
- Transformer dan Attention Mechanism: Arsitektur dasar model bahasa besar (LLM) seperti GPT dan BERT, memungkinkan pemahaman konteks dalam teks secara efisien.