Nama : Yohanes Nim : 131111092 Kelas : TP-A Pagi

1. NAMA : YOHANES
NIM : 131111092
KELAS : TP-A PAGI
1. Apakah anda setuju atau tidak dengan pendapat Turing?
 Saya setuju, karena mesin dapat melakukan apa yang biasa dilakukan manusia. Mesin bisa
menyerupai manusia. meski kecerdasan dan penalaran manusia terhadap pertanyaan yang
diberikan, serta hal-hal yang ada dan terjadi disekelilingnya lebih sempurna dibandingkan
sebuah mesin yang memiliki Artificial Intelligence, Namun kebanyakan manusia masih
membutuhkan waktu yang banyak untuk menyelesaikan sebuah permasalahan sedangkan
mesin hanya butuh waktu yang singkat.
2. Apakah menurut anda, akan ada komputer yang bisa melewati Tes Turing suatu saat?
 Pendapat saya untuk sebuah mesin dapat melewati tes turing dan mampu memanipulasi,
meniru, ataupun mengelabuhi manusia sehingga manusia tersebut tidak mengetahui bahwa ia
berkomunikasi dengan sebuah mesin itu mungkin terjadi. Robot diciptakan untuk membantu
kehidupan manusia dan kecerdasan yang ada pada robot hanyalah kecerdasan buatan yang
tidak dapat menandingi kecerdasan yang dimiliki oleh manusia.
3. Halangan apa saja yang menurut anda menghambat perkembangan komputer untuk melewati Tes
Turing?
 Halangan utamanya adalah komputer ataupun robot tidak memiliki emosi seperti manusia serta
bahasa juga menjadi salah satu penghalang atau penghambat komputer ataupun robot untuk
melewati tes turing. Selain itu saat manusia meniru mesin maka hasilnya akan buruk namun
sebaliknya jika mesin meniru manusia makan akan menghasilkan sesuatu yang baik tanpa
memiliki kesalahan.

2. Istilah pada bidang AI serta contoh implementasinya:
1. Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) adalah salah satu bidang ilmu komputer, kecerdasan buatan,
dan bahasa (linguistik) yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa alami manusia,
seperti bahasa Indonesia atau bahasa Inggris. Tujuan utama dari studi NLP adalah membuat mesin
yang mampu mengerti dan memahami makna bahasa manusia lalu memberikan respon yang sesuai.
Contoh implementasi :
• Intelligent personal assistant. Perangkat lunak yang mampu melakukan tugas-tugas dan jasa
berdasarkan inputan dari pengguna, lokasi, dan memiliki kemampuan untuk mengakses
informasi dari berbagai sumber online (seperti cuaca, keadaan lalu lintas, berita, saham, dll).
Contohnya adalah Siri pada produk-produk Apple dan S-Voice pada produk-produk seluler
Samsung.
2. Knowledge Representation
Representasi pengetahuan adalah suatu teknik untuk merepresentasikan basis pengetahuan
yang diperoleh ke dalam suatu skema/diagram tertentu sehingga dapat diketahui
relasi/keterhubungan antara suatu data dengan data yang lain sehingga dapat diuji kebenaran
penalarannya.
Representasi pengetahuan biasanya digunakan untuk pembuatan sistem pakar di mana
komputer dirancang untuk dapat mengambil keputusan seperti manusia agar dapat memecahkan
permasalahan.
Contoh implementasi :
• Misal fakta sederhana yang direpresentasikan secara logika:
Angora adalah kucing
Fakta direpresentasikan secara logika yaitu:
kucing(Angora)

3. kita juga merepresentasikan secara logika bahwa semua kucing mempunyai ekor
kucing(x) –> berekor (x)
dari penalaran logika, kita mendapatkan representasi baru:
berekor (kucing)
dengan menggunakan fungsi mapping secara backward, kita dapat men-generate , yaitu
Angora berekor
3. Automated Reasoning
Penalaran otomatis merupakan bidang ilmu komputer dan logika matematika didedikasikan
untuk memahami berbagai aspek penalaran.
Contoh implementasi :
• Logika pemrograman
4. Machine Learning
Pembelajaran mesin adalah sebuah cabang dari kecerdasan buatan, Inti dari mesin belajar
berkaitan dengan representasi dan generalisasi.
Contoh implementasi :
• Sebuah algoritma dikembangkan untuk mencatat perubahan dalam data dan berevolusi dalam
desain itu untuk mengakomodasi temuan baru. Seperti diterapkan untuk analisis prediktif, fitur
ini memiliki dampak luas mulai pada kegiatan yang biasanya dilakukan untuk mengembangkan,
menguji, dan memperbaiki algoritma untuk tujuan tertentu. Aplikasi untuk pembelajaran mesin
termasuk : Detecting credit card fraud, stock market analysis, classifying DNA sequences,
sequence mining, speech and handwriting recognition.
5. Computer Vision
Visi komputer adalah bidang yang mencakup metode untuk memperoleh , mengolah ,
menganalisis, dan pemahaman gambar dan , secara umum , data dimensi tinggi dari dunia nyata

4. untuk menghasilkan informasi numerik atau simbolis, misalnya, dalam bentuk keputusan .
Contoh implementasi :
• Bidang industri
Kendali mutu dimana rincian atau produk akhir yang secara otomatis diperiksa untuk
menemukan cacat. Contoh lain adalah pengukuran posisi dan orientasi rincian yang akan
dijemput oleh lengan robot.
• Bidang Pertahanan Dan Keamanan (Militer).
Deteksi tentara musuh atau kendaraan dan bimbingan rudal.
• Bidang Industri Perfilman
Semua efek-efek di dunia akting , animasi, dan penyotingan adegan film semua di fs rekam
dengan perangkat elektronik yang dihubungkan dengan komputer. Animasinya juga di
kembangkan mempergunakan animasi yang dibuat dengan aplikasi komputer.
6. Robotic
Robotika adalah cabang dari teknologi yang berhubungan dengan desain, konstruksi, operasi,
dan aplikasi robot.
Contoh implementasi :
• Pembuatan robot Asimo-Honda (Advanced Humanoid Robot)