Kecerdasan Buatan

 

Arti Kecerdasan

Kecerdasan adalah kemampuan untuk belajar atau mengerti dari pengalaman, memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu, menanggapi dengan cepat dan baik atas situasi yang baru, menggunakan penalaran dalam memecahkan masalah serta menyelesaikannya dengan efektif (Winston dan Pendergast, 1994).

Arti Artificial Intelligence (AI)

Merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman

·         komputer untuk melakukan sesuatu hal ‐ yang dalam pandangan manusia adalah cerdas (H. A. Simon [1987])

·         Sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal‐hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Kinight [1991])

 

Kategori Definisi AI

Dikelompokkan menjadi 4 macam sebagai berikut dimana sistem yang

•think like humans

•act like humans

•think rationally

•act rationally

Detail Kecerdasan Buatan

Ada beberapa definisi kecerdasan buatan berdasarkan sudut pandangnya sebagai berikut.

1.       Sudut Pandang Kecerdasan

Kecerdasan buatan mampu membuat mesin menjadi cerdas (berbuat seperti yang dilakukan manusia)

2.       Sudut Pandang Penelitian

Kecerdasan buatan adalah studi bagaimana membuat komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan manusia

3.       Sudut Pandang Bisnis

Kecerdasan buatan adalah kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologis dalam menyelesaikan masalah bisnis

4.       Sudut Pandang Pemrograman

Kecerdasan buatan meliputi studi tentang pemrograman simbolik, problem solving, dan pencarian (searching)

Bagian Utama AI

1.       Basis Pengetahuan (knowledge base)

berisi fakta‐fakta, teori, pemikiran dan hubungan komponen satu dengan yang lainnya

2.       Motor Inferensi (inference engine)

Kemampuan menarik kesimpulan berdasar pengalaman. Berkaitan dengan representasi dan duplikasi proses tersebut melalui mesin (misalnya, komputer dan robot).

Konsep Kecerdasan Buatan

1.       Turing Test

Metode Pengujian Kecerdasan (Alan Turing). Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai.

2.       Pemrosesan Simbolik

Sifat penting dari AI adalah bahwa AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses secara simbolik dan non‐algoritmik dalam penyelesaian masalah.

3.       Inferensi (Penarikan Kesimpulan)

AI mencoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan (reasoning), termasuk didalamnya proses (inferencing) berdasarkan fakta-fakta dan aturan dengan menggunakan metode heuristik, dll. Suatu strategi untuk melakukan proses pencarian (search) ruang problem secara efektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar.

4.       Pencocokan Pola (Pattern Matching)

Berusaha untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau proses, dalam hubungan logik atau komputasional.

“State of Art” AI

·         Deep Blue mengalahkan Kasparov, juara dunia Catur.

·         PEGASUS, suatu sistem memahami ucapan yang mampu menangani transaksi seperti mendapatkan informasi tiket udara termurah.

·         MARVEL, suatu sistem pakar real‐time memonitor arus data dari pesawat Voyager dan setiap anomali sinyal.

·         Sistem robot mengemudikan sebuah mobil dengan kecepatan yang cepat pada jalan raya umum (Google Cars).

Tujuan Kecerdasan Buatan

·         Membuat komputer lebih cerdas

·         Mengerti tentang kecerdasan

·         Membuat mesin lebih berguna

KECERDASAN BUATAN VS KECERDASAN ALAMI

Kelebihan  kecerdasan buatan dibanding dengan kecerdasan alami adalah sebagai berikut.

Kecerdasan Buatan	Kecerdasan Alami
Bersifat permanen	Cepat mengalami perubahan
Lebih mudah diduplikasi dan ditransfer	Proses transfer antar manusia membutuhkan proses yang lebih lama
Lebih murah	Lebih mahal
Konsisten	Sering berubah (sifat manusia)
Dapat didokumentasikan	Sulit didokumentasikan
Lebih cepat	Lebih lambat
Teliti	Kurang Teliti

Namun tentunya kecerdasan alami juga memiliki kelebihan yang lebih dibanding AI sebagai berikut.

·         Bersifat lebih kreatif

·         Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa simbol dan representasi-representasi

·         Menggunakan fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan. Sebaliknya, AI menggunakan fokus yang sempit

SEJARAH KECERDASAN BUATAN, PERKEMBANGAN, DAN APLIKASINYA

Sejarah Kecerdasan Buatan

1.       Jaman Batu  (1943-1956)

·         Awal kerja JST dan logika

·         Teori Logika (Alan Newell and Herbert Simon)

·         Kelahiran AI: Dartmouth workshop ‐ summer 1956

·         John McCarthy’s memberi nama bidang: artificial intelligence

2.       Awal Antusias, Harapan Besar (1952-1969)

·         McCarthy (1958)

‐ mendefinisikan Lisp

‐ menemukan time‐sharing

‐ Advice Taker

•        Pembelajaran tanpa pengetahuan

•        Pemodelan JST

•        Pembelajaran Evolusioner

•        Samuel’s checkers player: pembelajaran

•        Metode resolusi Robinson.

•        Minsky: the microworlds (e.g. the block’s world).

•        Banyak demonstrasi kecil ttg perilaku “intelligent”

•        Prediksi over‐optimistic Simon

3.       Masa Gelap (1966-1973)

·         AI tidak mengalami perkembangan: ledakan perkembangan combinatorial

•        Fakta bahwa suatu program bisa mendapatkan suatu solusi secara prinsip tidak berarti bahwa program memuat beberapa mekanisme yang dibutuhkan untuk mendapatkannya secara praktis.

•        Kegagalan dari pendekatan terjemahan bahasa alami berbasis pada grammars sederhana dan kamus kata.

•        Penterjemahan kembali yang populer English‐>Russian‐>English

•        Penemuan untuk pemrosesan bahasa natural dihentikan.

•        Kegagalan perceptron untuk belajar dari fungsi sederhana sebagaimana disjunctive/eksclusive OR.

•        Penelitian pada JST dihentikan.

•        Realisasi dari kesukaran dalam proses learning dan keterbatasan dari metode yang dieksplorasi

•        Konsep pembelajaran simbolik (Winston’s influential thesis, 1972)

4.       Renaissance (1969-1979)

·         Perubahan pada paradigma penyelesaian: Dari penyelesaian masalah berbasis “search‐based” menjadi penyelesaian masalah berbasis pengetahuan.

•        Sistem pakar pertama

•        Dendral: menginferensi struktur molecular dari informasi yang disediakan oleh spektrometer massa.

•        Mycin: diagnoses blood infections

•        Prospector: merekomendasikan eksplorasi pengeboran pada lokasi geologi yang menyediakan suatu deposit mineral molybdenum.

5.       Era Industrial (1980-sekarang)

·         Sukses pertama Sistem Pakar secara komersial.

•        Many AI companies.

•        Eksplorasi dari strategi pembelajarqan yang bermacam‐macam (Explanation‐based learning, Case‐based Reasoning, Genetic algorithms, Neural networks, etc.)

6.       Kembalinya neural networks (1986-sekarang)

·         Penggalian kembali algoritma learning back propagation untuk neural networks yang pertama dikenalkan dalam tahun 1969 oleh Bryson and Ho.

•        Banyak aplikasi sukses dari Neural Networks.

•        Kehilangan respek terhadap sulitnya membangun sistem pakar (macetnya knowledge acquisition).

7.       Kematangan (1987-sekarang)

·         Perubahan dalam cakupan dan metodologi penelitian bidang Kecerdasan Buatan membangun di atas teori yang ada, bukan cuma mengusulkan teori baru berbasis klaim pada theorema dan eksperimen, bukan pada intuisi menunjukkan relevansi ke aplikasi nyata, bukan pada contoh “mainan”.

8.       Agen Kecerdasan (1995-sekarang)

·         Realisasi yang pada mulanya dipisahkan dalam sub dari kecerdasan buatan (speech recognition, proble solving and planning, robotics, computer vision, machine learning, knowledge representation, etc) perlu direorganisasi bilaman hasil-hasilnya diikat bersama-sama dalam suatu desain agen tunggal.

·         Suatu proses reintegrasi dari sub-are yang berbeda dari KB untuk membentuk “whole agent” sebagai berikut.

o   Agent perspective of AI

o   Agent architectures (e.g. SOAR, disciple)

o   Multi-agent systems

o   Agent untuk aplikasi tipe-tipe data yang berbeda, web agents

LINGKUP AI

Lingkup Kecerdasan Buatan

1.       Sistem Pakar (Expert System)

Komputer memiliki keahlian menyelesaikan masalah seperti kemampuan pakar

2.       Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)

Diharapkan user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari‐hari

3.       Pengenalan Ucapan (Speech Recognition)

User dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara

4.       Robotika dan System Sensor (Robotics and Sensoric System)

5.       Computer Vision

6.       Intellegence Computer – aided Instruction

Komputer dijadikan tutor untuk melatih dan mengajar

7.       Game Playing

Domain yang sering dibahas

·         Mundane Task

o   Persepsi (vision & speech)

o   Bahasa alami (understanding, generation & translation)

o   Pemikiran yang bersifat commonsense

o   Robot control

•        Formal Task

·         Permainan / Games

·         Matematika (Geometri, logika, kalkulus integral, pembuktian)

·         Expert Task

o   Analisis finansial

o   Analisis medikal

o   Analisis ilmu pengetahuan

o   Rekayasa (design, pencarian kegagalan, perencanaan manufaktur)

Contoh Kecerdasan Buatan

·         AI Robot

·         Game

·         Fitur Facebook (People You May Know, Iklan)

·         Twitter (Trending topics)

·         Google PageRank

·         Online advertisement

·         Recommended Article

 

doc sumber