Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence)

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) :
Bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia.
Menurut John McCarthy, 1956, AI :
Untuk mengetahui dan memodelkan proses – proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.
Cerdas = memiliki pengetahuan + pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan &
mengambil tindakan), moral yang baik

2 bagian utama yg dibutuhkan untuk aplikasi kecerdasan buatan :
a. basis pengetahuan (knowledge base): berisi fakta-fakta, teori, pemikiran & hubungan antara satu dengan lainnya.
b. motor inferensi (inference engine) : kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman

BEDA KECERDASAN BUATAN & KECERDASAN ALAMI

Kelebihan kecerdasan buatan :
1. Lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami bisa berubah karena sifat manusia pelupa. Kecerdasan buatan tidak berubah selama sistem komputer & program tidak mengubahnya.
2. Lebih mudah diduplikasi & disebarkan. Mentransfer pengetahuan manusia dari 1 orang ke orang lain membutuhkan proses yang sangat lama & keahlian tidak akan pernah dapat diduplikasi dengan lengkap.Jadi jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, pengetahuan tersebut dapat disalin dari komputer tersebut & dapat dipindahkan dengan mudah ke komputer yang lain.
3. Lebih murah. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah & murah dibandingkan mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
4. Bersifat konsisten karena kecerdasan buatan adalah bagian dari teknologi komputer sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah
5. Dapat didokumentasi.Keputusan yang dibuat komputer dapat didokumentasi dengan mudah dengan cara melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.
6. Lebih cepat
7. Lebih baik 
Kelebihan kecerdasan alami :
1. Kreatif : manusia memiliki kemampuan untuk menambah pengetahuan, sedangkan pada kecerdasan buatan untuk menambah pengetahuan harus dilakukan melalui sistem yang dibangun.
2. Memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung. Sedangkan pada kecerdasan buatan harus bekerja dengan input-input simbolik.
3. Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas, sedangkan kecerdasan buatan sangat terbatas.


SEJARAH KECERDASAN BUATAN

Kecerdasan Buatan termasuk bidang ilmu yang relatif muda. Pada tahun 1950-an para  ilmuwan dan peneliti  mulai  memikirkan bagaimana  caranya  agar  mesin dapat melakukan pekerjaannya  seperti  yang  bisa  dikerjakan oleh manusia. Alan Turing, seorang matematikawan  Inggris  pertama  kali  mengusulkan adanya  tes  untuk melihat bisa tidaknya sebuah mesi dikatakan cerdas. Hasil tes tersebut kemudian dikenal dengan Turing Test, dimana si mesin tersebut menyamar seolah-olah sebagai seseorang di dalam suatu permainan yang  mampu memberikan respon terhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan. Turing beranggapan bahwa, jika  mesin dapat  membuat  seseorang percaya bahwa dirinya mampu berkomunikasi dengan orang lain, maka dapat dikatakan bahwa mesin tersebut cerdas (seperti layaknya manusia).
Kecerdasan  Buatan sendiri  dimunculkan oleh seorang  profesor  dari Massachusetts Institute of Technology yang bernama John McCarthy pada tahun 1956 pada  Dartmouth Conference  yang  dihadiri  oleh para  peneliti  AI. Pada  konferensi tersebut juga didefinisikan tujuan utama dari Kecerdasan Buatan, yaitu: mengetahui dan memodelkan proses-proses berfikir manusia dan mendesain mesin agar rapat menirukan kelakuan manusia tersebut.
Beberapa program AI yang mulai dibuat pada tahun 1956-1966, antara lain:
1. Logic  Theorist, diperkenalkan pada  Dartmouth Conference, program  ini  dapat
membuktikan teorema-teorema matematika.
2. Sad Sam, diprogram oleh Robert K. Lindsay (1960). Program ini dapat mengetahui
kalimat-kalimat  sederhana  yang ditulis  dalam  bahasa  Inggris  dan mampu
memberikan jawaban dari fakta-fakta yang didengar dalam sebuah percakapan.
3. ELIZA, diprogram  oleh Joseph Weinzenbaum  (1967). Program  ini  mampu
melakukan terapi terhadap pasien dengan memberikan beberapa pertanyaan.

KECERDASAN BUATAN PADA APLIKASI KOMERSIAL

Lingkup utama kecerdasan buatan :
1. Sistem pakar (expert system) : komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar.
2. Pengolahan bahasa alami (natural language processing) : user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa inggris, bahasa indonesia, bahasa jawa, dll
3. Pengenalan ucapan (speech recognition) : manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara.
4. Robotika & sistem sensor
5. Computer vision : menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer
6. Intelligent computer-aided instruction : komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih & mengajar
7. Game playing

 Apa saja yang dikerjakan dalam bagian-bagian AI berikut ini: 
  •  Machine Vision : Bertujuan pada pengenalan pola dalam beberapa jalan yang sama sebagai kegiatan sistem visual/indera manusia.
  • Robotics : Difokuskan pada produksi alat-alat mekanik yang dapat mengendalikan gerak. Sebagai contoh: sebuah robot sederhana mampu atau dapat bergerak/pindah ke depan, belakang, kanan atau kiri atau pindah tempat ke ruangan berbeda. Sebuah robot sebenarnya buta akan bentuk urutan dari aksi bila tanpa usaha untuk mengganti komponennya atau bisa mendeteksi dan memperbaiki kesalahan dalam rencananya akan menjadi sulit bila tanpa kecerdasan. Sering sebuah robot akan diformulasikan pada sebuah rencana dasar pada informasi yang tidak lengkap dan benar dalam menjalankan sebuah rencana
  • Speech Processing : Bertujuan pada pengenalan dan sintesa pembicaraan manusia.
  • Theorem Proving : Usaha untuk membuktikan secara otomatis masalah-masalah dalam matematika dan logika.
  • General Problem Solving : Bertujuan pada pemecahan kelas-kelas dari masalah-masalah yang ditekankan dalam sebuah bahasa formal.
  • Pattern Recognation: Difokuskan pada pengenalan dan klasifikasi dari polapola.
  • Game Playing: Pembuatan program-program bermain permainan.
  • Machine Learning : Bertujuan pada produksi mesin-mesin yang mengakumulasi pengetahuan dengan contoh-contoh observasi.
  • Learning merupakan sebuah persoalan sulit untuk program AI, dalam mencapai kesuksesan diperlukan dalam pemecahan persoalan. Bagian kemampuan untuk mempelajari komponen terpenting dari tindak tanduk/jalan kecerdasan.Sebuah sistem pakar harus berkemampuan ekstensif dan dapat menghitung kerugian dalam memecahkan sebuah persoalan. Tidak seperti manusia, bilamana jika ia diberikan persoalan yang serupa pada waktu berikutnya, dia tidak akan ingat solusinya. Dia membentuk urutan yang sama untuk menghitung lagi. Learning merupakan sebuah area yang sulit diteliti, beberapa program te-lah ditulis dengan tujuan bahwa ini bukan merupakan hasil(goal) yang diinginkan.
  • Planning adalah aspek terpenting pendukung untuk mendesain atau merancang robot-robot dengan kemampuan menyele-saikan tugas mereka dengan tingkat fleksibelitas dan tanggap terhadap dunia luar.Planning merupakan masalah sulit dari sejumlah alasan yang tidak lebih dari ukuran tempat kosong(space) yang mungkin diu-rutkan dan dipindahkan.
  • Neural Network atau Parallel Distributed: teknik-teknik terbaik untuk merepresentasikan pengetahuan dan merancang algoritma pencarian yang hati-hati untuk implementasi kecerdasan. 
Lapangan dari Artificial Intelligence adalah gabungan beberapa area study, Yaitu:
_ logic
_ Searching
_ Vision, Recognition dan Pattern Matching
_ Natural Language Processing
_ Expert System
_ Robotik
_ Learning
_ Uncertainty dan Fuzzy Logic


Penjelasan mengenai Lapangan dari Artificial Intelligence, sebagai berikut:
_ LOGIC
Program dapat digunakan untuk mempelajari perbaikan logika dari sebuah argumen dengan menerapkan aturan logika standar.

_ SEARCHING
Diterapkan pada AI mengacu pada pencarian untuk penyelesaian sebuah masalah.

_ VISION, RECOGNITION DAN PATTERN MATCHING
Penting untuk beberapa aplikasi, termasuk robotik dan pengolah citra(image processing). Pada hal ini dibutuhkan untuk memperbolehkan komputer berhubungan secara langsung ke dunia dan manusia. Jika komputer berhubungan secara menyeluruh dengan dunia manusia, maka dibutuhkan beberapa kemampuan bayangan (vision).

_ NATURAL LANGUAGE PROCESSING(NLP)
Bagian yang paling sulit dari sasaran AI untuk mendapatkannya karena NLP memperbolehkan komputer untuk mengerti bahasa manusia secara langsung.
Permasalahan:
1. Ukuran kekompleksan bahasa manusia.
2. Mencoba untuk membuat komputer mengerti informasi secara konteks.
Produk komersial pertama dari AI yang memiliki 2 buah atribute :
a)      Diperbolehkan memasukkan informasi tentang subyek ke dalam komputer  (knowledge Base/dasar pengetahuan)
b)      Menyelidiki knowledge base dan berlaku sebagai expert atau pakar pada subyek

_ ROBOTIK
Digunakan untuk mempelajari mengontrol gerakan.

_ LEARNING
Bertransaksi dengan pembuatan program yang belajar dari kesalahan dari
observasi atau permintaan komputer mempunyai kemampuan untuk
mengambil keuntungan dari pengalaman.

_ UNCERTAINTY(Ketidak Pastian) DAN FUZZY LOGIC
Komputer dapat berpikir dengan menggunakan pengetahuan yang tidak
lengkap dengan menerapkan penggunaan Fuzzy Logic.

Artikel Terkait



0 komentar:

Poskan Komentar

Jadilah pengunjung yang aktif, komentar anda sangat berarti.