Artificial Intelligence
Definisi Kecerdasan Buatan
Bisakah mesin berpikir? Jika bisa, bagaimana caranya? Dan jika tidak bisa, kenapa tidak?Dan apa yang dikatakan sebagai pikiran (mind)?
Bisakah mesin berpikir? Jika bisa, bagaimana caranya? Dan jika tidak bisa, kenapa tidak?Dan apa yang dikatakan sebagai pikiran (mind)?
Arti Kecerdasan
kemampuan untuk:
1. belajar atau mengerti dari
pengalaman,
2. memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu,
3. menanggapi dengan cepat dan baik atas situasi yang baru,
4. menggunakan penalaran dalam memecahkan masalah serta menyelesaikannya dengan efektif (Winston dan Pendergast, 1994)
2. memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu,
3. menanggapi dengan cepat dan baik atas situasi yang baru,
4. menggunakan penalaran dalam memecahkan masalah serta menyelesaikannya dengan efektif (Winston dan Pendergast, 1994)
Apa itu 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 :
Detail Kecerdasan Buatan
- Sudut Pandang Kecerdasan, Kecerdasan buatan mampu membuat
mesin menjadi cerdas (berbuat seperti yang dilakukan manusia)
- Sudut Pandang Penelitian, Kecerdasan buatan adalah studi
bagaimana membuat komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan
manusia
- Sudut Pandang Bisnis, Kecerdasan buatan
adalah kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologis dalam
menyelesaikan masalah bisnis
- Sudut Pandang Pemrogram, Kecerdasan
buatan meliputi studi tentang pemrograman simbolik, problem solving, dan
pencarian (searching)
Bagian Utama AI
- Basis Pengetahuan
(knowledge base), berisi
fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan komponen satu dengan yang
lainnya
- 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
- Turing Test, Metode Pengujian Kecerdasan (Alan
Turing). Proses uji ini
melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai.
- Pemrosesan Simbolik, Sifat penting dari AI adalah
bahwa AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses secara
simbolik dan non-algoritmik dalam penyelesain masalah.
- Heuristic, 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.
- 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
- Pencocokan Pola (Pattern Matching) Berusaha untuk menjelaskan obyek,
kejadian (events) atau proses, dalam hubungan
logik atau komputasional
“State of the 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.
- Suatu diagnostik sistem pakar sedang
mengkoreksi hasil diagnosis pakar yang sudah punya reputasi.
- Agent pintar untuk bermacam-macam domain
yang bertambah pada laju yang sangat tinggi .
- Subjek materi pakar mengajar suatu
learning agent penalarannya dalam pusat penentuan gravitasi.
Tujuan Kecerdasan Buatan
- Membuat komputer lebih cerdas
- Mengerti tentang kecerdasan
- Membuat mesin lebih berguna
Kecerdasan Buatan VS Kecerdasan
Alami
Perbedaan Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alami
- Lebih permanen
- Menawarkan
kemudahan duplikasi dan penyebaran
- Lebih murah
daripada kecerdasan alami
- Konsisten dan
menyeluruh
- Dapat
didokumentasikan
- Dapat
mengeksekusi tugas tertentu lebih cepat daripada manusia
- Dapat menjalankan
tugas tertentu lebih baik dari banyak atau kebanyakan orang.
Kelebihan Kecerdasan Alami
dibanding AI
- 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
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
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
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)
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.
Era Industrial
(1980-sekarang)
(1980-sekarang)
- Sukses pertama Sistem Pakar secara komersial.The.
- Many AI companies.
- Eksplorasi dari strategi pembelajarqan
yqang bermacam-macam (Explanation-based learning, Case-based Reasoning,
Genetic algorithms, Neural networks, etc.)
Kembalinya neural networks
(1986-sekarang)
(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).
Kematangan
(1987-sekarang)
(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”.
Agent Cerdas (1995-sekarang)
- Realisasi yang pada mulanya dipisahkan
dalam sub dari Kecerdasan Buatan (speech recognition, problem solving and
planning, robotics, computer vision, machine learning, knowledge representation,
etc.) perlu direorganisasi bilamana hasil-hasilnya diikat bersama-sama
kedalam suatu desain agent tunggal.
- Suatu proses reintegrasi dari sub-area
yang berbeda dari KB untuk membentuk “whole agent”:
- “agent
perspective” of AI
- agent architectures (e.g. SOAR,
Disciple);
- multi-agent
systems;
- agent untuk
aplikasi tipe-tipe yang berbeda, web agents.
Domain Yang Sering Dibahas
- Mundane Task
- Persepsi (vision & speech)
- Bahasa alami (understanding,
generation & translation)
- Pemikiran yang bersifat commonsense
- Robot control
- Formal Task
- Permainan / Games
- Matematika (Geometri, logika,
kalkulus integral, pembuktian)
- Expert Task
- Analisis finansial
- Analisis medikal
- Analisis ilmu pengetahuan
- Rekayasa (design, pencarian
kegagalan, perencanaan
manufaktur)
Summary
- Kecerdasan buatan
terdiri dari knowledge base dan motor inference
- Digunakan untuk membantu menyelesaikan
permasalahan manusia
- Kecerdasan buatan mengalami perkembangan
terus menerus sampai saat ini
- Semakin banyak objek yang mampu
diselesaikan oleh Kecerdasan buatan
Kesimpulan
Artificial Intellingence atau
kecerdasan buatan pada zaman sekarang banyak seperti Robot,komputer agar dapat mudah
dalam perkerjaan dan membantu perkerjaan manusia.
Daftar Pustaka
- Sri Kusumadewi, Artificial Intelligence
(Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, 2003, Yogyakarta
- William Siler and James J. Buckley,
“Fuzzy Expert System and Fuzzy Reasoning”, Wiley-Interscience, 2005
- Laurene Fauset, “Fundamental of Neural
Network”, Prentice Hall, 2000
Tidak ada komentar:
Posting Komentar