PEMBAHASAN SISTEM CERDAS
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI)
didefinisikan
sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas
buatan.Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan
dimasukkanke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan
seperti yang dapatdilakukan manusia. Beberapa macam
bidang yang menggunakan
kecerdasan buatanantara lain sistem pakar, permainan
komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraftiruan dan
robotika.
Banyak
hal yang kelihatannya sulit
untuk kecerdasan manusia,
tetapi untukInformatika relatif tidak bermasalah. Seperti
contoh: mentransformasikan persamaan,menyelesaikan persamaan integral, membuat
permainan catur atau Backgammon. Di sisilain, hal yang bagi manusia
kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarangmasih
sulit untuk direalisasikan dalam
Informatika. Seperti contoh:
PengenalanObyek/Muka, bermain sepak bola.
Walaupun AI memiliki
konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabangyang sangat penting pada
ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajarandan
adaptasi yang cerdas dalam
sebuah mesin. Penelitian dalam
AI menyangkutpembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas
yang membutuhkan perilakucerdas. Termasuk
contohnya adalah pengendalian,
perencanaan dan penjadwalan,kemampuan
untuk menjawab diagnosa dan
pertanyaan pelanggan, serta
pengenalantulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi
disiplin ilmu tersendiri yang memusatkan perhatian pada penyediaan
solusi masalah kehidupan yang nyata.Sistem AI sekarang ini
sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik danmiliter, seperti
yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputerrumah dan
video game.
Kecerdasan buatan' ini
bukan hanya ingin mengerti apa itu sistem kecerdasan,tapi juga
mengkonstruksinya.
Tidak ada definisi yang memuaskan untuk
'kecerdasan:
1. kecerdasan: kemampuan untuk memperoleh
pengetahuan dan menggunakannya
2. atau kecerdasan yaitu apa yang diukur oleh
sebuah 'Test Kecerdasan'
Faham Pemikiran
Secara garis besar, AI
terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu AI Konvensionaldan
Kecerdasan Komputasional (CI,
Computational Intelligence). AI
konvensionalkebanyakan melibatkan metoda-metoda
yang sekarang diklasifiksikan
sebagaipembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis
statistik. Dikenal jugasebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI cara lama
(GOFAI, Good Old FashionedArtificial Intelligence). Metoda-metodanya meliputi:
1. Sistem pakar: menerapkan kapabilitas
pertimbangan untuk mencapai kesimpulan.Sebuah sistem pakar dapat memproses
sejumlah besar informasi yang diketahuidan menyediakan kesimpulan-kesimpulan
berdasarkan pada informasi-informasitersebut.
2. Petimbangan berdasar kasus
3. Jaringan Bayesian
4. AI berdasar tingkah laku: metoda modular
pada pembentukan sistem AI secaramanual
Kecerdasan
komputasional melibatkan pengembangan
atau pembelajaran iteratif(misalnya
penalaan parameter seperti
dalam sistem koneksionis.
Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan
dengan AI non-simbolis, AI yang takteratur dan perhitungan lunak. Metoda-metoda
pokoknya meliputi:
1. Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan
pengenalan pola yang sangat kuat
2. Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk
pertimbangan di bawah ketidakpastian, telahdigunakan
secara meluas dalam industri
modern dan sistem kendali
produkkonsumen.
3. Komputasi
Evolusioner: menerapkan konsep-konsep
yang terinspirasi secarabiologis seperti populasi,
mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkanpemecahan masalah yang
lebih baik.
Metoda-metoda
ini terutama dibagi menjadi
algoritma evolusioner (misalnyaalgoritma genetik) dan
kecerdasan berkelompok (misalnya algoritma semut)
Dengan sistem cerdas
hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkankedua kelompok ini.
Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan
syarafatau aturan produksi dari
pembelajaran statistik seperti dalam
ACT-R. Sebuahpendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa
penguatan kecerdasan mencobauntuk mencapai kecerdasan buatan dalam proses
pengembangan evolusioner sebagai efeksamping dari penguatan kecerdasan manusia
melalui teknologi.
Sejarah Al
Prasejarah AI (1943-1956) :
- McCulloch & Pitts (1943): model neuron untuk operasi
logika Boolean
-Hebbian learning (1949): formalisasi
pembelajaran melalui modifikasi jaringan neuron
-Turing (1950): Computing Machinery and
Intelligence
-Shannon (1950) & Turing (1953): Ide catur
komputer
-Minsky & Edwards (1951): Neural network
pertama
Lahirnya AI (1956) :
-Dartmouth Conference (1956): istilah AI
pertama kali digunakan
-Logic Theorist (Newell, Simon & Shaw,
1957): program pertama yang bernalar
-LISP (McCarthy, 1958)
-Geometry Theorem Prover (Gelernter, 1959)
-General Problem Solver (Newell & Simon,
1961):program pertama yang menggunakan pendekatanthink like humans.
-AI mulai berkembang di MIT, Stanford, CMU,
IBM
ABG: AI Baru Gede (1952 - awal 70an)
Banyak sukses di bidang-bidang kecil
(Microworlds):
-SAINT (Slagle, 1963): integral kalkulus
-ANALOGY (Evans, 1968): IQ test
-STUDENT (Bobrow, 1967): algebra story
problems
-Blocks world (awal 70an): computer vision,
constraint propagation, NLP
Knowledge-based systems (1969 - 1979)
Pentingnya domain knowledge dan
representasinya ketimbang mekanisme generik (“weak methods”):
Expert systems:-DENDRAL (Buchanan 1969)
-MYCIN (Shortliffe dkk, 1976)
-PROSPECTOR (Duda
dkk,1979)
Knowledge representation: -Scripts (Schank & Abelson, 1977)
-Frames
(Minsky, 1975) ! dasar Object-oriented programming!
AI menjadi industri ! bisnis! (1980 - )
R1 - Digital Equipment (McDermott, 1982):
-expert system untuk konfigurasi sistem
komputer.
-Muncul banyak sistem AI praktis.
-Jepang dengan proyek “Fifth Generation”
berbasis Prolog
-akhir 80-an sempat “paceklik”...
Kondisi AI sekarang
-The return of neural networks: Hinton,
Rumelhart,
McClelland
-AI menjadi science: kerangka ilmiah, dasar
teori,
ujicoba & eksperimentasi (bukan ABG lagi!)
-Pendekatan statistik membawa hasil konkrit:
data
mining, information retrieval, serba fuzzy
-Jargon yang lagi nge-trend: intelligent
agents, ambient
intelligence, A-Life, dll.
-Symbolic AI (i.e. knowledge representation
&
inference) kembali diminati: Semantic Web.
Ringkasan
Konsep AI bervariasi pada dimensi penalaran
vs.perilaku, human vs. ideal rational, aplikasi vs. ilmiah
Ilmu AI dilandasi berbagai macam bidang:
filsafat, matematika, ekonomi, neuroscience, psikologi,
rekayasa komputer, teori kendali, ilmu bahasa
Sejarah AI berkembang dari 40an hingga kini
menjadi ilmu dengan berbagai sub-bidang dan industri dengan banyak aplikasi
Sumber
Sumber:
