Senin, 10 Oktober 2016

SISTEM CERDAS


 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: