Kecerdasan Buatan

Defenisi Kecerdasan Buatan

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])

Untuk mengetahui dan memodelkan proses – proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia. (John McCarthy[1956]).

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.

Kategori Kecerdasan Buatan
1.  Systems that think like humans
2.  Systems that act like humans
3.  System that think rationally
4.  System that act rationally

Tujuan dari Kecerdasan Buatan  menurut Winston dan Prendergast [1984]
a.  Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama)
b.  Memahami apa itu kecerdasan ( tujuan ilmiah)
c.  Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial)

Kecerdasan Buatan ditinjau dari berbagai sudut pandang :
1. Sudut pandang Kecerdasan: mesin menjadi ‘cerdas’(mampu berbuat apa yang dilakukan oleh manusia)
2. Sudut pandang Penelitian: studi bagaimana membuat agar komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan oleh manusia.
Domain penelitian dalam kecerdasan buatan:
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(desain, pencarian, kegagalan, perencanaan, manufaktur)

Kecerdasan Buatan ditinjau dari berbagai sudut pandang:
Bisnis: kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologis dalam menyelesaikan masalah-masalah bisnis .
Pemrograman: studi tentang pemrograman simbolik, penyelesaian masalah(problem solving) dan pencarian(searching).

KECERDASAN BUATAN PADA APLIKASI KOMERSIAL
Lingkup utama kecerdasan buatan :
Sistem pakar (expert system) : komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar.

• Pengolahan bahasa alami (natural language processing) : user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa inggris, bahasa indonesia, bahasa jawa, dll, contoh : pengguna sistem dapat memberikan perintah dengan bahasa, Translator bahasa,  Text summarization.
• Pengenalan ucapan (speech recognition) : manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara. Contoh :
• memberikan instruksi ke komputer dengan suara
• alat bantu membaca untuk tunanetra, mempunyai masukan berupa teks tercetak (misalnya buku) dan mempunyai keluaran berupa ucapan dari teks tercetak yang diberikan.
• konversi dari SMS (Short Message System) ke ucapan sehingga pesan SMS dapat didengar. Dengan demikian memungkinkan untuk mendengar pesan SMS sambil melakukan aktivitas yang menyulitkan untuk membacanya, seperti mengendarai mobil.
• Robotika & sistem sensor

Sistem sensor pada mesin cuci yaitu menggunakan sensor optik, mengeluarkan cahaya ke air dan mengukur bagaimana cahaya tersebut sampai ke ujung lainnya. Makin kotor, maka sinar yang sampai makin redup. Sistem juga mampu menentukan jenis kotoran tersebut daki/minyak.Sistem juga bisa menentukan putaran yang tepat secara otomatis berdasarkan jenis dan banyaknya kotoran serta jumlah yang akan dicuci.
Robotika.

• Computer vision : menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer
• Intelligent computer-aided instruction : komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih & mengajar Contoh : Learn to speak English.
• Game playing : Perkembangan selanjutnya yaitu dengan kemunculan Fuzzy Logic (1965) dan Terminologi Genetika (John Holland 1975).

LINGKUP KECERDASAN BUATAN PADA APLIKASI KOMESIAL

Sejalan dengan perkembangan akan permasalahan manusia, maka manusia harus menggunakan sumber daya secara efesien. Untuk mewujudkan hal tersebut maka dibutuhkan bantuan dengan kwalitas yang tinggi dari komputer. Dalam kehidupan manusia, komputer dapat membantu manusia dalam menyelesaikan masalah pada bidang:

• Pertanian, komputer dapat mengontrol robot yang melakukan kontrol terhadap hama, pemangkasan pohon, pemilihan hasil panen.
• Pabrik, komputer dapat mengontrol robot yang harus mengerjakan pekerjaan berbahaya dan membosankan, inspeksi dan melakukan maintenance pekerjaan.
• Kesehatan, komputer dapat membantu untuk mendiagnosis penyakit, melakukan monitoring kondisi pasien, memberikan treatment yang cocok.
• Pekerjaan Rumah Tangga, komputer dapat memberikan nasihat dalam memasak dan berbelanja, membantu membersihkan lantai, memotong rumpuut, mencuci pakaian dan melakukan maintenance terhadap pekerjaan.

Dua ide dasar yang berkaitan dengan Artificial Intelligence:

• Pertama, ide yang melibatkan pembelajaran proses pemikiran manusia (untuk memahami apa yang dimaksud dengan 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)

• Kedua, berkaitan dengan representasi dan duplikasi proses tersebut melalui mesin (misalnya, komputer dan robot).

Sejarah Artificial Intelligence

Pada 1950-an, Alan Turing mengusulkan tes untuk melihat bisa/tidaknya mesin memberikan respon terhadap serangkaian pertanyaan (agar mesin dapat dikatakan cerdas)
Istilah“Artificial Intelligence”dimunculkan olehJohn McCarthy (MIT), tahun1956 pada Dartmouth Conference. Dalam konferensi itu juga didefinisikan tujuanAI, yaitu mengetahui dan memodelkan proses-proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan kelakukan manusiatersebut.
Beberapaprogram AI periode1956-1966 :

• Logic Theorist, untuk pembuktian teorema matematik.
• Sad Sam (oleh Robert K.Lindsay, 1960), program yang dapat mengetahui kalimat sederhana dalam bahasa Inggris dan memberikan jawaban dari fakta yang didengar dalam sebuah percakapan.
• ELIZA (Joseph Weizenbaum, 1967), program untuk terapi pasien dengan memberikan jawaban.

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 – Menemukan (Yunani) à 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) à 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) à Berusaha untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau proses, dalam hubungan logik atau komputasional

Perbedaan Kecerdasan Buatan dan Kecerdasan Alami

Proses Komputasi Kecerdasan Buatan vs Komputasi Konvensional 

Arsitektur aplikasi Kecerdasan Buatan memiliki 2 bagian utama, yaitu :
Dua (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 pengetahuan.

Arsitektur Kecerdasan Buatan 

Soft Computing
Soft computing merupakan inovasi baru dalam membangun sistem cerdas yaitu sistem yang memiliki keahlian seperti manusia pada domain tertentu, mampu beradaptasi dan belajar agar dapat bekerja lebih baik jika terjadi perubahan lingkungan. Soft computing mengeksploitasi adanya toleransi terhadap ketidaktepatan, ketidakpastian, dan kebenaran parsial untuk dapat diselesaikan dan dikendalikan dengan mudah agar sesuai dengan realita (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992).

Metodologi-metodologi yang digunakan dalam Soft computing adalah:
1. Sistem Fuzzy (mengakomodasi ketidaktepatan) contoh :Logika Fuzzy (fuzzy logic)
2. Jaringan Syaraf (menggunakan pembelajaran) contoh :Jaringan Syaraf Tiruan (neural network)
3. Probabilistic Reasoning (mengakomodasi ketidakpastian)
4. Evolutionary Computing (optimasi) contoh : Algoritma Genetika