KECERDASAN BUATAN
(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
DEFINISI KECERDASAN BUATAN
Arti Kecerdasan
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)
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 :
·
Systems
that think like humans
·
Systems
that think rationally
·
Systems
that act like
·
Systems
that act rationally
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 Pemrograman Kecerdasan buatan meliputi studi tentang pemrograman
simbolik, problem solving, dan pencarian (searching)
2 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 penyelesaian 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 faktafakta dan aturan dengan
menggunakan metode heuristik, dll
• Pencocokan
Pola (Pattern Matching) Berusaha untuk
menjelaskan obyek, kejadian (events) atau proses, dalam hubungan logik
atau komputasional
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
Kelebihan Kecerdasan Alami Dibanding AI
• Bersifat lebih
kreatif
• Dapat
melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan
masukan berupa simbol dan representasirepresentasi
• Menggunakan
fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan. Sebaliknya, AI
menggunakan fokus yang sempit
SEJARAH KECERDASAN BUATAN, PERKEMBANGAN, DAN APLIKASINYA
Sejarah Kecerdasan Buatan
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 popular 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)
· Sukses pertama Sistem Pakar secara
komersial.
· 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)
· Penggalian kembali algoritma learning back
propagation p p g 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)
• 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”.
LINGKUP AI
Lingkup Kecerdasan Buatan
· Sistem Pakar (Expert System)
· Komputer memiliki keahlian menyelesaikan
masalah seperti kemampuan pakar
· Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language
Processing)
· Diharapkan user dapat berkomunikasi dengan
komputer menggunakan bahasa sehari‐hari
· Pengenalan Ucapan (Speech Recognition)
· User dapat berkomunikasi dengan komputer
menggunakan suara
· Robotika dan System Sensor (Robotics and
Sensoric System)
· Computer Vision
· Intellegence Computer – aided Instruction
· Komputer dijadikan tutor untuk melatih dan
mengajar
· Game Playing
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)
Contoh Kecerdasan Buatan
• AI Robot
• Game
• Fitur Facebook
– People You May
Know, Iklan
• Twitter
– Trending
topics
• Google
PageRank
• Online
advertisement
• Recommended
Article
Tidak ada komentar:
Posting Komentar