A.
Pengertian Intelegensi Buatan
Kecerdasan Buatan adalah salah satu cabang Ilmu pengetahuan
berhubungan dengan pemanfaatan mesin untuk memecahkan persoalan yang rumit
dengan cara yang lebih manusiawi. Hal Ini biasanya dilakukan dengan
mengikuti/mencontoh karakteristik dan analogi berpikir dari
kecerdasan/Inteligensia manusia, dan menerapkannya sebagai algoritma yang
dikenal oleh komputer.
Dengan suatu pendekatan yang kurang lebih fleksibel dan
efisien dapat diambil tergantung dari keperluan, yang mempengaruhi bagaimana
wujud dari perilaku kecerdasan buatan. AI biasanya dihubungkan dengan Ilmu
Komputer, akan tetapi juga terkait erat dengan bidang lain seperti Matematika,
Psikologi, Pengamatan, Biologi, Filosofi, dan yang lainnya. Kemampuan untuk
mengkombinasikan pengetahuan dari semua bidang ini pada akhirnya akan
bermanfaat bagi kemajuan dalam upaya menciptakan suatu kecerdasan buatan.
Pengertian lain dari kecerdasan buatan adalah bagian ilmu
komputer yang membuat agar mesin komputer dapat melakukan pekerjaan seperti dan
sebaik yang dilakukan manusia. Pada awal diciptakannya, komputer hanya
difungsikan sebagai alat hitung saja. Namun seiring dengan perkembangan jaman,
maka peran komputer semakin mendominasi kehidupan manusia. Komputer tidak lagi
hanya digunakan sebagai alat hitung, lebih dari itu, komputer diharapkan untuk
dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa dikerjakan oleh
manusia.
B.
Intelegensi Buatan dan Alami
Adapun perbedaan antara kecerdasan buatan dengan kecerdasan
alami adalah kecerdasan buatan lebih bersifat permanen, sedangkan kecerdasan
alami dapat berubah (hal ini karena sifat manusia yang pelupa). Kecerdasan
buatan lebih mudah disalin dan dipindah daripada kecerdasan alami.
Kecerdasan Buatan adalah salah satu cabang Ilmu pengetahuan
berhubungan dengan pemanfaatan mesin untuk memecahkan persoalan yang rumit
dengan cara yang lebih manusiawi. Hal Ini biasanya dilakukan dengan
mengikuti/mencontoh karakteristik dan analogi berpikir dari kecerdasan/Inteligensia
manusia, dan menerapkannya sebagai algoritma yang dikenal oleh komputer.
Sifat Kecerdasan Buatan :
Lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami bisa berubah
karena sifat manusia pelupa. Kecerdasan buatan tidak berubah selama sistem
komputer & program tidak mengubahnya.
Lebih mudah diduplikasi & disebarkan. Mentransfer
pengetahuan manusia dari 1 orang ke orang lain membutuhkan proses yang sangat
lama & keahlian tidak akan pernah dapat diduplikasi dengan lengkap. Jadi
jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, maka pengetahuan tersebut
dapat disalin dari komputer tersebut & dapat dipindahkan dengan mudah ke
komputer yang lain.
Lebih murah. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah
& murah dibandingkan mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah
pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
Bersifat konsisten karena kecerdasan buatan adalah bagian
dari teknologi komputer sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah.
Dapat didokumentasi.Keputusan yang dibuat komputer dapat
didokumentasi dengan mudah dengan cara melacak setiap aktivitas dari sistem
tersebut. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.
Lebih cepat.
lebih baik
Kecerdasan Alami adalah sifat pikiran yang mencakup sejumlah kemampuan, seperti
kemampuan menalar, merencanakan, memecahkan masalah, berpikir abstrak, memahami
gagasan, menggunakan bahasa, dan belajar yang terbentuk secara alami atau biasa
disebut bakat. Kecerdasan alami memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman
secara langsung.
Sifat Kecerdasan Alami :
Kreatif : manusia memiliki kemampuan untuk menambah
pengetahuan, sedangkan pada kecerdasan buatan untuk menambah pengetahuan harus
dilakukan melalui sistem yang dibangun.
Memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara
langsung. Sedangkan pada kecerdasan buatan harus bekerja dengan input-input
simbolik.
Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas, sedangkan
kecerdasan buatan sangat terbatas.
C. Komputasi
Intelegensi Buatan dan Konvensional
Teknik pembuatan Program AI sangat berbeda dengan teknik
pemrograman menggunakan bahasa konvensional. Dalam software konvensional,kita
memerintah komputer bagaimana menyelesaikan suatu masalah. Sebaliknya, dalam AI
kita tidak memerintah komputer untuk menyelesaikan masalah, tetapi memeberitahu
komputer tentang adanya masalah.
Dalam komputasi konvensional, kita memberikan
data kepada komputer dan program yang telah kita susun terlebih dahulu dengan
langkah demi langkah memspesifikasikan cara data digunakan sampai komputer bisa
memberikan solusi. Dalam komputasi AI, komputer mendapatkan pengetahuan tentang
suatu wilayah subyek masalah tertentu dengan ditambah kemampuan inferensi. kita
tidak memerintahkan komputer untukmemecahkan masalah tetapi sebaliknya komputer
dan software-nya yang menentukan metode untuk mencapai suatu solusi.
Sebaliknya, software AI tidak didasarkan pada algoritma,
tetapi didadasarkan pada representasi dan manipulasi simbol. Didalam AI, sebuah
simbol bisa merupakan huruf, kata, atau bilangan yang digunakan untuk
menggambarkan objek, proses, dan huungannya. sumber bisa merupakan cetakan atau
elektronik. objek bisa berupa orang, benda, ide, pikiran, peristiwa, atau
pernyataan suatu fakta. Dengan menggunakan simbol, komputer bisa menciptakan
suatu basis pengetahuan yang menyatakan fakta, pikiran, dan hubungannya satu
sama lain.
D. Sejarah
Intelegensi Buatan
– Era komputer elektronik (1941)
Pada tahun 1941 telah ditemukan alat penyimpanan dan
pemrosesan informasi. Penemuan tersebut dinamakan komputer elektronik yang
dikembangkan di USA dan Jerman. Komputer pertama ini memerlukan ruangan yang
luas da ruang AC yang terpisah. Saat itu komputer melibatkan konfigurasi ribuan
kabel untuk menjalankan suatu program. Hal ini sangat merepotkan para
programmer. Pada tahun 1949, berhasil dibuat komputer yang mampu menyimpan
program sehingga membuat pekerjaan untuk memasukkan program menjadi lebih
mudah. Penemuan ini menjadi dasar pengembangan program yang mengarah ke AI.
– Masa persiapan AI (1943-1956)
Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts
mengemukakan tiga hal: pengetahuan fisiologi dasar dan fungsi sel syaraf dalam
otak, analisis formal tentang logika proposisi, dan teori komputasi Turing.
Mereka berhasil membuat suatu model syaraf tiruan di mana setiap neuron
digambarkan sebagai ‘on’ dan ‘off’. Mereka menunjukkan bahwa setiap fungsi
dapat dihitung dengan suatu jaringan sel syaraf dan bahwa semua hubungan logis
dapat diimplementasikan dengan struktur jaringan yang sederhana.
Pada tahun 1950, Norbert Wiener membuat penelitian mengenai
prinsip-prinsip teori feedback. Contoh terkenal adalah thermostat. Penemuan ini
juga merupakan awal dari perkembangan AI. Pada tahun 1956, John McCarthy (yang
setelah lulus dari Priceton kemudian melanjutkan ke Darthmouth College)
meyakinkan Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester untuk membantunya
melakukan penelitian dalam bidang automata, jaringan syaraf, dan pembelajaran
intelijensia. Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Dartmouth.
Hasilnya adalah program yang mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan
masalah pemikiran, yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikan
McCarthy disebut sebagai father of Artificial Intelligence.
– AI menjadi sebuah industry (1980-1988)
Industralisasi AI diawali dengan ditemukannya sistem pakar
yang dinamakan R1 yang mamapu mengkonfigurasi sistem-sistem komputer baru.
Program tersebut mulai dioperasikan di digital equipment corporation (DEC),
McDermott, pada tahun 1982. Paa tahun 1986, program ini telah berhasil
menghemat US$ 40 juta per tahun. Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC
menjalankan 40 sistem pakar. Hamper semua perusahaan besar di USA mempunyai
didivisi Ai sendiri yang menggunakan ataupun mempelajari sistem pakar. Booming
industry Ai juga melibatkan perusahaan-perusahaan besar seperti Carnegie Group,
Inference, Intellicorp, dan Technoledge yang menawarkan software tools untuk
membangun sistem pakar. Perusahaan hardware seperti LISP Machines Inc., Texas
Instruments, Symbolics, dan Xerox juga turut berperan dalam membangun
workstation yang dioptimasi untuk pembangunan program LISP. Sehingga,
perusahaan yang sejak tahun 1982 hanya menghasilkan beberapa juta US$ per tahun
meningkat menjasi 2 milyar US$ per tahun pada tahun 1988.
– Kembalinya jaringan syaraf tiruan (1986
– sekarang)
Meskipun bidang ilmu komputer menolak jaringan syaraf tiruan
setelah diterbitkannya buku ‘Perceptrons’ karangan Minsky dan Papert, tetapi
para ilmuwan masih mempelajari bidang ilmu tersebut dari sudut pandang yang
lain, yaitu fisika. Para ahli fisika seperti Hopfield (1982)) menggunakan
teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat penyimpanan dan
optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikolog, David Rumhelhart dan Geoff
Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf pada memori. Pada
tahun 1985-an sedikitnya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma
belajar propagasi balik. Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam ilmu
bidang komputer dan psikologi.
E. Ruang
Lingkup Intelegensi Buatan
Lingkup utama kecerdasan buatan :
·
Pengolahan bahasa alami (natural language
processing)
·
Sistem pakar (expert system)
·
Pengenalan ucapan (speech recognition)
·
Robotika & sistem sensor
·
Computer vision
·
Intelligent computer-aided instruction
F. Soft
Computing
Pengertian Soft Computing adalah kumpulan teknik –
teknik perhitungan dalam ilmu komputer, inteligensia semu, machine learning dan
beberapa disiplin ilmu teknik lainnya, yang berusaha untuk mempelajari,
memodelkan, dan menganalisa fenomena yang sangat rumit : untuk metoda yang
lebih konvensional yang tidak memberikan biaya rendah, analitis dan solusi
lengkap. Soft computing berusaha untuk mengintegrasikan beberapa
paradigma model perhitungan meliputi artificial neural network, fuzzy
logicdan genetic algorithms.
Soft Computing adalah segolongan metoda yang mampu mengolah
data dengan baik walaupun didalamnya terdapat ketidakpastian, ketidakakuratan
maupun kebenaran parsial (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992).
Tujuan soft computing adalah
terbentuknya High Machine Intelligence Quotient (HMIQ), suatu system
yang mampu mengolah informasi seperti cara berpikir manusia, mempunyai
kemampuan untuk menyelesaikan permasalahan non-linier dan tidak ada model
matematisnya (tractability), serta dapat diimplementasikan dengan biaya rendah.
Adapun tujuan metode soft computing adalah :
Non-linearitas dan kompleksitas problema. Kemampuan
menyelesaikan problematika yang sulit dan tidak bisa diselesaikan dengan metoda
biasa
Kemampuan memanipulir parameter yang tidak pasti ( sesuatu
yang tidak bisa diukur secara pasti, misalnya mengukur kadar cinta )
Kemampuan men-generalisir solusi
Kemampuan klasifikasi dan kuantifikasi data, misalnya dengan
lebih mudahnya pengerjaan kasus regresi linier dengan teknologi ini daripada
dengan fuzzy logic.
Kemampuan mengatasi keterbatasan data, misalnya pada dunia
statistic.
Comments
Post a Comment