KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Menurut John McCarthy, 1956, AI merupakan salah satu bidang disiplin untuk mengetahui dan memodelkan proses – proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.

KECERDASAN BUATAN DEFINISI

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) merupakan bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan bisa lebih baik dari pada yang dilakukan manusia.

Cerdas = memiliki pengetahuan + pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan & mengambil tindakan), moral yang baik.

BEDA KECERDASAN BUATAN & KECERDASAN ALAMI

Kelebihan kecerdasan buatan :

1.        Lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami bisa berubah karena sifat manusia pelupa. Kecerdasan buatan tidak berubah selama sistem komputer & program tidak mengubahnya.

2.        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, pengetahuan tersebut dapat disalin dari komputer tersebut & dapat dipindahkan dengan mudah ke komputer yang lain.

3.       Lebih murah. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah & murah dibandingkan mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.

4.        Bersifat konsisten dan teliti karena kecerdasan buatan adalah bagian dari teknologi computer sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah

5.       Dapat didokumentasi.Keputusan yang dibuat komputer dapat didokumentasi dengan mudah dengan cara melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.

6.        Dapat mengerjakan beberapa task lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia

Kelebihan kecerdasan alami :

1.       Kreatif : manusia memiliki kemampuan untuk menambah pengetahuan, sedangkan pada kecerdasan buatan untuk menambah pengetahuan harus dilakukan melalui sistem yang dibangun.

2.       Memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman atau pembelajaran secara langsung. Sedangkan pada kecerdasan buatan harus mendapat masukan berupa input-input simbolik.

3.       Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas, sedangkan kecerdasan buatan sangat terbatas.

Program kecerdasan buatan dapat ditulis dalam semua bahasa komputer, baik dalam bahasa C, Pascal, Basic, dan bahasa pemrograman lainnya. Tetapi dalam perkembangan selanjutnya, dikembangkan bahasa pemrograman yang khusus untuk aplikasi kecerdasan buatan yaitu LISP dan PROLOG.

KECERDASAN BUATAN PADA APLIKASI KOMERSIAL

Lingkup utama kecerdasan buatan :

1.       Sistem pakar (expert system) : komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar.

2.        Pengolahan bahasa alami (natural language processing) : user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa inggris, bahasa indonesia, bahasa jawa, dll.

3.       Pengenalan ucapan (speech recognition) : manusia dapat berkomunikasi dengan computer menggunakan suara.

4.       Robotika & sistem sensor : Sistem sensor merupakan penggunaan sensor optik, mengeluarkan cahaya ke air dan mengukur bagaimana cahaya tersebut sampai ke ujung lainnya. Robotika Sistem kerja mekanis yang deprogram untuk melaksanakan tugas tertentu.

5.       Computer vision : menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui computer.

6.       Intelligent computer-aided instruction : komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih & mengajar.

7.       Game playing : Penggunaan system AI dalm permainan visual.

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.

Secara umum, untuk membangun suatu sistem yang mampu menyelesaikan masalah, perlu

dipertimbangkan 4 hal :

1.        Mendefinisikan masalah dengan tepat. Pendefinisian ini mencakup spesifikasi yang tepat mengenai keadaan awal dan solusi yang diharapkan.

2.        Menganalisis masalah tersebut serta mencari beberapa teknik penyelesaian masalah yang sesuai.

3.       Merepresentasikan pengetahuan yang perlu untuk menyelesaikan masalah tersebut.

4.        Memilih teknik penyelesaian masalah yang terbaik

untuk mendeskripsikan masalah dengan baik harus :

1. Mendefinisikan suatu ruang keadaan (state space)

2. Menetapkan satu atau lebih keadaan awal (initial state)

3. Menetapkan satu atau lebih tujuan (goal state)

4. Menetapkan kumpulan aturan

GRAPH KEADAAN

Graph merupakan bentukan node-node yang menunjukkan keadaan yaitu keadaan awal dan keadaan baru yang akan dicapai dengan menggunakan operator.

Dua bagian dasar sistem kecerdasan buatan (menurut Turban) :

-          Basis pengetahuan : Berisi fakta tentang objek-objek dalam domain yang dipilih dan hubungan diantara domain-domain tersebut.

-          Inference Engine : Merupakan sekumpulan prosedur yang digunakan untuk menguji basis pengetahuan dalam menjawab suatu pertanyaan,menyelesaikan masalah, atau membuat keputusan.

Karakteristik representasi pengetahuan

-          Dapat diprogram dengan bahasa komputer dan disimpan dalam memori

-          Fakta dan pengetahuan lain yang terkandung didalamnya dapat digunakan untuk melakukan penalaran

LOGIKA

Logika adalah bentuk representasi pengetahuan yang paling tua. Proses logika adalah proses

membentuk kesimpulan atau menarik suatu inferensi berdasarkan fakta yang telah ada.

LIST dan TREE

List dan Tree merupakan struktur sederhana yang digunakan dalam representasi hirarki pengetahuan.

·         LIST Adalah daftar dari rangkaian materi yang terkait.

·         TREE pohon adalah struktur grafik hirarki. Struktur ini merupakan cara yang sederhana untuk  hirarki pengetahuan lainnya.

JARINGAN SEMANTIK

Jaringan semantik merupakan gambaran pengetahuan grafis yang menunjukkan hubungan antar berbagai objek.

FRAME

Frame merupakan kumpulan pengetahuan tentang suatu objek tertentu, peristiwa, lokasi, ituasi, dll. Frame memiliki slot yang menggambarkan rincian (atribut) dan karakteristik objek. Frame biasanya digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan yang didasarkan pada karakteristik yang sudah dikenal, yang merupakan pengalaman-pengalaman.

HIRARKI FRAME

Kebanyakan sistem AI menggunakan kumpulan frame yang saling terkait satu dengan lainnya bersama-sama. Gambar di bawah ini menunjukkan hirarki frame kendaraan, terdiri dari 5 frame yaitu frame kereta api, frame sampan, frame mobil, frame pesawat, frame kapal. Masing-masing frame masih dapat dipecah lagi menjadi beberapa frame yang rinci, misal frame mobil terdiri dari frame penumpang mobil, frame truk, frame bis.

Susunan hirarki dari frame mengijinkan pewarisan frame. Akar dari tree terletak di puncak, dimana level tertinggi dari abstraksi disajikan. Frame pada bagian dasar (bawah) disebut daun dari tree.

TABEL KEPUTUSAN (TABEL KEPUTUSAN)

·         Pengetahuan diorganisasikan dalam format spreadsheet, menggunakan baris dan kolom.

·         Tabel dibagi 2 bagian, pertama sebuah list dari atribut dibuat dan untuk setiap atribut semua nilai yang mungkin ditampilkan. Kemudian sebuah list kesimpulan dirumuskan

·        

Pengetahuan dalam tabel diperoleh dari proses akuisisi pengetahuan.

NASKAH (SCRIPT)

Script adalah skema representasi pengetahuan yang sama dengan frame, yaitu merepresentasikan pengetahuan berdasarkan karakteristik yang sudah dikenal sebagai pengalaman-pengalaman. Perbedaannya, frame menggambarkan objek, sedangkan script menggambarkan urutan peristiwa. Dalam menggambarkan urutan peristiwa, script menggunakan slot yang berisi informasi tentang orang, objek, dan tindakan-tindakan yang terjadi dalam suatu peristiwa.

Elemen script meliputi :

1.       Kondisi input, yaitu kondisi yang harus dipenuhi sebelum terjadi atau berlaku suatu peristiwa dalam script.

2.       Track, yaitu variasi yang mungkin terjadi dalam suatu script.

3.       Prop, berisi objek-objek pendukung yang digunakan selama peristiwa terjadi.

4.       Role, yaitu peran yang dimainkan oleh seseorang dalam peristiwa.

5.       Scene, yaitu adegan yang dimainkan yang menjadi bagian dari suatu peristiwa.

6.       Hasil, yaitu kondisi yang ada setelah urutan peristiwa dalam script terjadi.

SISTEM PRODUKSI (ATURAN PRODUKSI/PRODUCTION RULES)

Representasi pengetahuan dengan sistem produksi berupa aplikasi aturan (rule) yang berupa :

1.       Antecedent, yaitu bagian yang mengekspresikan situasi atau premis (pernyataan berawalan IF)

2.       Konsekuen, yaitu bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu atau konklusi yang diterapkan jika suatu situasi atau premis bernilai benar (pernyataan berawalan THEN)

INTELLIGENT AGENT

·         Menurut Okamoto & Takaoka (1997): Agent dapat dipandang sebagai sebuah objek yang mempunyai tujuan dan bersifat autonomous (memberdayakan resourcenya sendiri) untuk memecahkan suatu permasalahan melalui interaksi seperti kolaborasi, kompetisi, negosiasi, dsb

•        Agent = sesuatu yang seolah-olah merasakan sesuatu dari lingkungannya melalui sensor dan memberikan aksi balasan kepada lingkungan tersebut melalui effector.

•        Multi agent = kumpulan dari beberapa agent yang berada pada lingkungan yang sama

•        Human agent = agent yang dibuat menyerupai manusia memiliki mata, telinga dan organ lain sebagai sensor, serta tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lain sebagai effector.