KONSEP DAN METODOLOGI DARI
TEKNOLOGI SISTEM CERDAS
Kecerdasan
Buatan atau kecerdasan yang ditambahkan
kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah atau Intelegensi
Artifisial (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau hanya
disingkat AI) didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah.
Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan
dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan
seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang
menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika
fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.
Banyak hal yang kelihatannya
sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif
tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan
persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal
yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang
masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh:
Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.
Walaupun AI memiliki konotasi
fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer,
berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah
mesin. Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin untuk mengotomatisasikan
tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk contohnya adalah
pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa
dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan 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 dan
militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak
komputer rumah 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'
Secara garis besar, AI terbagi ke
dalam dua paham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan
Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional kebanyakan
melibatkan metode-metode yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran
mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal
juga sebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI,
Good Old Fashioned Artificial Intelligence). Metode-metodenya meliputi:
1. Sistem pakar: menerapkan
kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem pakar dapat
memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan
kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.
2. Petimbangan berdasar kasus
3. Jaringan Bayesian
4. AI berdasar tingkah laku: metode
modular pada pembentukan sistem AI secara manual
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 tak teratur dan perhitungan
lunak. Metode-metode pokoknya meliputi:
1. Jaringan Syaraf: sistem dengan
kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat
2. Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk
pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam
industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
3. Komputasi Evolusioner: menerapkan
konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi dan “survival
of the fittest” untuk menghasilkan pemecahan masalah yang lebih baik.
Metode-metode ini terutama dibagi
menjadi algoritma evolusioner (misalnya algoritma genetik) dan kecerdasan
berkelompok (misalnya algoritma semut)
Dengan sistem cerdas hibrid,
percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkan kedua kelompok ini. Aturan inferensi
pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan syaraf atau aturan produksi dari
pembelajaran statistik seperti dalam ACT-R.
Sebuah pendekatan baru yang
menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan mencoba untuk mencapai
kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner sebagai efek samping
dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.
SEJARAH
Pada awal abad 17, René
Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya
mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung
digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada
Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.
Bertrand Russell dan Alfred
North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak
logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan
"Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas " pada 1943
yang meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.
Tahun 1950-an adalah periode
usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk
menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester(UK):
sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan
program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy
membuat istilah "kecerdasan buatan " pada konferensi pertama yang
disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa
pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan "Turing
test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku
cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang
menerapkan psikoterapi Rogerian.
Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel
Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk
mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis
pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin
Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang
mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan
bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan
kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam
diagnosa dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans
Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk
mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.
Pada tahun 1980-an, jaringan
syaraf digunakan secara meluas dengan algoritma perambatan balik, pertama kali
diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Pada tahun 1982, para
ahli fisika seperti Hopfield menggunakan teknik-teknik statistika
untuk menganalisis sifat-sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf.
Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton,
melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf pada memori. Pada tahun
1985-an sedikitnya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma
pembelajaran propagansi balik (Back-Propagation learning). Algoritma ini
berhasil diimplementasikan ke dalam ilmu komputer dan psikologi. Tahun 1990-an
ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai
macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan catur,
mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang
terkenal pada tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya yang disimpan
melalui penerapan metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang Teluk pertama
telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI sejak tahun 1950 pada
pemerintah AS.
Tantangan Hebat DARPA, yang
dimulai pada 2004 dan berlanjut hingga hari ini, adalah sebuah pacuan untuk
hadiah $2 juta dimana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa komunikasi dengan
manusia, menggunakan GPS, komputer dan susunan sensor yang
canggih, melintasi beberapa ratus mil daerah gurun yang menantang.
4 Dasar Kategori di Konsep dasar AI
(Kecerdasan Buatan)
1. Acting Humanly
Acting humanly ialah system yang
melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku seperti manusia yang
dikenalkan pada tahun 1950 degan cara kerja pengujian melalui teletype yaitu
jika penguji (integrator) tidak dapat membedakan yang mengintrogasai antara
manusia dan computer maka computer tersebut dikatakan lolos(menjadi kecerdasan
buatan).
2. Thinking Humanly
Yaitu system yang dilakukan
dengan cara intropeksi yaitu penangkapan pemikiran psikologis
Manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen.
Manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen.
3. Thinking Rationaly
Ini merupakn system yang sangat
sulit ,karena sering terjadi kesalah dala, prinsip dan prakteknya,system ini
dikenal dengan penalaran komputasi.
4. Actng Rationaly
Yaitu
system yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang
menggantikan tugas manusia.
Sumber:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar