Pengenalan 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.
1. Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami akan cepat mengalami perubahan. Hal ini dimungkinkan karena sifat manusia yang pelupa. Kecerdasan buatan tidak akan berubah sepanjang sistem komputer dan program tidak mengubahnya.
2. Kecerdasan buatan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan. Mentransfer pengetahuan manusia dari satu orang ke orang lain butuh proses dan waktu lama. Disamping itu suatu keahlian tidak akan pernah bisa diduplikasi secara lengkap. Sedangkan jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, pengetahuan tersebuat dapat ditransfer atau disalin dengan mudah dan cepat dari satu komputer ke komputer lain
3. Kecerdasan buatan lebih murah dibanding dengan kecerdasan alami. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah dan lebih murah dibanding dengan harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
4. Kecerdasan buatan bersifat konsisten. Hal ini disebabkan karena kecerdasan busatan adalah bagian dari teknologi komputer. Sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah.
5. Kecerdasan buatan dapat didokumentasikan. Keputusan yang dibuat komputer dapat didokumentasikan dengan mudah dengan melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.
6. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih cepat dibanding dengan kecerdasan alami
7. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih baik dibanding dengan kecerdasan alami.
Keuntungan kecerdasan alami:
1. Kreatif. Kemampuan untuk menambah ataupun memenuhi pengetahuan itu sangat melekat pada jiwa manusia. Pada kecerdasan buatan, untuk menambah pengetahuan harus dilakukan melalui sistem yang dibangun
2. Kecerdasan alami memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung. Sedangkan pada kecerdasan buatan harus bekerja dengan input-input simbolik
3. Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas, sedangkan kecerdasan buatan sangat terbatas.
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 populer 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)
(1980-sekarang)
· Sukses pertama Sistem Pakar secara komersial.The.
· 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)
(1986-sekarang)
· Penggalian kembali algoritma learning back propagation 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)
(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”.
Agent Cerdas (1995-sekarang)
· Realisasi yang pada mulanya dipisahkan dalam sub dari Kecerdasan Buatan (speech recognition, problem solving and planning, robotics, computer vision, machine learning, knowledge representation, etc.) perlu direorganisasi bilamana hasil-hasilnya diikat bersama-sama kedalam suatu desain agent tunggal.
· Suatu proses reintegrasi dari sub-area yang berbeda dari KB untuk membentuk “whole agent”:
· “agent perspective” of AI
· agent architectures (e.g. SOAR, Disciple);
· multi-agent systems;
· agent untuk aplikasi tipe-tipe yang berbeda, web agents.
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)
Summary
· Kecerdasan buatan terdiri dari knowledge base dan motor inference
· Digunakan untuk membantu menyelesaikan permasalahan manusia
· Kecerdasan buatan mengalami perkembangan terus menerus sampai saat ini
· Semakin banyak objek yang mampu diselesaikan oleh Kecerdasan buatan
· Sri Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, 2003, Yogyakarta
· William Siler and James J. Buckley, “Fuzzy Expert System and Fuzzy Reasoning”, Wiley-Interscience, 2005
· Laurene Fauset, “Fundamental of Neural Network”, Prentice Hall, 2000
0 komentar:
Posting Komentar