Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan)

December 28, 2015

1. Sejarah singkat kecerdasan Buatan
Kapan tepatnya AI dimulai sulit untuk diketahui.Barangkali impian atau khayalan tentang mesin cerdas sudah lama sekali jauh sebelum keberadaan komputer. Mungkin penemuan komputer oleh Alan Turing yang dapat menyimpan program sebagaimana data yang disimpan didalam memori komputer, dapat dieksekusi dan menjadi dasar komputer dapat dianggap sebagai cikal bakal lahirnya AI. Sebab penyimpanan program didalam memori computer memungkinkan komputer dapat diubah dengan mudah untuk menjalankan berbagai program baru. Kemampuan komputer dapat dimanfaatkan dengan cara belajar dan berpikir. Pada Musim panas tahun 1956 tercatat adanya seminar mengenai AI di Darmouth College. Seminar ini dihadiri oleh sejumlah pakar komputer dan membahas potensi komputer dalam meniru kepandaian manusia. Namun perkembangan yang marak terjadi semenjak diciptakannya LISP, yaitu bahasa kecerdasan buatan yang dibuat tahun 1960 oleh John McCarthy. Istilah Artificial Intelligence diambil dari Marvin Minsky dari MIT. Beliau menulis karya ilmiah berjudul "Step towards Artificial Intelligence" (The Institute of radio Engineers Proceedings 49, January 1961). Dekade 60-an dapat dikatakan sebagai era awal perkembangan kecerdasan buatan. Era ini dipenuhi oleh keoptimisan untuk membuat komputer yang dapat berpikir. Dekade ini pula muncul komputer yang melakukan permainan catur, pembuktian matematika dengan komputer, program yang disebut ELIZA (tahun 1964) yang dapat bertindak sebagaimana layaknya seorang psikoanalis (penganalisi jiwa atau psikiater). Dekade 70-an muncul berbagai sistem berbasis pengetahuan. Perkembangan ini seiring dengan munculnya komputer dengan memori berukuran besar dan kecepatan pemrosesan yang meningkat secara dramatis. Penerapan AI diantaranya adalah pengolahan bahasa alami representasi pengetahuan (natural language preocecing), representasi pengetahuan (knowledge representation), Penyelesaian masalah (problem solving).

2. Tujuan Kecerdasan Buatan
Tujuan utama penerapan kecerdasan adalah agar komputer dapat menjadi alat bantu yang lebih pintar dan lebih berguna bagi manusia. Komputer tidak hanya dipakai untuk menangani komputasi dan perhitungan numeris seperti pada awalnya,tetapi juga pada berbagai bidang yang tidak berkaitan dengan komputasi. Misalnya beberapa hal berikut barangkali merupakan suatu keinginan pada awalnya, tetapi sudah atau nantinya dapat diimplementasikan dengan kecerdasan buatan. Dalam rumah tangga komputer dapat sebagai penasihat ibu rumah tangga dalam memasak dan berbelanja. Dalam pertambangan komputer atau robot dapat bekerja untuk melakukan tindakan yang berbahaya jika dilakukan oleh manusia. Di sekolah komputer dapat meniadi pemandu siswa dengan menyesuaikan pengetahuan,pengalaman, kekuatan dan kelemahan masingmasing siswa dengan berdialog menggunakan bahasa sehari-hari. Di rumah sakit, computer dapat membantu tenaga medis dalam mendiagnosa pasien serta memantau perkembangan kesehatan Pasien.

3.Penerapan Aplikasi Kecerdasan Buatan
Bidang yang menjadi lingkup kecerdasan buatan adalah semua bidang yang menggunakan penyelesaian masalah yang memperlihatkan perilaku atau sifat manusia cerdas. Kecerdasan buatan terutama dipakai untuk :
• Menangani masalah yang tidak bisa menggunakan algoritma. Misalnya tentang gambar (non-bilangan).
• Masalah yang tidak menentu, tidak terorganisasi.

Tentu saja banyak sekali yang memenuhi kriteria ini. Namun beberapa diantaranya yang paling umum adalah Pemecahan masalah umum,Permainan, Sistem Pakar, Pengolahan Bahasa alami, pengenalan dan pencocokan pola (Pattern matching and recognition), Robotika, Proses belaiar (learning Process), Sistem Deduksi (logic), Pemecahan ketidakpastian.

1. Pemecahan Masalah Umum (general problem Solving)
Istilah yang digunakan untuk pemecahan masalah adalah pencarian solusi (searching for solutions). Bidang ini merupakan bidang yang sangat cocok untuk dikerjakan dengan kecerdasan buatan, terutama pada masalah yang tidak dapat dipecahkan dengan algoritma (program konvensional). Misalnya untuk :
• Membuktikan teorema matematika
• memperoleh rute terpendek dari suatu kota asal ke kota tujuan
• Perencanaan kegiatan (penjadwalan) dalam suatu rancangan.
Dalam hal ini perangkat lunak AI akan melakukan pelacakan terhadap sejumlah kemungkinan atau kombinasi guna nemperoleh solusi yang optimal seperti penghematan biaya dan waktu. Pada pembuktian teorema matematika, komputer sangat membantu manusia. Pekerjaan ini memakan waktu bias hingga berminggu-minggu dan sangat melelahkan jika dikerjakan manusia. Belum lagi kalau terdapat percobaan yang bersifat trial and error. Salah satu program terkenal yang berfungsi untuk menangani problem-problem matematika seperti kalkulus, aljabar dan persamaan yaitu MACSYMA.

2. Permainan (Game)
Permainan serta pemecahan teka-teki adalah jenis penerapan aplikasi yang paling dini dilakukan. Beberapa permainan seperti tic tac toe atau bahkan catur dicoba diimplementasikan dengan menggunakan program AI. Bidang ini sebenarnya juga bagian dari pencarian solusi.

3. Sistem Fakar (Expert Systems)
Sistem pakar merupakan penerapan AI yang paling komersial dan banyak diimplemntasikan. Ribuan sistem sudah terbentuk sebagai program yang dapat bertindak seperti layaknya seorang pakar, sistem pakar dapat diterapkan pada berbagai bidang. Dengan menggunakan program ini seorang pemula dapat memecahkan masalah yang kompleks dan mengambil keputusan yang seharusnya dilakukan oleh seorang pakar. Jenis masalah yang dianggap cocok untuk sistem pakar seperti yang diutarakan oleh Anna Hart, yaitu diagnosis, disain, interpretasi data, perencanaan atau seleksi, konfigurasi belajar dengan bantuan komputer. Adapun kemungkinan wilayah aplikasi dari sistem pakar adalah industri rancang bangun, CAD (Computer-aided design),pertahanan, finansial, administrasi, penjualan dan pemasaran, pendidikan dan pelatihan.sistem elektronis.

4. Pengolahan Bahasa Alami (natural language processing)
Bidang ini merupakan yang paling sulit, tetapi sangat diharapkan keberhasilannya. Jika ini dapat dicapai dengan mulus, manusia dapat bercakapcakap dengan komputer dengan menggunakan bahasa manusia sehari-hari, tidak saja tertulis tetapi bahkan dalam bentuk ucapan, Salah satu bidang AI yang dirancang khusus untuk bcrinteraksi dengan pemrosesan bahasa alami adalah pengenalan ucapan (speech recognition). Hal inilah yang memungkinkan percakapan dalam bentuk suara. Pengkombinasian pengenalan ucapan suara dan pengolahan bahasa alami serta robotika dapat mewujudkan robot yang dapat mengerti Bahasa manusia dan melaksanakan tindakan yang sesuai dengan perintah manusia. Inti dari pengolahan bahasa alami adalah studi-mengenai parser. Parser adalah bagian dari pengolahan Bahasa alami yang membaca kalimat dan menguraikan serta menganalisis kata-kata yang terdapat didalamnya dan mencocokkannya dengan tata bahasa yang benar. Pendukung parser adalah kamus yang berisi kosa kata. Keluaran dari parser akan diproses oleh bagian yang disebut sistem representasi pengetahuan, yang berperan dalam mengartikan kalimat masukan. Setelah makna kalimat diketahui bagian penterjemah keluaran akan menghasilkan keluaran berupa teks dalam bahasa alami atau kode-kode lain.

5. Pengenalan dan Pencocokan Pola
Bidang ini sangat mendukung keberhasilan aplikasi seperti robotika maupun pengolahan (image processing). Subbidang ini mencakup dua hal yaitu suara dan Gambar. Sebagai gambaran yang sederhana, jika anda memperlihatkan sebuah foto yang berisi gambar kotak dan lingkaran, komputer dapat mengenali kedua bentuk tersebut. Agar komputer dapat nemahami gambar, computer dilengkapi dengan kamera video. Kamera menangkap gambar dan mengolahnya menjadi sinyal-sinyal digital dan menamdatkannya datanya kememori komputer dalam bentuk biner. Selanjutnya Program AI akan melakukan analisis terhadap data gambar yang sudah ada dan mencocokkan dengan data dimemorinya mengenai keberadaan obyek-obyek walaupun saling tindih. Dalam penerapannya dengan pengolahan citra program ini dapat digunakan untuk memperjelas suatu obyek yang pada awalnya tampak buram. Beberapa studi kasus yang dipelajari pada bidang ini adalah filtering, contrast, shading, pengenalan berbacrai obyek berdasarkan suatu kriteria tertentu, pengenalan pola 2 atau 3 dimensi.

6. Robotika
Bidang ini mengkhususkan diri pada pengendalian robot, terutama yang mempunyai sifat cerdas. Robot yang hanya bisa memindahkan suatu barang dari suatu tempat ke tempat iain, tidak tergolong sebagai Robot cerdas. Tetapi dengan adanya sentuhan kecerdasan buatan, robot dapat melaksanakan tindakan dalam kondisi yang berbeda dan berubah-ubah. Dengan kata lain robot dapat mengambil keputusan sendiri sesuai dengan kondisi lingkungan. Sehingga ia dapat menirukan tugas-tugas manusia dengan tepat dan juga cermat. Hal seperti ini dapat dicapai dengan mengkombinasikan dengan bidang Pengenalan dan pencocokan pola.

7. Proses Belajar
Bidang ini sangat menarik dalam pengembangan AI. Tujuannya adalah untuk membuat komputer belajar terhadap kesalahan sendiri, pengamatan dan permintaan. Proses belaiar ini bukanlah selalu berupa masukan secara terperinci mengani kasus – kasus baru yang ditemukan, tetapi juga proses regeneralisasi serta pendataan terhadap perkecualian tanpa melakukan kesalahan ulang. Seperti manusia, komputer diharapkan dapat selalu belaiar dari waktu ke waktu. Dengan demikian komputer semakin lama akan semakin pandai. Usaha untuk membuat komputer dapat belajar sebenarnya sudah lama dimulai.

8. Sistem Deduksi (Logic)
Bidang ini mempelajari cara komputer dalam melakukan penalaran guna mengambil atau menarik kesimpulan, bidang untuk matematika penalaran. Salah satu penerapan dari bidang ini adalah pada PROLOG, bahasa pemrograman AI yang melandaskan pada logika kesesuaian dengan nemoriya, Sebuah contoh penalaran deduktif adalah sebagai berikut:
• Semua yang datang di JAMZ adalah pecinta jazz
• Andi tadi malam pergi ke JAMZ
• Jadi Andi adalah pecinta jazz

9. Fuzzy Logic
Kalau berbicara tentang logika maka konotasinya sering mengacu ke kapastian. Misalnya salah atau benar, lulus atau tidak, wanita atau pria, putih atau hitam. Dalam prakteknya dunia ini banyak diliputi warna keabu-abuan. Kadang-kadang kita tidak bisa mengatakan itu putih atau itu hitam. Barangkali yang kita katakan adalah "agak hitam, tetapi dominan putih". Gambaran ini tidak lain menekankan adanya ketidakpastian (Lincertainty).Jika anda melihat sebuah mobil melintas dengan cepat di hadapan anda, anda mengatakan itu Charade. tetapi bisa jadi itu adalah Forza. Mengapa ini bisa terjadi? Tak lain adalah karena kekuranglengkapan informasi yang anda gunakan untuk mengambil keputusan. Analogi dengan kejadian ini seandainya komputer juga bisa melakukan penarikan kesimpulan semacam itu, dikatakan bahwa komputer menggunakan "fuzzy logic" (logika samar). Bidang ini banyak diterapkan pada sistem pakar, untuk memperkenalkan Probabilitas terhadap kejadian tertentu (kejadian yang tidak biasa) berdasarkan suatu hipotesa.

10. Keuntungan dan Kelemahan Al
Penerapan kecerdasan buatan tidak lepas dari unsur keuntungan dan kelemahan.
Keuntungan :
• Jika tujuan kecerdasan buatan terwujud pemakai akan menjadi lebih akrab dengan komputer, sebab dapat berdialog menggunakan bahasa sehari-hari.
• Memberikan kemudahan dan membuka peluang dalam memecahkan suatu masalah yang terlalu sulit dipecahkan dengan cara konvensional
• Dapat meningkatkan produktivitas kerja. misalnya seorang pakar dapat dibantu oleh sistem pakar, sehingga sang pakar dapat mengonsentrasikan pada hal lain yang lebih penting
• Komputer tidak hanya digunakan untuk masalah komputasi saja

Kelemahan :
• Belum banyak produk AI yang dapat dijual secara komersial
• Biaya pengembangan mahal
• Harga program AI juga mahal
• Kebanyakan program AI menuntut memori yang besar dan kecepatan yang tinggi
• Kecerdasan buatan masih perlu banyak dikembangkan, kemauan yang dicapai sekarang masih terlalu jauh dari keinginan.

Referensi :

  • Brian Al Bahr, Pembuatan Kecerdasan Buatan untuk Permainan Catur Jawa Dengan Menggunakan Algoritma MiniMax, ITB, Bandung
  • Azwar Tamim, Penerapan Graf dalam Game dengan Kecerdasan Buatan, ITB, Bandung
  • Dimas Yusuf Danurwenda, Pengembangan Metode Induksi Matematika Dan Penerapannya Dalam Ruang Lingkup Matematika Diskrit, ITB, Bandung
  • Ni Made Satvika Iswari, Pembuatan Robot Sebagai Aplikasi Kecerdasan Buatan , ITB, Bandung
  • Mohammad Riftadi, Kaitan Serta Penerapan Logika Dalam Bidang Intelejensia Buatan, ITB, Bandung
Journal :
Referensi Journal :

Tags:

You Might Also Like

0 comments