KECERDASAN BUATAN (ART (AR IFICIAL INTELLIGENCE) Tim Pe P ng e ajar ng PTIK

KECERDASAN BUATAN

(ARTIFICIAL INTELLIGENCE) (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Tim Pengajar PTIK

Tim Pengajar PTIK

Agenda Agenda

• Definisi Kecerdasan Buatan

• Kecerdasan Buatan VS Kecerdasan Alami Kecerdasan Buatan VS Kecerdasan Alami

• Sejarah Kecerdasan Buatan, Perkembangan,  d A lik i

dan Aplikasinya

• Lingkup Kecerdasan Buatan g p

DEFINISI

KECERDASAN BUATAN

Pengantar Pengantar

• Bisakah mesin berpikir?

• Jika bisa, bagaimana caranya? Jika bisa, bagaimana caranya?

• Dan jika tidak bisa, kenapa tidak?

• Dan apa yang dikatakan sebagai pikiran  (mind)?

( )

Arti Kecerdasan Arti Kecerdasan

k k

kemampuan untuk  …

• belajar atau mengerti dari pengalaman,  

• memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu,

• menanggapi dengan cepat dan baik atas   situasi yang baru, 

• menggunakan penalaran dalam memecahkan e ggu a a pe a a a da a e eca a masalah serta menyelesaikannya dengan efektif (Winston dan Pendergast, 1994)

Apa itu AI?

Apa itu AI?

• Merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan  instruksi yang terkait dengan pemrograman  komputer untuk melakukan sesuatu hal yang komputer untuk melakukan sesuatu hal ‐ yang 

dalam pandangan manusia adalah – cerdas (H. A. 

Simon [1987]) Simon [1987])

• Sebuah studi tentang bagaimana membuat 

komputer melakukan hal hal yang pada saat ini komputer melakukan hal‐hal yang pada saat ini  dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich  and Kinight [1991])

and Kinight [1991])

Kategori Definisi AI Kategori Definisi AI

• Dikelompokkan menjadi 4 macam :

Systems that think like  humans

Systems that think  rationally

Systems that act like 

Systems that act rationally humans Systems that act rationally

Detail Kecerdasan Buatan Detail Kecerdasan Buatan

• Sudut Pandang Kecerdasan

Kecerdasan buatan mampu membuat mesin menjadi  cerdas (berbuat seperti yang dilakukan manusia)

S d P d P li i

• Sudut Pandang Penelitian

Kecerdasan buatan adalah studi bagaimana 

membuat komputer dapat melakukan sesuatu sebaik  yang dilakukan manusia

• Sudut Pandang Bisnis

Kecerdasan buatan adalah kumpulan peralatan yang  sangat powerful dan metodologis dalam 

menyelesaikan masalah bisnis S d t P d P

• Sudut Pandang Pemrograman

Kecerdasan buatan meliputi studi tentang 

pemrograman simbolik, problem solving, dan  pencarian (searching)

2 B i Ut AI 2 Bagian Utama AI

• Basis Pengetahuan (knowledge base)

b i i f k f k i iki d h b

berisi fakta‐fakta, teori, pemikiran dan hubungan  komponen satu dengan yang lainnya

• Motor Inferensi (inference engine) 

Kemampuan menarik kesimpulan berdasar Kemampuan menarik kesimpulan berdasar 

pengalaman. Berkaitan dengan representasi dan  duplikasi proses tersebut melalui mesin (misalnya,  komputer dan robot).

Konsep Kecerdasan Buatan Konsep Kecerdasan Buatan

T i T

• Turing Test

Metode Pengujian Kecerdasan (Alan Turing).

Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia)  dan dua obyek yang ditanyai.

• Pemrosesan Simbolik

Sifat penting dari AI adalah bahwa AI merupakan Sifat penting dari AI adalah bahwa AI merupakan  bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses  secara simbolik dan non‐algoritmik dalam

secara simbolik dan non algoritmik dalam  penyelesaian masalah.

• Heuristic 

S at strategi nt k melak kan proses pencarian Suatu strategi untuk melakukan proses pencarian  (search) ruang problem secara efektif, yang 

memandu proses pencarian yang kita lakukan di memandu proses pencarian yang kita lakukan di  sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses  paling besar

paling besar.

• Inferensi (Penarikan Kesimpulan)  AI mencoba  membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau  mempertimbangkan (reasoning), termasuk 

didalamnya proses (inferencing) berdasarkan fakta‐

didalamnya proses (inferencing) berdasarkan fakta‐

fakta dan aturan dengan menggunakan metode  heuristik dll

heuristik, dll

• Pencocokan Pola (Pattern Matching)( g)  Berusaha  untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau  proses, dalam hubungan logik atau komputasional

p g g p

“State of the Art” AI State of the Art  AI

D Bl l hk K j d i C t

• Deep Blue mengalahkan Kasparov, juara dunia Catur.

• PEGASUS, suatu sistem memahami ucapan yang mampu

menangani transaksi seperti mendapatkan informasi tiket udara termurah.

• MARVEL: suatu sistem pakar real‐time memonitor arus data dari

t V d ti li i l

pesawat Voyager dan setiap anomali sinyal.

• Sistem robot mengemudikan sebuah mobil dengan kecepatan yang cepat pada jalan raya umum  Google Cars

T j K d B t

Tujuan Kecerdasan Buatan

• Membuat komputer lebih cerdas

• Mengerti tentang kecerdasan

• Mengerti tentang kecerdasan

• Membuat mesin lebih berguna

KECERDASAN BUATAN VS

KECERDASAN ALAMI

Perbedaan Kecerdasan Buatan dengan Perbedaan Kecerdasan Buatan dengan 

Kecerdasan Alami

Kecerdasan Buatan Kecerdasan Alami

Bersifat permanen Cepat mengalami perubahan

Bersifat permanen Cepat mengalami perubahan

Lebih mudah diduplikasi dan ditransfer Proses transfer antar manusia membutuhkan proses yang lamap y g

Lebih murah Lebih mahal

Konsisten Sering berubah (sifat manusia)

Dapat didokumentasi Sulit didokumentasi

Lebih cepat Lebih lambat

Teliti Kurang teliti

Kelebihan Kecerdasan Alami Kelebihan Kecerdasan Alami 

dibanding AI

• Bersifat lebih kreatif

D l k k b l j

• Dapat melakukan proses pembelajaran secara  langsung, sementara AI harus mendapatkan 

k b i b l d i

masukan berupa simbol dan representasi‐

representasi

• Menggunakan fokus yang luas sebagai referensi  untuk pengambilan keputusan. Sebaliknya, AI  menggunakan fokus yang sempit

SEJARAH KECERDASAN BUATAN,

PERKEMBANGAN DAN APLIKASINYA

PERKEMBANGAN, DAN APLIKASINYA

h d

Sejarah Kecerdasan Buatan

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)

(1952‐1969)

• McCarthy (1958)McCarthy (1958)

‐ mendefinisikan Lisp

‐ menemukan time‐sharing

‐ Advice Taker

• Pembelajaran tanpa pengetahuan

• Pemodelan JST

• Pemodelan JST

• Pembelajaran Evolusioner

• Samuel’s checkers player: pembelajaran p y p j

• Metode resolusi Robinson.

• Minsky: the microworlds (e.g. the block’s world).

k d k l l k “ ll ”

• Banyak demonstrasi kecil ttg perilaku “intelligent” 

• Prediksi over‐optimistic Simon

Masa Gelap (1966‐1973)

• AI tidak mengalami perkembangan: ledakan  perkembangan combinatorial

perkembangan combinatorial

• Fakta bahwa suatu program bisa mendapatkan  suatu solusi secara prinsip tidak berarti bahwa p p program memuat beberapa mekanisme yang  dibutuhkan untuk mendapatkannya secara  praktis.

praktis.

• Kegagalan dari pendekatan terjemahan bahasa  alami berbasis pada grammars sederhana dan  kamus kata

kamus kata.

• Penterjemahan kembali yang populer       English‐>Russian‐>English g g

• Penemuan untuk pemrosesan bahasa natural  dihentikan.

K l k b l j d i f i

• Kegagalan perceptron untuk belajar dari fungsi 

sederhana sebagaimana disjunctive/eksclusive OR. 

P li i d JST dih ik

• Penelitian pada JST dihentikan.

• Realisasi dari kesukaran dalam proses learning dan 

k b d i d di k l i

keterbatasan dari metode yang dieksplorasi

• Konsep pembelajaran simbolik (Winston’s influential  h i 1972)

thesis, 1972)

R i (1969 1979) Renaissance (1969‐1979)

b h d d l

• Perubahan pada paradigma penyelesaian:

• Dari penyelesaian masalah berbasis “search‐based” menjadi   penyelesaian masalah berbasis pengetahuan.

• Sistem pakar pertama

• Dendral: menginferensi struktur molecular Dendral: menginferensi struktur molecular  dari informasi yang disediakan oleh 

spektrometer massa.

M i di bl d i f ti

• Mycin: diagnoses blood infections

• Prospector: merekomendasikan eksplorasi  pengeboran pada lokasi geologi yang

pengeboran pada lokasi geologi yang 

menyediakan suatu deposit mineral  

molybdenum.

Era Industrial  (1980‐sekarang)

• Sukses pertama Sistem Pakar secara komersial.

• Many AI companies.

• Eksplorasi dari strategi pembelajarqan yqang  bermacam‐macam (Explanation‐based learning, bermacam macam (Explanation based learning,  Case‐based Reasoning, Genetic algorithms, Neural  networks, etc.)e o s, e c )

Kembalinya neural networks  (1986‐sekarang)

• Penggalian kembali algoritma learning back  propagation untuk neural networks yang 

p p g y g

pertama dikenalkan dalam tahun 1969 oleh  Bryson and Ho.

• Banyak aplikasi sukses dari Neural  Networks

Networks.

• Kehilangan respek terhadap sulitnya 

membangun sistem pakar (macetnya 

knowledge acquisition).

Kematangan Kematangan  (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 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 bersama‐sama kedalam suatu desain agent  tunggal.

• Suatu proses reintegrasi dari sub‐area yang Suatu proses reintegrasi dari sub area yang  berbeda dari KB untuk membentuk “whole  agent”: 

• “agent perspective” of AI agent perspective of AI

• agent architectures (e.g. SOAR, Disciple);

• multi‐agent systems;

• agent untuk aplikasi tipe‐tipe yang berbeda

• agent untuk aplikasi tipe‐tipe yang berbeda, 

web agents.

LINGKUP AI

Lingkup kecerdasan buatan Lingkup kecerdasan buatan

Si t P k (E t S t )

Sistem Pakar (Expert System)

 Komputer memiliki keahlian menyelesaikan masalah seperti kemampuan pakar

P l h B h Al i (N t l L P i )

Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)

 Diharapkan user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari‐hari

 l ( h )

Pengenalan Ucapan (Speech Recognition)

 User dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara

Robotika dan System Sensor (Robotics and Sensoric System)y ( y )

Computer Vision

Intellegence Computer – aided Instruction

 Komputer dijadikan tutor untuk melatih dan mengajar

 Komputer dijadikan tutor untuk melatih dan mengajar

Game Playing

i i ib h

Domain Yang Sering Dibahas

M d T k

• Mundane Task

‐ Persepsi (vision & speech)

B h l i ( d t di ti &

‐ Bahasa alami (understanding, generation & 

translation)

Pemikiran ang bersifat commonsense

‐ Pemikiran yang bersifat commonsense

‐ Robot control

• Formal Task

‐ Permainan / Games

‐ Matematika (Geometri, logika, kalkulus integral, 

pembuktian)

• Expert Task

‐ Analisis finansial

‐ Analisis medikal

‐ Analisis medikal

‐ Analisis ilmu pengetahuan

‐ Rekayasa (design, pencarian kegagalan,  perencanaan

perencanaan 

manufaktur)

Contoh Kecerdasan Buatan Contoh Kecerdasan Buatan

b

• AI Robot

• Game

• Fitur Facebook 

– People You May Know, Iklanp y ,

• Twitter

– Trending topicsTrending topics

• Google PageRank

O li d ti t

• Online advertisement

• Recommended Article