Pengantar Kecerdasan Buatan

(1)

ì

Pengantar Kecerdasan Buatan

KONSEP DASAR ARTIFICIAL INTELLIGENCE

(KECERDASAN BUATAN)

Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc Jurusan Informatika Universitas Syiah Kuala http://informatika.unsyiah.ac.id/irvanizam

(2)

Penger9an Kecerdasan Buatan

ì 

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan:

ì  Proses peralatan mekanik yang dapat melaksanakan

kegiatan-‐kegiatan (ak9vitas) dengan menggunakan pemikiran atau kecerdasan manusia

ì  Suatu cara yang sederhana untuk membuat

komputer dapat berpikir secara inteligent

ì 

Kecerdasan Buatan dapat membuat sebuah sistem

komputer berpikir seper9 manusia dan dapat

berpikir secara rasional.

(3)

Penger9an Kecerdasan Buatan (2/3)

Kecerdasan Buatan berhubungan dengan 2 ide dasar :

1.  Menyangkut studi proses berpikir manusia

2.  Berhubungan dengan merepresentasikan proses tersebut

melalui mesin (komputer, robot, dll)

Kemampuan untuk memecahkan masalah (problem solving) adalah salah satu cara untuk mengukur kecerdasan dalam berbagai konteks. (Winston dan Prendergast (1984)), tujuan dari Kecerdasan Buatan adalah :

§  Membuat mesin menjadi lebih pinter

§  Memahami apakah kecerdasan (intelligence) itu

(4)

Penger9an Kecerdasan Buatan (3/3)

§ 

Menurut : Stuart Russel and Peter Norvig, Kecerdasan

Buatan merupakan:

§ 

Sistem yang dapat berpikir seper9 manusia

§ 

Sistem yang dapat ber9ndak seper9 manusia

§ 

Sistem yang dapat berpikir secara rasional

(5)

Perbedaan AI dengan Pemrograman

Aspek AI Komputasi

Konvensioanal Pemrosesan Sebagian besar simbolik Algoritmik

Input Tidak harus lengkap Harus lengkap Pendekatan pencairan Sebagian besar heuris9k Algoritma

Penjelasan/eksplanasi Tersedia Biasanya 9dak tersedia

Fokus Pengetahuan Data

Pemeliharaan dan

peningkatan Rela9f Mudah Biasanya sulit Kemampuan berpikir

(6)

AI

à

Berpikir Seper9 Manusia

ì 

Bagaimana manusi berpikir ?

ì  Melalui Introspeksi diri

ì  Perlu teori ilmiah mengenai proses internal dan

mekanisme otak

ì  Eksperimentasi psikologis

(7)

AI

à

Ber9ndak Seper9 Manusia

ì 

Pada tahun 1950, Alan Turing mengusulkan untuk

menggan9 pertanyaan

Can machines think?

dengan

Can machines behave like humans?

ì 

Tujuannya : untuk memungkinkan pendekatan

ilmiah (lakukan percobaan, lihat perilakunya)

ì 

Turing mengusulkan suatu proses uji coba yang

sekarang dikenal sebagai Turing Test

ì 

Dilakukan dengan pendekatan logika.

(8)

AI

à

Berpikir Secara Rasional

  Syllogism adalah langkah menyimpulkan pengetahuan baru (proposi9on) dari pengetahuan yang diama9 (premis)

Contoh :

1.  Perkutut adalah jenis burung

2.  Semua jenis burung bisa terbang

3.  Perkutut bisa terbang

  Ahli matema9ka dan logika merumuskan notasi formal untuk menyatakan berbagai fakta tentang dunia:

-‐ Si Budi itu yaa….., apa aja dimakan deh! -‐ Budi menyenangi semua jenis makanan

)

,

(

)

,

(

:

)

(

X

adalah

makanan

X

_⇒

senang

budi

X

(9)

Notasi Matematika

  Masalah :

Ø  Tidak mudah menyatakan pengetahuan informal dalam

notasi formal.

Ø  Kalupun mungkin, mekanisme penalaran formal ini memiliki computa9onal cost yang sangat mahal.

  Proses penalaran dengan logika adalah konsep ideal.   Pikiran manusia 9dak selalu mengiku9 aturan logika.   Misal : Counterfactual reasoning

Ø  Perkutut bisa terbang karena memiliki sayap

Ø  Andaikan perkutut 9dak memiliki sayap …..

!

X

:

bersayap

(

X

)

"

terbang

(

X

)

(

~

)

(

:~

bersayap

X

terbang

X

_⇒

∀

(10)

AI

à

Bertindak Secara Rasional

(Konsep Agent)

ì 

Agent

adalah sebuah sistem yang mempersepsi,

mengama9, mencerma9, dan mengetahui

lingkungan (melalui sensor) dan mengambil

9ndakan yang mempengaruhi lingkungan (melalui

eﬀector).

ì 

Ra9onal Agent

adalah agent yang melakukan

9ndakan yang berakibat terbaik . Tidak harus

melalui proses penalaran logika.

ì 

Konsep inilah yang (menurut Russel & Norvig)

menjadi konsep utama seluruh

Ar3ﬁcial

Intelligence.

(11)

(12)

Bidang-‐bidang Ilmu dalam

Kecerdasan Buatan

  Filsafat (428 SM -‐ ): pikiran sebagai komputasi (Aristotle,

Hobbes, da Vinci), pikiran vs. otak ﬁsik(Descartes), hubungan pikiran dengan dunia nyata (u9litarianism)

  Matema9ka (800 SM -‐ ): perumusan komputasi pikiran (Boole,

Al-‐Khowarizmi), batasan komputasi (Godel), representasi fakta tak lengkap: teori probabilitas (Fermat, Pascal, Bernoulli,

Laplace, Bayes)

  Ekonomi (1776 -‐ ): memaksimalkan hasil dengan usaha minim !

ra9onality? (Adam Smith), berstrategi menghadapi lawan ! game theory (Von Neumann,Morgenstern)

  Neuroscience (1861 -‐ ): bagaimana cara kerja otak?Jaringan

(13)

Bidang-‐bidang ilmu dalam

Kecerdasan Buatan

ì Psikologi (1879 -‐ ): bagaimana manusia (dan hewan) berpikir dan ber9ndak? behaviourism, cogni9ve science

ì Rekayasa komputer (1940 -‐ ): bagaimana membangun komputer lebih cepat / eﬁsien

ì Teori kendali (1948 -‐ ): otonomi, self-‐regula9ng feedback, op9mal control

ì Ilmu bahasa (linguis9cs) (1957 -‐ ): hubungan bahasa dengan pikiran, bahasa dengan pengetahuan,

(14)

Prasejarah Kecerdasan Buatan

(1943 – 1956)

ì McCulloch & Piis (1943): model neuron untuk operasi logika Boolean

ì Hebbian learning (1949): formalisasi pembelajaran melalui modiﬁkasi jaringan neuron

ì Turing (1950): Compu9ng Machinery and Intelligence

ì Shannon (1950) & Turing (1953): Ide catur komputer

(15)

Lahirnya Kecerdasan Buatan (1956)

  Dartmouth Conference (1956): is9lah AI pertama kali digunakan   Logic Theorist (Newell, Simon & Shaw, 1957): program pertama

yang bernalar

  LISP (McCarthy, 1958)

  Geometry Theorem Prover (Gelernter, 1959)

  General Problem Solver (Newell & Simon, 1961):program pertama yang menggunakan pendekatan think like humans.   AI mulai berkembang di MIT, Stanford, CMU, IBM

(16)

Perkembangan Kecerdasan Buatan

(1952 – awal 70an)

§  Banyak sukses dibidang-‐bidang kecil (microworlds): §  SAINT(Slage, 1963) : Integral Kalkulus

§  Analogy (Evans, 1968) : IQ Test

§  STUDENT (Bobrow, 1967): Algebra story problems

§  Block World (awal 70an) : computer vision,

(17)

Knowledge Based System (1969 – 1979)

ì 

Pen9ngnya domain knowledge dan

representasinya ke9mbang mekanisme generik

( weak methods ):

ì  Expert systems: ì  DENDRAL (Buchanan 1969) ì  MYCIN (Shortliﬀe dkk, 1976) ì  PROSPECTOR (Duda dkk,1979) ì  Knowledge representa9on:

ì  Scripts (Schank & Abelson, 1977)

ì  Frames (Minsky, 1975) ! dasar Object-‐oriented

(18)

AI menjadi industri

à

Bisnis (1980 -‐ )

ì 

R1 -‐ Digital Equipment (McDermoi, 1982): expert

system untuk konﬁgurasi sistem komputer.

ì 

Muncul banyak sistem AI prak9s.

ì 

Jepang dengan proyek Finh Genera9on

(19)

Kondisi Kecerdasan Buatan sekarang

ì 

The return of

neural networks

: Hinton, Rumelhart,

McClelland

ì 

AI menjadi

science

: kerangka ilmiah, dasar teori,

ujicoba & eksperimentasi.

ì 

Pendekatan sta9s9k membawa hasil konkrit:

data

mining, informa9on retrieval, serba fuzzy

ì 

Jargon yang lagi popular: intelligent

agents

,

(20)

Cabang AI (Kecerdasan Buatan)

ì Pencarian

ì  Program AI seringkali harus mengevaluasi kemungkinan yang

jumlahnya banyak sekali , misalnya kemungkinan langkah dalam permainan catur atau penyimpulan dari program untuk membuk9kan suatu teori

ì Pengenalan Pola

ì Representasi

ì  Bagaimana merepresentasikan/ menuliskan fakta-‐fakta

yang ada ke dalam simbol –simbol atau bahasa logika matema9ka.

ì Inferensi

ì Pengetahuan dan penalaran yang masuk akal (common sense

(21)

Cabang AI (Kecerdasan Buatan)

ì Belajar dari pengalaman

ì Perencanaan

ì  Program perencanaan bermula dari fakta-‐fakta umum (terutama fakta

mengenai efek dari suatu aksi ), fakta tentang situasi yang khusus , dan suatu pernyataan tentang tujuan . Dari sini kemudian dibuat sebuah

strategi untuk mencapa tujuan tersebut.(strategi à urut-‐urutan aksi)

ì Epistemologi

ì  Studi tentang sumber , sifat , dan keterbatasan pengetahuan yang

digunakan untuk pemecahan masalah

ì Ontologi

ì  Ilmu tentang keberadaan dan realis9s

ì Heuris9k

(22)

Bidang Aplikasi AI

§  Sistem Pakar (Expert System)

§  Program konsultasi yang mencoba menirukan proses penalaran

seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit

§  Merupakan aplikasi AI yang paling banyak

§  Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing)

§  Memberi kemampuan pengguna komputer untuk berkomunikasi

dengan komputer dalam bahasa mereka sendiri

§  Bidang ini dibagi 2 :

§  Pemahaman bahasa alami

§  Mempelajari metode yang memungkinakn komputer menger9

perintah yang diberikan dalam bahasa manusia (Komputer dapat memahami manusia)

§  Pembangkitan Bahasa Alami (Sintesa Suara)

§  Membuat komputer dapat membangkitkan bahasa manusia biasa

(23)

Bidang Aplikasi AI

§  Pemahaman Ucapan/ Suara (Speech/Voice Understanding)

§  Teknik agar komputer dapat mengenali dan memahami bahasa ucapan

§  Prosesnya adalah usaha untuk menerjemahkan apa yang diucapkan seorang

manusia menjadi kata-‐kata atau kalimat yang dapat dimenger9 oleh komputer

§  Sistem Sensor dan Robo9ka

§  Sistem sensor seper9 sistem visi, pencitraan , sistem pengolahan sinyal ,

merupakan bagian dari robo9ka

§  Robot, yaitu perangkat elektromagne9k yang diprogram untuk

melaksanakan tugas manual, 9dak semuanya merupakan bagian dari AI. Robot yang hanya melakukan aksi yang telah diprogramkan dikatakan sebagai robot yang bodoh yang 9dak lebih pintar dari lin

§  Robot yang cerdas biasanya mempunyai perangkat sensor, seper9 kamera

yang mengumpulkan informasi mengenai operasi dan lingkungannya, kemudian bagian AI menerjemahkan respon tadi dan beradaptasi jika ada perubahan lingkungan

(24)

Bidang Aplikasi AI

ì Komputer Visi

ì  Kombinasi dari pencitraan, pengolahan citra, pengenalan

pola serta proses pengambilan keputusan

ì  Tujuan : menerjemahkan suatu pemandangan

ì  Banyak digunakan untuk kendali kualitas produk industri

ì Intelligent Computer Aided Instruc9on

ì  Komputer yang mengajari manusia

ì  Sistem ini mendukung pembelajaran bagi orang yang

(25)

Bidang Aplikasi AI

ì 

Mesin Belajar (Machine Learning)

ì  Berhubungan dengan sekumpulan metode untuk

mencoba mengajari/ mela9h komputer untuk memecahkan masalah atau mendukung usaha pemecahan masalah dengan menganalisa kasus-‐ kasus yang telah terjadi