KECERDASAN BUATAN Definisi Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. 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.
Menurut John McCarthy, 1956, AI : untuk mengetahui dan memodelkan proses–proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia. Cerdas, berarti memiliki pengetahuan ditambah pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan dan mengambil tindakan), moral yang baik. Manusia cerdas (pandai) dalam menyelesaikan permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan dan pengalaman. Pengetahuan diperoleh dari belajar.
Untuk membuat aplikasi kecerdasan buatan ada 2 bagian utama yang sangat dibutuhkan : Basis Pengetahuan (Knowledge Base), bersifat fakta-fakta, teori , pemikiran dan hubungan antar satu dengan yang lainnya. Motor Inferensi (Inference Engine), kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman.
Sejarah
Istilah AI pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di Konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, AI terus dikembangkan sebab berbagai penelitian mengenai teori-teori dan prinsip-prinsipnya juga terus berkembang. Meskipun istilah AI baru muncul tahun 1956, tetapi teori-teori yang mengarah ke AI sudah muncul sejak tahun 1941. Berikut tahapan-tahapan sejarah perkembangan AI :
Era Komputer Elektronik (1941)
Pada tahun 1941 telah ditemukan alat penyimpanan dan pemrosesan informasi. Penemuan tersebut dinamakan komputer elektronik yang dikembangkan di USA dan Jerman. Komputer pertama ini memerlukan ruangan yang luas dan ruang AC yang terpisah. Saat itu komputer melibatkan konfigurasi ribuan kabel untuk menjalankan suatu program. Hal ini sangat merepotkan para programmer. Pada tahun 1949, berhasil dibuat komputer yang mampu menyimpan program sehingga membuat pekerjaan untuk memasukkan program menjadi lebih mudah. Penemuan ini menjadi dasar pengembangan program yang mengarah ke AI.
Masa - Masa Persiapan AI / The Beginning of AI (1943 - 1956 )
Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitt mengemukakan tiga hal : pengetahuan fisiologi dasar dan fungsi sel syaraf dalam otak, analisa formal tentang logika proposisi, dan teori komputasi Turing. Mereka berhasil membuat suatu model sel syaraf tiruan di mana setiap sel syaraf digambarkan sebagai ‘on’ dan ‘off’. Mereka menunjukkan bahwa setiap fungsi dapat dihitung dengan suatu jaringan sel syaraf dan bahwa semua hubungan logis dapat diimplementasikan dengan struktur jaringan yang sederhana. Pada tahun 1950, Nobert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip- prinsip teori feedback. Contoh yang terkenal adalah thermostat. Penemuan ini juga merupakan awal dari perkembangan AI. Pada tahun 1956, John McCarthy meyakinkan Minsky, Claude Shannon dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidan Otomata, Jaringan Syaraf dan pembelajaran intelijensia. Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Dartsmouth.
Hasilnya adalah program yang mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan masalah pemikira, yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikan McCarthy disebut sebagai Father of AI (Bapak AI).
Awal Perkembangan AI ( 1952 – 1969 )
Pada tahun-tahun pertama perkembangannya, AI mengalami banyak kesuksesan. Diawali dengan kesuksesan Newell dan Simon dengan ssebuah program yang disebut General Problem Solver.
Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian masalah secara manusiawi. Pada tahun 1958, McCarthy di MIT AI Lab Memo No.1 mendefinisikan bahasa pemrograman tingkat tinggi yaiyu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-pogram AI. Kemudian, McCarthy membuat program yang dinamakan Programs with Common Sense. Di dalam program tersebut, dibuat rancangan untuk menggunakan pengetahuan dalam mencari solusi. Pada tahun 1959, Nathaniel Rochester dari IBM dan mahasiswa-mahasiswanya mengeluarkan program AI yaitu Geometry Theorm Prover. Program ini dapat mengeluarkan suatu teorema menggunakan aksioma-aksioma yang ada. Pada tahun 1963, program yang dibuat James Slagle mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus. Pada tahun 1986, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometris yang ada pada tes IQ.
Perkembangan AI Melambat / The Winter of AI ( 1966 - 1974 )
Perkembangan AI melambat disebabkan adanya 3 kesulitan utama yang dihadapi AI, yaitu :
Program-program AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung sama sekali pengetahuan (knowledge) pada subjeknya. Programm-program AI berhasil hanya karena manipulasi sederhana. Sebagai contoh adalah Weizenbaum’s ELIZA program (1965) yang dapat melakukan percakapan serius pada berbagai topic, sebenarnya hanyalah peminjaman manipulasi kalimat-kalimat yang diketikkan manusia.
Banyak masalah yang harus diselesaikan oleh AI.
Ada beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan perilaku intelijensia.
Sistem Berbasis Pengetahuan ( 1969 - 1979 )
Pengetahuan adalah kekuatan pendukung AI. Hal ini dibuktikan dengan program yang dibuat oleh Ed Feingenbaum, Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg yang membuat program untuk memecahkan masalah struktur molekul dari informasi yang didapatkan dari spectrometer massa. Program ini dinamakan Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia. Dari segi diagnose medis juga sudah ada yang menemukannya, yaitu Sau Amarel dalam proyek Computer in Biomedicine.
Proyek ini diawali keinginan untuk mendapatkan diagnose penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada mekanisme penyebab proses penyakit.
AI Menjadi Sebuah Industri /Common Sense AI ( 1980 - 1988 )
Industrialisasi AI diawali dengan ditemukannya system pakar yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi system-sistem computer baru. Program tersebut mulai dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982. Pada tahun 1986, R1 telah berhasil menghemat US$ 40 juta per tahun. Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar. Hampir semua perusahaan besar di USA mempunyai divisi AI. Sehingga perusahaan yang sejak tahun 1982 hanya menghasilkan beberapa juta US dolar per tahun meningkat menjadi 2 milyar US dolar per tahun pada tahun 1988.
Kembalinya Jaringan Syaraf Tiruan ( 1986 - Sekarang )
Meskipun bidang ilmu computer menolak jaringan syaraf tiruan setelah diterbitkannya buku
“Perceptrons” karangan Minsky dan Papert, tetapi para ilmuwan masih mempelajari bidang ilmu tersebut dari sudut pandang yang lain yaitu fisika. Para ahli fisika seperti Hopfield (1982) menggunakan teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat pentimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf tiruan pada memori. Pada tahun 1985-an setidaknya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik (Black-Propagation Learning).
Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam bidang ilmu computer dan psikologi.
AI Saat Ini
Dengan semakin pesatnya perkembangan hardware dan software, berbagai produk AI telah berhasil dibangun dn digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Di sini, produk-produk tersebut dikelompokkan ke dalam empat teknik yang ada di AI, yaitu searching, reasoning, planning, dan learning.
Manfaat AI
Di dalam ilmu komputer, banyak ahli yang berkonsentrasi pada pengembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Banyak implementasi kecerdasan buatan dalam bidang komputer, antara lain adalah Decision Support System (Sistem Pendukung Keputusan), Robotic, Natural Language (Bahasa Alami), Neural Network (Jaringan Saraf) dan lain-lain. Pengertian kecerdasan buatan yaitu suatu studi khusus di mana tujuannya adalah membuat komputer berpikir dan bertindak seperti manusia. Contoh bidang lain pengembangan kecerdasan buatan adalah sistem pakar yang menggabungkan pengetahuan dan penelusuran data untuk memecahkan masalah yang secara normal memerlukan keahlian manusia. Tujuan dari pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mensubstitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak. Manfaat kecerdasan buatan yang diimplementasikan dalam pengembangan sistem pakar adalah :
Memberikan penyederhanaan solusi untuk kasus-kasus yang kompleks dan berulang-ulang.
Masyarakat awam non-pakar dapat memanfaatkan keahlian di dalam bidang tertentu tanpa kehadiran langsung seorang pakar.
Meningkatkan produktivitas kerja, yaitu bertambah efisiensi pekerjaan tertentu serta hasil solusi kerja.
Penghematan waktu dalam menyelesaikan masalah yang kompleks.
Memungkinkan penggabungan berbagai bidang pengetahuan dari berbagai pakar untuk dikombinasikan.
Pengetahuan dari seorang pakar dapat didokumentasikan tanpa ada batas waktu
Kecerdasan alami dan buatan: Jika dibandingkan dengan kecerdasan manusia(alami) kecerdasan buatan mempunyai laba kormersil antara lain :
1. Bersifat permanen 2. Mudah dipublikasikan 3. Lebih murah
4. Bersifat konsisten
By Syihab Mubarak
