Kecerdasan Buatan
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Definisi Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan adalah aktivitas penyediaan mesin seperti komputer dengan kemampuan untuk menampilkan perilaku yang dianggap sama cerdasnya dengan jika kemampuan tersebut ditampilkan oleh manusia. (Mc Leod and Schell)
Kecerdasan buatan merupakan suatu ilmu dan teknik dalam menciptakan mesin yang bersifat cerdas, terutama dalam menciptakan program atau aplikasi komputer cerdas. AI adalah suatu langkah untuk menciptakan komputer, robot, atau aplikasi atau program yang bekerja secara cerdas, layaknya seperti manusia. (McCarthy)
Definisi Kecerdasan Buatan
“Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah menciptakan mesin yang bersifat cerdas (komputer, robot, program, atau aplikasi komputer) dan diprogram agar
memiliki kemampuan seperti halnya manusia.”
Kecerdasan Buatan itu…
• Mendekati cara berpikir manusia
• Berdasarkan logika, aturan dan olah data Mengolah data
Menggunakan aturan untuk mengambil keputusan. Contoh :
• Jika hujan dan akan keluar ruangan, maka pakailah payung
Membuat kesimpulan berdasarkan data. Contoh:
Karena seringnya hujan deras jika berawan tebal, maka jika terjadi awan tebal, diperkirakan akan
terjadi hujan deras
Kategori Artificial Intelligence
Systems that think like
humans Systems that act like
humans
Systems that think
rationally Systems that act
rationally
Melakukan pengambilan keputusan
Melakukan pencarian solusi
Melakukan pembelajaran
Melakukan pekerjaan yang dilakukan oleh manusia, yang memerlukan kecerdasan
Melakukan penilaian, penalaran dan tindakan secara rasional
Melakukan tindakan yang benar
Sejarah Artificial Intelligence
Teori-teori matematika yang menjadi landasan mesin komputer atau kecerdasan
buatan.
1900
Bagaimana cara memasukkan data
ke dalam mesin agar mesin dapat
bergerak.
1930 1950
istilah AIMunculSejarah Artificial Intelligence
Ditemukan Learning of MLP, Fuzzy logic, Genetic algorithms,
Evolutionary programming, Evolution strategy,
dan Genetic programming
1980
• Komputer dan internet
sudah ada
• www, IOT, sistem cloud, big data
2000
Contoh Aplikasi Artificial
Intelligence
Kecerdasan Buatan di Masa Depan
Di bidang manufacturing AI digunakan untuk melakukan pekerjaan seperti merakit dan
menumpuk.
Autonomous car atau mobil tanpa pengemudi adalah sebuah kendaraan yang
dapat menjelajahi lingkungannya dan bergerak tanpa penggerakan dari manusia
Kecerdasan Buatan di Masa Depan
Di bidang education, virtual asisten bias membantu guru dalam
menyampaikan materi dan lainnya.
Penggunaan robot perawat untuk membantu pelayanan kesehatan.
Teknik Pemecah
Masalah an Dalam
AI
Searching
Reasoning
Planning
Learning
Teknik Searching
Mendefinisikan Ruang Masalah
Digambarkan sebagai himpunan keadaan (state)
atau bisa juga sebagai himpunan rute dari keadaan
awal (initial state) menuju keadaan tujuan (goal state).
Mendefinisikan Aturan Produksi
Digunakan untuk mengubah suatu state ke state lainnya.
Memilih Metode Pencarian
Memilih metode pencarian yang tepat sehingga dapat menemukan solusi terbaik dengan usaha yang minimal
Ruang Masalah
Masalah utama dalam membangun sistem berbasis AI adalah bagaimana mengonversi situasi yang diberikan ke dalam situasi lain yang diinginkan menggunakan sekumpulan operasi tertentu.
4 L 3 L
Bagaimana mendapatkan tepat 2 Liter air dalam galon yang berkapasitas maksimum 4 Liter (2,n) ?
A B
Mendefinisik an Ruang
Masalah
Ruang masalah untuk masalah galon air dapat digambarkan sebagai himpunan pasangan bilangan bulat (x,y) yang terurut, sedemikian hingga x = 0, 1, 2, 3, atau 4 dan y = 0, 1, 2, atau 3 (x menyatakan jumlah air dalam galon berukuran 4 L, sedangkan y menyatakan jumlah air dalam galon berukuran 3 L).
Initial State : Keadaan awal kedua galon masih dalam keadaan kosong (0,0) .
Goal State : Mendapatkan tepat 2 L air di galon
berukuran 4 L (tidak peduli berapa Liter air yang ada di gallon berukuran 3 L).
Definisikan Aturan
Produksi
Aturan produksi dapat didefinisikan dengan menggambarkan struktur pohon dari keadaan-keadaan yang telah didefinisikan di atas. Dengan merepresentasikan initial state (0,0) sebagai simpul akar (root) dari sebuah pohon , maka kita dapat menelusuri simpul-simpul / node (keadaan – keadaan) berikutnya yang mungkin terjadi.
Operasi yang mengubah suatu state ke state lainnya disebut sebagai aturan produksi. Penelusuran dilakukan sampai didapatkan semua aturan produksi yang mungkin.
1. Penuhkan galon A dengan kran air. [ if ( x < 4 ) ]
2. Penuhkan galon B dengan kran air. [ if ( y < 3 ) ]
3. Buang semua air dalam galon A. [ if ( x > 0 ) ] 4. Buang semua air dalam
galon B. [ if ( y > 0 ) ]
5. Tuangkan air dari galon A ke galon B hingga penuh / habis. [ if x + y >= 3] [if x + y <= 3 ]
6. Tuangkan air dari galon B ke galon A hingga penuh/
habis. [ if x + y >= 4] [ if x + y <= 4 ]
Aturan Produksi
0,0
4,0 0,3
1 2
1,3 1,0
0,1 4,1 2,3
2 5
3,0
6
4
3,3
2
5
4,2
6
1
0,2
3
5
2,0
6
4,3
Metode – Metode Pencarian
Pencarian Buta / Tanpa Informasi
(blind atau un-informed search)
Pencarian Heuristik / Dengan Informasi
(heuristic atau informed search)
Kriteria Untuk Mengukur
Performansi Metode Pencarian
Completeness :
Apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya
memang ada ?
Time Complexity :
Berapa lama waktu yang diperlukan ?
Space Complexity :
Berapa banyak memori yang diperlukan
?
Optimality:
Apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda?
Blind / Un-informed Search
1. Breadth-First Search (BFS)
Pencarian dilakukan pada semua simpul / node dalam setiap level secara berurutan dari kiri ke kanan. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka pencarian dilanjutkan pada level berikutnya.
BFS menjamin ditemukan solusi (jika solusinya memang ada) dan solusi yang ditemukan pasti yang paling baik. Sehingga BFS ini secara kriteria memenuhi completeness dan optimality.
BFS harus menyimpan semua simpul / node yang pernah dibangkitkan . Hal ini harus dilakukan agar BFS dapat melakukan penelusuran simpul/node sampai di level bawah.
Sehingga hal ini bias memakan waktu dan memori.
0,0
4,0 0,3
1 2
1,3 1,0
0,1 4,1 2,3 4,3
2 5
3,0
6
4
3,3
2
5
4,2
6
1
0,2
3
5
2,0
6
Open List Close List
0,0 - x - x 4,0 - 0,0 - 1 0,3 - 0,0 - 2 4,3 - 4,0 - 2 1,3 - 4,0 - 5 3,0 - 0,3 - 6 1,0 - 1,3 - 4 3,3 - 3,0 - 2 0,1 - 1,0 - 5 4,2 - 3,3 - 6 4,1 - 0,1 - 1 0,2 - 4,2 - 3 2,3 - 4,1 - 5
0,0 - x – x 4,0 - 0,0 - 1 0,3 - 0,0 - 2 4,3 - 4,0 - 2 1,3 - 4,0 - 5 3,0 - 0,3 - 6 1,0 - 1,3 - 4 3,3 - 3,0 - 2 0,1 - 1,0 - 5 4,2 - 3,3 - 6 4,1 - 0,1 - 1 0,2 - 4,2 - 3 2,3 - 4,1 - 5
(2,n)
Jumlah Air Dalam
Galon 4 L Jumlah Air Dalam
Galon 3 L Aturan Produksi Yang di Aplikasikan
0 0 -
4 0 1
1 3 5
1 0 4
0 1 5
4 1 1
2 3 5
Sebuah solusi untuk masalah galon air (2,n). Diperlukan 6 langkah untuk menyelesaikan masalah tersebut.
1. Penuhkan galon A dengan kran air. [ if ( x < 4 ) ]
2. Penuhkan galon B dengan kran air. [ if ( y < 3 ) ]
3. Buang semua air dalam galon A. [ if ( x > 0 ) ] 4. Buang semua air dalam
galon B. [ if ( y > 0 ) ]
5. Tuangkan air dari galon A ke galon B hingga penuh / habis. [ if x + y >= 3] [if x + y <= 3 ]
6. Tuangkan air dari galon B ke galon A hingga penuh/
habis. [ if x + y >= 4] [ if x + y <= 4 ]
