Definisi, Sejarah, dan Contoh Artificial Intelligence

Definisi Artificial Intelligence

• H. A. Simon [1987] :

Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah cerdas.

• Rich and Knight [1991]:

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia. 

•  Encyclopedia Britannica:

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan .

• John McCarthy[1956] :

AI adalah Untuk mengetahui dan memodelkan proses – proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.

Tujuan dari kecerdasan buatan menurut Winston dan Prendergast[1984]: 

1. Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama) 
2. Memahami apa itu kecerdasan (tujuan ilmiah) 
3. Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial) 

AI dapat dipandang dalam berbagai perspektif : 

Dari perspektif Kecerdasan (Intelligence) : AI adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia.

Dari perspektif bisnis : AI adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis. 

Dari perspektif pemrograman (Programming) : AI termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah proses pencarian (search). 

Dari perspektif penelitian (research) : Riset tentang AI dimulai pada awal tahun 1960-an, percobaan pertama adalah membuat program permainan (game) catur membuktikan teori dan general problem solving (untuk tugas tugas sederhana). 

Domain Peneleitian dalam Kecerdasan Buatan

1. Formal tasks (matematika, games)
2. Mundane task (perception, robotics, natural language,common sense,reasoning)
3. Expert tasks (financial analysis, medical diagnostics,engineering,scientific analysis, dll) 

TURING TEST – Metode Pengujian Kecerdasan 

Turing Test merupakan sebuah metode pengujian kecerdasan yang dibuat oleh Alan Turing. Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai. Yang satu adalah seorang manusia dan satunya adalah sebuah mesin yang akan diuji. Penanya tidak bisa melihat langsung kepada obyek yg ditanyai Penanya diminta untuk membedakan mana jawaban komputer dan mana jawaban manusia berdasarkan jawaban kedua obyek tersebut. Jika penanya tidak dapat membedakan mana jawaban mesin dan mana jawaban manusia maka Turing berpendapat bahwa mesin yang diuji tersebut dapat diasumsikan CERDAS. 

Perbandingan Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alamiah 

Keuntungan Kecerdasan Buatan dibanding kecerdasan alamiah: 

1. Lebih permanen ,memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran relatif lebih murah dari kecerdasan alamiah
2. Konsisten dan teliti
3. Dapat didokumentasi
4. Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia 

Keuntungan Kecerdasan Alamiah dibanding kecerdasan buatan: 

1. Bersifat lebih kreatif
2. Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa simbol dan representasirepresentasi
3. Fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan sebaliknya AI menggunakan fokus yang sempit 

Perbedaan Komputasi AI dengan Proses Komputasi Konvensional 

Bidang AI 

System pakar, adalah suatu system yang dibuat berdasarkan orang yang benar -benar ahli dalam bidang dan berpengalaman.
Pengolahan Bahasa Alami (natural language processing), adalah suatu bidang yang dimana ai tersebut mengolah perintah bahasa sehari -hari ke dalamAI tersebut agar melakukan sesuatu yang sesuai dengan perintah tersebut.
Pengenalan visual, adalah suatu bidang AI yang mengubah hasil visual dalam komputer kita ke dalam bentuk suara bidang ini juga berfungsi sebagai alat bantu bagi tunanetra untuk membaca.
Pengenalan ucapan, adalah suatu bidang AI yang mengubah bentuk suara dalam suatu format file agar dapat dibaca dan sebalik na mengubah suatu text file menjadi suara oleh penguna misal nya sepertitelpon untuk orang bisu dan tuli.
Robotika dan sensor, adalah bidang AI yang berfungsi sebagai mendeteksi suatu keberadaan benda sehingga AI tersebut dapat bergerak sesuai dengan program yang telah dirancang
Computer Vision, adalah bidang AI yang berfungsi untuk mengetahui hasil inputan dan di keluarkan dalam bentuk visual misal nya pengenalan pola sidik jari dan pengenalan tulisan
Intelligent computer-aided instruction, adalah bidang AI yang berfungsi sebagai tutor atau membantu dalam pembelajaran di bidang tertentu
Game Playing, adalah bidang AI yang dibuat dalam permainan misalnya Deep blue adalah program AI yang dibuat untuk permainan catur
Soft Computing, merupakan suatu inovasi baru dalam membangun sistem cerdas.

Sejarah Artificial Intelligence

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)atau disingkat dengan AI, bermula dari kemunculan komputer sekitar th 1940-an, meskipun sejarah perkembangannya dapat dilacak sejak zaman Mesir kuno. Pada masa ini, perhatian difokuskan pada kemampuan komputer mengerjakan sesuatu yang dapat dilakukan oleh manusia. Dalam hal ini, komputer tersebut dapat meniru kemampuan kecerdasan dan perilaku manusia.

Pada awal abad 17, René Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Bertrand Russell dan Alfred North Whiteheadmenerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCullochdan Walter Pitts menerbitkan "Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas" pada 1943 yang meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.

Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester(UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis olehDietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah "kecerdasan buatan " pada konferensi pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan "Turing test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaummembangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.

Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam programMacsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauermengembangkan bahasa komputer Prolog.Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatansistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravecmengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.

Pada tahun 1980-an, jaringan syaraf digunakan secara meluas dengan algoritma perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya yang disimpan melalui penerapan metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.

Tantangan Hebat DARPA, yang dimulai pada 2004 dan berlanjut hingga hari ini, adalah sebuah pacuan untuk hadiah $2 juta di mana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa komunikasi.

Saat ini, hampir semua perangkat komputer dan perangkat elektronika canggih menerapkan kecerdasan buatan untuk membuat sistem lebih handal. Di masa yang akan datang, diperkirakan semua perangkat elektronika dan komputer menjadi jauh lebih cerdas karena telah ditanamkan berbagai metode kecerdasan buatan.

Contoh Penerapan Kecerdasan buatan (AI) dalam kehidupan 

1. Natural Language Processing (NLP)

NLP mempelajari bagaimana bahasa alami itu diolah sedemikian hingga user dapat berkomunikasi dengan komputer. Konsentrasi ilmu ini adalah interaksi antara komputer dengan bahasa natural yang digunakan manusia, yakni bagaimana komputer melakukan ekstraksi informasi dari input yang berupa natural language dan atau menghasilkan output yang juga berupa natural language, misalnya pada system Automated online assistant seperti gambar diatas.

2. Computer Vision

Gambar 1.4 Model persepsi visual pada computer vision

Cabang ilmu ini erat kaitannya dengan pembangunan arti/makna dari image ke obyek secara fisik. Yang dibutuhkan didalamnya adalah metode-metode untuk memperoleh, melakukan proses, menganalisa dan memahami image. Apabila cabang ilmu ini dikombinasikan dengan Artificial Intelligence secara umum akan mampu menghasilkan sebuah visual intelligence system. Akuisisi dan pemrosesan informasi berupa vision dapat ditampilkan pada gambar 1.4

Gambar 1.5 Contoh penerapan computer vision untuk identifikasi wajah

3. Robotika dan Sistem Navigasi

Gambar 1.6 Al-Jazari’s programmable automata (Tahun 1206 SM)

Bidang ilmu inilah yang mempelajari bagaimana merancang robot yang berguna bagi industry dan mampu membantu manusia, bahkan yang nantinya bisa menggantikan fungsi manusia. Robot mampu melakukan beberapa task dengan berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Untuk melakukan hal tersebut, robot diperlengkapi dengan actuator seperti lengan, roda, kaki, dll. Kemudian, robot juga diperlengkapi dengan sensor, yang memampukan mereka untuk menerima dan bereaksi terhadap environment mereka Al-Jajari (1136-1206) seorang ilmuwan Islam pada dinasti Artuqid yang dianggap pertama kali menciptakan robot humanoid dimana berfungsi sebagai 4 musisi, hebat kan? Bahkan pada tahun 1796 sudah dihasilkan boneka mekanik bernama Karakuri yang mampu menuangkan air teh atau menulis karakter Kanji yang dibuat oleh Hisashige Tanaka.

Gambar 1.7 Karakuri, rancangan robot dari Jepang adad 16 yang mampumenuang air teh

Ada beberapa istilah penting di dalam robot vision yang saling berhubungan, diantaranya computer vision, machine vision dan robot vision. Computer vision merupakan teknologi paling penting di masa yang akan datang dalam pengembangan robot yang interaktif. Computer Vision merupakan bidang pengetahuan yang berfokus pada bidang sistem kecerdasan buatan dan berhubungan dengan akuisisi dan pemrosesan image. Machine vision merupakan proses menerpakan teknologi untuk inspeksi automatis berbasis image, kontrol proses dan pemanduan robot pada berbagai aplikasi industri dan rumah tangga. 

Robot vision merupakan pengetahuan mengenai penerapan computer vision pada robot. Robot membutuhkan informasi vision untuk memutuskan aksi apa yang akan dilakukan. Penerapan saat ini vision pada robot antara lain sebagai alat bantu navigasi robot, mencari obyek yang diinginkan, inspeksi lingkungan dan lainnya. Vision pada robot menjadi sangat penting karena informasi yang diterima lebih detail dibanding hanya sensor jarak atau sensor lainnya. Misalnya dengan vision, robot dapat mengenal apakah obyek yang terdeteksi merupakan wajah orang atau bukan. 

Lebih jauh lagi, sistem vision yang canggih pada robot membuat robot dapat membedakan wajah A dengan wajah B secara akurat (Face recognition system menggunakan metode PCA, LDA dan lainnya) [6]. Proses pengolahan dari input image dari kamera hingga memiliki arti bagi robot dikenal sebagai visual perception, dimulai dari akuisisi image, image preprocessing untuk memperoleh image yang diinginkan dan bebas noise misalnya, ekstrasi fitur hingga interpretasi seperti ditunjukkan pada gambar 1.8. Misalnya saja untuk identifikasi pelanggan dan penghindaran multiple moving obstacles berbasis vision, atau untuk menggerakan servo sebagai aktuator untuk mengarahkan kamera agar tetap mengarah ke wajah seseorang (face tracking).

Gambar 1.8 Contoh Model visual perception pada robot

Contoh nyata model service robot berbasis vision (vision-based service robot) yang dikembangkan penulis bernama Srikandi III yang menggunakan 2 buah kamera (stereo vision) seperti gambar di bawah, dimana robot dapat mengirimkan order pesanan minuman ke pelanggan:

Gambar 1.9 Contoh robotika berbasis kamera

Pada pengembangan selanjutnya, menanamkan kecerdasan buatan yang komplek pada robot sehingga mampu mengenal dan memahami suara manusia, perhatian terhadap berbagai gerak lawan bicara dan mampu memberikan response alami yang diberikan robot ke manusia merupakan tantangan ke depan untuk membangun robot masa depan.

4. Game Playing

Game biasanya memiliki karakter yang dikontrol oleh user, dan karakter lawan yang dikontrol oleh game itu sendiri. Dimana kita harus merancang aturan-aturan yang nantinya akan dikerjakan oleh karakter lawan. Game akan menjadi menarik apabila karakter lawan (non-player) bereaksi dengan baik terhadap apa yang dilakukan oleh player. Hal ini akan memancing penasaran user dan membuat game menarik untuk dimainkan. Tujuan intinya adalah membuat non-player memiliki strategi yang cerdas untuk mengalahkan player. Pada bidang ini, AI dibutuhkan, yaitu untuk merancang dan menghasilkan game yang fun serta antarmuka antara man-machine yang cerdas dan menarik untuk dimainkan.

5. Sistem Pakar

Bidang ilmu ini mempelajari bagaimana membangun sistem atau komputer yang memiliki keahlian untuk memecahkan masalah dan menggunakan penalaran dengan meniru atau mengadopsi keahlian yang dimiliki oleh pakar. Dengan sistem ini, permasalahan yang seharusnya hanya bisa diselesaikan oleh para pakar/ahli, dapat diselesaikan oleh orang biasa/awam. Sedangkan, untuk para ahli, sistem pakar juga akan membantu aktivitas mereka sebagai asisten yang seolah-olah sudah mempunyai banyak pengalaman.Sedangkan definisi lain dari sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang

Menurut Turban, Sistem Pakar dapat ditampilkan dengan dua lingkungan, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi (runtime). Lingkungan pengembangan digunakan oleh ES builder untuk membangun komponen dan memasukkan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh user nonpakar untuk memperoleh pengetahuan dan nasihat pakar. Lingkungan ini dapat dipisahkan setelah sistem lengkap.

sumber

sumber

sumber