KECERDASAN BUATAN
SEJARAH
KECERDASAN BUATAN
Kecerdasan buatan merupakan bidang ilmu komputer yang
sangat penting di era kini dan masa akan datang untuk mewujudkan sistem
komputer yang cerdas. Bidang ini telah berkembang sangat pesat di 20
tahun terakhir.
Kata “intelligence” berasal dari bahasa Latin “intelligo”
yang bearti “saya paham”. Berarti dasar dari intelligence ialah kemampuan
untuk memahami dan melakukan aksi. Sebenarnya, area 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.
McMulloh dan Pitts pada tahun 1943 mengusulkan model
matematis bernama perceptron dari neuron di dalam otak. Mereka juga
menunjukkan bagaimana neuron menjadi aktif seperti saklar on-off dan
neuron tersebut mampu untuk belajar dan memberikan aksi berbeda terhadap waktu
dari input yang diberikan. Sumbangan terbesar di bidang AI diawali pada
paper Alan Turing, pada tahun 1950 yang mencoba menjawab “Dapatkah
computer berfikir” dengan menciptakan mesin Turing. Paper Alan Turing pada
tahun 1950 berjudul “Computing Machineri and Intelligence” mendiskusikan syarat
sebuah mesin dianggap cerdas. Dia beranggapan bahwa jika mesin dapat dengan
sukses berprilaku seperti manusia, kita dapat menganggapnya cerdas.
Pada akhir 1955, Newell dan Simon mengembangkan The
Logic Theorist, program AI pertama. Program ini merepresentasikan masalah
sebagai model pohon, lalu penyelesaiannya dengan memilih cabang yang akan
menghasilkan kesimpulan terbenar. Program ini berdampak besar dan menjadi batu loncatan
penting dalam mengembangkan bidang AI. Pada tahun 1956 John McCarthy dari
Massacuhetts Institute of Technology dianggap sebagai bapak AI,
menyelenggarakan konferensi untuk menarik para ahli komputer bertemu,
dengan nama kegiatan “The Dartmouth summer research project on artificial
intelligence.” Konferensi Dartmouth itu mempertemukan para pendiri
dalam AI, dan bertugas untuk meletakkan dasar bagi masa depan
pemgembangan dan penelitian AI.
John Mc Carthy di saat itu mengusulkan definisi AI
adalah “ AI merupakan cabang dari ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan
komputer untuk dapat memiliki kemampuan dan berprilaku seperti
manusia” .
Pada tahun 1960 hingga 1970, muncul berbagai diskusi
bagaimana komputer dapat meniru sedetail mungkin pada kemampuan otak manusia,
dimana saat itu dapat dikategorikan sebagai “classical AI”.
Pada tahun 1980, dimana computer yang semakin mudah
diperoleh dengan harga yang lebih murah menjadikan berbagai riset di bidang
kecerdasan buatan berkembang sangat pesat pada berbagai universitas.
Tabel 1.1 merupakan rangkuman sejarah penting pengembagan bidang Kecerdasan
Buatan.
Tabel 1.1 Sejarah penting pengembangan
bidang Kecerdasan Buatan
|
No
|
Tahun
|
Deskripsi
|
|
1
|
1206
|
Robot
humanoid pertama karya Al-Jazari
|
|
2
|
1796
|
Boneka
penuang the dari jepang bernama Karakuri
|
|
3
|
1941
|
Komputer
elektronik pertama
|
|
4
|
1949
|
Komputer
dengna program tersimpan pertama
|
|
5
|
1956
|
Kelahiran
dari Artificial Intelligence pada Dartmouth conference
|
|
6
|
1958
|
Bahasa
LISP dibuat
|
|
7
|
1963
|
Penelitian
intensif departemen pertahanan Amerika
|
|
8
|
1970
|
Sisem
pakaer pertama diperkenalkan secara luas
|
|
9
|
1972
|
Bahasa
Prolog diciptakan
|
|
10
|
1986
|
Perangkat
berbasis AI dijual luas mencapai $425 juta
|
|
11
|
1994
|
AC
berbasis Neuro fuzzy dijual
|
|
12
|
2010
|
Sistem
kecerdasan buatan untuk Pesawat komersial BOEING 900-ER ramai digunakan
|
|
13
|
2011
|
Service
Robot untuk restoran berhasil dibuat di Indonesia
|
|
14
|
2012
|
Sistem
Pakar Troubleshooting Komputer berbasis Fuzzy dan Self Learning
|
|
15
|
2012
|
Sistem
immune pada Deteksi spam diciptaka
|
Saat
ini, hampir semua perangkat komputer dan perangkat elektronika canggih
menerapkan kccerdasan 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.
DEFINISI KECERDASAN BUATAN
Kecerdasan buatan merupakan upa-bidang ilmu
komputer (computer science)
yang khusus ditujukan untuk membuat perangkat lunak dan perangkat keras yang sepenuhnya
bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia. Atau Cabang ilmu komputer yang
mempelajari otomatisasi tingkah laku cerdas (intelligent).
Kecerdasan Buatan harus didasarkan pada prinsip-prinsip
teoretikal dan terapan yang menyangkut :
•
struktur data yang digunakan dalam
representasi pengetahuan (knowledge
representation),
•
algoritma yang diperlukan dalam penerapan
pengetahuan itu.
•
Teknik-teknik bahasa dan pemrograman yang
dipakai dalam implementasinya.
BAGIAN UTAMA KECERDASAN
BUATAN
•
Bagian utama aplikasi kecerdasan buatan
adalah pengetahuan (knowledge), yaitu suatu pengertian
tentang beberapa wilayah subyek yang diperoleh melalui pendidikan dan
pengalaman
•
Pengetahuan merupakan informasi terorganisir
dan teranalisa agar bisa lebih mudah dimengerti dan bisa diterapkan pada
pemecahan masalah dan pengambilaan keputusan.
•
Pengetahuan terdiri dari fakta, pemikiran,
teori, prosedur, dan hubungannya satu sama lain.
Komputer
tidak mungkin mendapatkan pengetahuannya sendiri dengan belajar, berpengalaman
atau melakukan penelitian, akan tetapi ia memperolehnya melalui upaya yang
diberikan oleh seorang pakar manusia.
Hampir
semua pangkalan pengetahuan (knowledge
base) sangat terbatas, dalam arti terfokuskan kepada suatu masalah
khusus. Pada saat pangkalan pengetahuan itu sudah terbentuk, teknik Kecerdasan
Buatan bisa digunakan untuk memberi kemampuan baru kepada komputer agar bisa
berfikir, menalar, dan membuat inferensi (mengambil keputusan berdasarkan pengalaman) dan membuat pertimbangan-pertimbangan
yang didasarkan kepada fakta dan hubungan-hubungannya yang terkandung dalam
pangkalan pengetahuan itu.
Dengan
pangkalan pengetahuan dan kemampuan untuk menarik kesimpulan melalui pengalaman
(inferensi), komputer dapat disejajarkan sebagai alat bantu yang bisa digunakan
secara praktis dalam memecahkan masalah dan pengambilan keputusan serta bisa
mencapai satu atau lebih solusi alternatif pada masalah yang diberikan.
PROBLEM DALAM KECERDASAN BUATAN
Yang mula-mula digeluti oleh Kecerdasan Buatan adalah
pembuktian teorema dan permainan (game). Misalnya Newell, ahli
teori logika, berusaha untuk membuktikan teorema-teorema matematika dan Samuel
yang membuat program permainan catur. Kemudian para periset Kecerdasan Buatan
terus mengembangkan berbagai teknik baru untuk menangani sejumlah besar
persoalan, termasuk persepsi, pemahaman bahasa alamiah, dan problema spesifik
seperti diagnosa medis.
Persoalan-persoalan yang ditangani oleh Kecerdasan Buatan
adalah:
- pembuktian
teorema (theorem proving), misalnya: MACSYMA untuk tugas-tugas
matematika.
- permainan
(game), seperti: chess, tic (= saraf tak sadar) tac
toe (= jari kaki), othelo, dan sebagainya.
- pemecahan
problema umum (general problem solving), misalnya pengambilan
keputusan otomatis (automated decision making) dan pemodelan
kinerja manusia.
- persepsi
/ perception (visi / vision dan percakapan / conversation).
- pemahaman
bahasa alamiah (natural language), misalnya ELIZA yang dapat
memberikan saran psikologis.
- pengenalan
pola (pattern recognition), seperti pengolahan citra digital untuk
kebutuhan ramalan cuaca, foto (kopi), monitor tv, dan sebagainya.
- pemecahan
problema pakar (expert), mencakup bidang matematika simbolik,
diagnosa medis, rekayasa rancang bangun, analisis kimia.
- pembuatan
perangkat lunak otomatis (automated software generation).
BIDANG
ILMU KECERDASAN BUATAN
Supaya komputer dapat bertindak seperti atau serupa
dengan manusia, maka komputer harus diberi bekal pengetahuan, dan mempunyai
kemampuan untuk menalar. Penerapan bidang AI beraneka ragam. Tujuan dari
sistem kecerdasan buatan dapat dibagi dalam 4 kategori:
·
Sistem yang dapat berfikir seperti manusia
(Bellman, 1978)
·
Sistem yang dapat berfikir secara rasional (
Winston, 1992)
·
Sistem yang dapat beraksi seperti manusia
(Rich and Knight, 1991)
·
Sistem yang dapat beraksi secara rasional
(Nilsson, 1998)
Secara garis besar bidang ilmu yang dipelajari dalam
bidang AI bisa dilihat pada gambar di bawah ini:
Penjelasan dari cabang ilmu AI di atas
sebagai berikut :
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 1.3
dan deteksi email spam yang cerdas.
2. 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.
Contohnya
adalah pada identifikasi wajah.
3. Robotika dan Sistem Navigasi
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.
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). 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).
ROBOT >> IMAGE
PREPROCESSING >> FEATURE EXTRACTION >> INTERPRETATION >>
SERVO CONTROLLER FOR X AND Y POSITION >> 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:
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.
Tiga komponen utama yang tampak secara virtual di setiap
sistem pakar adalah :
·
Basis
pengetahuan
Merupakan representasi pengetahuan dari seorang pakar
yang diperlukan untuk memahami, memformulasikan dan memecahkan masalah. Terdiri
dari 2 elemen dasar yaitu :
1. Fakta
yang berupa informasi tentang situasi permasalahan, teori dari area
permasalahan atau informasi tentang objek.
2. Spesial
heuristik yang merupakan informasi tentang cara bagaimana membangkitkan fakta.
·
Mesin
inferensi
Membuat inferensi yang memutuskan rule-rule mana yang
akan digunakan.
·
Antarmuka
pengguna.
Merupakan bagian dari sistem pakar yang berfungsi sebagai
pengendali masukan dan keluaran. User interface melayani user selama proses
konsultasi mulai dari tanya-jawab untuk mendapatkan fakta-fakta yang dibutuhkan
oleh inference engine sampai menampilkan output yang merupakan kesimpulan dan
solusi.
Informasi dari pakar harus dijadikan pengetahuan bagi
system pakar yang akan kita kembangkan. Pengetahuan dari system pakar
selanjutnya dapat direpresentasikan dengan beberapa cara. Salah satu yang
paling umum untuk merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk aturan
IF-THEN, misalnya :
IF the car doesn’t run and
The fuel gauge reads empty
THEN fill the gas tank
SIFAT PENTING KECERDASAN BUATAN
- Digunakannya
komputer untuk melakukan pertimbangan dengan proses yang memakai simbol.
- Pemfokusan
ditujukan pada persoalan yang tidak memberikan respon terhadap solusi
algoritmik. Hal inilah yang mendasari pencarian (search) heuristik
sebagai teknik pemecahan problema Kecerdasan Buatan.
- Usaha
yang dilakukan lebih ditujukan untuk menangkap dan memanipulasi
sifat-sifat kualitatif penting dari suatu situasi daripada metode numerik.
- Usaha
yang dilakukan adalah untuk menangani arti-arti semantik dan bentuk
sintaksis. Jawaban yang diberikan tidaklah
eksak atau optimal, namun lebih bersifat cukup (sufficient).
- Ini
merupakan hasil penting dalam metode pemecahan problema heuristik pada
situasi dimana hasil yang eksak atau optimal akan berharga terlalu mahal
atau tidak mungkin dilakukan.
- Penggunaan
sejumlah besar pengetahuan khusus dalam memecahkan persoalan. Ini
merupakan dasar bagi sistem pakar.
- Penggunaan
pengetahuan tingkat meta (meta-level) untuk mempengaruhi
pengendalian lebih canggih dari strategi pemecahan problema.
- Meskipun
hal ini merupakan persoalan yang sangat sulit dan hanya ditujukan pada
sejumlah kecil sistem, namun muncul sebagai obyek riset yang penting.
HAL-HAL YANG DITAWARKAN BAGI PARA PENGGUNA KOMPUTER
KECERDASAN BUATAN
•
akan bisa berkomunikasi dengan komputer
dengan bahasa alami / bahasa manusia sehari-hari
•
akan terbebas dari keharusan belajar bahasa
pemrograman dan sistem operasi.
•
para pengguna komputer yang tidak terlatih
sekalipun akan menghasilkan karya yang sangat berguna bagi kepentingannya
dengan menggunakan komputer.
•
menggunakan komputer akan tidak lebih sulit
daripada menggunakan pesawat telepon.
KEUNTUNGAN DAN KERUGIAN/KELEMAHAN KECERDASAN BUATAN
- Komputer
masa depan akan memberikan kenikmatan, kenyamanan, dan kesenangan yang
lebih bagi penggunanya, tetapi sebaliknya akan mendorong harga komputer
menjadi semakin mahal
- Komputer
akan menjadi semakin lebih berguna. Hal ini karena bidang-bidang masalah
yang tadinya tidak dapat dipecahkan oleh komputer kini akan dapat dapat
dipecahkan dengan teknik Kecerdasan Buatan.
- Biaya
pengembangan dan penelitian Kecerdasan Buatan sangat mahal.
- Pengembangan
aplikasi Kecerdasan Buatan merupakan hal yang sangat sulit dan diperlukan
waktu yang sangat lama.
- Masih
sedikitnya perangkat lunak khusus untuk Kecerdasan Buatan. Padahal dengan perangkat lunak khusus ini,
pekerjaan pembuatan dan pengembangan perangkat lunak Kecerdasan Buatan
menjadi lebih mudah dan cepat.