1. Sejarah singkat
kecerdasan Buatan
Kapan tepatnya AI
dimulai sulit untuk diketahui.Barangkali impian atau khayalan tentang mesin
cerdas sudah lama sekali jauh sebelum keberadaan komputer. Mungkin penemuan
komputer oleh Alan Turing yang dapat menyimpan program sebagaimana data yang
disimpan didalam memori komputer, dapat dieksekusi dan menjadi dasar komputer
dapat dianggap sebagai cikal bakal lahirnya AI. Sebab penyimpanan program
didalam memori computer memungkinkan komputer dapat diubah dengan mudah untuk menjalankan
berbagai program baru. Kemampuan komputer dapat dimanfaatkan dengan cara belajar dan
berpikir. Pada Musim panas tahun 1956 tercatat adanya seminar mengenai AI di Darmouth
College. Seminar ini dihadiri oleh sejumlah pakar komputer dan membahas potensi
komputer dalam meniru kepandaian manusia. Namun perkembangan yang marak terjadi semenjak
diciptakannya LISP, yaitu bahasa kecerdasan buatan yang dibuat tahun 1960 oleh John
McCarthy. Istilah Artificial Intelligence diambil dari Marvin Minsky dari
MIT. Beliau menulis karya
ilmiah berjudul "Step towards Artificial Intelligence" (The
Institute of radio Engineers Proceedings
49, January 1961). Dekade 60-an dapat dikatakan sebagai era awal perkembangan kecerdasan
buatan. Era ini dipenuhi oleh keoptimisan untuk membuat komputer yang dapat
berpikir. Dekade ini pula muncul komputer yang melakukan permainan catur, pembuktian
matematika dengan komputer, program yang disebut ELIZA (tahun 1964) yang dapat bertindak
sebagaimana layaknya seorang psikoanalis (penganalisi jiwa atau psikiater). Dekade 70-an muncul
berbagai sistem berbasis pengetahuan. Perkembangan ini seiring dengan munculnya komputer
dengan memori berukuran besar dan kecepatan pemrosesan yang meningkat secara
dramatis. Penerapan AI diantaranya adalah pengolahan bahasa alami representasi
pengetahuan (natural language preocecing), representasi
pengetahuan (knowledge representation), Penyelesaian masalah (problem
solving).
2. Tujuan Kecerdasan
Buatan
Tujuan utama penerapan
kecerdasan adalah agar komputer dapat menjadi alat bantu yang lebih pintar dan lebih
berguna bagi manusia. Komputer tidak hanya dipakai untuk menangani komputasi dan perhitungan numeris
seperti pada awalnya,tetapi juga pada berbagai bidang yang tidak berkaitan dengan
komputasi. Misalnya beberapa hal berikut barangkali merupakan suatu keinginan pada awalnya, tetapi
sudah atau nantinya dapat diimplementasikan dengan kecerdasan buatan. Dalam rumah tangga
komputer dapat sebagai penasihat ibu rumah tangga dalam memasak dan berbelanja. Dalam
pertambangan komputer atau robot dapat bekerja untuk melakukan tindakan yang berbahaya jika
dilakukan oleh manusia. Di sekolah komputer dapat meniadi pemandu siswa dengan menyesuaikan
pengetahuan,pengalaman, kekuatan dan kelemahan masingmasing siswa dengan berdialog
menggunakan bahasa sehari-hari. Di rumah sakit, computer dapat membantu tenaga
medis dalam mendiagnosa pasien serta memantau perkembangan kesehatan Pasien.
3.Penerapan Aplikasi
Kecerdasan Buatan
Bidang yang menjadi
lingkup kecerdasan buatan adalah semua bidang yang menggunakan penyelesaian
masalah yang memperlihatkan perilaku atau sifat manusia cerdas. Kecerdasan
buatan terutama dipakai untuk :
• Menangani masalah yang
tidak bisa menggunakan algoritma. Misalnya tentang gambar (non-bilangan).
• Masalah yang tidak
menentu, tidak terorganisasi.
Tentu saja banyak
sekali yang memenuhi kriteria ini. Namun beberapa diantaranya yang paling umum
adalah Pemecahan masalah umum,Permainan, Sistem Pakar, Pengolahan Bahasa
alami, pengenalan dan pencocokan pola (Pattern matching and
recognition), Robotika, Proses belaiar (learning Process), Sistem
Deduksi (logic), Pemecahan ketidakpastian.
1. Pemecahan Masalah
Umum (general
problem Solving)
Istilah yang digunakan
untuk pemecahan masalah adalah pencarian solusi (searching for solutions).
Bidang ini merupakan bidang yang sangat cocok untuk dikerjakan dengan
kecerdasan buatan, terutama pada masalah yang tidak dapat dipecahkan dengan
algoritma (program konvensional). Misalnya untuk :
• Membuktikan teorema
matematika
• memperoleh rute
terpendek dari suatu kota asal ke kota tujuan
• Perencanaan kegiatan
(penjadwalan) dalam suatu rancangan.
Dalam hal ini perangkat
lunak AI akan melakukan pelacakan terhadap sejumlah kemungkinan atau kombinasi
guna nemperoleh solusi yang optimal seperti penghematan biaya dan waktu. Pada
pembuktian teorema matematika, komputer sangat membantu manusia. Pekerjaan ini
memakan waktu bias hingga berminggu-minggu dan sangat melelahkan jika
dikerjakan manusia. Belum lagi kalau terdapat percobaan yang bersifat trial and
error. Salah satu program terkenal yang berfungsi untuk menangani
problem-problem matematika seperti kalkulus, aljabar dan persamaan yaitu
MACSYMA.
2. Permainan (Game)
Permainan serta
pemecahan teka-teki adalah jenis penerapan aplikasi yang paling dini dilakukan.
Beberapa permainan seperti tic tac toe atau bahkan catur dicoba
diimplementasikan dengan menggunakan program AI. Bidang ini sebenarnya juga
bagian dari pencarian solusi.
3. Sistem Fakar (Expert
Systems)
Sistem pakar merupakan
penerapan AI yang paling komersial dan banyak diimplemntasikan. Ribuan sistem
sudah terbentuk sebagai program yang dapat bertindak seperti layaknya seorang
pakar, sistem pakar dapat diterapkan pada berbagai bidang. Dengan menggunakan program
ini seorang pemula dapat memecahkan masalah yang kompleks dan mengambil
keputusan yang seharusnya dilakukan oleh seorang pakar. Jenis masalah yang dianggap
cocok untuk sistem pakar seperti yang diutarakan oleh Anna Hart, yaitu diagnosis,
disain, interpretasi data, perencanaan atau seleksi, konfigurasi belajar dengan bantuan
komputer. Adapun kemungkinan wilayah aplikasi dari sistem pakar adalah industri rancang bangun, CAD (Computer-aided
design),pertahanan, finansial, administrasi, penjualan dan pemasaran, pendidikan
dan pelatihan.sistem elektronis.
4. Pengolahan Bahasa
Alami (natural language processing)
Bidang ini merupakan
yang paling sulit, tetapi sangat diharapkan keberhasilannya. Jika ini dapat dicapai dengan mulus,
manusia dapat bercakapcakap dengan komputer dengan menggunakan bahasa manusia
sehari-hari, tidak saja tertulis tetapi bahkan dalam bentuk ucapan, Salah satu
bidang AI yang dirancang khusus
untuk bcrinteraksi dengan pemrosesan bahasa alami adalah pengenalan ucapan (speech
recognition). Hal inilah yang memungkinkan percakapan dalam bentuk suara.
Pengkombinasian pengenalan ucapan suara dan pengolahan bahasa alami serta
robotika dapat mewujudkan robot yang
dapat mengerti Bahasa manusia dan melaksanakan tindakan yang sesuai dengan perintah
manusia. Inti dari pengolahan bahasa alami adalah studi-mengenai parser. Parser adalah bagian dari
pengolahan Bahasa alami yang membaca kalimat dan menguraikan serta menganalisis
kata-kata yang terdapat didalamnya dan mencocokkannya dengan tata bahasa yang
benar. Pendukung parser adalah kamus yang berisi kosa kata. Keluaran dari
parser akan diproses oleh bagian yang disebut sistem representasi pengetahuan,
yang berperan dalam mengartikan kalimat masukan. Setelah makna kalimat
diketahui bagian penterjemah keluaran akan menghasilkan keluaran berupa teks
dalam bahasa alami atau kode-kode lain.
5. Pengenalan dan
Pencocokan Pola
Bidang ini sangat
mendukung keberhasilan aplikasi seperti robotika maupun pengolahan (image
processing). Subbidang ini mencakup dua hal yaitu suara dan Gambar. Sebagai
gambaran yang sederhana, jika anda memperlihatkan sebuah foto yang berisi
gambar kotak dan lingkaran, komputer dapat mengenali kedua bentuk tersebut.
Agar komputer dapat nemahami gambar, computer dilengkapi dengan kamera video.
Kamera menangkap gambar dan mengolahnya menjadi sinyal-sinyal digital dan
menamdatkannya datanya kememori komputer dalam bentuk biner. Selanjutnya
Program AI akan melakukan analisis terhadap data gambar yang sudah ada dan
mencocokkan dengan data dimemorinya mengenai keberadaan
obyek-obyek walaupun saling tindih. Dalam penerapannya dengan pengolahan citra
program ini dapat digunakan untuk memperjelas suatu obyek yang pada awalnya
tampak buram. Beberapa studi kasus yang dipelajari pada bidang ini adalah
filtering, contrast, shading, pengenalan berbacrai obyek berdasarkan suatu
kriteria tertentu, pengenalan pola 2 atau 3 dimensi.
6. Robotika
Bidang ini
mengkhususkan diri pada pengendalian robot, terutama yang mempunyai sifat
cerdas. Robot yang hanya bisa memindahkan suatu barang dari suatu tempat ke
tempat iain, tidak tergolong sebagai Robot cerdas. Tetapi
dengan adanya sentuhan kecerdasan buatan, robot dapat melaksanakan tindakan dalam kondisi
yang berbeda dan berubah-ubah. Dengan kata lain robot dapat mengambil keputusan
sendiri sesuai dengan kondisi lingkungan. Sehingga ia dapat menirukan
tugas-tugas manusia dengan tepat dan juga cermat. Hal seperti ini dapat dicapai
dengan mengkombinasikan dengan bidang Pengenalan dan
pencocokan pola.
7. Proses Belajar
Bidang ini sangat
menarik dalam pengembangan AI. Tujuannya adalah untuk membuat komputer belajar
terhadap kesalahan sendiri, pengamatan dan permintaan. Proses belaiar ini
bukanlah selalu berupa masukan secara
terperinci mengani kasus – kasus baru yang ditemukan, tetapi juga proses
regeneralisasi serta pendataan terhadap perkecualian tanpa melakukan kesalahan
ulang. Seperti manusia, komputer diharapkan dapat selalu belaiar dari waktu ke
waktu. Dengan demikian komputer semakin lama akan semakin pandai. Usaha untuk
membuat komputer dapat belajar sebenarnya sudah lama dimulai.
8. Sistem Deduksi (Logic)
Bidang ini mempelajari
cara komputer dalam melakukan penalaran guna mengambil atau menarik kesimpulan,
bidang untuk matematika penalaran. Salah satu penerapan dari bidang ini adalah pada PROLOG,
bahasa pemrograman AI yang melandaskan pada logika kesesuaian dengan nemoriya, Sebuah
contoh penalaran deduktif adalah sebagai berikut:
• Semua yang datang di
JAMZ adalah pecinta jazz
• Andi tadi malam pergi
ke JAMZ
• Jadi Andi adalah
pecinta jazz
9. Fuzzy Logic
Kalau berbicara tentang
logika maka konotasinya sering mengacu ke kapastian. Misalnya salah atau benar, lulus atau tidak,
wanita atau pria, putih atau hitam. Dalam prakteknya dunia ini banyak diliputi warna keabu-abuan.
Kadang-kadang kita tidak bisa mengatakan itu putih atau itu hitam. Barangkali
yang kita katakan adalah "agak hitam, tetapi dominan putih". Gambaran
ini tidak lain menekankan adanya ketidakpastian (Lincertainty).Jika anda
melihat sebuah mobil melintas dengan cepat di hadapan anda, anda mengatakan itu
Charade. tetapi bisa jadi itu adalah Forza. Mengapa ini bisa terjadi? Tak lain
adalah karena kekuranglengkapan informasi yang anda gunakan untuk mengambil
keputusan. Analogi dengan kejadian ini seandainya
komputer juga bisa melakukan penarikan kesimpulan semacam itu, dikatakan bahwa
komputer menggunakan "fuzzy logic" (logika samar). Bidang ini
banyak diterapkan pada sistem pakar, untuk memperkenalkan Probabilitas terhadap
kejadian tertentu (kejadian yang tidak biasa) berdasarkan suatu hipotesa.
10. Keuntungan dan
Kelemahan Al
Penerapan kecerdasan
buatan tidak lepas dari unsur keuntungan dan kelemahan.
Keuntungan :
• Jika tujuan kecerdasan
buatan terwujud pemakai akan menjadi lebih akrab dengan komputer, sebab dapat
berdialog menggunakan bahasa sehari-hari.
• Memberikan kemudahan
dan membuka peluang dalam memecahkan suatu masalah yang terlalu sulit
dipecahkan dengan cara konvensional
• Dapat meningkatkan
produktivitas kerja. misalnya seorang pakar dapat dibantu oleh sistem pakar,
sehingga sang pakar dapat mengonsentrasikan pada hal lain yang lebih penting
• Komputer tidak hanya
digunakan untuk masalah komputasi saja
Kelemahan :
• Belum banyak produk AI
yang dapat dijual secara komersial
• Biaya pengembangan
mahal
• Harga program AI juga
mahal
• Kebanyakan program AI
menuntut memori yang besar dan kecepatan yang tinggi
• Kecerdasan buatan masih
perlu banyak dikembangkan, kemauan yang dicapai sekarang masih terlalu jauh
dari keinginan.
Referensi :
- Brian Al Bahr, Pembuatan Kecerdasan Buatan untuk Permainan Catur Jawa Dengan Menggunakan Algoritma MiniMax, ITB, Bandung
- Azwar Tamim, Penerapan Graf dalam Game dengan Kecerdasan Buatan, ITB, Bandung
- Dimas Yusuf Danurwenda, Pengembangan Metode Induksi Matematika Dan Penerapannya Dalam Ruang Lingkup Matematika Diskrit, ITB, Bandung
- Ni Made Satvika Iswari, Pembuatan Robot Sebagai Aplikasi Kecerdasan Buatan , ITB, Bandung
- Mohammad Riftadi, Kaitan Serta Penerapan Logika Dalam Bidang Intelejensia Buatan, ITB, Bandung
Journal :
Referensi Journal :
