Sistem Cerdas
PEMBAHASAN SISTEM CERDAS
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI)
didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan.Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkanke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapatdilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatanantara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraftiruan dan robotika.
Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untukInformatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan,menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisilain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarangmasih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: PengenalanObyek/Muka, bermain sepak bola.
Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabangyang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajarandan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin. Penelitian dalam AI menyangkutpembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilakucerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan,kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalantulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata.Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik danmiliter, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputerrumah dan video game.
Kecerdasan buatan' ini bukan hanya ingin mengerti apa itu sistem kecerdasan,tapi juga mengkonstruksinya.
Tidak ada definisi yang memuaskan untuk 'kecerdasan:
1. kecerdasan: kemampuan untuk memperoleh pengetahuan dan menggunakannya
2. atau kecerdasan yaitu apa yang diukur oleh sebuah 'Test Kecerdasan'
Faham Pemikiran
Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu AI Konvensionaldan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensionalkebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang diklasifiksikan sebagaipembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal jugasebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old FashionedArtificial Intelligence). Metoda-metodanya meliputi:
1. Sistem pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan.Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahuidan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasitersebut.
2. Petimbangan berdasar kasus
3. Jaringan Bayesian
4. AI berdasar tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem AI secaramanual
Kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif(misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis. Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang takteratur dan perhitungan lunak. Metoda-metoda pokoknya meliputi:
1. Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat
2. Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telahdigunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produkkonsumen.
3. Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secarabiologis seperti populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkanpemecahan masalah yang lebih baik.
Metoda-metoda ini terutama dibagi menjadi algoritma evolusioner (misalnyaalgoritma genetik) dan kecerdasan berkelompok (misalnya algoritma semut)
Dengan sistem cerdas hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkankedua kelompok ini. Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan syarafatau aturan produksi dari pembelajaran statistik seperti dalam ACT-R. Sebuahpendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan mencobauntuk mencapai kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner sebagai efeksamping dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.
Sejarah Al
Prasejarah AI (1943-1956) :
- McCulloch & Pitts (1943): model neuron untuk operasi logika Boolean
-Hebbian learning (1949): formalisasi pembelajaran melalui modifikasi jaringan neuron
-Turing (1950): Computing Machinery and Intelligence
-Shannon (1950) & Turing (1953): Ide catur komputer
-Minsky & Edwards (1951): Neural network pertama
Lahirnya AI (1956) :
-Dartmouth Conference (1956): istilah AI pertama kali digunakan
-Logic Theorist (Newell, Simon & Shaw, 1957): program pertama yang bernalar
-LISP (McCarthy, 1958)
-Geometry Theorem Prover (Gelernter, 1959)
-General Problem Solver (Newell & Simon, 1961):program pertama yang menggunakan pendekatanthink like humans.
-AI mulai berkembang di MIT, Stanford, CMU, IBM
ABG: AI Baru Gede (1952 - awal 70an)
Banyak sukses di bidang-bidang kecil (Microworlds):
-SAINT (Slagle, 1963): integral kalkulus
-ANALOGY (Evans, 1968): IQ test
-STUDENT (Bobrow, 1967): algebra story problems
-Blocks world (awal 70an): computer vision, constraint propagation, NLP
Knowledge-based systems (1969 - 1979)
Pentingnya domain knowledge dan representasinya ketimbang mekanisme generik (“weak methods”):
Expert systems:-DENDRAL (Buchanan 1969)
-MYCIN (Shortliffe dkk, 1976)
-PROSPECTOR (Duda dkk,1979)
Knowledge representation: -Scripts (Schank & Abelson, 1977)
-Frames (Minsky, 1975) ! dasar Object-oriented programming!
AI menjadi industri ! bisnis! (1980 - )
R1 - Digital Equipment (McDermott, 1982):
-expert system untuk konfigurasi sistem komputer.
-Muncul banyak sistem AI praktis.
-Jepang dengan proyek “Fifth Generation” berbasis Prolog
-akhir 80-an sempat “paceklik”...
Kondisi AI sekarang
-The return of neural networks: Hinton, Rumelhart,
McClelland
-AI menjadi science: kerangka ilmiah, dasar teori,
ujicoba & eksperimentasi (bukan ABG lagi!)
-Pendekatan statistik membawa hasil konkrit: data
mining, information retrieval, serba fuzzy
-Jargon yang lagi nge-trend: intelligent agents, ambient
intelligence, A-Life, dll.
-Symbolic AI (i.e. knowledge representation &
inference) kembali diminati: Semantic Web.
Ringkasan
Konsep AI bervariasi pada dimensi penalaran vs.perilaku, human vs. ideal rational, aplikasi vs. ilmiah
Ilmu AI dilandasi berbagai macam bidang: filsafat, matematika, ekonomi, neuroscience, psikologi,
rekayasa komputer, teori kendali, ilmu bahasa
Sejarah AI berkembang dari 40an hingga kini menjadi ilmu dengan berbagai sub-bidang dan industri dengan banyak aplikasi Sumber
Sumber:
0 komentar:
Posting Komentar