KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence)

  1. PENGERTIAN KECERDASAN BUATAN

AI (Artificial Intelligence) atau Kecerdasan Buatan adalah salah bidang study yang berhubungan dengan pemanfaatan mesin untuk memecahkan persoalan yang rumit dengan cara yang lebih manusiawi. Hal Ini biasanya dilakukan dengan mengikuti/mencontoh karakteristik dan analogi berpikir dari kecerdasan/Inteligensia manusia, dan menerapkannya sebagai algoritma yang dikenal oleh komputer. AI biasanya dihubungkan dengan Ilmu Komputer, akan tetapi juga terkait erat dengan bidang lain seperti Matematika, Psikologi, Pengamatan, Biologi, Filosofi, dan yang lainnya. Kemampuan untuk mengkombinasikan pengetahuan dari semua  bidang ini pada akhirnya akan bermanfaat bagi kemajuan dalam upaya menciptakan suatu kecerdasan buatan.

Pengertian lain dari kecerdasan buatan adalah bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin komputer dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia. Pada awal diciptakannya, komputer hanya difungsikan sebagai alat hitung saja. Namun seiring dengan perkembangan jaman, maka peran komputer semakin mendominasi kehidupan manusia. Komputer tidak lagi hanya digunakan sebagai alat hitung, lebih dari itu, komputer diharapkan untuk dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa dikerjakan oleh manusia.

  1. Sejarah Kecerdasan Buatan (AI)

Kecerdasan Buatan termasuk bidang ilmu yang relatif mudah. Pada tahun 1950-an para ilmuwan dan peneliti mulai memikirkan bagaimana caranya agar mesin dapat melakukan pekerjaannya seperti yang bisa dikerjakan oleh manusia. Alan Turing, seoarng matematikawan Inggris pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bisa tidaknya sebuah mesin dikatakan cerdas. Hasil tes tersebut kemudian di kenal dengan Turing Tes, dimana si mesin tersebut menyamar seoalah-olah senagai seseorang di dalam suatu permainan yang mampu memberikan respon terhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan. Turing beranggapan bahwa, jika mesin dapat membuat seseorang percaya bahwa dirinya mampu berkomuniaksi dengan orang lain, maka dapat dikatakan bahwa mesin tesebut pintar (seperti layaknya manusia).

Kecerdasan Buatan sendiri di munculkan oleh seorang profesor dari Massachusetts Institute of Technology yang bernama John McCarthy pada tahun 1956 pada Darthmouth Conference yang dihadiri oleh para peneliti AI. Pada konferensi tersebut juga di definisikan tujuan utama dari Kecerdasan Buatan, yaitu: mengetahui dan memodelkan  proses-proses berfikir manusia dan mendesain agar rapat menirukan kelakuan manusia tersebut.

Beberapa program AI yang mulai dibuat pada tahun 1956-1966, antara lain:

1.Logic Theorist, diperkenalkan pada Dartmouth Conference, program ini dapat membuktikan teorema-teorema matematika.

2.Sad Sam, diprogram oleh Robert K. Lindsay (1960). Program ini mengetahui kalimat-kalimat sederhana yang ditulis dalam bahasa Inggris dan mampu memberikan jawaban dari fakta-fakta yang di dengar dalam sebuah percakapan.

3.ELIZA, diprogram oleh Joseph Wnbaum (1967). Program ini mampu melakukan terapi terhadap pasien dengan memberikan beberapa pertanyaan.

  1. KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) DALAM ROBOTIKA

 

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) dalam robotik adalah suatu algorithma (yang dipandang) cerdas yang diprogramkan ke dalam kontroler robot. Pengertian cerdas di sini sangat relatif, karena tergantung dari sisi mana sesorang memandang.Para filsuf diketahui telah mulai ribuan tahun yang lalu mencoba untuk memahami dua pertanyaan mendasar: bagaimanakah pikiran manusia itu bekerja, dan, dapatkah yang bukan-manusia itu berpikir? (Negnevitsky, 2004). Hingga sekarang, tak satupun mampu menjawab dengan tepat dua pertanyaan ini. Pernyataan cerdas yang pada dasarnya digunakan untuk mengukur kemampuan berpikir manusia selalu menjadi perbincangan menarik karena yang melakukan penilaian cerdas atau tidak adalah juga manusia. Sementara itu, manusia tetap bercita-cita untuk menularkan kecerdasan manusia kepada mesin.

Mereka mengajukan suatu teori tentang jaringan saraf tiruan (artificial neural network, ANN)  untuk selanjutnya disebut sebagai ANN � bahwa setiap neuron dapat dipostulasikan dalam dua keadaan biner, yaitu ON dan OFF. Mereka mencoba menstimulasi model neuron ini secara teori dan eksperimen di laboratorium. Dari percobaan telah di demonstrasikan bahwa model jaringan saraf yang mereka ajukan mempunyai kemiripan dengan mesin turing, dan setiap fungsi perhitungan dapat diselesaikan melalui jaringan neuron yang mereka modelkan. Kendati mereka meraih sukses dalam pembuktian aplikasinya, pada akhirnya melalui eksperimen lanjut diketahui bahwa model ON-OFF pada ANN yang mereka ajukan adalah kurang tepat. Kenyataanya, neuron memiliki karakteristik yang sangat non-linear yang tidak hanya memiliki keadaan ON-OFF saja dalam aktifitasnya. Walau demikian, Mc Culloch akhirnya dikenal sebagai orang kedua setelah Turing yang gigih mendalami bidang kecerdasan buatan dan rekayasa mesin cerdas. Perkembangan ANN sempat mengalami masa redup pada tahun 1970-an. Baru kemudian pada pertengahan 1980-an ide ini kembali banyak dikaja oleh para peneliti.

Sementara itu, metoda lain dalam AI yang sama terkenalnya dengan ANN adalah Fuzzy Logic (FL) untuk selanjutnya ditulis sebagai FL. Kalau ANN didisain berdasarkan kajian cara otak biologis manusia bekerja (dari dalam), maka FL justru merupakan representasi dari cara berfikir manusia yang nampak dari sisi luar. Jika ANN dibuat berdasarkan model biologis teoritis, maka FL dibuat berdasarkan model pragmatis praktis. FL adalah representasi logika berpikir manusia yang tertuang dalam bentuk kata-kata.
Kajian saintifik pertama tentang logika berfikir manusia ini dipublikasikan oleh Lukazewicz, seorang filsuf, sekitar tahun 1930-an. Ia mengajukan beberapa representasi matematik tentang kekaburan (fuzziness) logika ketika manusia mengungkapkan atau menyatakan penilaian terhadap tinggi, tua dan panas (tall, old, & hot). Jika logika klasik hanya menyatakan 1 atau 0, ya atau tidak, maka ia mencoba mengembangkan pernyataan ini dengan menambahkan faktor kepercayaan (truth value) diantara 0 dan 1. Di tahun 1965, Lotfi Zadeh, seorang profesor di University of California, Berkeley US, mempublikasikan papernya yang terkenal, Fuzzy Setsï.

Penelitian-penelitian tentang FL dan fuzzy system dalam AI yang berkembang dewasa ini hampir selalu menyebutkan paper Zadeh itulah sebagai basis pijakannya. Ia mampu menjabarkan FL dengan pernyataan matematik dan visual yang relatif mudah untuk dipahami. Karena basis kajian FL ini kental berkaitan dengan sistem kontrol (Zadeh adalah profesor di bidang teknik elektro) maka pernyataan matematiknya banyak dikembangkan dalam konteks pemrograman komputer.

Metoda AI lain yang juga berkembang adalah algorithma genetik (genetic algorithm, GA)  untuk selanjutnya disebut sebagai GA. Dalam pemrograman komputer, aplikasi GA ini dikenal sebagai pemrograman berbasis teori evolusi (evolutionary computation, EC) untuk selanjutnya disebut sebagai EC. Konsep EC ini dipublikasikan pertama kali oleh Holland (1975). Ia mengajukan konsep pemrograman berbasis GA yang diilhami oleh teori Darwin. Intinya, alam (nature), seperti manusia, memiliki kemampuan adaptasi dan pembelajaran alami tanpa perlu dinyatakan: apa yang harus dilakukan. Dengan kata lain, alam memilih kromosom yang baik secara buta alami. Seperti pada ANN, kajian GA juga pernah mengalami masa vakum sebelum akhirnya banyak peneliti memfokuskan kembali perhatiannya pada teori EC. GA pada dasarnya terdiri dari dua macam mekanisme, yaitu encoding dan evaluation. Davis (1991) mempublikasikan papernya yang berisi tentang beberapa metoda encoding.

Tinggalkan komentar