Pengertian Artificial Intelligence - Artificial Intelligence adalah/ Artificial Intelligence yaitu/ Artificial Intelligence merupakan/ yang dimaksud Artificial Intelligence / arti Artificial Intelligence / definisi Artificial Intelligence.
Artificial Intelligence atau AI dalam
bahasa Indonesia artinya Kecerdasan Buatan yaitu kecerdasan yang ditunjukkan
oleh suatu entitas ilmiah. Kecerdasan dibuat dan dimasukkan ke dalam suatu
mesin/ komputer supaya bisa melakukan pekerjaan seperti yang bisa dikerjakan
oleh manusia. Contohnya adalah kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan
pelanggan, perencanaan dan penjadwalan, pengendalian, serta pengenalan tulisan
tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu
tersendiri, yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah di
kehidupan yang nyata. Terdapat macam-macam bidang yang menggunakan kecerdasan
buatan diantaranya yaitu: game komputer, sistem pakar, jaringan syaraf tiruan,
logika fuzzy dan robotika.
Sejarah
Istilah AI pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di
Konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, AI terus dikembangkan sebab berbagai
penelitian mengenai teori-teori dan prinsip-prinsipnya juga terus berkembang.
Meskipun istilah AI baru muncul tahun 1956, tetapi teori-teori yan gmengarah ke
AI sudah muncul sejak tahun 1941. Berikut tahapan-tahapan sejarah perkembangan
AI :
Era
Komputer Elektronik (1941)
Pada tahun 1941 telah ditemukan alat penyimpanan dan
pemrosesan informasi. Penemuan tersebut dinamakan komputer elektronik yang
dikembangkan di USA dan Jerman. Komputer pertama ini memerlukan ruangan yang
luas dan ruang AC yang terpisah. Saat itu komputer melibatkan konfigurasi
ribuan kabel untuk menjalankan suatu program. Hal ini sangat merepotkan para
programmer.
Pada tahun 1949, berhasil dibuat komputer yang mampu menyimpan program sehingga membuat pekerjaan untuk memasukkan program menjadi lebih mudah. Penemuan ini menjadi dasar pengembangan program yang mengarah ke AI.
Pada tahun 1949, berhasil dibuat komputer yang mampu menyimpan program sehingga membuat pekerjaan untuk memasukkan program menjadi lebih mudah. Penemuan ini menjadi dasar pengembangan program yang mengarah ke AI.
Masa -
Masa Persiapan AI (1943 - 1956 )
Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitt
mengemukakan tiga hal : pengetahuan fisiologi dasar dan fungsi sel syaraf dalam
otak, analisa formal tentang logika proposisi, dan teori komputasi Turing.
Mereka berhasil membuat suatu model sel syaraf tiruan di mana setiap sel syaraf
digambarkan sebagai ‘on’ dan ‘off’. Mereka menunjukkan bahwa setiap fungsi
dapat dihitung dengan suatu jaringan sel syaraf dan bahwa semua hubungan logis
dapat diimplementasikan dengan struktur jaringan yang sederhana.
Pada tahun 1950, Nobert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip-prinsip teori feedback. Contoh yang terkenal adalah thermostat. Penemuan ini juga merupakan awal dari perkembangan AI.
Pada tahun 1956, John McCarthy meyakinkan Minsky, Claude Shannon dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidan Otomata, Jaringan Syaraf dan pembelajaran intelijensia. Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Dartsmouth. Hasilnya adalah program yang mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan masalah pemikira, yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikan McCarthy disebut sebagai Father of AI (Bapak AI).
Pada tahun 1950, Nobert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip-prinsip teori feedback. Contoh yang terkenal adalah thermostat. Penemuan ini juga merupakan awal dari perkembangan AI.
Pada tahun 1956, John McCarthy meyakinkan Minsky, Claude Shannon dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidan Otomata, Jaringan Syaraf dan pembelajaran intelijensia. Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Dartsmouth. Hasilnya adalah program yang mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan masalah pemikira, yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikan McCarthy disebut sebagai Father of AI (Bapak AI).
Awal
Perkembangan AI ( 1952 - 1969 )
Pada tahun-tahun pertama perkembangannya, AI mengalami
banyak kesuksesan. Diawali dengan kesuksesan Newell dan Simon dengan ssebuah
program yang disebut General Problem Solver. Program ini dirancang untuk
memulai penyelesaian masalah secara manusiawi.
Pada tahun 1958, McCarthy di MIT AI Lab Memo No.1 mendefinisikan bahasa pemrograman tingkat tinggi yaiyu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-pogram AI. Kemudian, McCarthy membuat program yang dinamakan Programs with Common Sense. Di dalam program tersebut, dibuat rancangan untuk menggunakan pengetahuan dalam mencari solusi.
Pada tahun 1959, Nathaniel Rochester dari IBM dan mahasiswa-mahasiswanya mengeluarkan program AI yaitu Geometry Theorm Prover. Program ini dapat mengeluarkan suatu teorema menggunakan aksioma-aksioma yang ada.
Pada tahun 1963, program yang dibuat James Slagle mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus.
Pada tahun 1986, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometris yang ada pada tes IQ.
Pada tahun 1958, McCarthy di MIT AI Lab Memo No.1 mendefinisikan bahasa pemrograman tingkat tinggi yaiyu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-pogram AI. Kemudian, McCarthy membuat program yang dinamakan Programs with Common Sense. Di dalam program tersebut, dibuat rancangan untuk menggunakan pengetahuan dalam mencari solusi.
Pada tahun 1959, Nathaniel Rochester dari IBM dan mahasiswa-mahasiswanya mengeluarkan program AI yaitu Geometry Theorm Prover. Program ini dapat mengeluarkan suatu teorema menggunakan aksioma-aksioma yang ada.
Pada tahun 1963, program yang dibuat James Slagle mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus.
Pada tahun 1986, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometris yang ada pada tes IQ.
Perkembangan
AI Melambat ( 1966 - 1974 )
Perkembangan AI melambat disebabkan adanya 3 kesulitan utama
yang dihadapi AI, yaitu :
- Program-program
AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung
sama sekali pengetahuan (knowledge) pada subjeknya. Programm-program AI
berhasil hanya karena manipulasi sederhana. Sebagai contoh adalah
Weizenbaum’s ELIZA program (1965) yang dapat melakukan percakapan serius
pada berbagai topic, sebenarnya hanyalah peminjaman manipulasi
kalimat-kalimat yang diketikkan manusia.
- Banyak
masalah yang harus diselesaikan oleh AI.
- Ada
beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan
perilaku intelijensia.
Sistem
Berbasis Pengetahuan ( 1969 - 1979 )
Pengetahuan adalah kekuatan pendukung AI. Hal ini dibuktikan
dengan program yang dibuat oleh Ed Feingenbaum, Bruce Buchanan dan Joshua
Lederberg yang membuat program untuk memecahkan masalah struktur molekul dari
informasi yang didapatkan dari spectrometer massa. Program ini dinamakan
Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia. Dari segi diagnose
medis juga sudah ada yang menemukannya, yaitu Sau Amarel dalam proyek Computer
in Biomedicine. Proyek ini diawali keinginan untuk mendapatkan diagnose
penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada mekanisme penyebab proses
penyakit.
AI
Menjadi Sebuah Industri ( 1980 - 1988 )
Industrialisasi AI diawali dengan ditemukannya system pakar
yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi system-sistem computer baru.
Program tersebut mulai dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC),
McDermott, pada tahun 1982.
Pada tahun 1986, R1 telah berhasil menghemat US$ 40 juta per tahun.
Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar. Hampir semua perusahaan besar di USA mempunyai divisi AI. Sehingga perusahaan yang sejak tahun 1982 hanya menghasilkan beberapa juta US dolar per tahun meningkat menjadi 2 milyar US dolar per tahun pada tahun 1988.
Pada tahun 1986, R1 telah berhasil menghemat US$ 40 juta per tahun.
Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar. Hampir semua perusahaan besar di USA mempunyai divisi AI. Sehingga perusahaan yang sejak tahun 1982 hanya menghasilkan beberapa juta US dolar per tahun meningkat menjadi 2 milyar US dolar per tahun pada tahun 1988.
Kembalinya
Jaringan Syaraf Tiruan ( 1986 - Sekarang )
Meskipun bidang ilmu computer menolak jaringan syaraf tiruan
setelah diterbitkannya buku “Perceptrons” karangan Minsky dan Papert, tetapi
para ilmuwan masih mempelajari bidang ilmu tersebut dari sudut pandang yang
lain yaitu fisika. Para ahli fisika seperti Hopfield (1982) menggunakan
teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat pentimpanan dan
optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff
Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf tiruan pada
memori.
Pada tahun 1985-an setidaknya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik (Black-Propagation Learning). Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam bidang ilmu computer dan psikologi.
Pada tahun 1985-an setidaknya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik (Black-Propagation Learning). Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam bidang ilmu computer dan psikologi.
AI Saat
Ini
Dengan semakin pesatnya perkembangan hardware dan software,
berbagai produk AI telah berhasil dibangun dn digunakan dalam kehidupan
sehari-hari. Di sini, produk-produk tersebut dikelompokkan ke dalam empat
teknik yang ada di AI, yaitu searching, reasoning, planning, dan learning.
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 1.1 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 1.2
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.
4. Game Playing
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.
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.
SUMBER:
