Rabu, 31 Desember 2014

Artificial Intelligence (AI)

A. Sejarah Artificial Intelligence (AI)
Pada tahun 1950, Alan Turing mengusulkan tes untuk melihat bisa atau tidaknya mesin memberikan respon terhadap serangkaian pertanyaan agar mesin dapat dikatakan cerdas. Istilah “Artificial Intelligence” dimunculkan oleh John McCarthy tahun 1956 pada Dartmouth Conference. Dalam konferensi itu juga didefinisikan tujuan Artificial Intelligence, yaitu mengetahui dan memodelkan proses – proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan kelakuan manusia tersebut.
Beberapa program Artificial Intelligence pada periode 1956-1966 :
a) Logic Theorist, untuk pembuktian teorema matematik
b) Sad Sam (oleh Robert K. Lindsay, 1960) program yang dapat mengetahui kalimat sederhana dalam bahasa inggris dan memberikan jawaban dari fakta yang didengar dalam sebuah percakapan
c) ELIZA (Joseph Weizenbaum, 1967) program untuk terapi pasien dengan memberikan jawaban

B. Artifical Intelligence dengan kognitif manusia
Artificial intelligence adalah salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Sistem ini dikembangkan untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, seperti aktifivitas intelektual manusia, misal pengolahan citra, perencanaan, peramalan dan lain – lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.

Artificial intelligence merupakan suatu sistem yang membuat mesin secerdas manusia. Untuk itu, sistem ini harus berpedoman pada sistem kognisi manusia, yaitu cara berfikir manusia, cara manusia bernalar, mengenali suatu stimulus, memecahkan masalah, mengingat, dan mengambil keputusan serta merespon dan bertindak. Dengan demikian para peneliti ilmu ini dapat membuat suatu sistem, aplikasi, atau program yang dapat melakukan pekerjaan-pekerjaan manusia dengan lebih baik, menggunakan perangkat mesin yang canggih untuk mempermudah pekerjaan manusia dikehidupan nyata.

C. Artifical Intelligence dengan sistem pakar  (Eliza, Parry, dan Net Talk)
Eliza, Parry dan Nettalk adalah beberapa contoh dari chatterbot. Chatterbot merupakan sebuah program komputer yang dirancang untuk menstimulasi percakapan intelektual dengan satu atau lebih manusia secara audio maupun teks. Chatterbot dikategorikan sebagai kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence, yang dimanfaatkan untuk tujuan praktis seperti bantuan online, layanan personal, atau diskusi informasi, dalam hal ini dapat dilihat fungsi program sebagai suatu jenis agen percakapan (conversational agent).

ELIZA
Program yang dipublikasikan oleh Joseph Weizenbaum pada tahun 1966, yang dapat mengelabui pengguna hingga mempercayai bahwa mereka sedang bercakap-cakap dengan manusia nyata. Tujuan dari pembuatan program ini adalah untuk meniru pembicaraan antara seorang psikolog dan pasiennya, dalam hal ini, Eliza berperan sebagai psikoterapis dan memberikan saran dan nasihat tentang masalah penggunanya. Kunci metode operasional Eliza melibatkan rekognisi dari isyarat kata-kata atau kalimat input, dan output berupa tanggapan yang telah dipersiapkan atau diprogram, yang dapat meneruskan percakapan dengan suatu cara sehingga tampak bermakna.

PARRY
Parry dibuat pada tahun 1972 oleh psikiatris Kenneth Colby ketika di Universitas Stanford. Parry bertujuan untuk merefleksikan pikiran pasien dengan mental paranoid yang serius. Program ini menjalankan model mentahan dari prilaku schizophren paranoid berdasarkan konsep, konseptualisasi dan kepercayaan (penilaian tentang konseptualisasi : penerimaan, penolakan, dan netral). Ini juga menggunakan strategi percakapan, lebih serius dan merupakan program lanjutan dari Eliza.

NETTALK
Connectionism adalah gerakan dalam ilmu kognitif yang berharap untuk menjelaskan kemampuan intelektual manusia menggunakan jaringan syaraf tiruan (juga dikenal sebagai “jaringan syaraf” atau “jaring syaraf”). jaringan syaraf disederhanakan model otak terdiri dari sejumlah besar unit (young analog neuron) bersama-sama dengan bobot yang mengukur kekuatan hubungan antara unit. Model ini berat efek dari sinaps yang menghubungkan satu neuron yang lain. Percobaan pada model semacam ini telah menunjukkan kemampuan untuk mempelajari keterampilan seperti pengenalan wajah, membaca, dan deteksi struktur gramatikal sederhana.
Connectionists telah membuat kemajuan yang signifikan dalam menunjukkan kekuatan jaringan saraf untuk menguasai tugas-tugas kognitif. Berikut adalah tiga percobaan terkenal yang telah mendorong connectionists untuk percaya bahwa JST model yang baik dari kecerdasan manusia. Salah satu yang paling menarik dari upaya tersebut adalah kerja 1987 Sejnowski dan Rosenberg di jaring yang dapat membaca teks bahasa Inggris disebut NETtalk. Pelatihan ditetapkan untuk NETtalk adalah basis data yang besar terdiri dari teks bahasa Inggris ditambah dengan output yang sesuai fonetik-nya, yang ditulis dalam kode yang cocok untuk digunakan dengan synthesizer pidato. Tape kinerja NETtalk di berbagai tahap pelatihan mendengarkan sangat menarik. Pada awalnya output random noise. Kemudian, bersih suara seperti itu mengoceh, dan kemudian masih seolah-olah itu adalah berbahasa Inggris double-talk (pidato yang dibentuk dari suara yang menyerupai kata dalam bahasa Inggris). Pada akhir pelatihan, NETtalk melakukan pekerjaan yang cukup baik mengucapkan teks diberikan. Selain itu, kemampuan ini generalizes cukup baik untuk teks yang tidak disajikan pada training set.

D. Penggunaan Artifical Intelligence sebagai expert sistem yang digunakan untuk mendukung sistem pengambilan keputusan (Diagnosa)
Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) menurut Raymond McLeod, Jr dan George P. Schell, 2008  adalah aktivitas penyediaan mesin seperti komputer dengan kemampuan untuk menghasilkan perilaku yang akan dianggap sama cerdasnya dengan jika kemampuan tersebut ditampilkan oleh manusia. Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) merupakan aplikasi komputer yang paling canggih karena aplikasi ini berusaha mencontoh cara pemikiran manusia.

Expert System (istem pakar) adalah usaha untuk menirukan seorang pakar. Biasanya, sistem pakar berupa perangkat lunak pengambil keputusan yang mampu mencapai tingkat performa yang sebanding dengan seorang pakar dalam bidang problem yang khusus dan sempit. Ide dasarnya adalah kepakaran ditransfer dari seorang pakar atau sumber kepakaran lain ke komputer, pengetahuan yang ada di simpan dalam komputer, dan pengguna dapat berkonsultasi pada komputer itu untuk suatu nasehat, lalu kemudian komputer dapat mengambil inferensi (menyimpulkan, mendeduksi, dll) seperti layaknya seorang pakar. Dan selanjutnya komputer akan menjelaskan ke pengguna tersebut, dengan alasan-alasannya bila perlu.

E.     Contoh kasus
Masalah 2 ember air
Diberikan 2 ember air yang berkapasitas 8 liter dan 6 liter. Kita dapat mengisi satu ember dari ember lainnya dan proses penakaran hanya dengan memakai 2 ember tersebut. Bagaimana kita bisa mengisikan tepat 4 liter dalam ember 8 liter? Asumsikan tidak boleh ada air yang hilang dalam proses penakaran.
Langkah penyelesaian:
1. Menentukan aksi aksi (problem space) yang bisa mengubah kondisi pada kedua ember dalam bentuk rule atau tree-diagram.
Contoh kemungkinan aksi aksi :
·  Isi ember 8 liter
·  Isi ember 6 liter
·  Kosongkan ember 8 liter
·  Kosongkan ember 6 liter
·  Isikan seluruh air dalam ember 8 liter ke 6 liter
·  Isikan seluruh air dalam ember 6 liter ke 8 liter
·  Penuhi ember 8 liter dari 6 liter
·  Penuhi ember 6 liter dari 8 liter
2. Menentukan urutan aksi untuk menghasilkan solusi, seperti :


Sumber :

Kusumadewi, S. (2003). Artificial intelligence (teknik dan aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kusrini. (2006). Sistem pakar, teori dan aplikasi. Andi: Yogyakarta. Pertemuan 1. Pengantar kecerdasan buatan.
Solso R.L, Machlin O.H & Machlin M.K. (2007). Psikologi Kognitif, Terjemahan : Rahardanto M. & Batuadji K. Jakarta : Erlangga


DYAH SEKAR AYU
17511957
4 PA 09