TEKNOLOGI ARTIFIAL INTELLIGENCE

 

“TEKNOLOGI ARTIFIAL INTELLIGENCE”

 

Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik manusia (Sri Kusumadewi, 2003). Aktivitas manusia yang ditirukan diantaranya penalaran, penglihatan, pembelajaran, pemecahan masalah, pemahaman bahasa alami, dan sebagainya Kecerdasan Buatan sebenarnya sudah dimulai sejak musim panas tahun pada waktu itu sekelompok pakar komputer, pakar dan peneliti dari disiplin ilmu lain dari berbagai akademi, industri serta berbagai kalangan berkumpul di Dartmouth College untuk membahas potensi komputer dalam rangka menirukan atau mensimulasi kepandaian manusia.Beberapa ilmuwan yang terlibat adalah Allen Newel, Herbert Simon, Marvin Miskey, Oliver Selfridge, dan John McCarthy. Sejak saat itu, para ahli mulai bekerja keras untuk membuat, mendiskusikan, merubah dan mengembangkan sampai mencapai titik kemajuan yang penuh. Mulai dari laboratorium sampai kepada pelaksanaan kerja nyata. Pada mulanya Kecerdasan Buatan hanya ada di universitas-universitas dan laboratorium-laboratorium penelitian, dan hanya sedikit sekali jika ada produk praktis yang sudah dikembangkan. Menjelang akhir tahun 1970-an dan awal tahun 1980-an, mulai dikembangkan secara penuh dan hasilnya secara berangsur-angsur mulai dipasarkan. Saat ini, sudah banyak hasil penelitian yang sedang dan sudah dikonversikan menjadi produk nyata yang membawa keuntungan bagi pemakainya.

 

 

Kecerdasan buatan adalah kecerdasan yang ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah atau bisa disebut juga intelegensi artifisial (bahasa Inggris: Artificial Intelligence) atau hanya disingkat AI, didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Andreas Kaplan dan Michael Haenlein mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai “kemampuan sistem untuk menafsirkan data eksternal dengan benar, untuk belajar dari data tersebut, dan menggunakan pembelajaran tersebut guna mencapai tujuan dan tugas tertentu melalui adaptasi yang fleksibel”.^[1] Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan saraf tiruan dan robotika.

Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan Objek/Muka, bermain sepak bola.

Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin. Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin dan program komputer untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan 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, sains, obat-obatan, teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputer rumah dan video game.

Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua paham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional kebanyakan melibatkan metode-metode yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence). Metode-metodenya meliputi:

1. Sistem pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.
2. Petimbangan berdasar kasus
3. Jaringan Bayesian
4. AI berdasar tingkah laku: metode modular pada pembentukan sistem AI secara manual

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 tak teratur dan perhitungan lunak. Metode-metode pokoknya meliputi:

1. Jaringan Saraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat
2. Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
3. Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkan pemecahan masalah yang lebih baik.

Metode-metode ini terutama dibagi menjadi algoritme evolusioner (misalnya algoritme genetik) dan kecerdasan berkelompok (misalnya algoritme semut)

Dengan sistem cerdas hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkan kedua kelompok ini. Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan saraf atau aturan produksi dari pembelajaran statistik seperti dalam ACT-R. Sebuah pendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan mencoba untuk mencapai kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner sebagai efek samping dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.

Setelah mengetahui pengertian, sejarah, dan kategori dari kecerdasan buatan, selanjutnya masuk pada pembahasan mengenai jenis – jenisnya.

1. Neural AI

Jenis yang pertama ini sangat populer di kalangan ilmuwan komputer pada tahun 1980 -an. Neural AI merupakan sistem pengetahuan yang tidak direpresentasikan ke dalam bentuk simbol, namun lebih pada bentuk neuron buatan seperti otak yang telah direkonstruksi dengan baik.

Kemudian, pengetahuan yang telah terkumpul akan dipecah menjadi bagian – bagian yang lebih kecil dan nantinya akan dihubungkan ke dalam sebuah kelompok. Pendekatan ini dikenal dengan sebutan metode bottom-up dan bekerja dari bawah. Jadi, sistem saraf harus dilatih supaya bisa mengumpulkan berbagai pengalaman dan pengetahuan yang lebih banyak.

2. Neural Network

Jenis kedua adalah Neural Network, adalah jenis sistem yang diatur ke dalam suatu lapisan yang saling terhubung satu sama lain melalui simulasi. Input disini merupakan lapisan paling atas yang memiliki fungsi sama dengan sensor.

Dan setidaknya, terdapat dua sistem atau lebih dalam kumpulan sistem yang lebih besar tersusun secara hierarki. Lapisan tersebut yang nantinya akan mengirim dan mengklasifikasikan sebuah informasi melewati koneksi.

3. Symbol-Manipulating AI

Jenis yang terakhir, merupakan sistem AI yang bekerja dengan simbol abstrak. Jenis ini termasuk dalam perancangan yang membutuhkan banyak eksperimen atau percobaan. Inti dari tahap eksperimennya adalah untuk menguji sistem kecerdasan manusia yang direkonstruksi pada tingkat yang lebih terstruktur dan logis.

Dan kemudian, informasi yang diperoleh akan bekerja dengan simbol yang nantinya akan dibaca oleh pengembang (developer). Dimana, koneksi yang terbentuk bersifat abstrak dan hasil kesimpulannya logis.