Sejarah,Definisi & Contoh AI (Artificial Intelligence)

Sejarah AI (Artificial Intelligence)

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.

•  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 yaitu sel syaraf tiruan

• 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.

• Perkembangan AI Melambat (1966 – 1974)

   1.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.

   2.Banyak masalah yang harus diselesaikan oleh AI.

   3.Ada beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan perilakU intelijensia.

• Sistem Berbasis Pengetahuan (1969 – 1979)

Pengetahuan adalah kekuatan pendukung AI.

Contoh :    Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia.

Feingenbaum, Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg yang membuat program

  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.

• Kembalinya Jaringan Syaraf Tiruan (1986 – sekarang)

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.

Definisi AI

AI merupakan proses di mana peralatan mekanik dapat melaksanakan kejadian-kejadian dengan menggunakan pemikiran atau kecerdas seperti manusia.

Pengertian AI dapat ditinjau deri dua pendekatan :

1. Pendekatan Ilmiah (A Scientific Apprah) : Pendekatan dasar ilmiah timbul sebelum invansi ke komputer, ini tidak sama dengan kasus mesin uap. Pendekatan ilmiah melihat batas sementara dari komputer, dan dapat diatasi dengan perkembangan teknologi lanjutan. Mereka tidak mengakibatkan tingkatan pada konsep.
2. Pendekatan Teknik (An Engineering Apprach) : Usaha untuk mengindari definsi AI, tetapi ingin mengatasi atau memecahkan persoalan-persoalan dunia nyata (real wordl problem).

Apa itu Kecerdasan Tiruan (AI) ?

AI dapat membuat sebuah sistem komputer berpikir seperti manusia dan sistem komputer dapat berpikir secara rasional (masuk akal). AI dapat membuat sistem komputer bertingkah laku seperti manusia dan sistem komputer dapat bertingkah laku seperti manusia dan sistem komputer dapat bertingkah laku yang diterima logika/masuk akal kita.

Mengapa kita mempelajari AI ? Karena :

• AI merepresentasikan bagian tengah atau inti dari ilmu komputer (Computer Science)
• AI mewujudkan suatu bentuk ketidak tepatan dari komputer (karakteristik dalam matematika)
• AI mempunyai suatu kekuatan alami antarcabang ilmu, AI adalah bagian ilmu teknik dari Cognitive Science, Cognitive Science adalah suatu perpaduan ilmu filsafat, ilmu linguistik dan ilmu fisikologi.
• AI memperlukan representasi pengetahuan dan manipulasinya.
• Pengetahuan (knowledge) adalah pusat dari semua ilmu teknik dan AI adalah pusat dari semua ilmu teknik.
• Alasan penting lainnya adalah penelitian AI diharapkan menemukan atau membongkar bentuk krisis besar dalam waktunya. Krisis dibuat oleh interaksi dari teknologi, ilmiah (science) dan filsafat.

Program Intelligence : program yang mampu menyimpan kenyataan (facts) dan proposisi dan hubungannya yang berakasan.

Aplikasi-Aplikasi dari AI

Kecerdasan tiruan (AI) telah dipelajari selama kira-kira 45 tahun. Hingga saat ini telah dihasilkan beberapa produk aplikasi Ai secara komersial. Produk-produk tersebut umumnya dapat dijalankan pada perangkat keras komputer mulai dari komputer pribadi (PC) seharga @50000 sampai dengan komputer besar (mainframe) seharga USA$50,000. Secara khas masukkan untuk produk-produk tersebut bentuk data simbolis. Aplikasi-aplikasi AI antara lain :

1. Games Playing
2. Sistem Bahasa Alami
3. Sistem Perancangan dan Pembuatan CAD/CAM
4. Sistem Pakar VLSI
5. Sistem Pakar Reparasi Perangkat Keras
6. Manajemen Data Cerdas
7. Sistem Otomatisasi Kantor
8. Analisa Kecerdasan Militer
9. Kendali dan Pemanggilan informasi disk video
10. Kendali Robot
11. Analisis Program Komputer
12. Diagnosis Penyakit
13. Konfigurasi kompiuter
14. Ramalan senyawa kimia
15. Sintesis ucapan
16. Sistem Pakar Operator Komputer
17. Manajemen Kendali Senjata

Contoh Penerapan Kecerdasan  buatan AI (Artificial Intelligence) 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 1.3 dan deteksi email spam yang cerdas [7].

Gambar 1.3 Penerapan NLP pada automated online asistant berbasis web

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 1.4

Gambar 1.4  Model persepsi visual pada computer vision

Gambar 1.5 Contoh penerapan computer vision untuk identifikasi wajah

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.

Gambar 1.6  Al-Jazari’s programmable automata (Tahun 1206 SM)

Gambar 1.7  Karakuri, rancangan robot  dari Jepang  adad 16  yang mampu menuang air teh

Ada beberapa istilah penting di dalam robot vision yang saling berhubungan, diantaranya computer vision, machine vision dan robot vision. Computer vision merupakan teknologi paling penting di masa yang akan datang dalam pengembangan robot yang interaktif.  Computer Vision merupakan bidang pengetahuan yang berfokus pada bidang sistem kecerdasan buatan  dan berhubungan dengan akuisisi  dan pemrosesan image. Machine vision merupakan proses menerpakan teknologi untuk inspeksi automatis berbasis image, kontrol proses dan pemanduan robot pada berbagai aplikasi industri dan rumah tangga.  Robot vision merupakan pengetahuan mengenai penerapan computer  vision pada robot.  Robot membutuhkan informasi vision untuk memutuskan aksi apa yang akan dilakukan.  Penerapan saat ini vision pada robot antara lain sebagai alat bantu navigasi robot, mencari obyek yang diinginkan, inspeksi lingkungan dan lainnya.  Vision pada robot menjadi sangat penting karena informasi yang diterima lebih detail dibanding hanya sensor jarak atau sensor lainnya.  Misalnya dengan vision, robot dapat mengenal apakah obyek yang terdeteksi merupakan wajah orang atau bukan.  Lebih jauh lagi, sistem vision yang canggih pada robot membuat robot dapat membedakan wajah A dengan wajah B secara akurat (Face recognition system menggunakan metode PCA, LDA dan lainnya) [6].  Proses pengolahan dari input image dari kamera hingga memiliki arti bagi robot  dikenal sebagai visual perception, dimulai dari akuisisi image, image preprocessing untuk memperoleh image yang diinginkan dan bebas noise misalnya, ekstrasi fitur hingga interpretasi seperti ditunjukkan pada gambar 1.8. Misalnya saja untuk identifikasi pelanggan dan penghindaran multiple moving obstacles berbasis vision, atau untuk menggerakan servo sebagai aktuator untuk mengarahkan kamera agar tetap mengarah ke wajah seseorang (face tracking) [5].

Gambar 1.8  Contoh  Model visual perception pada robot[3]

Contoh nyata model service robot berbasis vision  (vision-based service robot) yang dikembangkan penulis bernama Srikandi III yang menggunakan 2 buah kamera (stereo vision) seperti gambar di bawah, dimana robot dapat mengirimkan order pesanan minuman ke pelanggan:

(A)

(B)
Gambar 1.9  Contoh robotika berbasis kamera

Pada pengembangan selanjutnya, menanamkan kecerdasan buatan yang komplek pada robot sehingga  mampu mengenal dan memahami suara manusia, perhatian terhadap berbagai gerak lawan bicara dan mampu memberikan response alami yang diberikan robot ke manusia merupakan tantangan ke depan untuk membangun robot masa depan.

4.         Game Playing

Game biasanya memiliki karakter yang dikontrol oleh user, dan karakter lawan yang dikontrol oleh game itu sendiri. Dimana kita harus merancang aturan-aturan yang nantinya akan dikerjakan oleh karakter lawan. Game akan menjadi menarik apabila karakter lawan (non-player) bereaksi dengan baik terhadap apa yang dilakukan oleh player. Hal ini akan memancing penasaran user dan membuat game menarik untuk dimainkan. Tujuan intinya adalah membuat non-player memiliki strategi yang cerdas untuk mengalahkan player. Pada bidang ini,  AI dibutuhkan, yaitu untuk merancang dan menghasilkan game yang fun serta antarmuka antara man-machine yang cerdas dan menarik untuk dimainkan[8].

Gambar 1.10 Games tingkat lanjut yang menerapkan AI

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

Gambar 1.11.  Model Sistem Pakar

Menurut Turban [6],  Sistem Pakar dapat ditampilkan dengan dua lingkungan, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi (runtime). Lingkungan pengembangan digunakan oleh ES builder untuk membangun komponen dan memasukkan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh user nonpakar untuk memperoleh pengetahuan dan nasihat pakar. Lingkungan ini dapat dipisahkan setelah sistem lengkap.

Daftar Pustaka :

rijalahmad.wordpress.com

http://blog.rumahproject.com/2016/11/27/contoh-penerapan-kecerdasan-buatan-ai-dalam-kehidupan/