#SIP Artificial Intelligence & Expert System

Artificial Intelligence

Kecerdasan Buatan atau kecerdasan yang ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah atau Intelegensi Artifisial (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau hanya disingkat AI) didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. 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.[sumber]

Berikut ini adalah definisi kecerdasan buatan menurut para ahli:

John McCarthy, 1956

Kecerdasan buatan adalah usaha memodelkan proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.

Herbert Simon, 1987

Kecerdasan buatan adalah tempat suatu penelitian, aplikasi dan instrusksi yang terkait dengan pemrograman komputer dalam melakukan suatu hal yang menurut pandangan manusia ⎼ cerdas.

Rich dan Knight, 1991

Kecerdasan buatan adalah suatu studi mengenai bagaimana membuat komputer mampu melakukan hal-hal yang pada saat ini masih bisa dilakukan lebih baik oleh manusia.[sumber]

 

Sejarah Kecerdasan Buatan (Artificial Intellegence)

Pada awal abad 17, René Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan "Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas " pada 1943 yang meletakkan fondasi untuk jaringan saraf.

Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah "kecerdasan buatan " pada konferensi pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan "Turing test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.

Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan saraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.

Pada tahun 1980-an, jaringan saraf digunakan secara meluas dengan algoritme perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Pada tahun 1982, para ahli fisika seperti Hopfield menggunakan teknik-teknik statistika untuk menganalisis sifat-sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan saraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan saraf pada memori. Pada tahun 1985-an sedikitnya empat kelompok riset menemukan kembali algoritme pembelajaran propagansi balik (Back-Propagation learning). Algoritme ini berhasil diimplementasikan ke dalam ilmu komputer dan psikologi. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya yang disimpan melalui penerapan metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.

Pada awal abad 17, René Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan "Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas " pada 1943 yang meletakkan fondasi untuk jaringan saraf.

Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah "kecerdasan buatan " pada konferensi pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan "Turing test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.

Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan saraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.

Pada tahun 1980-an, jaringan saraf digunakan secara meluas dengan algoritme perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Pada tahun 1982, para ahli fisika seperti Hopfield menggunakan teknik-teknik statistika untuk menganalisis sifat-sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan saraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan saraf pada memori. Pada tahun 1985-an sedikitnya empat kelompok riset menemukan kembali algoritme pembelajaran propagansi balik (Back-Propagation learning). Algoritme ini berhasil diimplementasikan ke dalam ilmu komputer dan psikologi. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya yang disimpan melalui penerapan metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.

Tantangan Hebat DARPA, yang dimulai pada 2004 dan berlanjut hingga hari ini, adalah sebuah pacuan untuk hadiah $2 juta dimana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa komunikasi dengan manusia, menggunakan GPS, komputer dan susunan sensor yang canggih, melintasi beberapa ratus mil daerah gurun yang menantang. [sumber]

Hubungan Kecerdasan Buatan dengan Kognisi Manusia

Teknologi Artificial Intelligence memiliki hubungan yang erat dengan dunia teknologi komunikasi dan informasi. Sama seperti proses komunikasi, Artificial Intelligencemenaruh perhatian yang besar terhadap konsep kognisi. Salah satu fungsi kognisi yang kita kenal adalah bahasa. Dengan adanya sistem bahasa, komunikasi antara sender dengan receiver dapat berjalan dengan lancar, dan sistem bahasa, lebih spesifiknya sistem computer linguistic, pun telah menyumbang banyak kontribusi bagi perkembangan dunia Artificial Intelligence. Dari relasi ini, bisa terlihat bahwa bahasa sebagai salah satu konsep relevan dalam dunia komunikasi memiliki hubungan yang demikian erat dengan perkembangan teknologi artificial intelligencedari zaman dahulu hingga sekarang. Selain itu, penalaran dan pengambilan keputusan adalah aspek lainnya dari kognisi yang juga memiliki relasi dengan konsep komunikasi dan teknologi artficial intelligence sendiri.[sumber]

Expert System

Sistem Pakar (dalam bahasa Inggris :expert system) adalah sistem informasi yang berisi dengan pengetahuan dari pakar sehingga dapat digunakan untuk konsultasi. Pengetahuan dari pakar di dalam sistem ini digunakan sebagi dasar oleh Sistem Pakar untuk menjawab pertanyaan (konsultasi).
Kepakaran (expertise) adalah pengetahuan yang ekstensif dan spesifik yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca, dan pengalaman. Pengetahuan membuat pakar dapat mengambil keputusan secara lebih baik dan lebih cepat daripada non-pakar dalam memecahkan problem yang kompleks. Kepakaran mempunyai sifat berjenjang, pakar top memiliki pengetahuan lebih banyak daripada pakar yunior. Tujuan Sistem Pakar adalah untuk mentransfer kepakaran dari seorang pakar ke komputer, kemudian ke orang lain (yang bukan pakar).

Sistem pakar adalah suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik. Jenis program ini pertama kali dikembangkan oleh periset kecerdasan buatan pada dasawarsa 1960-an dan 1970-an dan diterapkan secara komersial selama 1980-an. Bentuk umum sistem pakar adalah suatu program yang dibuat berdasarkan suatu set aturan yang menganalisis informasi (biasanya diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu kelas masalah spesifik serta analisis matematis dari masalah tersebut. Tergantung dari desainnya, sistem pakar juga mampu merekomendasikan suatu rangkaian tindakan pengguna untuk dapat menerapkan koreksi. Sistem ini memanfaatkan kapabilitas penalaran untuk mencapai suatu simpulan.[sumber]

Sejarah Expert System

Sistem pakar dikembangkan oleh komunitas artificial intelligence pada pertengahantahun 1960. Pada periode ini, penelitian tentang artificial intelligence didominasi oleh adanyakepercayaan bahwa beberapa aturan-aturan dari serangkaian pemikiran dengan memanfaatkankemampuan komputer dapat menghasilkan performansi pakar atau setaraf dengan manusia super.Arah pengembangan dari sub bidang artificial intelligence ini adalah general-purpose problem solver (GPS). General-purpose problem solver  (GPS) merupakan prosedur yang dikembangkanoleh Newell dan Simon [1973] dari teori mesin logika, yang mempunyai tujuan untuk menghasilkan suatu komputer “cerdas”. Inilah yang kemudian dianggap sebagai pendahulu darisistem pakar. Pada pertengahan tahun 1960 terjadi pergeseran dari general-purpose menjadi special- purpose program dengan perkembangan dari DENDRAL yaitu suatu sistem mengidentifikasistruktur molekul suatu komposisi kimia yang dikembangkan oleh E. Feigenbaum di StanfordUniversity. Mulai saat itu para peneliti mengakui bahwa mekanisme pemecahan masalah hanyamerupakan sebagian kecil dari suatu permasalahan yang komplek.[sumber]

Contoh Expert System

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, dengan begitu hal ini dapat dilihat bahwa fungsi program sebagai suatu jenis agen percakapan (conversational agent). Berikut ini adalah penjelasan dari ELIZA, PARRY, dan NET TALK:

• 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 yang dimana 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.

Berikut adalah contoh percakapan antara ELIZA dengan seorang klien :

Eliza          : Hello. I am Eliza. How can I help you?

Klien         : My name is Balza.

Eliza          : Why do you say your problem?

Klien         : Because you asked me.

Eliza          : Do any other reasons not come to mind?

Klien         : No.

Eliza          : You are being a bit negative.

Klien         : Why?

Eliza          : Please go on.

Klien         : OK. I am bankrupt.

Eliza          : How long have you been bankrupt?

Klien         : A year.

Eliza          : Please go on.

Klien         : So, what should I do?

Eliza          : Does that question interest you?

Klien         : Yes, how can I make big money?

Eliza          : You are sure?

Klien         : Of course I’m sure. 

• 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 schizophrenia paranoid berdasarkan konseptualisasi dan kepercayaan (penilaian tentang konseptualisasi : penerimaan, penolakan, dan netral). Ini juga menggunakan strategi percakapan, lebih serius dan merupakan program lanjutan dari Eliza. 

Berikut ini contoh respon Parry terhadap pertanyaan seorang psikiater yang menginterviewnya:

Psikiater    : Why are you in the hospital?

Parry          : I shouldn’t be here.

Psikiater    : Who brought you here?

Parry          : The police.

Psikiater    : What trouble did you have with the police?

Parry          : Cops don’t do their job.

Psikiater    : What do they do instead?

Parry          : Cops arrest the wrong people.

Psikiater    : They arrest the right ones sometimes.

Parry          : The law should get those Italian crooks.

Psikiater    : Are you Italian?

Parry          : My background is British but I was born in this country.

Psikiater    : Do you know any Italian crooks?

Parry          : I try to avoid the underworld.

•      NET TALK

Connectionism adalah gerakan dalam ilmu kognitif yang berharap untuk menjelaskan kemampuan intelektual manusia menggunakan jaringan syaraf tiruan (juga dikenal sebagai “jaringan 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. [sumber][sumber]