| Artificial Intelligent (AI) |  |  |  |
Artificial Intelligent (AI) adalah ilmu pengetahuan yang bergerak dalam pembuatan mesin yang cerdas. (sumber: John McCarthy). Mesin yang cerdas dapat diartikan sebagai mesin yang dapat melakukan hal-hal tertentu, yang memerlukan kecerdasan apabila dilakukan oleh manusia. Kegiatan dalam AI yang disebut sebagai kegiatan yang ‘cerdas’ antara lain adalah: learning, reasoning, problem solving, perception, and language understanding. 1) Learning Pembelajaran (Learning) terbagi ke dalam tiga bentuk, yaitu: Trial-and-error , Rote Learning , dan Generalization . 2) Reasoning Reasoning merupakan pembentukan kesimpulan yang sesuai dengan situasi yang terjadi. Kesimpulan tersebut dapat diklasifikasikan menjadi pengaruh deduktif dan induktif. Pada pengaruh deduktif, kebenaran dari alasan akan menjamin kebenaran dari kesimpulannya. Contoh: Akbar bisa berada di rumah atau di kampus, jika ia ada dirumah maka ia pasti tidak berada di kampus. Sedangkan pada pengaruh induktif, kebenaran dari alasan hanya memperkuat kesimpulan. Untuk selanjutnya, tetap dibutuhkan penelitian lebih lanjut untuk menghindari terjadinya kesimpulan yang salah. Contoh: Kemarin Akbar tidak masuk sekolah karena sakit, hari ini ia juga tidak masuk sekolah. Mungkin hari ini ia tidak masuk sekolah karena sakit. Telah banyak kesuksesan di dalam pembuatan program komputer yang mampu melakukan reasoning. Proses reasoning yang dimaksud adalah proses pembuatan kesimpulan yang relevan dengan tugas dan situasi yang dihadapi. Namun demikian, masalah terbesar yang dihadapi oleh AI dalam implementasi reasoning adalah memberikan program komputer tersebut kemampuan untuk membedakan antara hal yang relevan dan tidak relevan 3) Problem Solving Program AI dapat memecahkan masalah-masalah seperti: bagaimana menemukan langkah-langkah untuk memenangkan permainan catur di komputer, bagaimana mengidentifikasi manusia dari foto mereka, dan rencana rangkaian perpindahan tubuh dari robot untuk melakuan tugas yang diberikan oleh manusia. Salah satu tujuan umum yang digunakan oleh AI adalah “means-end analysis”. Means-end analysis merupakan kemampuan mesin untuk menganalisa kegiatan yang dapat dilakukannya, sehingga dapat menciptakan keadaan yang berbeda antara kondisi awal dan kondisi akhir. Contoh: program pada mesin robot sederhana yang dapat melakukan aksi mengangkat dan meletakan barang, bergerak maju, mundur, ke kiri, dan ke kanan. 4) Perception Sebuah persepsi diawali dengan proses merekam keadaan lingkungan oleh organ perasa atau indra. Hasil rekaman ini kemudian diproses untuk dapat mengenali dan menganalisis tiap gambar menjadi objek, fitur, dan hubungan-hubungan di dalamnya. Dengan kemampuan merekam lingkungan dan mengenali tiap objek, fitur, dan hubungannya, maka persepsi dapat diimplementasikan dalam AI sebagai salah satu faktor untuk mengasilkan mesin cerdas yang dapat mengerjakan tugas spesifik. Contoh: FREDDY (stationery robot) yang dirakit di Universitas Edinburgh pada tahun 1966-1973. FREDDY memiliki ”mata” berupa televisi bergerak dan ”tangan” penjepit yang membuatnya mampu mengenali berbagai jenis objek serta hubungannya dan bisa melakukan perakitan komponen-konponen sederhana, dengan cara memilih dari beragam tumpukan komponen yang ada (contoh: perakitan mainan anak). 5) Language Understanding Sistem bahasa adalah kumpulan dari tanda yang memiliki arti tertentu. Contohnya adalah lampu lalu lintas. Lampu lalu lintas dikategorikan sebagai sistem bahasa karena memiliki arti tertentu. Namun, tetap terdapat perbedaan antara sistem bahasa komputer dengan bahasa manusia. Komputer, walaupun bisa merespon pada bahasa yang utuh (misal: bahasa Inggris), tetap saja tidak akan benar-benar memahami arti dari bahasa tersebut. Pada kenyataaannya, komputer memang hanya menggunakan bahasa tersebut tanpa dapat memahaminya. Pada manusia, proses respon terhadap bahasa tidak hanya sekedar penggunaan, namun lebih ditekankan pada pemahaman. Manusia, setelah mempelajari bahasa, akan dapat ambil bagian dalam suatu komunitas serta melakukan interaksi dengan pengguna bahasa lainnya. Untuk dapat menciptakan mesin yang cerdas, yang dapat melakukan berbagai aktivitas di atas, AI menghubungkan antara ilmu pengetahuan komputerisasi, psikologi, filosofi, teknik, dan neuoscience dengan kecerdasan dalam bertindak, belajar, dan beradaptasi yang lebih lanjut dikembangkan dengan mesin dan komputer. Contoh-contoh Aplikasi AI 1. ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility) 2. AIBO (Artificial Intelligence roBOt) 3. Tamagotchi http://bizlab.sbm.itb.ac.id/index.php?option=content&task=view&id=47&lang=id Artificial Intellegence adalah sebagian dari komputer sains yang mempelajari (dalam arti merancang) sistem komputer yang berintelegensi, yaitu sistem yang memiliki karakteristik berpikir seperti manusia. (Avron Barr dan Edward E. Feigenbaum dalam bukunya "The handbook of AI").Sementara ini komputer memang sudah sangat pandai dalam menghitung atau proses numerik. Kehebatan lainnya adalah kemampuan menyimpan data dan kemampuan mengerjakan operasi yang berulang dengan cepat dan tidak bosan-bosannya. Sejauh itu komputer belum memiliki intelegensi. Dimana dalam intelegensi ini terdapat komponen yang paling vital yang tidak dimiliki oleh komputer, yaitu ‘common sense’. Sense = kemengertian; common = umum. Secara sederhana, common sense adalah sesuatu yang membuat kita tidak sekedar memproses informasi, namun kita mengerti informasi tersebut. Kemengertian ini dimiliki oleh umum atau semua orang (normal), jadi disebut ‘kemengertian umum’.Bagaimana caranya kita dapat membuat komputer yang berintelegensi ?Bila kita melihat perbandingan antara otak manusia dengan mikroprosesor (otak komputer) pada tabel yang pernah digambarkan oleh Prof. Samaun Samadikun, otak manusia ‘kalah’ dalam hal waktu tunda propagasi, oleh karena itu manusia kalah dalam kecepatan perhitungan numerik. Dalam aspek lainnya otak manusia jauh di atas angin, terutama dalam tata letak dan jumlah elemennya. Sedangkan metoda pemrosesan secara paralel dalam komputer kini sudah dikembangkan untuk menggantikan kedudukan metoda pemrosesan yang diperkenalkan oleh Jon von Neumann, yaitu metoda pemrosesan sekuensial. |
