Sejarah 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.
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 (MIT) membuat istilah "Kecerdasan Buatan " pada konferensi
pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dalam konferensi
ini juga didefinisikan tujuan AI, yaitu mengetahui dan memodelkan proses-prose
berpikir manusia dan mesin agar dapat menirukan kelakuan manusia tersebut. Dia
juga menemukan bahasa pemrograman
Lisp.
Alan Turing
memperkenalkan
"Turing
test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test
perilaku cerdas. Beberapa program AI yang terkenal di periode 1956-1966 diantaranya:
ELIZA (Joseph Weizenbaum, 1967), program untuk terapi pasien
dengan memberikan jawaban. Logic Theorist, untuk pembuktian teorema matematik. 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.
Definisi Artificial Intellegence
Artificial Intellegence 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
syaraf tiruan dan robotika.
Ruang lingkup Kecerdasan
Buatan terdiri dari :
1.
Sistem
Pakar (Expert System)
Komputer memiliki keahlian untuk menyelesaikan
masalah dengan meniru keahlian yang
dimiliki oleh pakar.
2.
Pengolahan
Bahasa Alami (Natural Language Processing)
Diharapkan user dapat berkomunikasi dengan komputer
menggunakan bahasa sehari-hari
3.
Pengenalan
Ucapan (Speech Recognition)
Melalui pengenalan ucapan, diharapkan manusia dapat
berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara.
4.
Robotika dan Sistem Sensor (Robotics & Sensory
Systems)
5.
Computer Vision
Menginterpretasikan gambar atau obyek-obyek tampak
melalui komputer
6.
Intelligence Computer –aided Instruction
Komputer digunakan sebagai tutor yang dapat melatih
dan mengajar.
7.
Game Playing
Perbedaan antara Kecerdasan alami dan buatan
Kecerdasan alami:
-
Cepat mengalami
perubahan.
-
Proses transfer
dari manusia satu ke lainnya membutuhkan proses yang lama.
-
Lebih mahal,
karena tidak jarang harus mendatangkan orang untuk suatu perkerjaan
-
Sering berubah-ubah
(sifat manusia).
-
Sulit diproduksi
-
Lebih lambat
Kecerdasan buatan:
-
Bersifat permanen.
-
Lebih mudah
diduplikasi dan disebarkan
-
Lebih murah
-
Konsisten
-
Dapat didokumentasikan
lebih cepat
-
Dapat mengerjakan
pekerjaan lebih baik
Game Theory
Teori Permainan adalah suatu pendekatan matematis
untuk merumuskan situasi persaingan dan konflik antara berbagai persaingan. Teori
ini dikembangkan untuk menganalisa proses pengambilan keputusan dari situasi
persaingan yang berbeda dan melibatkan dua atau lebih kepentingan. Kepentingan-kepentingan
yang bersaing dalam permintaan disebut pemain (players). Anggapan yang
digunakan adalah bahwa setiap pemain mempunyai kemampuan untuk mengambil
keputusan secara bebas dan rasional.
Algoritma Game
1.
Algoritma fuzzy
Algoritma fuzzy evolusi
adalah salah satu metode soft computing yang merupakan perpaduan antara
algoritma genetika (evolutionary algorithm) dengan sistem fuzzy.
Tahapan-tahapan yang ada dalam algoritma fuzzy evolusi adalah sama dengan
tahapan dalam algoritma genetika. Namun untuk penentuan parameterparameter
genetika seperti halnya nilai probabilitas rekombinasi dan nilai probabilitas
mutasi dihasilkan melalui sistem fuzzy. Travelling salesman problem (TSP) atau
pencarian jalur terpendek sering digunakan dalam penyelesaian berbagai macam
masalah seperti jalur terpendek untuk pengiriman barang atau jasa kurir,
penentuan jalur kabel telepon, pembuatan PCB dalam bidang elektronika, jalur
routing pada bidang jaringan komputer, penjadwalan produksi, dan juga masalah penugasan.
2.
Algoritma genetika
Algoritma
genetika adalah algoritma yang berusaha menerapkan pemahaman mengenai evolusi
alamiah pada tugas-tugas pemecahanmasalah (problem solving). Pendekatan yang
diambil oleh algoritma ini adalah dengan menggabungkan secara acak berbagai
pilihan solusi terbaik di dalam suatu kumpulan (populasi) untuk mendapatkan
generasi solusi terbaik berikutnya yaitu pada suatu kondisi yang memaksimalkan
kecocokannya atau lazim disebut fitness. Generasi ini akan merepresentasikan
perbaikan-perbaikan pada populasi awalnya.
3.
Algoritma AI
Kecerdasan
Buatan (Artificial Intelligence) merupakan cabang terpenting dalam dunia
computer yang membuat agar mesin (computer) dapat melakukan pekerjaan
seperti dan sebaik yang dilakukan manusia. Pada awalnya diciptakan computer
hanya berfungsi sebagai alat hitung. Tapi sekarang peran computer makin
mendominasi kehidupan manusia. Komputer di harapkan data diberdayakan untuk
mengerjakan segala sesuatu yang biasa dikerjakan oleh manusia. Agar komputer
biasa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer juga harus diberi bekal
pengetahuan dan mempunyi kemampuanuntuk menalar. Untuk itu pada Artificial
Intelligence akan mencoba untuk memberikan beberapa metode untuk membekali
computer dengan ke-2 komponen tersebut agar computer biasa menjadi mesin yang
pintar
Game maker software
Game maker software yang digunakan dalam praktikum PKB
kali ini adalah Visual Prolog. Prolog merupakan
singkatan dari “Programing In Logic” pertama kali dikembangkan oleh Alain
Colmetrouer dan P.Roussel di Universitas Marseilles Prancis tahun 1972. Selama
tahun 70-an, prolog menjadi populer di Eropa untuk aplikasi AI. Sedangkan di
Amerika Serikat, para peneliti juga mengembangkan bahasa lain untuk aplikasi
yang sama yaitu LISP. LISP mempunyai kelebihan dibandingkan prolog, akan tetapi
LISP memiliki tingkatan kesulitan yang lebih dibandingkan dengan Prolog.
Kelebihan prolog terletak
pada kemampuannya untuk mengambil kesimpulan (jawaban) dari data-data yang ada.
Karena program dalam bahasa prolog tidak memerlukan prosedur (algoritma).
Prolog sangat ideal untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur dan yang
prosedur pemecahannya tidak diketahui, khususnya untuk memecahkan masalah
non-numerik. Misalnya, dalam pembuatan program catur dengan prolog untuk
menentukkan gerakan catur anda tidak perlu menganalisa semua kemungkinan atau
menentukkan suatu prosedur tertentu untuk untuk menentukan gerakan berikutnya.
Tetapi anda cukup menuliskan aturan umum permainan catur dan lebih baik lagi
jika ditambah dengan aturan
yang
diperoleh dari pengalaman. Prolog akan
menentukan sendiri langkah yang akan diambil berdasarkan data-data yang ada
saat itu dan aturan-aturan yang diberikan.