#SIP ARTIFICIAL INTELLIGENCE DAN EXPERT SYSTEM
I.
Artificial Intelligence
A.
Definisi Artificial Intelligence
Kecerdasan buatan atau artificial
intelligence adalah salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin
(komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh
manusia. Kecerdasan buatan juga merupakan suatu sistem informasi yang berhubungan
dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah
sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut memiliki kecerdasan seperti
yang dimiliki manusia.
Sistem ini dikembangkan untuk mengembangkan
metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, biasanya diselesaikan melalui
aktifivitas intelektual manusia, misal pengolahan citra, perencanaan, peramalan
dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.
B.
Sejarah Artificial Intelligence
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.
C.
Hubungan Artificial Intelligence
dengan Kognisi Manusia
Menurut
Turban pada tahun 1995, Sistem pakar adalah program komputer yang menirukan
seorang pakar dengan keahlian pada suatu wilayah pengetahuan tertentu.
Permasalahan yabng di tanganin seorang pakar jelas bukan hanya alogaritma,
namun lebih dari itu seorang pakar biasanya menyelesaikan masalah yang lebih
rumit dan pemahamannya sulit utuk di pahami. Sistem pakar juga demikian, bukan
hanya berisi alogaritma namun juga pengetahuan dan aturan.
Sistem
pakar biasanya sering digunakan dalam bidang ekonomi, kepentingan bisnis,
keungan, tegnologi dan kedokteran. Pada dasarnya sistem pakar di terapkan untuk
mendukung aktivitas pemecahan masalah.
Ternyata
banyak aktivitas pemecahan masalah yang dilakuakn sistem pakar diantaranya:
- Decicion Makning (Pembuat Keputusan)
- Knowledge Fusing (Pemaduan Pengetahuan)
- Designing (Mendisain)
- Planning (Perencanaan)
- Forecasting (Perakitan)
- Regulating (Pengaturan)
- Controlling(Pengendalian)
- Diagnosing (Mendiagnosa)
- Prescribing (Perumusan)
- Explaining(Penjelasan)
- Adbvising (Pemberian Nasihat)
- Tutoring (Pelatihan).
Selain
itu sistem pakar juga bisa menjadi asistem seorang pakar (atau saingan).
II.
Expert System
A.
Definisi Expert System
Sedangkan
sistem pakar adalah program komputer yang berusaha untuk mewakili pengetahuan
keahlian manusia dalam bentuk heuristik. Heuristik adalah aturan yang menjadi
patokan atau aturan untuk menebak dengan baik. Sistem pakar dirancang oleh
spesialis informasi (yang seringkali) disebut insinyur pengetahuan (Knowledge
Engineer) yang memiliki keahlian khusus dalam bidang kecerdasan buatan.
Insinyur pengetahuan amat ahli dalam mendapatkan ilmu dari seorang ahli.
Sistem
pakar juga berarti sebuah aplikasi komputer yang menjalankan sebuah task yang
awal mulanya dilakukan oleh seorang pakar. Contohnya sistem pakar yang dapat
mendiagnosa penyakit, membuat ramalan finansial, menjadwal rute untuk kendaraan
layanan antar, dan lain-lain. Beberapa sistem pakar ada yang dirancang untk
menggantikan manusia melaksanakan tugasnya, sementara ada pula yang untuk
membantu
B.
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.
C.
Deskripsi contoh Expert System
1.
ELIZA
Eliza
adalah salah satu Sistem Pakar yang paling awal dikembangkan. Ini adalah
program komputer terapis yang dibuat oleh Joseph Weizenbaum di MIT. Pengguna
berkomunikasi dengannya sebagaimana sedang berkonsultasi dengan seorang
terapis. Berikut ini adalah contoh percakapan antara Eliza dengan seorang
klien:
Eliza:
Hello. I am ELIZA. How can I help you?
Klien:
My name is Balza.
Eliza:
I have told you before, I do not care about names.
Klien:
I don’t have any money. That’s my problem.
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
2.
PARRY
Parry
adalah Sistem Pakar yang juga paling awal dikembangkan diStanford University
oleh seorang psikiater, Kenneth Colby, yang mensimulasikan seorang paranoid.
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....
3.
NETTALK
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
:
Komentar
Posting Komentar