Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan)

Daftar Isi

<![if !supportLists]>1.    <![endif]>Cover................................................................ 1.

<![if !supportLists]>2.    <![endif]>Daftar Isi........................................................... 2.

<![if !supportLists]>3.    <![endif]>Pendahuluan..................................................... 3.

<![if !supportLists]>3.1.        <![endif]>Pengertian AI.......................................... 3.

<![if !supportLists]>3.2.        <![endif]>Definisi AI.............................................. 3.

<![if !supportLists]>3.3.        <![endif]>Sejarah AI............................................... 5.

<![if !supportLists]>4.    <![endif]>Pokok Bahasan................................................ 7.

<![if !supportLists]>4.1.        <![endif]>AI dan Kognisi Manusia........................ 7.

<![if !supportLists]>4.2.        <![endif]>Jenis – Jenis AI...................................... 10.

<![if !supportLists]>4.3.        <![endif]>Metologi Soft Computing...................... 11.

<![if !supportLists]>4.4.        <![endif]>Bidang Aplikasi AI................................ 11.

<![if !supportLists]>4.5.        <![endif]>Sistem Office AI.................................... 14.

<![if !supportLists]>4.6.        <![endif]>Aplikasi Office AI................................. 15.

<![if !supportLists]>4.7.        <![endif]>AI dalam Medis Elektronik................... 16.

<![if !supportLists]>4.8.        <![endif]>Pesatnya Perkembangan........................ 18.

<![if !supportLists]>4.9.        <![endif]>AI dan Sistem Pakar (ES)...................... 22.

<![if !supportLists]>4.10.   <![endif]>Konsep Dasar ES................................... 24.

<![if !supportLists]>4.11.   <![endif]>Program – Program ES.......................... 24.

<![if !supportLists]>4.12.   <![endif]>Kelebihan dan Kekurangan ES.............. 27.

<![if !supportLists]>5.    <![endif]>Kesimpulan..................................................... 29.

Pendahuluan

Pengertian Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan)

<![if !vml]><![endif]>

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) istilah yang mungkin akan mengingatkan kita akan kehebatan optimus prime dalam film The Transformers. Kecerdasan buatan memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot yang dapat berperilaku seperti manusia. Definisi Kecerdasan Buatan, Berbagai definisi diungkapkan oleh para ahli untuk dapat memberi gambaran mengenai kecerdasan buatan beberapa diantaranya :

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas (H. A. Simon [1987]).
<![if !supportLineBreakNewLine]>
<![endif]>

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Knight [1991]).

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan (Encyclopedia Britannica).

Definisi Artificial Intelligence (AI)

Selama sekitar lima belas tahun belakangan ini, telah ada minat yang besar terhadap penggunaan komputer untuk artificial intelligence. Artificial Intelligence disingkat AI dalah aktivitas penyertaan mesin seperti komputrt yang mmpunyai kemampuan untuk menampilkan tingkah laku yang dianggap intelligen jika dibandingkan dengan manusia. AI memberikan aplikasi komputer yang paling canggih yang bisa digunakan untuk menduplikasi beberapa jenis penalaran manusia. Dari segala perhatian yang ditujukan kepadanya, AI dianggap sebagai konsep yang baru, tetapi sebenarnya munculnya gagasan AI ini sudah sejak dulu yaitu dua tahun setelah komputer pertama diinstal untuk kebutuhan bisnis.

Awalnya komputer difungsikan sebagai alat hitung. Seiring dengan perkembangan jaman, komputer diharapkan dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang dikerjakan oleh manusia. Manusia bisa pandai menyelesaikan masalah karena mempunyai pengetahuan, penalaran dan pengalaman. Agar komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer harus diberi bekal pengetahuan dan mempunyai kemampuan menalar. AI merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia.

Artificial Intelligence atau 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 syaraf tiruan dan robotika.

Artificial intelligence (AI) dapat dianalogikan sebagai bdang arsitek tingkat tinggi utuk sistem ahli. Daya tolak atau dorongan umum dari AI bertujuan untuk mengembangkan mesin-mesin yang berfungsi secara cerdas. Dua cara untuk melakukan riset AI adalah memahami bahasa alamiahnya dan menganalisis kemampuannya untuk berpikir melalui pencarian masalah hingga ke kesimpulan logisnya. Sistem ahli menggunakan pendekatan-pendekatan pemikiran AI untuk menyelesaikan permasalahan serta memberikan melalui pengguna bisnis dan lainnya.

Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) dapat didefinisikan sebagai cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan otomasisasi perilaku inteligen. Definisi ini sebelumnya tidak dapat menjelaskan dengan tepat apa itu kecerdasan buatan sebenarnya. Kecerdasan adalah konsep yang luas dengan tafsiran yang bisa sangat fleksibel. Suatu program sederhana yang menampilkan daftar nama-nama mahasiswa, misalnya dapat saja disebut program cerdas, tergantung siapa yang menilai dan sudut pandang penilaiannya.

Artificial Intelligence (AI) adalah aktivitas penyediaan mesin seperti komputer dengan kemampuan untuk menampilkan perilaku yang akan dianggap sama cerdasnya dengan jika kemampuan tersebut ditampilkan oleh manusia, AI merupakan aplikasi komputer yang paling canggih karena aplikasi ini berusaha mencontoh cara pemikiran manusia.

Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) merupakan cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan pengembangan komputer (hardware) dan program-program komputer (software) yang mampu meniru fungsi kognisi manusia. Kecerdasan buatan mencakup hasil dari produk komputer yang dinilai cerdas jika dihasilkan oleh manusia.

Menurut Minsky (dalam Kusrini) kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukan oleh manusia. Definisi lain yang di ungkapkan oleh H.A. Simon, artificial intelligence merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas.

Rich dan Knight (dalam Kusrini) mendefinisikan kecerdasan buatan (AI) sebagai sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.

Sejarah Kecerdasan Buatan

Berbagai litelatur mengenai kecerdasan buatan menyebutkan bahwa ide mengenai kecerdasan buatan diawali pada awal abad 17 ketika Rene Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit.Kemudian Blaise Pascal yang menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642.Selanjutnya pada abad 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Perkembangan terus berlanjut, 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 pondasi awal untuk jaringan syaraf.

Pada tahun 1950-an para ilmuan dan peneliti mulai memikirkan bagaimana caranya agar mesin dapat melakukan pekerjaannya seperti yang bisa dikerjakan oleh manusia.

Alan Turing, seseorang matematikawan Inggris pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bisa tidaknya sebuah mesin dikatakan cerdas. Hasil tes tersebut kemudian dikenal dengan Turing Test, dimana si mesin tersebut menyamar seolah-olah sebagai seseorang di dalam suatu permainan yang mampu memberikan respon yterhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan. Turing beranggapan bahwa jika mesin dapat membuat seseorang percaya bahwa dirinya mampu berkomunikasi deangan orang lain, maka dapat dikatakan bahwa mesin tersebut cerdas seperti layaknya manusia.

Pada tahun 1956, diselenggarakan meeting di Dartmouth College, yang dihadiri oleh Marvin Minsky dan John McCarthy dari Dartmouth, Nathaniel Rochester dari IBM dan Claude Shannon dari Bell Laboratories. Pada meeting ini, mereka berhasil menemukan istilah artificial intelligence dan mereka menamakan program komputer AI yang pertama dengan nama Logic Theorist.

Logic Theorist adalah produk hasil kerja beberapa tahun sebelumnya telah diterapkan di Carnegie Institute of Technology yang sekarang namanya Carnegie Mellon University oleh Herbert Simon dan Alan Newell. Simon dan Newell telah meneliti kemampuan penalaran sistem tersebut dan pada tahun 1956 J.C. Shaw dari Rand Corporation bergabung. Hasilnya adalah Logic Theorist. Kemampuannya yang dapat membuktikan dalil kalkulus meningkatkan minat para peneliti untuk mengembangkan program yang disebut General Problem Solver (GPS) yang digunakan untuk pemecahan masalah segala sesuatu. Kemampuannya tersebut mempunyai peluang yang begitu besar. Peneliti AI terus melakukan penelitiannya, namun pelaksanaannya tidak memokokkan pada aplikasi komputer, seperti SIM dan DSS. Namun selama beberapa tahun peneliti yang masih konsisten tetap menekankan pada penggunaan komputer untuk memperoleh intelligensi manusia.

AI Zaman Dahulu

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Jenis komputer yang umum digunakan adalah rancangan ahli matematika Hungaria, John Von Neumann (1958) disebut komputer Johniacs atau rangkaian prosesor, berupa jalinan jalur elektronik yang diproses dalam beberapa seri atau dengan urutan tertentu.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Komputer yang paling umum digunakan saat ini –> rancangan ahli matematika Hungaria, John Von Neumann (1958) disebut komputer Johniacs atau rangkaian prosesor, berupa jalinan jalur elektronik yang diproses dalam beberapa seri atau dengan urutan tertentu.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Komputer Neumann membutuhkan banyak waktu karena satu operasi harus diselesaikan sebelum memulai yang baru.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Psikiater W.S. McCulloch & muridnya W. Pitts (1940-an) –> konsep pikiran adalah hasil kerja otak, terutama bagian dasar otak atau simpul-simpul saraf.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Menurut McCulloch & Pitts: simpul-simpul saraf bisa dipandang sebagai ‘peralatan logika’ yang saling berkomunikasi secara elektrokimiawi.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Lontaran sebuah neuron tergantung pada ambang batasnya, yang akan menentukan hidup-matinya (Neuron McCulloch & Pitts)

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Penelitian McCulloch & Pitts analogis dengan komputer yang berfungsi berkat rangkaian sirkuit biner yang menentukan hidup-matinya neuron tadi (dirancang dengan simbol 1 dan 0).

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Penelitian McCulloch & Pitts memicu Von Neumann melihat hubungan sikap logis neuron ketika berinteraksi dengan kinerja komputer digital.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Von Neumann sangatlah mungkin merancang komputer yang meniru otak manusia.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Penelitian F. Rosenblatt menciptakan komputer yang mampu mengenali bentuk perseptron.

AI Saat Ini

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Generasi komputer atau ilmuan kognisi saat ini optimis dengan kemampuan sebuah mesin untuk memancing fungsi neuron.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Salah satu perubahan terbaru dari peseptron adalah konsepnya, para ilmuan menambahkan lapisan ketiga yang disebut lapisan tersembunyi. Lapisan tersembunyi ini menanggapi neuron dalam otak yang berhubungan dengan input atau output, tetapi tentunya dengan tetap menghubungkan jalinan yang satu dengan neuron yang lain. Model ini lebih mewakili otak manusia dan mampu menyaingi koneksi sementara.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>W. Daniel Hillis mengembangkan ‘mesin koneksi’, sebuah model proses paralel.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Pada mesin koneksi Hillis, prosesor tersedia untuk memecahkan sebuah masalah, memungkinkan masalah tsb terbagi menjadi bagian-bagian kecil yang berproses secara berkesinambungan.

Pokok Bahasan

AI dan Kognisi Manusia

Semua orang yang merangkai model proses distribusi paralel seperti neuron, telah bekerja keras untuk mencoba menemukan solusi atas pertanyaan tentang otak sebagai mesin berpikir, dan apakah komputer mampu meniru kemampuan otak sera kognisi manusia.

<![if !supportLists]>1.      <![endif]>Otak sebagai mesin berpikir

Apa yang telah kita pelajari tentang mesin berpikir kita, yang disebut otak adalah bahwa mesin ini berbeda secara fundamental dibandingkan dengan komputer Von Neumann yang sekarang biasa digunakan. AI berperan lebih jauh jika komputer lebih menyerupai otak.

Beberapa program komputer bekerja lebih efektif dari pada pikiran manusia dan kebanyakan sangat pintar menirukan hal-hal nya meski masih janggal. Komputer mampu memecahkan masalah seperti menyelesaikan sosal matematika, lebih cepat dan lebih aklurat dari pada manusia. Tugas lainnya adalah menggeneralisasi dan mempelajari pola aktivitas yang baru, dilakukan paling baik oelh manusia dan komputer masih kalah lebih baik.

Pandangan baru mengenai kognisi manusia telah menimbulkan banyak antusiasme di antara para pendukungnya.

<![if !supportLists]>2.      <![endif]>Mesin Berpikir

Orang-orang yang fanatik AI, mesin mampu meniru kognisi manusia secara persis, pun proses intelektual tinggi mampu ditampilkan oleh sebuah mesin. Orang-orang yang menganggap AI sebagai konsep intelektual yang korup & meyakini bahwa orang yang yakin atas keberadaan mesin berpikir adalah pemuja yang materialistis. Dikotomi John Searle (1980) membedakan dua jenis AI, yaitu

<![if !supportLists]>1.      <![endif]>AI yang ‘kuat’, menunjukkan bahwa pemprograman yang sesuai dapat menciptakan ‘pikiran’ yang mampu memahami.

<![if !supportLists]>2.      <![endif]>AI yang ‘lemah’, yang menekankan nilai-nilai heuristik dalam pembelajaran kognisi manusia.

Tes antar sebuah jiwa murni melawan mesin yang diajukan oleh Alan Turing, seorang ahli matematika berkebangsaan Inggris.

a.Tes Turing

Turing (1950) menyusun sebuah tes yang melibatkan komunikasi antar manusia yang melontarkan pertanyaan dengan makhluk penggunaan bahasa. Secara sederhana dirumuskan bahwa tugas manusia adalah memutuskan apakah makhluk tersebut manusia atau bukan.

Tes Turing adalah sebuah penipuan terselubung yang memberi para ahli AI suatu hal konkrit untuk dijelaskan dan mengalihkan perhatian mereka dari pikiran yang filosofis.

b.Ruang China

Penelitian dengan menempatkan seseorang dalam ruangan yang dibatasi tulisan-tulisan China. Orang tersebut tidak tahu apa-apa tentang bahasa China dan tidak akan mampu membedakan antara kaligrafi China dengan skrip lainnya. Dari luar ruangan, orang tersebut diberi satu tulisan China lagi bersama dengan satu set aturan untuk membandingkan satu set tulisan yang pertama dengan yang kedua. Aturan ditulis dalam bahasa Inggris sederhana dan hanya akan mengijinkan prang tersebut menghubungkan satu set simbol dengan satu set simbol lainnya. Orang yang berada dalam ruangan China tersebut adalah produk instan sederhana sebuah sebuah komputer yaitu data masuk-data keluar. Pikiran manusia memiliki tujuan tertentu yang menggambarkan sebagai “bagian dari sikap mental dan kejadian tertentu dimana pikiran diarahkan pada objek dan beberapa permasalahan di dunia”, sikap mental ini mencakup kepercayaan, ketakutan, hasrat dan tujuan.

<![if !supportLists]>3.      <![endif]>Persepsi dan AI

Persepsi manusia dipicu sinyal eksternal cahaya, suara, komposisi molekul, dan tekanan. Sinyal terdeteksi oleh sistem sensorik dan ditranduksikan (dikonversi ke energi neuron) sebagai pesan-pesan yang bisa dipahami otak. Sebuah mesin bisa menirukan mekanisme persepsi dengan langkah logisnya adalah dengan mengembangkan beberapa kapasitas indera perasa yang ada.

<![if !supportLists]>4.      <![endif]>Analisis Grafis

Cara komputer bisa diajarkan untuk mengenali bentuk geometris adalah melalui analisis fitur lokal sebuah objek yang menggunakan fakta bahwa bentuk geometris rumit telah diterjemahkan dalam bentuk yang lebih sederhana. Program ini menggunakan beberapa pola kecil yang secara sistematis dicocokkan ke setiap objek dalam pencarian pasangan objeknya.

<![if !supportLists]>5.      <![endif]>Pengenalan Pola

Sistem pengenalan pola sebagian besar berhubungan dengan materi visual. Format umum dari perangkat keras yang mampu menghasilkan persepsi pada sistem ini berupa raster atau matriks dari sel-sel fotoelektrik (yang merespons kekuatan cahaya). Penelitian ini mengenali dan memahami tulisan tangan.

<![if !supportLists]>6.      <![endif]>Pengenalan Objek yang Rumit

Thomas Poggio & Robert Brunelli membahas topik pengidentifikasian wajah. Inti program: agar bentuk-bentuk yang menonjol, seperti lebarnya hidung, mampu diekstrak dari wajah & dianalisis secara matematis.

Contoh : Pencocokan Wajah

<![if !vml]><![endif]>

Keterangan : Pencocokan Wajah. Untuk mencocokkan wajah ini dengan wajah dalam memori komputer, enam belas bentuk kunci seperti pengukuran mata, hidung, dan dagu dikumpulkan dan digunakan dalam formula untuk mencari kesamaan.Formula tersebut berdasarkan atas pengukuran jarak ala Euclidean mengenai ruang 16 dimensi. Pekerjaan ini dikerjakan di MIT oleh R. Brunelli dan T. Poggio.

<![if !supportLists]>7.      <![endif]>Pengambilan Keputusan dan AI

Sistem yang bekirnerja seperti ahli disebut dengan sistem pakar. Sistem pakar adalah spesialis tiruan yang memecahkan masalah yang termasuk dalam keahliannya. Sistem pakar dirancang untuk memcahkan masalah dalam bidang kedokteran, hukum, aerodinamis, dan hal-hal yang rutin yang sangat banyak.

Jenis-Jenis Kecerdasan Buatan
<![if !supportLineBreakNewLine]>
<![endif]>

Dalam perkembangannya kecerdasan buatan dapat dikelompokkan sebagai berikut :

• Sistem Pakar (Expert System), komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar.
• Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing), user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa inggris, bahasa indonesia, dan sebagainya.
• Pengenalan Ucapan (Speech Recognition), manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara.
• Robotika & Sistem Sensor.
• Computer Vision, menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.
• Intelligent Computer-Aided Instruction, komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih & mengajar.
• Game Playing.
• Soft Computing

Soft computing merupakan sebuah inovasi dalam membangun sistem cerdas yaitu sistem yang memiliki keahlian seperti manusia pada domain tertentu, mampu beradaptasi dan belajar agar dapat bekerja lebih baik jika terjadi perubahan lingkungan.Soft computing mengeksploitasi adanya toleransi terhadap ketidaktepatan, ketidakpastian, dan kebenaran parsial untuk dapat diselesaikan dan dikendalikan dengan mudah agar sesuai dengan realita (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992).

Metodologi-metodologi yang digunakan dalam Soft computing adalah :

• Logika Fuzzy/Fuzzy Logic (mengakomodasi ketidaktepatan).
• Jaringan Syaraf Tiruan/Neurall Network (menggunakan pembelajaran).
• Probabilistic Reasoning (mengakomodasi ketidakpastian).
• Algoritma Genetika/Evolutionary Computing (optimasi).

Bidang Aplikasi Artificial Intelligence

<![if !vml]><![endif]>

Gambar Pohon AI dan aplikasi utamanya

Penerapan AI meliputi berbagai bidang seperti ditunjukkan pada bagian cabang dari pohon AI pada Gambar 1, sedangkan induk keilmuan AI dapat dilihat pada akar dari pohon AI yang antara lain meliputi: Bahasa/linguistik, Psikologi, Filsafat, Matematik, Teknik Elektro, Ilmu Komputer, dan Ilmu Manajemen. Bidang aplikasi AI yang umum ditemui saat ini antara lain adalah:

Sistem Pakar (Expert Systems), yaitu program konsultasi (advisory) yang mencoba menirukan proses penalaran seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit. Sistem Pakar merupakan aplikasi AI yang paling tua dan banyak dikembangkan.Jadi dalam hal ini kepakaran manusia seolah-olah dipindahkan kedalam hardisk komputer.

Case Based Reasoning (CBR). CBR adalah suatu pendekatan untuk mendapatkan solusi dengan menggunakan acuan solusi problem-problem terdahulu untuk memecahkan problem yang baru.Jadi, CBR memecahkan masalah baru dengan menggunakan solusi masalah lama yang serupa atas dasar analogi.CBR dapat diibaratkan memindahkan database kasus-kasus yang telah dimiliki oleh seorang pakar kedalam hardisk komputer untuk dipakai menyelesaikan kasus baru yang serupa.

Image and Vision System. Mengingat komputer mampu mengenal jutaan warna, mampu mengenal pola, serta mempunyai resolusi yang tinggi (pixel) maka aplikasi yang berhubungan gambar, warna dan pola sangat banyak ditemukan. Sistem citra dan pandang dikembangkan di universitasMassachusetts, dalam bentuk image baik warna tiga dimensi maupun dua dimensi. Sistem visi memberikan solusi yang baik dari permasalahan yang berhubungan dengan kegiatan manusia sehari-hari, misalnya saat berjalan-jalan disekitar rumah, mata dan otak akan bekerja membentuk sistem vision yang kompleks, dengan demikian seseorang tersebut akan mengenali serta membedakan satu objek dengan yang lainnya bahkan gerakan dari suatu objek dan mengevaluasi bentuk (halus, kasar, mengkilap, transparan, dan lain sebagainya). Tujuan utama dari komputer visi adalah untuk menerjemahkan suatu pemandangan/citra.Komputer visi banyak dipakai dalam kendali kualitas produk industri dan kedokteran.

Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing), yaitu program yang memberi kemampuan pada komputer untuk berkomunikasi dengan user dengan menggunakan bahasa manusia yang alami seperti dalam bahasa Indonesia, Inggris, Jepang atau yang lainnya. Natural Language Processing berkesimpulan jika seseorang dapat mendefinisikan semua pola tersebut dan menjelaskannya pada komputer maka hal ini akan mempermudah seseorang untuk mempelajari mesin komputer tentang bagaimana berbicara dengan komputer dan memahami maksudnya, karena komunikasi dapat dilakukan melalui tata bahasa yang sederhana ketimbang menggunakan aturan-aturan atau tata bahasa pemrograman komputer rumit dan njlimet (complicated).  Alangkah indahnya bila suatu saat mendatang user hanya mengetikkan kalimat melalui keyboard dengan bahasa alami dan komputer dapat mengerti apa maksud kalimat yang diketikkan tersebut.

Voice Recognition (Pengenalan Suara). Voice recognition adalah teknik agar komputer dapat mengenali dan memahami bahasa ucapan. Proses ini mengijinkan seseorang berkomunikasi dengan komputer dengan cara berbicara kepadanya. Istilah “pengenalan suara” mengandung arti bahwa tujuan utamanya adalah mengenai kata yang diucapkan tanpa harus tahu artinya, di mana bagian itu merupakan tugas “pemahaman suara”. Secara umum prosesnya adalah usaha untuk menerjemahkan apa yang diucapkan seorang manusia menjadi kata-kata atau kalimat yang dapat dimengerti oleh komputer. Hal ini didasari oleh pemikiran para ahli bagaimana jika user hanya mendiktekan kalimat melalui speaker dan komputer dapat mengerti apa maksud kalimat yang diucapkan tersebut.

 Sistem Sensor dan Robotika. Robot merupakan gabungan dari unsur sperti: sistem mekanis, sistem visi dan pencitraan, dan sistem pengolahan sinyal. Sebuah robot, yaitu perangkat elektromekanik yang diprogram untuk melakukan tugas manual, tidak semuanya merupakan bagian dari AI.Robot yang hanya sekedar melakukan aksi atas dasar switch-switch mekanis/elektris dikatakan sebagai robot bodoh yang tidak lebih pintar dari sekedar lift.Robot yang cerdas biasanya mempunyai perangkat sensor, seperti kamera, yang mengumpulkan informasi mengenai operasi dan lingkungannya.Kemudian bagian AI robot tersebut menerjemahkan informasi tadi dan merespon serta beradaptasi jika terjadi perubahan lingkungan.

Intelligent Tutoring/Intelligent Computer-Aided Instruction (CAI). CAI adalah komputer yang mampu mengajari manusia. Belajar melalui komputer sudah lama digunakan, namun dengan menambahkan aspek kecerdasan di dalamnya, dapat tercipta komputer “guru” yang dapat mengatur teknik pengajarannya untuk menyesuaikan dengan kebutuhan “murid” secara individiual. Unsur sistem database dan query yang canggih sangat dominan dalam CAI. Sistem ini juga mendukung pembelajaran bagi orang yang mempunyai kekurangan fisik atau kelemahan belajar. Kelebihan CAI ini, yaitu : material dapat diatur sesuai dengan kebutuhan/kemampuan pemakai, perbaikan dapat langsung diberikan, umpan balik secara cepat, pengajaran yang konsisten, materi belajar mudah diedit, dan tidak ada batasan lokasi.

Artificial Neural Network (ANN). ANN merupakan jaringan saraf tiruan, suatu teknologi informasi yang meniru unsur biologi manusia seperti otak dan sistem saraf. ANN mampu belajar seperti seorang bocah, jadi dari tidak tahu sama sekali menjadi tahu sekali, melalui proses pembelajaran. ANN sangat ekselen untuk bidang pengenalan citra, pengklasifikasian, dan penginterpretasian data yang tidak sempurna.

Game Playing (GP, Permainan Game). Software permainan muncul bagaikan jamur, video game sangat diminati oleh manusia dewasa dan kanak-kanak.Permainan adalah bidang yang bagus untuk menganalisa kecerdasan suatu komputer. Adadua alasan yang menyebabkan hal tersebut, yaitu : permainan mengandung pola yang terstruktur untuk mencapai kemenangan atau kekalahan dengan mudah, dan permainan membutuhkan strategi yang tepat untuk dapat menang. Permainan dapat diselesaikan dengan pencarian mulai dari posisi start sampai ke posisi menang (winning position). Sebelum melakukan pencarian, posisi-posisi yang sah dalam permainan perlu dibangkitkan terlebih dahulu oleh suatu prosedur. GP dirancang supaya dapat melakukan evaluasi/pencarian solusi ke depan dari posisi awal sampai posisi yang menuju kemenangan. GP yang populer adalah Deep Thought dari IBM, program catur yang dipertandingkan melawan Grand Master Anatoly Karpov dengan hasil remis, luar biasa: suatu software komputer dapat bermain remis dengan seorang professor catur!

Fuzzy Logic (LogikaFazi). Kata fazi berarti kabur atau samar-samar.Logika fuzzy merupakan suatu cabang logika yang menggunakan derajat keanggotaan kebenaran (dari nol sampai dengan satu), sedangkan logika klasik hanya mengelompokan derajat keanggotaan kebenaran menjadi dua nol (salah) atau satu (benar). Dengan menggunakan sistem inferensi Fuzzy yang didasarkan pada konsep teori fuzzy, aturan fuzzy if-then, dan logika fuzzy, maka diperoleh solusi yang baik dan yang mampu mengikuti perubahan variabel bebas secara halus sekali.

Genetic Algorithm (GA, Algoritma Genetika). Algoritma genetika adalah algoritma pencarian heuristik yang didasarkan atas mekanisme evolusi biologis.Prinsip evolusi berbasis “survival of the fittest” (yang menang/bertahan adalah yang kuat/mampu menyesuaikan diri) dimanfaatkan dalam GA. GA cocok sekali untuk persoalan optimasi dengan banyak alternatip solusi.Misalnya menyusun suatu ramuan obat dari berbagai unsur dengan kemungkinan yang banyak sekali.Pada algoritma ini, teknik pencarian dilakukan sekaligus atas sejumlah solusi yang dikenal dengan istilah populasi. Individu yang terdapat dalam satu populasi  disebut dengan istilah string (string) atau kromosom (chromosome). Cara mendapatkan solusi optimal adalah menghitung nilai fitness dari setiap individu.Fungsi untuk menghitung nilai fitness disebut fungsi fitness yang dapat berupa fungsi matematika atau fungsi lainnya dengan melihat kriteria tertentu dari permasalahan yang hendak diselesaikan.Dengan fungsi fitness yang menghasilkan nilai fitness dari suatu kromosom maka dapat dibedakan antara kromosom yang berkualitas baik dengan kromosom yang berkualitas buruk dalam populasi tersebut.Kromosom berkualitas baik mempunyai kemungkinan yang lebih besar untuk terpilih sebagai induk. Jika algoritma genetik tersebut belum mencapai kondisi untuk berhenti maka akan dibentuk generasi berikutnya yang dikenal dengan istilah anak (offspring), terbentuk dari gabungan 2 kromosom generasi sekarang yang bertindak sebagai induk (parent) dengan menggunakan operator penyilangan (crossover). Bila crossover tidak menghasilkan solusi, maka dipakai operator mutasi.

Sistem Office Automation

Office automation ialah penggunaan alat elektronik untuk memudahkan komunikasi formal dan informal terutama berkaitan dengan komunikasi informasi dengan orang-orang di dalam dan di luar perusahaan untuk meningkatkan produktivitas kerja. Awalnya penggunaan office automation atau otomatisasi kantor hanya terbatas pada kalangan pabrik industry saja. Namun, saat ini penggunaanny sudah menyebar hingga kalangan perkantoran. Otomatisasi kantor dimulai pada tahun 1964, ketika IBM memasarkan mesin yang disebut Magnetic Tape / Selectric Typewriter ( MT/ST) yaitu mesin ketik yang dapat mengetik kata-kata yang telah direkam dalam pita magnetik secara otomatis.
Office Automation (OA) System mendukung pekerjaan pada suatu perusahaan secara luas, biasanya digunakan untuk meningkatkan aliran pekerjaan dan komunikasi antar sesama pekerja, tidak peduli apakah pekerja tadi berada di satu lokasi yang sama ataupun tidak.
<![if !supportLineBreakNewLine]>
<![endif]>

Tujuan dari office automation ialah :

Ø  Membantu kegiatan sekertariat dan karyawan administrasi.

Ø  Menaikkan produktifitas.

Ø  Membantu memfasilitasi komunikasi formal dan informal atar karyawan di dalam dan di luar organisasi.

Ø  Mengurangi penghentian kerja.

Ø  Pengurangan biaya peralatan.

Pengguna office autmation biasanya merupakan orang-orang yang bekerja di dalam kantor. Pengguna office automation dibagi ke dalam 4 kategori, yaitu :

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Manajer

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Profesional

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Sekretaris

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Pegawai Administratif

Aplikasi Office Automation
<![if !supportLineBreakNewLine]>
<![endif]>

Ada beberapa jenis aplikasi yang digunakan dalam office automation, diantaranya ialah :

<![if !supportLists]>-          <![endif]>PengolahKata
Merupakan aplikasi yang biasa digunakan untuk mengolah data tertulis, sehingga memungkinkan manajer menyiapkan komunikasi tertulis yang lebih efektif.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>SuratElektronik
Tujuan digunakannya surat elektronik ialah untuk mempermudah manajer berkomunikasi secara cepat dan mudah dengan orang lain. Surat elektronik atau biasa disebut email efektif jika tidak diperlukan percakapan 2 arah dan jika penyampaian pesan berjarak jauh.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>VoiceMail
Syarat utama agar setiap karyawan dapat berkirim pesan melalui voice mail ialah setiap orang harus mempunyai voice mailbox sebagai penerima pesan. Selain itu diperlukan komputer dengan kemampuan menyimpanan pesan audio dalam bentuk digital dan kemudian merubahnya kembali menjadi pesan audio ketika pesan tersebut dipanggil. Keuntungan dari voice mail ini ialah manajer tidak perlu mengetik pesan yang akan disampaikan.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>Kalender Elektronik atau Electronic Calendering
Electronic calendering merupakan penggunaan jaringan komputer untuk menyimpan dan mengambil kalender pertemuan.

<![if !supportLists]>-          <![endif]>KonferensiAudio
Biasa digunakan untuk perusahaan yang tersebar luas di berbagai daerah, sehingga dapat mengefisiensikan waktu penyampaian pesan.

Kecerdasan Buatan Dalam Rekam Medis Elektronik

Rekam Medik Elektronik (Electronic Medical Record/EMR)
<![if !supportLineBreakNewLine]>
<![endif]>

<![if !vml]><![endif]>

Rekam medik merupakan basis data yang berisi berbagai catatan medis pasien di sebuah institusi pelayanan kesehatan. Pencatatan dan penyimpanan data pasien ini bertujuan agar dapat dimanfaatkan kembali atau untuk mengenali pola kesehatan pasien.

Media rekam medik berkembang dari waktu ke waktu.Saat ini rekam medik menggunakan kertas sebagai media penyimpanan.Tetapi kertas memiliki banyak kelemahan seperti dalam akses data, tempat penyimpanan dan keawetannya sehingga rekam medis berkembang dengan menggunakan media elektronik.

Rekam medik elektronik menyimpan data elektronik dalam berbagai media penyimpanan seperti harddisk, smartcard, flashdisk dan sebagainya, bahkan ada juga yang disimpan dalam website tertentu.
<![if !supportLineBreakNewLine]>
<![endif]>

Aplikasi Kecerdasan Buatan Dalam Rekam Medis Elektronik

Rekam medik memanfaatkan kelebihan komputer untuk menginput, menyimpan, mengolah dan memanfaatkan data rekam medis seorang pasien sehingga komputer diharapkan dapat melakukan diagnosis dan menentukan tindakan medis untuk mengatasi masalah kesehatan pasien.

Penerapan kecerdasan buatan (dari komputer) untuk rekam medik elektronik menggunakan teknik reasoning.Teknik reasoning memungkinkan komputer mengambil sebuah keputusan berdasarkan pengetahuan (data) dan aturan (rule) yang dimasukkan dan diproses dalam bentuk basis pengetahuan (knowledge base). Kecerdasan komputer dapat ditingkatkan dengan memasukkan fakta atau rule yang merupakan penemuan baru ke dalam knowledge base.

Sistem Pakar merupakan salah satu contoh penerapan kecerdasan komputer dalam rekam medik elektronik.Sistem pakar mengalihkan keahlian tenaga medis ke media elektronik seperti komputer untuk kemudian dialihkan lagi pada orang yang bukan ahli.

sistem pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan.

Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan, penilaian, pengalaman, metode khusus serta kemampuan untuk menerapkan bakat ini dalam memberi nasihat dan memecahkan masalah.

<![if !vml]><![endif]>

Pengalihan keahlian tenaga medis ke komputer dan ke tenaga medis lain membutuhkan 4 aktivitas yaitu: tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya), representasi pengetahuan (ke komputer), inferensi pengetahuan dan pengalihan pengetahuan ke user. Pengetahuan yang disimpan di komputer disebut sebagai basis pengetahuan (knowledge base) yaitu: fakta dan prosedur (biasanya berupa aturan).

Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar.Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis pengetahuan dan tersedia program yang mampu mengakses basis data maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat inferensi (mengambil kesimpulan). Proses inferensi ini dikemas dalam bentuk motor inferensi (inference engine) dan setiap sub sistem mempunyai sifat dari sistem untuk menjalankan suatu fungsi sistem tertentu dan mempengaruhi proses sistem secara keseluruhan.

Sistem pakar dalam rekam medik elektronik menggunakan basis pengetahuan yang berasal dari para tenaga medis ahli dan digunakan untuk mengambil sebuah keputusan kesehatan serta menentukan tindakan medis untuk mengatasi masalah kesehatan yang dialami pasien.Selnjutnya setiap aktivitas dalam penggunaan sistem pakar disimpan sebagai data elektronik dalam rekam medik elektronik.

Pesatnya perkembangan Kecerdasan buatan (Artificial intelligence)

Pernahakah kita berpikir suatu saat semua pekerjaan kita dapat dikerjakan oleh sebuah komputer yang sangat pintar atau sebuah komputer yang dapat memutuskan suatu masalah atau bahkan robot yang berprilaku layaknya manusia sungguhan. Dulu orang-orang berfikir hal tersebut mustahil dilakukan, namun saat ini hal yang seperti itu tidaklah mustahil terjadi, mengingat perkembangan teknologi yang sangat cepat.

Bertahun-tahun manusia telah mengembangkan kecerdasan buatan atau yang biasa disebut AI (Artificial intelegence) untuk membantu dan memahami manusia dalam melakukan pekerjaan, bahkan kini sebuah model matematika sederhana yang dikembangkan oleh dua psikolog di Universitas Stanford dapat membuat perbaikan lebih lanjut, memasukkan kecerdasan ke dalam mesin yang benar-benar memahami apa yang kita katakan.

AI Lemah AI Kuat

Saat ini terdapat dua pendapat tentang AI, yaitu AI lemah dan AI kuat. Pendapat mengenai  AI lemah adalah bahwa komputer dapat melaksanakan perintah yang seolah-olah berfikir sehingga membuat komputer menjadi benda yang bermanfaat. Konsep yang digunakan untuk menentukan apakah sebuah AI adalah AI lemah adalah konsep brute force. Dalam pemrograman dan dalam AI, brute force merupakan suatu teknik untuk menyelesaikan suatu masalah yang kompleks dengan menggunakan kemampuan pemrosesan cepat dari sebuah komputer untuk mengulangi prosedur sederhana berkali-kali. Sebagai contoh, pengecek ejaan pada program pengolah kata tidak benar-benar mengecek ejaan kata; ia hanya  membandingkan kata yang Anda ketikkan dalam dokumen dengan kata di dalam kamus untuk memeriksa apakah ejaannya sudah benar.

Demikian juga, program permainan catur akan menghitung semua langkah yang mungkin yang bisa dilakukan pada situasi yang ada dan kemudian melakukan yang terbaik; program ini tidak akan menganalisis dan memberikan strategi seperti yang dilakukan pemain catur manusia. Bahkan program Deep Blue dari IBM, yang mengalahkan master catur Rusia Garry Kasparov pada Mei 1997, pada dasarnya menggunakan kemampuan superkomputer untuk melakukan pemrosesan secara cepat, yakni meneliti 200 langkah yang mungkin per detik.

<![if !vml]><![endif]>

Tampilan Computer Chess

Sedangkan pendapat mengenai AI Kuat AI kuat (strong AI) menyatakan bahwa komputer bisa dibuat agar berpikir pada tingkat tertentu yang setidaknya sama seperti manusia dan bahkan mungkin sadar akan dirinya, seperti robot pabrik, namun para penganut AI kuat yakin bahwa komputer bisa memiliki kemampuan memecahkan masalah dengan jangkauan beragam seperti halnya manusia.

Apa Itu Siri?

Beberapa saat yang lalu kita dikejutkan oleh Siri dan Iphone yang diklaim dapat memahami perintah manusia melalui perintah suara. Hal ini menuntut penggunaan alat matematika, yaitu probabilitas dan statistik, untuk mencoba dan mensimulasi bagaimana orang menggunakan bahasa untuk berkomunikasi dalam situasi sosial.

Siri Merupakan teknologi terbaru dari perusahaan Apple dimana Siri merupakan fitur voice assistant, dimana siri bisa menerima perintah hanya dengan voice (suara) yang kita keluarkan dan bahkan dapat membantu kita dalam memecahkan masalah sederhana, seperti contoh kita dapat menanyakan dimana tempat makan terdekat atau apakah hari ini akan hujan atau tidak. Siri dan teknologi lain seperti Google assistant merupakan lompatan besar dalam perkembangan Ai.

Personal Assistant Application seperti Siri pada Apple nampaknya menjadi inspirasi bagi para pesaingnya untuk membuat software sejenis. Google berencana untuk merilis aplikasi asisten untuk Android, dioperasikan dengan kontrol suara. Sementara itu, HTC juga nampak mempersiapkan aplikasi sejenis.

<![if !vml]><![endif]>

Siri yang merupakan salah satu fitur pada Iphone 4s

Majel, code name aplikasi asisten yang dikembangkan Google, diyakini bekerja lebih unggul daripada Siri. Saat Siri hanya melayani pemberitahuan informasi, Majel dikabarkan dapat membantu penggunanya untuk mengambil keputusan.

Sementara itu, HTC menamai aplikasi asisten ini dengan nama HTC Speak. HTC Speak dikabarkan hanya akan hadir untuk smartphone keluaran HTC yang telah menggunakan Sense 4.0. Belum ada keterangan lebih lengkap yang berhasil diketahui, namun semoga saja HTC Speak bisa menyaingi Siri dan Majel.

Perkembangan AI Pada Video Game

Perkembangan video game  yang pesat pada masa ini juga membutuhkan sesuatu yang berbeda pada rule permainannya. Suatu game atau permainan saat ini dituntut untuk memahami pola playernya. Dulu sebuah sistem game, jika sudah dimainkan sampai tuntas oleh seorang player, maka ketika player yang sama memulai lagi permainan dari awal, maka rule permainannya akan sama. namun berbeda untuk game-game yang telah ada saat ini. sistem dalam game, dapat belajar mengenali pola permainan dari player dan ketika player tersebut memulai permainan kembali, maka sistem ini akan menggunakan rule yang berbeda untuk pemain yang sama ini. sehingga game menjadi lebih menarik dan menantang untuk dimainkan.

Dalam game AI yang responsif dan cerdas merupakan nilai tambah dalam suatu video game, dimana peran AI pada video game membuat suatu permainan lebih menantang dan menyenangkan. Ketika dulu untuk pertama kalinya AI mulai diperkenalkan pada video game pada permainan chess ( catur) yang diperkenalkan oleh Dietrich Prinz. Dimana kita tidak akan bisa memenangkan pertandingan dengan cara yang sama, karena secara otomatis sistem dalam game akan merekam pola permainan kita.

Saat ini perkembangan AI yang populer dalam video game juga terdapat dalam permainan sepak bola virtual, seperti contohnya sebagai player kita dituntut harus melawan klub lain dengan strategi dan taktik yang berbeda. Penggunaan AI yang cerdas ini bertujuan agar player tidak mudah bosan dengan permainan, dengan kata lain ketika player menyelesaikan suatu permainan lalu ia mengulangnya dari awal, maka ia mendapat tantangan baru.

<![if !vml]><![endif]>

Bidang komputer dan sains
<![if !supportLineBreakNewLine]>
<![endif]>

Para Peneliti kecerdasan buatan telah membuat banyak alat untuk memecahkan beberapa masalah yang dapat dikategorikan paling rumit pada bidang komputer dan sains. Kebanyakan dari penemuan mereka telah diambil alih oleh cabang ilmu komputer dan sains dan tidak lagi menjadi bagian dari bidang ilmu kecerdasan buatan. Namun, bidang ilmu kecerdasan buatan tetap saja sulit untuk dilepaskan dari bidang ilmu ini, dikarenakan banyak bagian dari kecerdasan buatan yang digunakan dalam bidang komputer dan sains ini. Salah satu contohnya adalah konsep jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk mengkalkulasi probabilitas kondisi-kondisi yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Beberapa daftar aplikasi yang sebelumnya dikembangkan oleh para peneliti kecerdasan buatan adalah GUI (Graphical User Interface).

Graphical User Interface

Secara singkat Graphical User Interface (GUI) merupakan salah satu model interaksi antara manusia dan komputer.Selain GUI, ada juga model yang lain seperti Character User Interface (CUI) yang sering kita kenal dengan command line . Dari sisi kenyamanan ( attitude ), kedua model ini memiliki ‘penganut' nya masing-masing. Penganut CUI biasanya adalah administrator sistem berbasis sistem operasi LINUX. Bagi mereka, CUI dirasakan lebih nyaman dibandingkan dengan GUI, bahkan setelah GUI pada LINUX berkembang dengan pesat, mereka tetap bertahan untuk menggunakan CUI. Saat ini para pengembang Sistem operasi berlomba-lomba membuat GUI-nya menjadi lebih menarik sehingga pengguna juga akan tertarik untuk menggunakan software tersebut. Hal yang dituntut dari GUI sudah bukan lagi user friendly melainkan usability. Salah satu contoh GUI yang paling populer adalah sistem Operasi Windows, dimana tampilanya yang sangat familiar dan mudah dimengerti.

<![if !vml]><![endif]>

Contoh GUI pada Windows 7

Pengembangan AI pada Robot

Beberapa dari kita pernah mendengar ataupun melihat tentang film yang bertemakan robot, dimana robot-robot ini berperilaku layaknya manusia. Saat itu mungkin kita berpikir hal tersebut hanyalah khayalan kita semata. Akan tetapi dengan semakin pesatnya perkembangan  ilmu pengetahuan dan kemajuan teknologi hal tersebut mungkin terjadi dalam beberapa tahun kedepan.
Peralatan permainan seperti AIBO dan ASIMO, robot anjing cerdas dan robot yang menyerupai manusia yang dapat berinteraksi dengan manusia menjadi salah satu favorit alat bermain yang telah menggunakan kecerdasan buatan pada sistemnya. AIBO dan ASIMO ini dapat berinteraksi dengan manusia melalui suara, fitur speech recognition di dalamnya, robot ini dapat mengerti apa yang diucapkan manusia dan menanggapinya.

Perang Robot

<![if !vml]><![endif]>

Tampilan robot militer, PETMAN

Beberapa waktu yang lalu dunia dikejutkan oleh pengakuan Amerika yang sedang mengembangkan Robot Humanoid pertama di dunia. Robot Humanoid maksudnya Robot yang berbentuk menyerupai anatomi tubuh manusia. Amerika Serikat memperkenalkan sebuah prototipe robot dengan nama sandi PETMAN. PETMAN yang diklaim dikembangkan untuk uji coba peralatan perang ini memang memesona. PETMAN dibangun dengan kemampuan adaptasi keseimbangan yang hampir menyerupai manusia. Ia dapat berjalan, berlari (hingga 7 km per jam), berbelok, mengendap, berbaring dengan sempurna berkat teknologi auto-balance yang mumpuni. Sebagian besar gerakan yang ia hasilkan juga terlihat mulus layaknya manusia.

Walaupun tidak diakui secara terbuka sebagai perangkat militer, namun teknologi 26 juta USD yang tertanam di PETMAN menjadikannya sebagai kandidat “robot militer” pertama yang potensial. Apakah Amerika Serikat akan membangun pasukan robotnya yang pertama? Dengan investasi puluhan juta dollar yang dikucurkan untuk PETMAN, tidak tertutup kemungkinan bahwa kita memang sedang menjadi saksi sejarah untuk arah perang modern yang baru. Perang di mana robot menjadi senjata utama untuk peran yang lebih destruktif. Dimana tanpa harus mengorbankan seorangpun pasukannya, Amerika dapat menghabisi semua musuh hanya dengan sebuah robot.

AI dan Sitem Pakar

Subset pokok dari AI adalah expert system atau sistem pakar. Sistem pakar adalah program komputer yang berfungsi dengan cara yang sama seperti ahli manusia, yaitu memberi advis pemakai mengenai cara pemecahan masalah. Istilah knowledge based system juga sering digunalan untuk menyebutkan istilah tersebut. Karena sistem pakar berfungsi sebagai konsultan, maka proses penggunaannya disebut consultation, yaitu pemakai meminta konsultasi untuk mendapatkan advis dan sistem pakar. Selain untuk expert system, AI juga terdiri dari bidang kerja sebagai berikut :

<![if !supportLists]>a.       <![endif]>Persepsi : penggunaan tampilan visual dan signal auditory untuk memberi instruksi kepada komputer dan peralatan lain seperti Robot.

<![if !supportLists]>b.      <![endif]>Belajar : Kemampuan komputer dan peralatan yang telah dimasukkan ke dalam memorinya oleh pembuatnya atau pemrogramnya.

<![if !supportLists]>c.       <![endif]>Pemrograman Otomatis : Kemampuan komputer untuk mengkode program dari instruksi yang diberikan oleh pemakai dalam bahasa biasa yang menyerupai percakapan sehari-hari. Antusiasme para pemain awal Ai langsung menanggapi tantangan yang muncul dari tes Turing dan kemudian menuliskan program yang dirancang utnuk menanggapi permintaan bahasa yang tidak bisa dipisahkan dari respon manusia. Dengan menampilkan perspektif dari pandangan yang tersembunyi, sekarang beberapa program ini menjadi tampak sedikit aneh, tetapi pengetahuan terus berkembang.

Expert System (ES) dikembangkan pertama kali oleh komunitas AI tahun 1960an. ES yang pertama adalah General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel Simon.

              

Adapun beberapa ES yang terkenal beserta dengan kegunaannya, antara lain:

Sistem Pakar	Kegunaan
MYCIN Dirancang oleh Edward Feigenbaum (Universitas Stanford) th ’70 an	Diagnosa Penyakit
DENDRAL	Mengidentifikasi struktur mo-lecular campuran yang tidak dikenal
XCON & XSEL Dikembangkan oleh Digital Equipment Corporation (DEC) dan Carnegie Mellon Universitas (CMU), akhir ’70 an	Membantu konfigurasi system computer besar
SOPHIE	Analisis sirkuit elektronik
PROSPECTOR Didesign oleh Sheffield Research Institute, akhir ‘70an	Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit
FOLIO	Membantu memberikan keputusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi
DELTA	Pemeliharaan lokomotif listrik diesel

             

              Sebagai suatu sistem pendukung keputusan, Sistem Pakar menawarkan kemampuan yang unik dan menjadi daya tarik. Keunikan itu adalah:

<![if !supportLists]>1.      <![endif]>Sistem Pakar menawarkan kesempatan untuk membuat keputusan yang melebihi kemampuan manajer.

Contohnya, seorang pejabat investasi baru suatu bank dapat menggunakan sistem pakar yang dirancang oleh seorang pakar investasi terkemuka, dan saat menggunakannya, menyatukan pengetahuan pakar itu ke dalam keputusan investasinya.

<![if !supportLists]>2.      <![endif]>Sistem pakar dapat menjelaskan alur penalarannya dalam mencapai suatu pemecahan tertentu. Sangat sering, penjelasan mengenai cara pemecahan diperoleh lebih berharga dari pemecahan itu sendiri.

<![if !supportLists]>3.      <![endif]> 

Konsep Dasar Expert System (ES)

Menurut Efraim Turban, sistem pakar harus mengandung elemen-elemen sebagai berikut:

<![if !supportLists]>1.      <![endif]>Pengalaman

<![if !supportLists]>2.      <![endif]>Orang ahli (pakar)

<![if !supportLists]>3.      <![endif]>Transfer pengalaman

<![if !supportLists]>4.      <![endif]>Pembuatan alasan

<![if !supportLists]>5.      <![endif]>Pembuatan simbol

<![if !supportLists]>6.      <![endif]>Aturan

<![if !supportLists]>7.      <![endif]>Kemampuan untuk menjelaskan

Keahlian adalah suatu kelebihan penguasan pengetahuan di bidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman. Bentuk pengetahuan :

<![if !supportLists]>-          <![endif]>fakta-fakta pada lingkup permasalahan tertentu

<![if !supportLists]>-          <![endif]>teori-teori pada lingkup masalah tertentu

<![if !supportLists]>-          <![endif]>prosedur-prosedur berkenaan dengan lingkup masalah tertentu

<![if !supportLists]>-          <![endif]>strategi-strategi global untuk menyelesaikan masalah meta-knowledge (pengetahuan tentang pengetahuan)

Beberapa macam program Expert System

ELIZA

Salah satu program komputer pertama yang mampu berkomunikasi. ELIZA ditulis oleh Joseph Weizenbaum (1996). Beberapa revisi ELIZA telah dibuat dari konsep aslinya. Pada satu program yang spesifik, bernama DOCTOR, ELIZA mengambil peran seperti seorang psikiater. ELIZA merupakan program untuk terapi pasien dengan memberikan jawaban. Eliza adalah Program AI yang mensimulasikan perilaku terapis. Program pertama semacam ini adalah dikembangkan pada tahun 1967 di MIT. Seperti program-program, yang berinteraksi dengan pengguna secara sederhana dengan Bahasa Inggris dan dapat mensimulasikan percakapan dikenal sebagai chatterbot. ELIZA, salah satu “chatterbots” pertama kali digunakan pengolahan bahasa alami untuk merespon script pengguna dalam conversations.2 Program ini pertama kali mengalami perkembangan di MIT pada tahun 1964. Ditulis oleh Joseph Weizenbaum, Eliza simulasi seorang psikoterapis untuk sarana untuk menyembunyikan kekurangan dan ketidakmampuan untuk menghitung respon tertentu dari pengguna. Program ini mengidentifikasi kata-kata kunci dan frase terkait mereka untuk kaleng. Tergantung pada entri awal dari pengguna, dengan cepat bisa menjadi jelas bahwa itu adalah sebuah mesin. Dengan label Eliza sebagai psikoterapis, menjadi lebih mudah untuk program untuk menipu pengguna dengan menanggapi entri dalam (apa yang tampaknya menjadi) cara yang sangat analitis yang diketahui digunakan oleh psikoterapis. Meskipun hanya mengambil masalah waktu sebelum Eliza akan menunjukkan kurangnya sejatinya pemahaman, beberapa pengguna tidak diragukan lagi terjebak dalam percakapan dengan Eliza dan banyak akan berpendapat bahwa ini adalah komunikasi, output yang jelas kecerdasan. Meskipun saya percaya program seperti Eliza menunjukkan bentuk dasar pemrograman yang dapat diakui sebagai awal dari pikiran kognitif yang kompleks, itu adalah cara yang jauh dari mana saja dekat dengan meniru otak manusia. Bisa dikatakan bahwa Eliza cerdas, tetapi sama sekali tidak memiliki itu dipecah menjadi pikiran sadar. Percakapan antara Eliza dan pengguna ditunjukkan di bawah ini adalah contoh dari pikiran buatan berjuang untuk menghitung dalam percakapan sederhana.

Dibawah ini merupakan aplikasai ELIZA Chat bot…

<![if !vml]><![endif]>

<![if !vml]><![endif]>

PARRY

Colby, Hilf, Weber, dan Kraemer (1972) mensimulasikan seorang pasien paranoid dan menyebut program ini PARRY. Mereka memilih seorang paranoid sebagai subyek karena beberapa teori menyebutkan bahwa proses dan sistem paranoia memang ada, perbedaan respons psikotis dan respons normalnya cukup hebat, dan mereka bisa menggunakan penilaian dari seorang ahli untuk mengecek keakuratan dari kemampuan pemisahan antara respons simulasi komputer dan respon manusia.

NET TALK

Program ini jenisnya cukup berbeda, berdasarkan pada jaring-jaring neuron, sehingga dinamakan NetTalk. Program ini dikembangkan oleh Sejnowski di sekolah medis harvard dan Rosenberg di Univ. Princeton. Dalam program ini, NetTalk membaca tulisan dan mengucapkannya keras-keras. Model simulasi jaring neuron terdiri atas beberapa ratus unit (“neuron”) dan ribuan koneksi. NetTalk membaca keras-keras dengan cara mengkonversi tulisan menjadi fonem-fonem, unit dasar dari suara sebuah bahasa. Sistem ini sama seperti sistem lain yang sudah diketahui sebelumnya, memiliki tiga lapisan : lapisan input, dimana setiap unit merespon sebuah tulisan, lapisan output dimana unit menampilkan ke 55 fonem dalam bahasa Inggris, dan lapisan unit tersmbunyi dimana setiap unit ditambahkan koneksinya pada setiap input maupun output. NetTalk membaca dengan memperhatikan setiap tulisan satu demi satu, dan dengan menscanning tiga tulisan pada setiap sisi demi sebuah informasi yang kontekstual.

<![if !vml]><![endif]>

Kelebihan dan Kekurangan Expert System (ES)

Kelebihan Expert System

 Expert System (ES) memiliki bebrapa kelebihan antara lain sebagai berikut

<![if !supportLists]>1.      <![endif]>memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli

<![if !supportLists]>2.      <![endif]>bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis

<![if !supportLists]>3.      <![endif]>menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar

<![if !supportLists]>4.      <![endif]>meningkatkan output dan produktivitas

<![if !supportLists]>5.      <![endif]>meningkatkan kualitas

<![if !supportLists]>6.      <![endif]>mampu mengambil dan melestarikankeahlian para pakar

<![if !supportLists]>7.      <![endif]>mampu beroperasi dalam lingkungan berbahaya

<![if !supportLists]>8.      <![endif]>memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan

<![if !supportLists]>9.      <![endif]>memiliki realibilitas

<![if !supportLists]>10.  <![endif]>meningkatkan kapabilitas sistem computer

<![if !supportLists]>11.  <![endif]>memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian

<![if !supportLists]>12.  <![endif]>sebagai media pelengkap dalam pelatihan

<![if !supportLists]>13.  <![endif]>meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah

<![if !supportLists]>14.  <![endif]>menghemat waktu dalam pengambilan keputusan

Selain yang disebutkan di atas, Expert System (ES) juga memiliki beberapa kelebihan yang berguna baik bagi manajer maupun bagi perusahaan.

Keuntungan sistem pakar bagi manajer yakni:

<![if !supportLists]>a.       <![endif]>Mempertimbangkan lebih banyak alternatif

Sistem pakar memungkinkan manajer untuk mempertimbangkan lebih banyak alternatif dalam proses memecahkan suatu masalah. Misalnya, manajer keuangan yang biasanya hanya mampu menelusuri kinerja 30 saham, karena banyaknya volume data yang harus dipertimbangkan dapat menelusuri 300 saham dengan bantuan sistem pakar. Dengan kemampuan mempertimbangkan lebih banyak peluang investasi, kemungkinan untuk memilih alternatif terbaik meningkat.

<![if !supportLists]>b.      <![endif]>Menerapkan logika yang lebih tinggi

Manajer yang menggunakan sistem pakar dapat menerapkan logika yang sama seperti seorang pakar yang sangat ahli.

<![if !supportLists]>c.       <![endif]>Menyediakan lebih banyak waktu untuk mengevaluasi hasil keputusan

Manajer dapat memperoleh nasihat dari sistem pakar secara lebih cepat, sehingga lebih banyak waktu yang tersedia untuk menimbang kemungkinan hasil sebelum tindakan dilakukan.

<![if !supportLists]>d.      <![endif]>Membuat keputusan yang lebih konsisten

Komputer tidak merasakan hari baik atau hari buruk seperti manajer manusia. Setelah penalaran di program dalam komputer, manajer tahu bahwa proses solusi yang sama akan diikuti untuk tiap masalah.

 Sedangkan keuntungan sistem pakar bagi perusahaan yakni:

<![if !supportLists]>a.       <![endif]>Kinerja perusahaan yang lebih baik

Karena manajer perusahaan memiliki kemampuan yang lebih luas dalam memecahkan masalah melalui penggunaan sistem pakar, mekanisme pengendalian perusahaa  meningkat. Dalam hal ini, perusahaan lebih mampu memenuhi tujuannya.

<![if !supportLists]>b.      <![endif]>Mempertahankan pengendalian atas pengetahuan perusahaan

Sistem pakar memberikan kesempatan untuk membuat pengetahuan pegawai yang berpengalaman tersedia untuk pegawai yang baru dan kurang berpengalaman serta menyimpan pengetahuan itu dalam perusahaan lebih lama, bahkan setelah pegawai itu berhenti.

Kekurangan Expert System (ES)

Selain memiliki kelebihan, Expert System juga memiliki beberapa kekurangan antara lain:

<![if !supportLists]>1.      <![endif]>biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal

<![if !supportLists]>2.      <![endif]>Sulit dikembangkan. Hal ini erat kaitannya dengan ketersediaan pakar dalam bidangnya

<![if !supportLists]>3.      <![endif]>sistem pakar tidak 100% bernilai benar.

<![if !supportLists]>4.      <![endif]>Sistem pakar tidak dapat menangani pengetahuan yang tidak konsisten. Ini merupakan kerugian nyata karena dalam dunia bisnis hanya sedikit yang tetap sepanjang waktu karena berubah-ubahnya manusia.

<![if !supportLists]>5.      <![endif]>Sistem pakar tidak dapat menerapkan panilaian dan intuisi yang merupakan unsur penting saat memecahkan masalah semi terstruktur atau tidak terstruktur.

Kesimpulan

Dalam makalah yang kami rangkum ini adalah tentang Artificial Intelegent (AI) dan Expert System, kesimpulan kami adalah kita harus bijak menggunakan teknologi karena teknologi mempunyai kekuatan positif dan negatifnya. Kita sebagai Analis Sistem seharusnya sudah lebih dahulu mengetahui bahwa aplikasi yang kita pakai atau teknologi yang kita pakai itu positif buat kita.