Artificial Intelligence (Al) (Ganjil)

1. Al dan Sistem Pakar (ELIZA, Parry, Net Talk)

Artificial intelligence atau kecerdasan buatan merupakan sebuah trend perkembangan teknologi mutakhir, bahkan memegang peranan kunci dalam perkembangan teknologi. Pemikiran tentang artificial intelligence berawal dari sebuah filosofi bahwa kecerdasan manusia dapat diterapkan dalam teknologi. Hal ini terbukti saat ini dimana perkembangan teknologi dapat membuat terperangah akan kecerdasan buatannya sendiri. Contoh kecil kecil misalnya, dalam hal perhitungan, kalkulator memiliki kecepatan dan keakuratan yang lebih tepat daripada perhitungan manual manusia itu sendiri. Perkembangan computer dan robotika, serta teknologi lain, membuat manusia cemburu terhadap hasil ciptaannya sendiri. Artificial Intelligence 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.

Menurut Avron Barr dan Edward E. Feigenbaum, Artificial Intellegence adalah sebagian dari komputer sains yang mempelajari (dalam arti merancang) sistem komputer yang berintelegensi, yaitu sistem yang memiliki karakteristik berpikir seperti manusia.

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) menurut H. A Simon (1987) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas.

Tujuan Artificial Intelligence

a. Untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasa diselesaikan melalui aktivitas intelektual manusia, misalnya pengolahan citra perencanaan, peramaian dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis computer.

b. Untuk meningkatkan pengertian/ pemahaman kita bagaimana otak manusia bekerja.

Kelebihan dan kekurangan Artificial Intelligence

Kelebihan kecerdasan buatan sebagai berikut :

- Kemampuan menyimpan data yang tidak terbatas (bisa disesuaikan dengan kebutuhan)

- Memiliki ketepatan dan kecepatan yang sangat akurat dalam sistem kerjanya.

- Dapat digunakan kapan saja karena tanpa ada rasa lelah dan bosan.

Kekurangan kecerdasan buatan sebagai berikut :

- Teknologi kecerdasan buatan tidak memiliki common sense. Common sense adalah sesuatu yang membuat kita tidak sekedar memproses informasi, namun kita mengerti informasi tersebut. Kemengertian ini hanya dimiliki oleh manusia.

-  Kecerdasan yang ada pada kecerdasan buatan terbatas pada apa yang diberikan kepadanya (terbatas pada program yang diberikan). Alat teknologi kecerdasan buatan tidak dapat mengolah informasi yang tidak ada dalam sistemnya.

Sistem Pakar 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).

Menurut Turban definisi lain dari  sistem pakar adalah sistem berbasis,  Sistem Pakar dapat ditampilkan dengan dua lingkungan, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi (runtime). Lingkungan pengembangan digunakan oleh ES builder untuk membangun komponen dan memasukkan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh user nonpakar untuk memperoleh pengetahuan dan nasihat pakar. Lingkungan ini dapat dipisahkan setelah sistem lengkap. Sistem pakar adalah suatu program computer 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.

Tiga komponen utama yang tampak secara virtual di setiap sistem pakar adalah :

a. Basis Pengetahuan

Merupakan representasi pengetahuan dari sorang pakar yang diperlukan untuk memahami, memformulasikan dan memecahkan masalah. Terdiri dari dua elemen dasar yaitu :

- Fakta yang berupa informasi tentang situasi permasalahan, teori dari area permasalahan atau tentang objek.

- Special heuristic yang merupakan informasi tentang cara bagaimana membangkitkan fakta

b. Mesin Inferensi

Membuat inferensi yang memutuskan rule-rule  mana yang akan digunakan.

c. Antarmuka Pengguna

Merupakan bagian dari sistem pakar yang berfungsi sebagai pengendali masukan dan keluaran. User interface melayani user selama proses konsultasi mulai dari tanya jawab untuk mendapatkan fakta-fakta yang dibutuhkan oleh interface engine sampai menampilkan output yang merupakan kesimpulan dan solusi.

2. Ciri-ciri Sistem Pakar

- Memiliki informasi yang handal.

- Mudah dimodifikasi.

- Heuristic dalam menggunankan pengetahuan (yang sering kali tidak sempurna) untuk mendapatkan penyelesaiannya.

- Dapat digunakan dalam berbagai jenis computer.

- Memiliki kemampuan untuk beradaptasi.

3. Struktur Sistem Pakar

Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment) (Turban, 1995). Lingkungan pengembangan sistem pakar digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem pakar, sedangkan lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna yang bukan pakar guna memperoleh pengetahuan pakar.Tiga komponen utama yang tampak secara virtual disetiap sistem pakar adalah basis pengetahuan, mesin inferensi, dan antarmuka pemakai.

4. Kemampuan Sistem Pakar

      - Menjawab berbagai pertanyaan yang menyangkut bidang keahliannya.

       -Bila diperlukan dapat menyajikan asumsi dan alur penalaran yang digunakan untuk sampai kejawaban yang dikehendaki.

      - Menambah fakta kaidah dan alur penalaran sahih yang baru ke dalam otak.

5. Kelebihan dan Kekurangan Sistem Pakar

Kelebihan sitem pakar yaitu :

   - Orang awam bisa menggunakannya.

   - Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.

   - Menyimpang pengetahuan dan keahlian para pakar.

   - Meningkatkan output dan produktivitas.

   - Meningkatkan kualitas.

   - Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka).

   - Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.

   - Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.

   - Memiliki reliabilitas.

   - Meningkatkan kapabilitas sistem computer.

   - Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.

   - Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.

   - Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.

Kekurangan Sitem Pakar yaitu :

   - Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya cukup mahal karena diperlukan banyak data.

    - Perlu admin khusus yang selalu apdate informasi dalam bidang yang sesuai dengan sistem pakar.

    - Pengembangan perangkat lunak sistem pakar lebih sulit dibandingkan perangkat lunak konvensional.

    - Susah dikembangkan.

    - Membutuhkan waktu yang lama.

6.Jenis-jenis Sistem Pakar

     a. Interpretasi : Menghasilkan deskripsi situasi berdasarkan data sensor.

     b. Prediksi      : Memperkirakan akibat yang mungkin dari situasi yang diberikan.

     c. Diagnosis   : Menyimpulkan kesalahan berdasarkan symptom (gejala).

     d. Planning     : Merencanakan tindakan.

     e. Monitoring : Membandingkan hasil pengamatan dengan proses pengamatan.

     f. Debugging  : Menentukan penyelesaian dari kesalahan sistem.

     g. Reparasi     : Melaksanakan rencana perbaikan.

     h. Instruction  : Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan pelajar.

     i. Control       : Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan sistem.

7. Contoh Sitem Pakar

     a. MYCIN                      : Diagnosa penyakit.

     b. DENDRAL                : Mengidentifikasi sruktur molecular campuran yang tidak dikenal.

     c. XCON & XSEL         : Membantu konfigurasi sistem computer besar.

     d. SOPHIE                      : Analisis sirkit elektronika.

     e. Prospector                   : Digunakan dalam goeologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit.

      f. FULIO                        : Membantu memberikan keutusan bagi seorang manajer dalam hal stock broker dan investasi.

      g. DELTA                       : Pemeliharaan lokomotif listrik di sel.

Eliza adalah salah Sistem Pakar, program computer terapis yang dibuat oleh Joseph Weizenbaum di MIT. Pengguna berkomunikasi dengannya sebagaimana sedang berkonsultasi dengan seorang terapis. 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.     

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.

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.

2. Penggunaan Al sebagai expert system yang dapat digunakan untuk mendukung system pengambilan keputusan (Diagnosa)

Sistem Pakar (Expert System) adalah usaha untuk menirukan seorang pakar. Biasanya, Sistem pakar berupa perangkat lunak pengambil keputusan yang mampu mencapai tingkat performa yang sebanding sengan seorang pakar dalam bidang problem yang khusus dan sempit. Ide dasarnya adalah kepakaran ditransfer dari seorang pakar atau sumber kepakaran lain ke komputer, pengetahuan yang ada di simpan dalam komputer, dan pengguna dapat berkonsultasi pada komputer itu untuk suatu nasehat, lalu kemudian komputer dapat mengambil inferensi (menyimpulkan, mendeduksi, dll) seperti layaknya seorang pakar.