1. Sejarah Artificial Intelligence
Istilah Artificial
Intelligence (AI) pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di konferensi
Darthmouth. Sejak saat itu, AI terus dikembangkan sebab berbagai penelitian
mengenai teori-teori dan prinsip-prinsipnya juga terus berkembang. Meskipun
istilah AI baru muncul tahun 1956, tetapi teori-teori yang mengarah ke AI sudah
muncul sejak tahun 1941. Secara lengkap, berikut ini tahapan-tahapan sejarah
perkambangan AI.
Era Komputer
Elektronik (1941)
Pada tahun 1941 ini telah
ditemukan alat penyimpanan dan pemrosesan informasi. Penemuan tersebut
dinamakan komputer elektronik yang dikembangkan di USA dan Jerman. Komputer
pertama ini memerlukan ruangan yang luas dan ruangan AC yang terpisah. Saat itu
komputer melibatkan konfigurasi ribuan kabel untuk menjalankan suatu program.
Hal ini sangat merepotkan para programmer. Pada tahun 1949, berhasil dibuat
komputer yang mampu menyimpan program sehingga membuat pekerjaan untuk
memasukkan program menjadi lebih mudah. Penemuan ini menjadi dasar pengembangan
program yang mengarah ke AI.
Masa Persiapan AI
(1943 – 1956)
Pada tahun 1943, Warren
McCulloch dan Walter Pitts mengemukakan tiga hal: Pengetahuan fisiologi dasar
dan fungsi sel syaraf dalam otak, analisis formal tentang logika proposisi
(propositional logic), dan teori komputasi Turing. Mereka berhasil membuat
suatu model syaraf tiruan (artifical neuron) di mana setiap neuron digambarkan
dengan on dan off. Mereka menunjukkan bahwa setiap fungsi dapat dihitung dengan
suatu jaringan sel syaraf dan bahwa semua hubungan logis dapat
diimplementasikan dengan struktur jaringan yang sederhana.
Pada tahun 1950, Norbert
Wiener membuat penelitian mengenai prinsip-prinsip teori feedback. Contoh yang
terkenal adalah thermostat. Penemuan ini juga merupakan awal dari perkemangan
AI. Pada tahun 1956, John McCarthy (yang setelah lulus dari Princeton kemudian
melanjutkan ke Dartmouth College) menyakinkan Minsky, Claude Shannon dan
Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidang
Automata, Jaringan Syaraf dan pemelajaran inteligensia. Mereka mengerjakan
proyek ini selama 2 bulan di Darthmouth. Hasilnya adalah program yang dinamakan
Principia Mathematica. Hal ini menjadikannya McCarthy disebut sebagai Father of
AI (Bapak AI).
Awal Perkembangan
AI (1952 – 1969)
Pada tahun pertama
perkembangannya. AI mengalami banyak kesuksessan. Diawali dengan kesuksesan
Newell dan Simon dengan sebuah program yang disebut General Problem Solver.
Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian masalah secara manusiawi. Pada
tahun 1958, McCarthy di MIT AI Lab Memo No.1 mendefiniskan bahasa pemrograman
tingkat tinggi yaitu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-program
AI. Kemudian, McCarthy membuat program yang dinamakan Programs with Common
Sense. Di dalam program tersebut, dibuat rancangan untuk menggunakan
pengetahuan dalam mencari solusi.
Pada tahun 1959, Nathaniel
Rochester dari IBM dan mahasiswa mahasiswanya mengeluarkan program AI yaitu
Geometry Theory Prover. Program ini dapat mebuktikan suatu teorema menggunakan
axioma-axioma yang ada. Pada tahun 1963, program yang dibuat James Slagle mampu
menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus. Pada tahun
1968, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometris
yang ada pada tes IQ.
Perkembangan AI
Melambat (1966 – 1974)
Prediksi Herbert Simon pada
tahun 1957 yang menyatakan bahwa AI akan menjadi ilmu pengetahuan yang akan
berkembang dengan pesat ternyata meleset. Pada 10 tahun kemudian, perkembangan
AI melambat. Hal ini disebabkan adanya 3 kesulitan utama yang dihadapi AI,
yaitu :
- Program program AI yang bermunculan hanya
mengandung sedikit atau bahwa tidak mengandung sama sekali pengetahuian
(knowledge) pada subjeknya. Program-program AI berhasil hanya karena
manipulasi sintetis yang sederhana. Sebagai contoh adalah Weizenbaum’s
ELIZA program (1965) yang dapat melakukan percakpan serius pada berbagai
topik, sebenarnya hanyalah peminjaman dan manipulasi kalimat-kalimat yang
diketikkan oleh manusia.
- Banyak masalah yang harus diselesaikan oleh AI.
Karena terlalu banyaknya masalah yang berkaitan, maka tidak jarang banyak
terjadi kegagalan pada pembuatan program AI.
- Ada beberapa batasan pada struktur dasar yang
digunakan untuk menghasilkan perilaku intelijensia. Sebagai contoh adalah
pada tahun 1969 buku Minsky dan Papert Perceptrons membuktikan bahwa
meskipun program-program Perceptron dapat mempelajari segala sesuatu,
tetapi program program tersebut hanya merepresentasikan sejumlah kecil
saja. Sebagai contoh, dua masukan perceptron yang berbeda tidak dapat
dilatihkan untuk mengenlai kedua masukan yang berbeda tersebut,
Sistem Berbasis
Pengetahuan (1969 – 1979)
Pengetahuan adalah kekuatan
pendukung AI. Hal ini dibuktikan dengan program yang dibuat oleh Ed Feigenbaum,
Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg yang membuat program untuk memecahkan
masalah struktur molekul dari informasi yang didapatkan dari spectometer massa.
Program ini dinamakan Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan
kimia. Dari segi diagnosis medis juga sudah ada yang menemukannya, yaitu Saul
Amarel dalam proyek Computer in Biomedicine. Proyek ini diawali dari keinginan
untuk mendapatkan diagnosa penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada
mekanisme penyebab proses penyakit.
AI Menjadi Sebuah
Industri (1980 – 1988)
Industrialisasi AI diawali
dengan ditemukannya expert system (sistem apkar) yang dinamakan RI yang mampu
mengkonfigurasi sistem sitem komputer baru. Program tersebut mulai dioperasikan
di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982. Pada tahun
1986, program ini telah berhasil menghemat US $ 40 Juta per tahun. Pada tahun
1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar. Hampir semua perusahaan
perusahaan besar seperti Carnegie Group, Inference, Intellicorp, dan
Technoledge yang menawarkan software tools untuk membangun sistem pakar.
Perusahaan hardware seperti LISP Machines INC., Texas Instruments, Symbolics
dan Xerox juga turut berperan dalam mebangun workstation yang dioptimasi untuk
pembangunan program LISP. Sehingga, perusahaan yang sejak tahun 1982 hanya
menghasilkan beberapa juta US dolar per tahun meningkat menjadi 2 milyar US
dolar per tahun pada tahun 1988.
Kembalinya
Jaringan Syaraf Tiruan (1986 – Sekarang)
Meskipun bidang ilmu komputer
menolak jaringan syaraf tiruan setelah diterbitkannya buku “Perceptrons”
karangan Minsky dan Papert, tetapi para ilmuwan masih mempelajari bidang ilmu
tersebut dari sudut pandang yang lain yaitu fisika. Para ahli fisika seperti
Hopfield (1982) menggunakan teknik teknik mekanika statistika untuk menganalisa
sifat sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikologi,
David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model
jaringan syaraf pada memori. PAda tahun 1985 an sedikitnya empat kelompok riset
menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik (Back Propagation
Learning). Alogritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam bidang ilmu
komputer dan psikologi.
Itulah beberapa sejarah AI
yang sangat memeberikan informasi yang menarik tentang Kecerdasan Buatan.
2. Hubungan AI dengan kognisi manusia
Teknologi Artificial
Intelligence memiliki hubungan yang erat dengan dunia teknologi komunikasi
dan informasi. Sama seperti proses komunikasi, Artificial Intelligence menaruh
perhatian yang besar terhadap konsep kognisi. Salah satu fungsi kognisi yang
kita kenal adalah bahasa. Dengan adanya sistem bahasa, komunikasi antara sender dengan receiver dapat
berjalan dengan lancar, dan sistem bahasa, lebih spesifiknya sistem computer
linguistic, pun telah menyumbang banyak kontribusi bagi perkembangan dunia Artificial
Intelligence. Dari relasi ini, bisa terlihat bahwa bahasa sebagai salah
satu konsep relevan dalam dunia komunikasi memiliki hubungan yang demikian erat
dengan perkembangan teknologi artificial intelligence dari
zaman dahulu hingga sekarang. Selain itu, penalaran dan pengambilan keputusan
adalah aspek lainnya dari kognisi yang juga memiliki relasi dengan konsep
komunikasi dan teknologi artficial intelligence sendiri.
- Turing Test – Metode Pengujian Kecerdasan
Turing test merupakan sebuah
metode pengujian kecerdasan yang dibuat oleh Alan Turing. Proses uji ini
melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua objek yang ditanyai. Yang satu
adalah seorang manusia dan satunya adalah sebuah mesin yang akan diuji. Penanya
tidak dapat melihat langsung objek yang ditanyai. Penanya diminta untuk
membedakan mana jawaban komputer dan mana jawaban manusia berdasarkan jawaban
kedua objek tersebut. Jika penanya tidak dapat membedakan mana jawaban mesin
dan mana jawaban manusia maka Turing berpendapat bahwa mesin yang diuji tersebut dapat diasumsikan ‘cerdas’.
- Pemrosesan Simbolik
Komputer semula didesain untuk
memproses bilangan/angka-angka (pemrosesan numerik). Sementara manusia dalam
berpikir dan menyelesaikan masalah lebih bersifat simbolik, tidak didasarkan
pada sejumlah rumus atau melakukan komputasi matematis. Sifat penting dari AI
adalah bahwa AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses
secara simbolik dan non-algoritmik dalam penyelesaian masalah.
- Heuristic
Istilah heuristic diambil dari
bahasa Yunani yang berarti menemukan. Heuristic merupakan suatu strategi untuk
melakukan proses pencarian ruang masalah secara selektif, yang memandu proses
pencarian yang kita lakukan di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses
paling besar.
- Penarikan kesimpulan
AI mencoba membuat mesin yang
memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan. Kemampuan berpikir termasuk
di dalamnya proses penarikan kesimpulan berdasarkan fakta-fakta dan aturan
dengan menggunakan metode heuristic atau metode pencarian lainnya.
- Pencocokan pola
AI bekerja dengan metode
pencocokan pola yang berusaha untuk menjelaskan objek, kejadian atau proses,
dalam hubungan logis atau komputasional.
Selain ditunjukkan dengan
konsep, keterkaitan antara AI dengan kognisi manusa juga ditunjukkan melalui
kelebihan dan kelebihan yang dimiliki masing-masing.
Jika dibandingakan dengan
kognisi manusia, ada beberapa keuntungan dari AI, yaitu
- Lebih permanen.
- Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan
penyebaran.
- Relatif lebih murah dari kecerdasan alamiah.
- Konsisten dan teliti.
- Dapat didokumentasi.
- Dapat mengerjakan beberapa tugas dengan lebih
cepat dan lebih baik dibanding manusia.
Sedangkan kelebihan kognisi
manusia dibanding AI adalah,
- Bersifat lebih kreatif.
- Dapat melakukan prose pembelajaran secara
langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa symbol dan
representasi-representasi.
- Menggunakan focus yang luas sebagai referensi
untuk pengambilan keputusan.
Komputer dapat digunakan untuk
mengumpulkan informasi tentang objek, kegiatan, proses, dan dapat memproses
sejumlah besar informasi dengan lebih efisien daripada yang dapat dikerjakan
manusia. Namun di sisi lain, dengan menggunakan insting, manusia dapat
melakukan hal yang sulit untuk deprogram pada komputer. Manusia dapat mengenali
hubungan antara beberapa hal, menilai kualitas dan menemukan pola yang
menjelaskan hubungan tersebut.
Sumber:
Kusrini. (2006). Sistem
pakar, teori dan aplikasi. Yogyakarta: C. V. Andi Offset.
Kumar, E. (2008). Artificial
Intelligence. New Delhi: I. K. International Publishing House.
McLeod, R. & Schell, J. P.
(2008). Sistem informasi manajemen, edisi ke-10. Jakarta: Salemba
Empat.
Konar, A. (1999). Artificial
intelligence and soft computing: behavioral and cognitive of the human brain.
USA: CRS Press.
Whitby, B. (2009). Artificial
intelligence. New York: The Rosen Publishing Group.
Jones, M. T. (2008). Artificial
intelligence: a system approach. USA: Infinity science press.
Expert System
Expert system (ES) atau sistem pakar adalah aplikasi berbasis
komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan
oleh pakar. Pakar yang dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian
khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh
orang awam. Sebuah sistem pakar memiliki 2 komponen utama yaitu basis
pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan merupakan tempat penyimpanan
pengetahuan dalam memori komputer, di mana pengetahuan ini diambil dari
pengetahuan pakar. Ada banyak cara untuk merepresentasikan pemgetahuan di
antaranya adalah logika, jaringan semantik, object-atribut-value (OAV),
bingkai (frame), dan kaidah produksi (production rule). Mesin
inferensi merupakan otak dari aplikasi sistem pakar. Bagian inilah yang
menuntun user untuk memasukkan fakta sehingga diperoleh suatu
kesimpulan. Apa yang dilakukan oleh mesin inferensi ini didasarkan pada
pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan (Kusrini, 2008).
Perbedaan dan
Kaitan antara AI dan ES
Kaitan
AI dengan ES: ES merupakan bagian khusus dari AI yang berfungsi sebagai seorang
spesialis data satu area fungsional (Umar, 2000). Perbedaan antara kecerdasan
buatan dengan sistem pakar adalah kecerdasan buatan merupakan bagian besar,
dimana diasumsikan sebagai aplikasi yang dianggap sama cerdasnya dengan manusia
dan mencontoh pemikiran manusia (McLeod & Schell, 2008). Sedangkan expert
system adalah bagian khusus dari AI yang merupakan penilaian dari
sesuatu yang dianggap sebagai pakar. AI mengacu pada suatu aplikasi dengan cara
kerjanya, sedangkan expert system mengacu pada sesuatu yang
dianggap pakar dalam bidangnya atau seorang spesialis dalam satu area
fungsional.
ELIZA, PARRY, dan
NETTALK
ELIZA, PARRY, dan NETTALK
merupakan chatterbot. Chatterbot adalah sebuah
program komputer yang dirancang untuk menstimulasikan percakapan intelektual
dengan satu atau lebih manusia baik secara audio maupun teks. Chatterbot dikategorikan
sebagai kecerdasan buatan (atau artificial intelligence). Sehinggan
dapat disimpulkan bahwa ELIZA, PARRY, dan NETTALK merupakan bagian dari artificial
intelligence atau kecerdasan buatan.
1.ELIZA
ELIZA
ditulis di MIT oleh Joseph Weizenbaum antara tahu 1964 dan 1966. ELIZA
merupakan simulasi dari psikoterapi Rogerian, dan dibuatr seolah-olah percakapan
antara psikolog dan pasiennya dan dalam hal ini ELIZA berperan sebagai terapis.
ELIZA merupakan chatbotter pertama. Chatbotter merupakan sebuah program
komputer yang dirancang untuk menstimulasi percakapan intelektual dengan satu
atau lebih manusia secara audio maupun teks.
2. PARRY
PARRY
ditulis tahun 1972 oleh psikiater Kenneth Colby. PARRY mensimulasi dari
schizophrenia paranoid berdasarkan konsep, konseptualisasi dan kepercayaan
(penilaian tentang konseptualisasi: penerimaan, penolakan, dan netral). PARRY
juga menggunakan strategi percakapan dan merupakan program lanjutan dari ELIZA.
3. NETTALK
NETTALK
adalah jaringan saraf tiruan. Ini adalah hasil dari penelitian yang
dilakukan di pertengahan 1980-an oleh Terrence Sejnowski dan Charles Rosenberg.
Maksud di balik NETTALK adalah untuk membangun model sederhana yang mungkin
menjelaskan kompleksitas pembelajaran tingkat manusia dalam tugas-tugas
kognitif, dan pelaksanaannya sebagai model koneksionis yang juga bisa belajar
untuk melakukan tugas yang sebanding.
Sumber:
Kusrini. (2008). Aplikasi
sistem pakar. Yogyakarta: C.V Andi Offset.
Umar, H. (2000). Riset
pemasaran dan perilaku konsumen. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
McLeod, R., & Schell, G. P.
(2008). Sistem
informasi manajemen. Jakarta: Salemba Empat.
Automatic Processing Test merupakan tes dalam bidang psikologi kognitif,
yang berkaitan dengan pemrosesan otomatis pada fungsi kognitif otak.
Setelah membuka aplikasi, tekan tombol START untuk
memulai.
Isilah nama Anda pada kolom NAME, dan usia Anda pada kolom AGE.
Kemudian pilih TEST untuk memulai tes, atau QUIZ untuk
mengerjakan soal yang berkaitan dengan materi automatic processing.
Bacalah instruksi dengan cermat dan klik tombol power di pojok kanan
bawah untuk memulai tes.
Kerjakan tes sampai selesai sesuai dengan instruksi yang diberikan, dan
klik tombol NEXT untuk melihat skor yang didapat.
Berikut merupakan skor yang Anda dapatkan, klik RETRY untuk
mengulang tes, atau EXIT untuk keluar dari aplikasi.
