KECERDASAN BUATAN

              .      Perbandingan Kecerdasan Buatan dengan kecerdasan Alamiah.

Ada beberapa keuntungan kecerdasan buatan dibanding kecerdasan alamiah, yaitu:

   1.Lebih Permanen

   2.Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran

   3.Relatif  lebih murah dari kecerdasan alamiah

  4.Konsisten dan teliti

      5.Dapat didokumentasi

   6.Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia

Ke             keuntungan kecerdasan alamiah dibanding kecerdasan buatan :

1.      Bersifat lebih kreatif.

2.      Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung , sementara AI harus mendapatkan masukan berupa symbol dan representasi.

3.      Focus yang luas referensi untuk pengambilan keputusan, sebaliknya AI menggunakan fokus waktu yang sempit.

Komputer dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang obyek, kegiatan (events), proses dan dapat memproses sejumlah besar informasi dengan lebih efisien dari yang dapat dikerjakan manusia. Namun di sisi lain, menusia dengan menggukan insting dapat melakukan hal yang sulit diprogram pada komputer, yaitu kemampuan mengenali (recognize) hubungan antara hal-hal tersebut, menilai kualitas dan menemukan palo yang menjelaskan hubungan tersebut.

Perbandingan antara AI dengan pemrograman konvensional adalah seperti table berikut ini:

Table 1.3 Perbandingan AI dan pemrograman konvensional

Dimensi	AI	Pemrograman Konvensional
Processing	Simbolik	Algoritmik
Input	Tidak harus lengkap	Harus lengkap
Search	Heuristik	Algoritmik
Explanation	Tersedia	Tidak tersedia
Major interest	Pengetahuan	Data dan informasi
Struktur	Terpisah antara control dan pengetahuan	kontrol terintegrasi dengan data
Output	Tidak harus lengkap	Harus lengkap
Maintenance dan update	Mudah Karena menggunakan modul-modul	Umumnya susah dilakukan
Hardware	Workstation dan PC	Semua tipe
Kemampuan pemikiran	Terbatas tetapi dapat Ditingkatkan	Tidak ada

Persamaan dan Perbedaan Konsep Komputasi Antara Kecerdasan Buatan dengan Komputasi Konvensional

Persamaannya :

1.      Sama-sama mengolah simbol-simbol yang dapat berupa huruf, kata, atau bilangan yang digunakan untuk menggambarkan obyek, proses, dan saling hubungannya. Obyek dapat berupa orang, benda, ide, pikiran, peristiwa atau pernyataan suatu fakta.

2.      Menggunakan komputer digital untuk melaksanakan operasi.

Perbedaanya :

KOMPUTASI KONVENSIONAL	KECERDASAN BUATAN
Menggunakan fungsi otak manusia.	Meniru beberapa fungsi otak manusia.
Komputer diperintahkan untuk  menyelesaikan suatu masalah.	Komputer diberitahu tentang suatu masalah.
Hanya dapat ditulis dalam bahasa pemrograman biasa seperti Assembler, C/C++, Fortran, Basic dan Pascal.	Programnya dapat ditulis dalam semua bahasa pemrograman termasuk bahasa pemrograman khusus untuk aplikasi Kecerdasan Buatan seperti Prolog dan LISP.
Dapat dijalankan pada semua jenis komputer tetapi tidak dibuatkan hardware  khusus.	Dapat dibuatkan hardware khusus dan dapat pula dijalankan pada semua jenis komputer.
Komputer diberikan data dan program yang berisi spesifikasi langkah demi langkah bagaimana cara data itu digunakan dan diolah untuk menghasilkan solusi.	Komputer diberi pengetahuan tentang suatu wilayah subyek masalah tertentu dengan ditambah kemampuan inferensi.
Didasarkan pada suatu algoritma yang dapat berupa rumus matematika atau prosedur berurutan yang tersusun jelas.	Didasarkan pada repesentasi dan manipulasi simbol.
Pengolahan obyek bersifat kwalitatif.	Pengolahan obyek bersifat kwantitatif.

Bidang Aplikasi Artificial Intelligence

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.

Gambar Pohon AI dan aplikasi utamanya

 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 (Logika Fazi)

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.