#SIP AI & EXPERT SYSTEM
AI
& EXPERT SYSTEM

1. Definisi
a.
Artificial Intelligence (AI)
Artificial
Intelligence (AI) 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.
AI
dapat didefinisikan sebagai suatu mesin atau alat pintar (biasanya adalah suatu
komputer) yang dapat melakukan suatu tugas yang bilamana tugas tersebut
dilakukan oleh manusia akan dibutuhkan suatu kepintaran untuk melakukannya.
Definisi ini tampaknya kurang begitu membantu, karena beberapa ahli
berpendapat, kepintaran seperti apakah yang dapat dikategorikan sebagai
artificial intelleigence.
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 (bahasa Inggris: Artificial Intelligence) didefinisikan sebagai
kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. 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 (wikipedia).
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]).
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).
Tujuan
Kecerdasan buatan:
1.
Untuk mengembangkan metode dan sistem
untuk menyelesaikan masalah,masalah yang biasa diselesaikan melalui aktifivitas
intelektual manusia, misalnya pengolahan citra,perencanaan, peramalan dan lain-lain,
meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.
2.
Untuk meningkatkan pengertian/pemahaman
kita pada bagaimana otak manusia bekerja
Pendekatan
Pada Pengembangan Artificial Intelligence
Pendekatan
yang digunakan dalam pengembangan artificial intelligence (kecerdasan buatan)
menganut beberapa prinsip:
a. Strong
Artificial Intelligence: pendekatan ini ingin menuju ke pembuatan
suatu mesin yang bisa benar benar berpikir dan memecahkan masalah. Mesin mesin
ini harus sadar akan dirinya dan kemampuannyamintelegensianya secara umum harus
tidak bisa dibedakan dengan intelegensia seorang manusia. Optimisme berlebihan
di sekitar tahun 1950 dan 1960 berkenaan dengan Strong AI telah memberi jalan
bagi appresiasi tingkat kesulitan yang sangat tinggi untuk masalah tersebut.
Pendekatan ini mempertahankan bahwa mesin yang di program dengan cukup akan
mampu untuk memiliki keadaan mental kognitif (cognitive mental state).
b. Weak
Artificial Intelligence: Pendekatan ini berurusan dengan pembuatan
Kecerdasan buatan di komputer yang tidak benar benar bisa berpikir dan
memecahkan masalah, namun bisa berprilaku seakan akan ia memiliki kecerdasan.
Pendekatan ini menyatakan bahwa sebuah mesin yang di program dengan cukup akan
dapat meniru pemikiran manusia.
c. Applied
ArtificialIntelligence: Pendekatan ini berusaha menghasilkan suatu
sistem cerdas yang secara komersial dapat digunakan, sebagai contoh sebuah
sistem keamanan yang dapat mengenali wajah orang yang boleh memasuki gedung.
Pendekatan ini sudah mengalami cukup banyak sukses.
d. Coginitive
Artificial Intelligence: Pendekatan ini memandang komputer sebagai alat
untuk mengetes teori tentang bagaimana otak manusia bekerja. Sebagai contoh
teori tentang bagaimana cara kita mengenali wajah, dan benda benda lainnya,
atau bagaimana kita memecahkan masalah yang abstrak.
Jenis-Jenis Artificial Intelligence
Secara
garis besar, artificial intellegence terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu
artificial intellegence Konvensional dan Kecerdasan Komputasional.
Artificial
intellegence konvensional kebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang
diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan
analisis statistik. Dikenal juga sebagai artificial intellegence simbolis,
artificial intellegence logis, artificial intellegence murni dan artificial
intellegence cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial
Intelligence).
Metoda-metodanya
meliputi:
§ Sistem
pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah
sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan
menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi
tersebut.
§ Pertimbangan
berdasar kasus
§ Jaringan
Bayesian
§ Artificial
intellegence berdasar tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem
artificial intellgence secara manual
Kecerdasan
komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran interaktif (misalnya
penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis). Pembelajaran ini
berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan artificial intellegence
non-simbolis, artificial intelligence yang tak teratur dan perhitungan lunak.
Metoda-metoda pokoknya meliputi:
§ Jaringan
Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat
§ Sistem Fuzzy:
teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan
secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
§ Komputasi
Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti
dalam perkembangannya kecerdasan buatan dapat dikelompokkan sebagai berikut :
1. Sistem
Pakar (Expert System), komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para
pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan
meniru keahlian yang dimiliki pakar.
2.
Pengolahan Bahasa Alami (Natural
Language Processing), user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan
bahasa sehari-hari, misal bahasa inggris, bahasa indonesia, dan sebagainya.
3. Pengenalan
Ucapan (Speech Recognition), manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan
suara.
4. Robotika & Sistem Sensor.
5.
Computer
Vision, menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.
6.
Intelligent Computer-Aided Instruction,
komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih & mengajar.
7. Game
Playing.
8. 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.
Kelebihan dan Kekurangan Artificial
Intelligence
Walaupun
perkembangan teknologi artificial intelligence dapat menggantikan posisi
manusia, bahkan dapat dikatakan lebih pintar dari manusia, tetapi tetap saja
perkembangan teknologi dengan menggunakan articial intelegensi tetap memiliki
kekurangan dan keterbatasan.
Berikut ini adalah kelebihan dan
kekurangan dari artificial intelligence:
Kelebihan Artificial Intelligence
1.
Kemampuan menyimpan data yang tidak
terbatas (dapat disesuaikan dengan kebutuhan).
2. Memiliki
ketepatan dan kecepatan yang sangat akurat dalam system kerjanya
3. Dapat
digunakan kapan saja karena tanpa ada rasa lelah atau bosan
Kekurangan Artificial Intelligence
1.
Teknologi artificial intelegensi 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.
2.
Kecerdasan yang ada pada artificial
intelligence terbatas pada apa yang diberikan kepadanya (terbatas pada program
yang diberikan). Alat teknologi artificial intelligence tidak dapat mengolah
informasi yang tidak ada dalam sistemnya.
Kelebihan
dan kekurangan artificial intelligence dibandingkan dengan otak manusia, dalam
hal waktu tunda propagasi Oleh karena itu manusia kalah dalam kecepatan
perhitungan numerik. Dalam aspek lainnya otak manusia jauh di atas angin,
terutama dalam tata letak dan jumlah elemennya. Sedangkan metoda pemrosesan
secara paralel dalam komputer dikembangkan untuk menggantikan kedudukan
manusia.
b.
Expert System (Sistem Pakar)
Merupakan sebuah sistem
berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran yang
dimiliki manusia sebagai pakar yang tersimpan di dalam komputer, dan digunakan
untuk menyelesaikan masalah yang lazimnya memerlukan pakar tertentu.
Sebuah program komputer
yang dirancang untuk memodelkankemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya
seorang pakar (human expert). Secara Umum : System pakar (expert system ) merupakan paket
perangkat lunak atau paket program komputer yang ditujukan sebagai penyedia
nasehat dan sarana bantu dalam memecahkan masalah di bidang-bidang spesialisasi
tertentu seperti sains, perekayasaan, matematika, kedokteran, pendidikan dan
sebagainya. Expert system merupakan subset dari Artificial Intelegence.
Ciri-ciri Sistem Pakar
1. Memiliki informasi yang handal.
2. Mudah dimodifikasi.
3. Heuristik dalam menggunakan pengetahuan (yang
sering kali tidak
sempurna) untuk mendapatkan penyelesaiannya.
sempurna) untuk mendapatkan penyelesaiannya.
4. Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
5. Memiliki kemampuan untuk beradaptasi.
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.
Kemampuan Sistem Pakar
1. Menjawab berbagai
pertanyaan yang menyangkut bidang keahliannya.
2. Bila diperlukan dapat
menyajikan asumsi dan alur penalaran yang digunakan untuk sampai ke jawaban
yang dikehendaki.
3. Menambah fakta kaidah
dan alur penalaran sahih yang baru ke dalam otaknya
Kelebihan Sistem Pakar
1. Orang awam bisa
menggunakannya
2. Melestarikan keahlian
seorang pakar
3. Mampu beroperasi dalam
lingkungan yang berbahaya
4. Kemampuan dalam
mengakses pengetahuan
5. Bisa berkerja dalam
informasi yang tidak lengkap
6. Media pelengkap dalam
penelitian
7. Menghemat waktu dalam
mengambil suatu ke putusan
8. Proses secara otomatis
9. Keahlian sama dengan
seorang pakar
10. Produktifitas
Kekurangan Sistem Pakar
1. Biaya yang sangat mahal
membuat dan memeliharanya
2. Sulit di kembangkan
karena keterbatasan keahlian dan ketersediaan pakar
3. Sistem pakar tidak 100%
bernilai benar
Jenis-Jenis Sistem Pakar
· Interpretasi : Menghasilkan deskripsi situasi berdasarkan data sensor.
· Prediksi : Memperkirakan akibat yang mungkin dari situasi yang diberikan.
· Diagnosis : Menyimpulkan kesalahan sistem berdasarkan gejala (symptoms).
· Disain : Menyusun objek-objek berdasarkan kendala.
· Planning : Merencanakan tindakan
· Monitoring : Membandingkan hasil pengamatan dengan proses perencanaan.
· Debugging : Menentukan penyelesaian dari kesalahan sistem.
· Reparasi : Melaksanakan rencana perbaikan.
· Instruction : Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan pelajar.
· Control : Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan sistem.
· Interpretasi : Menghasilkan deskripsi situasi berdasarkan data sensor.
· Prediksi : Memperkirakan akibat yang mungkin dari situasi yang diberikan.
· Diagnosis : Menyimpulkan kesalahan sistem berdasarkan gejala (symptoms).
· Disain : Menyusun objek-objek berdasarkan kendala.
· Planning : Merencanakan tindakan
· Monitoring : Membandingkan hasil pengamatan dengan proses perencanaan.
· Debugging : Menentukan penyelesaian dari kesalahan sistem.
· Reparasi : Melaksanakan rencana perbaikan.
· Instruction : Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan pelajar.
· Control : Diagnosis, debugging, dan reparasi kelakuan sistem.
Beberapa contoh Sistem Pakar
1. MYCIN : Diagnosa penyakit
2. DENDRAL : Mengidentifikasi struktur molekular campuran yang tak dikenal
3. XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar
4. SOPHIE : Analisis sirkit elektronik
5. Prospector : Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit
6. FOLIO : Menbantu memberikan keutusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi
7. DELTA : Pemeliharaan lokomotif listrik disel
1. MYCIN : Diagnosa penyakit
2. DENDRAL : Mengidentifikasi struktur molekular campuran yang tak dikenal
3. XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar
4. SOPHIE : Analisis sirkit elektronik
5. Prospector : Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit
6. FOLIO : Menbantu memberikan keutusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi
7. DELTA : Pemeliharaan lokomotif listrik disel
2. Sejarah
a. Artificial Intelligence (AI)
Pada
awal abad 17, René Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa
melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin
penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Charles Babbage dan Ada Lovelace
bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.
Mulai
sekitar abad 18 sebagaimana mesin telah menjadi lebih kompleks, usaha yang
keras telah dicoba untuk menciptakan manusia imitasi. Pada tahun 1736 seorang
penemu dari perancis, Jacques de Vaucanson (1709-1782) membuat suatu mesin
pemain seruling berukuran seperti seorang manusia yang dapat memainkan 12
melodi nada. Tidak hanya ini saja, mekanik tersebut dapat memindahkan bibir dan
lidahnya secara nyata untuk mengontrol arus dari angin ke dalam seruling.
Pada
tahun 1774 seorang penemu dari perancis, Pierre Jacques Drotz mencengangkan
masyarakat Eropa dengan suatu automation berukuran sekitar seorang anak
laki-laki yang dapat duduk dan menulis suatu buku catatan. Penemuan ini
kemudian dilanjutkan dengan yang lainnya, yaitu automation yang berupa seorang
gadis manis yang dapat memainkan harpsichord.
Semuanya itu masih merupakan proses mekanik yang melakukan gerak dengan telah
ditentukan terlebih dahulu.
Manusia
masih berusaha untuk menciptakan mesin yang lainnya. Pada tahun 1769, dataran
Eropa dikejutkan dengan suatu permainan catur yang dapat menjawab
langkah-langkah permainan catur yang belum ditentukan terlebih dahulu. Mesin
ini disebut dengan Maelzel Chess
Automation dan dibuat oleh Wolfgang Von Kempelan (1734-1804) dari
Hungaria. Akan tetapi mesin ini akhirnya terbakar pada tahun 1854 di
Philadelphia Amerika Serikat. Banyak orang tidak percaya akan kemampuan mesin
tersebut. Dan seorang penulis dari Amerika Serikat, Edgar Allan Poe (1809-1849)
menulis sanggahan terhadap mesin tersebut, dia dan kawan-kawannya ternyata
benar, bahwa mesin tersebut adalah tipuan, dan kenyataannya bukanlah
aoutomation, tetapi merupakan konstruksi yang sangat baik yang dikontrol oleh
seorang pemain catur handal yang bersembunyi di dalamnya.
Usaha
untuk membuat konstruksi mesin permainan terus dilanjutkan pada tahun 1914, dan
mesin yang pertama kali didemonstrasikan adalah mesin permainan catur. Penemu
mesin ini adalah Leonardo Torres Y Quevedo, direktur dari Laboratorio de Automatica di
Madrid, Spanyol. Beberapa tahun kemudian, ide permainan catur dikembangkan dan
diterapkan di komputer oleh Arthur L. Samuel dari IBM dan dikembangkan lebih
lanjut oleh Claude Shannon.
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
untuk jaringan syaraf.
Tahun
1950-an adalah periode usaha aktif dalam artificial intellegence. Program
program artificial intellegence pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk
menjalankan mesin “Ferranti Mark I” di University of Manchester (UK): sebuah
program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program
permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah
“Artificial Intelligence/kecerdasan buatan” pada konferensi pertama yang
disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa
pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan “Turing test” sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test
perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan
psikoterapi Rogerian.
Selama
tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan
simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program
berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin
Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas
jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer
Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk
representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang
kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan
kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang
kusut secara mandiri.
Pada
tahun 1980-an, jaringan syaraf digunakan secara meluas dengan algoritma
perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974.
Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang artificial
intelligence dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan
catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang
terkenal pada tahun 1997.
b.
Expert System
Kisah
ini dimulai dari sebuah cerita yang sangat lama, dan diriwayatkan oleh Plato.
Pada suatu ketika Socrates, seorang filsuf Yunani yang terkenal berjalan –
jalan di kota Athena untuk mencari para ahli dan membuktikan aturan –aturan
yang dibuat oleh mereka. Lalu bertemulah Socarates dengan Euthyphro, seorang
pemuka agama dan ahli dengan pious (hukum – hukum moral dan kebaikan). Socrates
menanyakan kepada Euthypro “Apakah pious (kebaikan) diperintahkan oleh Tuhan
karena Tuhan mencintai kebaikan atau karena kebaikan itu baik sehingga Tuhan
memerintahkannya ?”. Euthypro terdesak karena pertanyaan ini. Seperti para
ahli lainnya, Euthypro menjelaskan menurut prespektif dari dirinya. Socrates
jengkel dengan pernyataan tersebut. Lalu Socrates menanyai pengrajin, seniman
dan politisi. Prinsip – prinsip dan aturan apa saja yang diperlukan mereka
untuk mampu menjadi pengrajin, seniman dan politisi. Dan ternyata jawaban
mereka sama dengan Euthypro. Oleh karena itu Socrates berkesimpulan bahwa para
ahli ini tidak mengerti kenapa mereka mampu memiliki keahlian tersebut. Hal ini
sama saja ketika kita dihadapkan pada pertanyaan “Aturan dan langkah – langkah
apa yang anda butuhkan untuk dapat berjalan ?”. Plato memahami kesulitan yang
dialami Socrates. Plato mengatakan sebenarnya ketika para ahli tersebut belum
“ahli” mereka mengetahui prinsip – prinsip tersebut lalu kemudian melupakannya.
3. Hubungan AI dengan
Kognisi Manusia

Teknologi Artificial
Intelligence memiliki hubungan yang erat dengan dunia teknologi komunikasi
dan informasi. Sama seperti proses komunikasi, Artificial Intelligencemenaruh
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.
4. Contoh Expert System
Eliza diprogram
Joseph Weizenbaum (1967), mampu memberi terapi terhadap pasien dengan
memberikan beberapa pertanyaan. Salah satu sistem pakar yang paling awal
dikembangkan. Ini adalah program komputer yang dibuat oleh Joseph Weizenbaum di
MIT. Pengguna berkomunikasi dengannya sebagaimana sedang berkonsultasi dengan
seorang terapis.
Parry adalah
Sistem Pakar yang juga paling awal dikembangkan di Stanford University.oleh seorang psikiater, Kenneth Colby, yang mensimulasikan seorang paranoid.
Berikut ini contoh respon Parry terhadap pertanyaan seorang psikiater yang
menginterviewnya. mensimulasikan seorang pasien, dan menyebut program ini
PARRY, karena ia mesimulasikan seorang pasian paranoid. Mereka memilih seorang
paranoid sebagai subyek karena beberapa teori menyebutkan bahwa proses dan
sistem paranoia memanga ada, perbedaan respon psikotis dan respon normalnya
cukup hebat, dan mereka bisa menggunakan penilaian dari seorang ahli untuk
mengecek keakuratan dari kemampuan pemisahan antara respon simulasi
komputer dan respon manusia.
Nettalk adalah
program berdasarkan jaringan-jaringan neuron, dikembangkan oleh Terry Sejnowski
: jaringan neural berisi lapisan tersembunyi yang berkorespondensi dengan
interneuron.
Persamaan
dan Perbedaan antar Sistem Pakar dengan Kecerdasan Buatan
Sistem
Pakar juga merupakan bagian dari Artificial Intelligence(AI) atau
kecerdasan buatan, dimana letak persamaannya adalah sama-sama
untuk mencapai hasil yang maksimal dalam memecahkan masalah, dan
perbedaannya adalah sistem pakar mengacu pada si pembuatnya atau
seseorang yang ahli dalam suatu bidangnya atau mengacu pada si perancang itu
sendiri sebagai objek dalam menyiapkan suatu sistem guna mendapatkan hasil yang
maksimal, sedangkan AI mengacu pada jalur atau langkah yang berorientasi pada
hardware guna mencapai yang maksimal.
Dapat
disimpulkan Sistem Pakar merupakan bagian dari AI, dimana selain sistem pakar
yang menggunakan AI, ada beberapa yang lain diantarnya games, logika Fuzzy,
jaringan saraf tiruan, dan robotika.
Kecerdasan
buatan merupakan salah satu topik yang disukai penggemar science-fiction, pada
film Terminator digambarkan perang manusia melawan mesin, bahkan dalam novel
berjudul With Folded Hands karangan Jack Williamson, digambarkan bangsa Humanoids
(robot mesin ciptaan manusia) menjajah bangsa manusia dan menggantikan semua
peranan manusia.
Terminator
Walaupun
masih merupakan khayalan, tetapi kontroversi apakah hal tersebut dapat terjadi
merupakan hal yang menarik untuk diperdebatkan. Apakah ratusan atau ribuan
tahun mendatang mesin dapat mencapai kemampuan untuk menguasai manusia, ataukah
sampai di satu titik saat kecerdasan buatan tidak dapat menjadi lebih cerdas
lagi?
Satu hal yang jelas, kecerdasan buatan tentunya diarahkan untuk membantu manusia. Kecerdasan buatan dapat membantu memberikan diagnosis, prediksi, rekomendasi, simulasi, dan lain sebagainya, tetapi keputusan akhir tetaplah pada pengontrolan manusia.
Satu hal yang jelas, kecerdasan buatan tentunya diarahkan untuk membantu manusia. Kecerdasan buatan dapat membantu memberikan diagnosis, prediksi, rekomendasi, simulasi, dan lain sebagainya, tetapi keputusan akhir tetaplah pada pengontrolan manusia.
Sumber:
Ir.,
Achmad., Balza., M.Sc.E. (2006). Kecerdasan Buatan. Diunduh melalui
http://web.unair.ac.id/admin/file/f_12451_23ssd.pdf&ved=0ahUKEwiOyl-H4fnJAhUCTI4KHfXwB_YQFggpMAU&usg=AFQjCNEczkdN9UuTDoFN9PXfDF6vLc8d2A&sig2=9u6l5yDzyDzyOBKXtaCVIsAhg
pada tanggal 26 Desember 2015
http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/26967/4/Chapter%20II.pdf
http://thesis.binus.ac.id/Doc/Bab2NoPass/2007-3–00193-IF-Bab%202.pdf
http://ayoraihprestasi.blogspot.com/2012/09/kecerdasan-buatan-artificial.html
http://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan
Post a Comment