PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

Disusun oleh:

Anggun Putri K.A (11114259)

3KA26

PTA 2016/207

UNIVERSITAS GUNADARMA

Pengertian Artificial Intelligence

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan merupakan cabang dari ilmu computer yang khusus ditujukan untuk membuat software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan fungsi
otak manusia.

Perbedaan Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alami

Ada beberapa keunggulan kecerdasan buatan dibanding kecerdasan alamiah, yaitu:

1.      Lebih permanen

2.      Memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran

3.      Relatif murah dari kecerdasan alamiah

4.      Dapat didokumentasi

5.      Konsisten dan teliti

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

Sedangkan kecerdasan alamiah memiliki beberapa keuntungan, yaitu :

1.      Lebih kreatif

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

3.      Focus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan, sebaliknya AI menggunakan focus yang sempit

Sejarah Kecerdasan Buatan

a)      Antusiasme Awal, Harapan Besar (1952-1969)

Pada masa ini, AI sukses berkembang. GPS adalah program pertama untuk mewujudkan pendekatan “pemikiran manusiawi”. Keberhasilan GPS dan program selanjutnya sebagai model kognisi yang dipimpin Newell dan Simon (1976) merumuskan hipotesis sistem symbol fisika terkenal, yang menyatakan bahwa “sistem simbol fisika dibutuhkan dan sarana yang memadai untuk tindakan cerdas umum.” Di IBM, Nathaniel Rochester dan rekan-rekannya menghasilkan beberapa program AI pertama. pada tahun 1952, Arthur Samuel menulis serangkaian program untuk catur (draft) yang akhirnya belajar untuk bermain di level amatir yang kuat.

Kategori Konsep Dasar Artificial Intelligence

1)      Acting Humanly : Pedekatan Uji Turing

Uji yang diajukan oleh Turing merupakan komputer yang akan dijalankan oleh manusia melalui teletype. Jika interrogator tidak dapat membedakan apakah yang diinterogasi adalah manusia atau komputer maka komputer berintelejensia terebut lolos uji Turing (Turing Test).

2)      Thinking Humanly : Pendekatan Model Kognitif

1.      Melalui introspeksi: mencoba menangkap pemikiran-pemikiran kita sendiri pada saat kita berpikir

2.      Melalui eksperimen-eksperimen psikologi.

3)      Thinking Rationally : The Laws of Thought Approach

                        Ada dua masalah dalam pendekatan ini, yaitu:

1.      Tidak mudah untuk membuat pengetahuan informal dan menyatakannya dalam formal term yang diperlukan oleh notasi logika, khususnya ketika pengetahuan tersebut memiliki kepastian kurang dari 100%.

2.      Terdapat perbedaan besar antara dapat memecahkan masalah “dalam prinsip” dan memecahkannya dalam praktik.

4)      Acting Rationally : The Rational Agent Approach

Membuat inferensi yang benar kadang-kadang merupakan bagian dari suatu rational agent karena suatu cara untuk melakukan aksi secara rasional adalah menalar secara logika untuk mendapatkan kesimpulan bahwa aksi yang diberikan akan mencapai tujuan, dan kemudian melakukan aksi atas kesimpulan tersebut.

Disiplin Ilmu Sub Bagian dalam Artificial Intelligence

Lingkup utama dalam Kecerdasan Buatan adalah :

1.      Sistem Pakar (Expert System)

2.      Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)

3.      Pengenalan Ucapan (Speech Recognition)

4.      Robotika & Sistem Sensor (Robotic & Sensory System)

5.      Computer Vision

6.      Intelligent Computer-aided Instruction

7.      Game Playing

Bagian penting dari AI adalah merancangkan rencana aksi untuk mencapai satu tujuan.

Definisi Perencanaan Klasik

Setiap negara bagian diwakili sebagai sebuah gabungan dari fluents tanah, atom-atom yang berfungsi. Perencanaan klasik berkonsentrasi pada masalah-masalah yang mana kebanyakan tindakan meninggalkan hal-hal yang kebanyakan tidak berubah. Serangkaian tindakan (variabel-free) tanah dapat diwakili oleh skema tindakan. Skema adalah representasi mengangkat — itu mengangkat tingkat penalaran dari logika propositional untuk subset terbatas logika urutan pertama.

Contoh: Transportasi kargo udara

angka menunjukkan masalah transportasi kargo udara melibatkan pemuatan dan pembongkaran kargo dan terbang dari satu tempat ke tempat. Masalah dapat didefinisikan dengan tiga tindakan: memuat, membongkar, dan terbang.

Algoritma Untuk Perencanaan Sebagai Ruang Negara-Cari

Sekarang kita mengalihkan perhatian kita untuk perencanaan algoritma. Kami melihat bagaimana Deskripsi masalah perencanaan defines Cari masalah: kita dapat mencari dari keadaan awal melalui ruang Serikat, mencari tujuan. Salah satu keuntungan baik dari representasi deklaratif tindakan skema bisa begitu wecan juga mencari fromthegoal mundur, mencari keadaan awal.

Perencanaan Graf

Graph Plan adalah algoritma yang diterapkan ke salah satu teknik pencarian. Untuk mencari solusi atas ruang yang dibentuk oleh grafik perencanaan.

Pendakatan Perencanaan Klasik Lainnya

Saat ini pendekatan yang paling populer dan efektif untuk perencanaan otomatis  adalah menerjemahkan ke satisfiability Boolean masalah (SAT), teruskan pencarian negara-ruang dengan heuristik dengan hati-hati (Pasal 10.2), cari menggunakan grafik perencanaan.

 Analisis Pendekatan Perencanaan

Perencanaan menggabungkan dua bidang utama dari AI yaitu pencarian dan logika. Sebuah perencanaan dapat dilihat baik sebagai sebuah program yang mencari solusi atau sebagai salah satu yang membuktikan solusi. Perencanaan adalah latihan dalam mengendalikan ledakan kombinatorial. Sebuah perencana yang menggunakan trik bawah-ke-atas dapat memecahkan masalah dalam dunia blok tanpa backtracking.

Kesimpulan
Perencanaan klasik berkonsentrasi pada masalah-masalah yang mana kebanyakan tindakan meninggalkan hal-hal yang kebanyakan tidak berubah. keterkaitanya dengan Artificial intellegence yaitu sebagai teknik perencanaan sekaligus memecahkan masalah dalam pembuatan Artificial intellegence untuk ditemukanya solusi dari setiap permasalahan yang ada.

Referensi :

-          Suparman. 1991. Mengenak Artificial Intellegence. Yogyakarta: Andi Offset

-          Desiani, Anita, dan Muhammad Arhami. 2006. Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi

-          Binus.2013.KecerdasanBuatan,http://library.binus.ac.id/eColls/eThesisdoc/Bab2/2013-1-00566-IF%20Bab2001.pdf

- Entin. 2016 . Bab 1 Pengenalan Kecerdasan Buatan, http://entin.lecturer.pens.ac.id/Kecerdasan%20Buatan/Buku/Bab%201%20Pengenalan%20Kecerdasan%20Buatan.pdf

-          Rich, Elaine, dan Kevin Knight. 1991. Artificial Intelligence. United State: Library of Congress Cataloging in Publication Data