Sejarah Artificial Intelligence
Awal pekerjaan dipusatkan seperti game playing (misalnya audio dengan kecerdasan dan permainan catur (chess player), pembuktian teorema (theorem proving) pada tugas-tugas formal (formal task). Tahun 1963, Samual menulis sebuah program yang diberi nama check-er-playing program, yang tidak hanya untuk bermain game tetapi juga digunakan pengalamannya pada permainan untuk mendukung kemampuan sebelumnya. Catur juga diterima, karena banyak sekali perhatian terhadap permainan catur yang merupakan permainan yang lengkap atau kompleks, program catur di sini situasinya harus seperti dunia nyata. Kandidat AI harus mampu menghadapi masalah-masalah yang rumit.
Logic theorist di awal percobaan untuk membuktikan teorema matematika. Ia mampu membuktikan beberapa teorema dari bab I Prinsip Matematika Whiteheat dan Russell.
Theorema Gelenrnter pada tahun 1963 membuktikan pencarian area yang lain dari matematika yaitu geometri. Pada tahun 1963, pemecahan ,masalah umum menggunakan object, pembuktian dengan atraksi (eksternal).
Berikut uraian sejarah AI lebih jelasnya :
Pada awal abad 17, Rene Descrates mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung digital mekanis yang pertama pada tahun 1642.
Pada abad 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram. Betrand Rusell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica yang merombak logika formal.
Tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan “Kalkulus Logis Gagasan yang tetap dalam Aktivitas” yang meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.
Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam Artificial Intelligence. Pada tahun 1951, program Artificial Intelligence pertama yang bekerja untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University Manchester (UK) : sebuah permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz.
Pada tahun 1956, John McCarthy membuat istilah “kecerdasan buatan” pada konferensi pertama. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan “Turing Test” sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan tes perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.
Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemontsrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, yakni sebuah program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali di bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour 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 biasa juga disebut dengan sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan yang rintang dan kusut secara mandiri.
Pada tahun 1980-an, jaringan syaraf digunakan secara meluas dengan algoritma perambatan balik, yang pertama kali dijelaskan oleh Paul John Werbos pada tahun 1974. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus DEEP BLUE, yaitu sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya yang disimpan melalui penerapa metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.
Definisi Artificial Intelligence
Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan adalah suatu cara untuk membuat atau menciptakan sebuah mesin cerdas dengan menggunakan alat bantu, sehingga mesin cerdas itu dapat melakukan hal-hal yang biasa dilakukan oleh manusia. Ada beberapa kecerdasan buatan yang biasanya ditanamkan ke dalam sebuah mesin seperti pengenalan suara, pengenalan wajah, belajar, perencanaan, pemecahan masalah, penalaran, persepsi, serta kemampuan untuk memanipulasi dan memindahkan objek.
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]).
Contoh Penerapan Dalam Kehidupan
1. Natural Language Processing (NLP)
NLP mempelajari bagaimana bahasa alami itu diolah sedemikian hingga user dapat berkomunikasi dengan komputer. Konsentrasi ilmu ini adalah interaksi antara komputer dengan bahasa natural yang digunakan manusia, yakni bagaimana komputer melakukan ekstraksi informasi dari input yang berupa natural language dan atau menghasilkan output yang juga berupa natural language, misalnya pada system Automated online assistant seperti gambar 1.3 dan deteksi email spam yang cerdas [7].
2. Computer Vision
Cabang ilmu ini erat kaitannya dengan pembangunan arti/makna dari image ke obyek secara fisik. Yang dibutuhkan didalamnya adalah metode-metode untuk memperoleh, melakukan proses, menganalisa dan memahami image. Apabila cabang ilmu ini dikombinasikan dengan Artificial Intelligence secara umum akan mampu menghasilkan sebuah visual intelligence system. Akuisisi dan pemrosesan informasi berupa vision dapat ditampilkan pada gambar 1.4
Gambar 1.4 Model persepsi visual pada computer vision
Gambar 1.5 Contoh penerapan computer vision untuk identifikasi wajah
3. Robotika dan Sistem Navigasi
Bidang ilmu inilah yang mempelajari bagaimana merancang robot yang berguna bagi industry dan mampu membantu manusia, bahkan yang nantinya bisa menggantikan fungsi manusia. Robot mampu melakukan beberapa task dengan berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Untuk melakukan hal tersebut, robot diperlengkapi dengan actuator seperti lengan, roda, kaki, dll. Kemudian, robot juga diperlengkapi dengan sensor, yang memampukan mereka untuk menerima dan bereaksi terhadap environment mereka Al-Jajari (1136-1206) seorang ilmuwan Islam pada dinasti Artuqid yang dianggap pertama kali menciptakan robot humanoid dimana berfungsi sebagai 4 musisi, hebat kan? Bahkan pada tahun 1796 sudah dihasilkan boneka mekanik bernama Karakuri yang mampu menuangkan air teh atau menulis karakter Kanji yang dibuat oleh Hisashige Tanaka.
Gambar 1.6 Al-Jazari’s programmable automata (Tahun 1206 SM)
Gambar 1.7 Karakuri, rancangan robot dari Jepang adad 16 yang mampu menuang air teh
Ada beberapa istilah penting di dalam robot vision yang saling berhubungan, diantaranya computer vision, machine vision dan robot vision. Computer vision merupakan teknologi paling penting di masa yang akan datang dalam pengembangan robot yang interaktif. Computer Vision merupakan bidang pengetahuan yang berfokus pada bidang sistem kecerdasan buatan dan berhubungan dengan akuisisi dan pemrosesan image. Machine vision merupakan proses menerpakan teknologi untuk inspeksi automatis berbasis image, kontrol proses dan pemanduan robot pada berbagai aplikasi industri dan rumah tangga. Robot vision merupakan pengetahuan mengenai penerapan computer vision pada robot. Robot membutuhkan informasi vision untuk memutuskan aksi apa yang akan dilakukan. Penerapan saat ini vision pada robot antara lain sebagai alat bantu navigasi robot, mencari obyek yang diinginkan, inspeksi lingkungan dan lainnya. Vision pada robot menjadi sangat penting karena informasi yang diterima lebih detail dibanding hanya sensor jarak atau sensor lainnya. Misalnya dengan vision, robot dapat mengenal apakah obyek yang terdeteksi merupakan wajah orang atau bukan. Lebih jauh lagi, sistem vision yang canggih pada robot membuat robot dapat membedakan wajah A dengan wajah B secara akurat (Face recognition system menggunakan metode PCA, LDA dan lainnya) [6]. Proses pengolahan dari input image dari kamera hingga memiliki arti bagi robot dikenal sebagai visual perception, dimulai dari akuisisi image, image preprocessing untuk memperoleh image yang diinginkan dan bebas noise misalnya, ekstrasi fitur hingga interpretasi seperti ditunjukkan pada gambar 1.8. Misalnya saja untuk identifikasi pelanggan dan penghindaran multiple moving obstacles berbasis vision, atau untuk menggerakan servo sebagai aktuator untuk mengarahkan kamera agar tetap mengarah ke wajah seseorang (face tracking) [5].
Gambar 1.8 Contoh Model visual perception pada robot[3]
Contoh nyata model service robot berbasis vision (vision-based service robot) yang dikembangkan penulis bernama Srikandi III yang menggunakan 2 buah kamera (stereo vision) seperti gambar di bawah, dimana robot dapat mengirimkan order pesanan minuman ke pelanggan:
(a) (b)
Gambar 1.9 Contoh robotika berbasis kamera
Pada pengembangan selanjutnya, menanamkan kecerdasan buatan yang komplek pada robot sehingga mampu mengenal dan memahami suara manusia, perhatian terhadap berbagai gerak lawan bicara dan mampu memberikan response alami yang diberikan robot ke manusia merupakan tantangan ke depan untuk membangun robot masa depan.
4. Game Playing
Game biasanya memiliki karakter yang dikontrol oleh user, dan karakter lawan yang dikontrol oleh game itu sendiri. Dimana kita harus merancang aturan-aturan yang nantinya akan dikerjakan oleh karakter lawan. Game akan menjadi menarik apabila karakter lawan (non-player) bereaksi dengan baik terhadap apa yang dilakukan oleh player. Hal ini akan memancing penasaran user dan membuat game menarik untuk dimainkan. Tujuan intinya adalah membuat non-player memiliki strategi yang cerdas untuk mengalahkan player. Pada bidang ini, AI dibutuhkan, yaitu untuk merancang dan menghasilkan game yang fun serta antarmuka antara man-machine yang cerdas dan menarik untuk dimainkan[8].
Gambar 1.10 Games tingkat lanjut yang menerapkan AI
5. Sistem Pakar
Bidang ilmu ini mempelajari bagaimana membangun sistem atau komputer yang memiliki keahlian untuk memecahkan masalah dan menggunakan penalaran dengan meniru atau mengadopsi keahlian yang dimiliki oleh pakar. Dengan sistem ini, permasalahan yang seharusnya hanya bisa diselesaikan oleh para pakar/ahli, dapat diselesaikan oleh orang biasa/awam. Sedangkan, untuk para ahli, sistem pakar juga akan membantu aktivitas mereka sebagai asisten yang seolah-olah sudah mempunyai banyak pengalaman.Sedangkan definisi lain dari sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang
Gambar 1.11. Model Sistem Pakar
Menurut Turban [6], 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.
Daftar Pustaka
https://adeirmasuryani.wordpress.com/2012/10/27/tugas-sistem-informasi-psikologi-artificial-intelligence-sejarah-ai-ai-kognisi-manusia-ai-sistem-pakar-eliza-parry-nettalk/
http://web.if.unila.ac.id/purmanailuswp/2015/09/13/pengertian-artificial-intelligence-kecerdasan-buatan/
http://blog.rumahproject.com/2016/11/27/contoh-penerapan-kecerdasan-buatan-ai-dalam-kehidupan/
http://timur.ilearning.me/2016/03/01/apa-definisi-artificial-intelligence/
