Dipenghujung akhir tahun 2016, ketika semua manusia sudah tidak lagi direpotkan oleh hal-hal yang memakan waktu mereka. Kini mereka si "Sistem Cerdas" telah menjadikan dirinya sebagai kaki tangan manusia selama menjalani hidup. Bagaimana tidak? Ketika pagi hari menjelang misalnya, saat manusia harus merapikan kasur, merapikan ruang tamu, dan lain sebagainya mereka hanya perlu menjadikan si "Sistem Cerdas" sebagai alat yang diyakini bisa menyelesaikan semua tugas-tugas tersebut. Dari contoh sederhana ini, bisa disimpulkan "Sistem cerdas adalah sebuah sistem komputer yang memang dirancang tidak hanya untuk melakukan perhitungan, melainkan sebagai sistem yang melakukan kegiatan-kegiatan menyerupai manusia, dan biasanya diimplementasikan sebagai penunjang keputusan".
Pengertian Kecerdasan Buatan Menurut Para Ahli - Tahun 1950 – an Alan Turing, seorang pionir AI dan ahli matematika Inggris melakukan percobaan Turing (Turing Test) yaitu sebuah komputer melalui terminalnya ditempatkan pada jarak jauh. Di ujung yang satu ada terminal dengan software AI dan diujung lain ada sebuah terminal dengan seorang operator. Operator itu tidak mengetahui kalau di ujung terminal lain dipasang software AI.
Mereka berkomunikasi dimana terminal di ujung memberikan respon terhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan oleh operator. Dan sang operator itu mengira bahwa ia sedang berkomunikasi dengan operator lainnya yang berada pada terminal lain. Turing beranggapan bahwa jika mesin dapat membuat seseorang percaya bahwa dirinya mampu berkomunikasi dengan orang lain, maka dapat dikatakan bahwa mesin tersebut cerdas (seperti layaknya manusia).
Beberapa pakar ilmu kecerdasan tiruan membuat bermacam – macam definisi, antara
lain:
1. Buchanan dan Shortliffe (1985) menyatakan bahwa kecerdasan tiruan merupakan manipulasi simbol – simbol untuk menyelesaikan masalah.
2. Waterman (1986) mengungkapkan bahwa kecerdasan tiruan adalah bagian penting ilmu pengetahuan bidang komputer yang diperlukan untuk mengembangkan kecerdasan program – program komputer.
3. Rich (1981) mendefinisikan kecerdasan tiruan sebagai suatu studi bagaimana membuat komputer mengerjakan sesuatu sedemikian rupa sehingga pada saat itu orang merasa mendapatkan hasil yang lebih baik.
4. Staugaard dan Marvin Minsky memberikan pernyataan bahwa kecerdasan tiruan adalah suatu ilmu pengetahuan yang dapat membuat mesin melakukan sesuatu yang memerlukan kecerdasan apabila dikerjakan oleh manusia. Dengan kalimat lain, kecerdasan tiruan adalah : suatu mekanisasi atau duplikasi proses berpikir manusia.
5. Shcildt (1987) mengatakan bahwa suatu program kecerdasan tiruan akan menunjukkan perilaku program yang menyerupai perilaku manusia jika menghadapi persoalan yang sama.
6. Charniak dan McDermott (1985) menambahkan bahwa proses pembelajaran ada program kecerdasan tiruan menggunakan model komputasi.
Menurut Russel dan Norwig, suatu kecerdasan tiruan mempunyai dimensi :
- Peniruan perilaku
- Peniruan cara berpikir manusia
Secara umum AI dapat dibagi dalam empat kategori yaitu :
1. Sistem yang dapat berpikir seperti manusia “Thinking Humanly”
2. Sistem yang dapat bertingkah laku seperti manusia “Acting Humanly”
3. Sistem yang dapat berpikir secara rasional “Thinking Rationally”
4. Sistem yang dapat bertingkah laku secara rasional “Acting rationally”
Beberapa bidang terapan AI adalah :
1. Robotics
2. Perception
3. Common Sense Reasoning
4. Medical Diagnosis
5. Egineering
6. Scientific Analysis
7. Financial Analysis
8. Expert Tasks
9. Mathematics
10. Games
11. Dll
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.
Keuntungan kecerdasan alamiah dibanding kecerdasan buatan :
1. Bersifat lebih kreatif
2. Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung sementara AI harus
mendapatkan masukan berupa simbol dan representasi
3. Fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan, sebaliknya AI
menggunakna fokus yang sempit.
Sistem cerdas secara umum terdiri atas dua kategori, yaitu sistem yang mampu melakukan emulasi kepakaran seseorang (Knowledge Based Expert System) dan sistem yang mampu melakukan komputasi secara cerdas berdasarkan komputasional (computational intelligence). Sistem yang mempunyai kercerdasan dengan knowledge based expert dan computational intelligence dibedakan kemampuannya dalam hal, kemampuan mengenali pola, kemampuan beradaptasi dengan pengaruh lingkungan atau alam, mempunyai sifat toleransi terhadap adanya kesalahan sampai pada batas tertentu (fault tolerant), kecepatan dengan error ynag kecil, sehingga sistem dapat menghasilkan kinerja mendekati kinerja manusia. Defense Advance Research Project Agency (DARPA) membagi kecerdasan tiruan menjadi tiga kategori, yaitu :
- Kecerdasan tiruan yang diprogram
- Sistem pakar
- Sistem yang mampu belajar
Dari penjelasan di atas, kita dapat mengatakan bahwa kecerdasan tiruan mempunyai dua dimensi, yaitu dimensi peniruan perilaku dan dimensi peniruan cara berpikir. Peniruan kecerdasan perilaku meliputi kecerdasan tiruan yang diprogram. Peniruan cara berpikir terdiri atas dua bagian, yaitu peniruan proses berpikir dan peniruan proses komputasi.
Ada konsep dasar pada Artifical Intelligence(AI) yaitu ada Sistem Pakar (Expert System), Decision Support System (DSS), Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing), Pengenalan Ucapan (Speech Recognition), Robotika & Sistem Sensor, Computer Vision, IntelligentComputer-aided Instruction, dan terakhir tergolong sebagai hobi anak-anak hingga remaja yaitu Game Playing. Kita akan bahas satu persatu konsep dasarnya setelah itu menjelaskan apa sih metodologi pada teknologi sistem cerdas.
Konsep pertama adalah Sistem Pakar. Sistem pakar merupakan pengetahuan manusia dalam komputer untuk memecahkan suatu permasalahan dan dikerjakan oleh seorang pakarnya, contoh : Dokter. Mereka hanya memecahkan permasalahan sesuai dengan pekerjaannya atau sesuatu yang sudah dikuasai. Sistem pakar ini sendiri memiliki 4 bagian, apa saja? Ada User Interface, Knowledge Base, Inference Engine, dan Development Engine. Lalu ada jenis-jenis pada sistem pakar yaitu sebagai berikut Interpretasi, Prediksi, Diagnosis, Design, Planning, Monitoring, Debugging, Reparasi, Instruction, dan terakhir Control.
Konsep kedua nya adalah Decision Support System (DSS) atau disebut juga dengan sistem pendukung keputusan yang merupakan serangkaian kelas tertentu dari sistem informasi terkomputerisasi yang mendukung pengambilan keputusan bisnis dan organisasi. Apa saja sih informasi yang biasa dikumpulan dengan aplikasi DSS? Kita dapat mengakses semua aset informasi terkini, ada data legasi dan relasional, kumpulan data, gudang data, dan lain sebagainya. Angka-angka penjualan antara periode dengan periode lainnya. Angka pendapatan yang dapat diperkirakan, namun ada konsekuesinya pada pilihan pengambilan keputusan yang berbeda dengan pengalaman dalam suatu konteks yang dirinci ulang.
Konsep ketiga Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing) dengan adanya ini diharapkan sekali user dapat berkomunikasi dengan komputernya menggunakan bahasa sehari-hari dan dapat dengan nyaman menyelesaikan permasalahannya di komputer. Konsep keempat yaitu Pengenalan Ucapan (Speech Recognition) dengan adanya ini diharapkan user dapat berkomunikasi dengan komputernya hanya dengan media suara saja.
Konsep kelima Robotika & Sistem sensor. Robot adalah sebuah manipulator yang terkendali, multifungsi, dan mampu diprogram untuk bergerak dalam tiga sumbu atau lebih, yang tetap berada di tempat atau bergerak untuk digunakan dalam aplikasi otomasi industri. Sedangkan sensor tiruan dari indra pada makhluk hidup. Sensor ini berfungsi sebagai komponen yang membuat robot bisa merespon lingkungan sekitarnya.
Konsep keenam adalah Computer Vision yang dapat menginterpretasikan gambar atau objek melalui komputer sesuai yang diinginkan oleh usernya. Konsep ketujuh adalah Intelligent Computer-aided Instruction yang dipakai untuk melatih dan mengajar dan sangat bermanfaat bagi user. Konsep yang terakhir adalah Game Playing yang tidak diragukan lagi kehebatannya pada interaksi manusia dengan teknologi, terutama para gamers yang selalu berinteraksi dengan komputer.
Metodologi pada sistem cerdas terbagi menjadi 3 macam yaitu :
- Artifical Neural Networks (ANN)
ANN atau disebut biasa disebut NN (neurak networks) jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan sistem saraf manusia. Otak manusia terdiri dari 100 milyar elemen pemrosesan yang biasa disebut neuron yang saling terhubung. ANN sendiri didasarkan pada model yang disederhanakan dan ANN sendiri biasanyan belajar dari pengalaman – representasi berulang dari masalah contoh dengan solusi – solusinya yang sesuai. Setelah pembelajaran, ANN mampu memecahkan masalah, bahkan dengan masukkan (input) paling baru. Kekuatan utama ANN mampu menangani data yang sebelumnya tidak terlihat, tidak lengkap atau rusak. Beberapa contoh aplikasi yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (ANN):
- Deteksi eksplosif di bandara
- Deteksi wajah
- Penilaian resiko keuangan
- Optimasi dan penjadwalan
- Fuzzy System
Sistem inferensi fuzzi sering disebut juga fuzzy inference engine yaitu sistem yang dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa seperti kita (manusia) yang menggunakan nalurinya. Ada beberapa jenis FIS (fuzzy inference engine) yang sering kita kenal yaitu mamdami, Sugeno, dan Tsukamoto.
- Genetic Algorithms / Alogaritma Genetika (GA)
GA adalah sebuah teknik pencarian yang didalam ilmu computer untuk menemukan penyelesaian perkiraan dan masalah pencarian. GA itu sendiri adalah kelas khusus dari algoritma evolusioner dengan menggunakan teknik yang terinspirasi oleh biologi evolusioner seperti warisan, mutasi, seleksi alam dan rekombinasi atau crossover. Biasanya GA digunakan dalam beberapa pemakaian, contohnya :
· Optimasi portofolio
· Prediksi kebangrutan
· Peramalan keuangan
· Perancangan mesin jet
· Penjadwalan
Topologi Kecerdasan Tiruan yang selengkapnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Referensi:
- Negnevitsky, Michael. Artificial Intelligence “A Guide To Intelligent Systems”. Mc Graw Hill Company.
- Desiani, Anita dan Muhammad Arhami. Konsep Kecerdasan Buatan. Penerbit Andi.
- Pandjaitan, Lanny W. Dasar – Dasar Komputasi Cerdas. Penerbit Andi.
- Website dan jurnal – jurnal imiah.
