Pendahuluan - M. Zidny Naf`an

Kecerdasan Buatan
Pendahuluan
Muhammad Zidny Naf’an, M.Kom.
Gasal 2015/2016
Latar Belakang
• Rasa keingintahuan dan kreatifitas manusia
mendorong manusia untuk bisa membuat
sebuah mesin yang bisa seperti dirinya (bukan
dari aspek fisik dan biologis) melainkan dari
aspek
– AKAL-BUDI
– KEMAMPUAN BERPIKIR
– KEMAMPUAN PROBLEM SOLVING
2
Apa Kaitan dengan Informatika
• Model mesin yang ingin dicari terwujud
sebagai Komputer yang dimotori oleh
perangkat lunak
• Saat ini produk dari keinginan tadi sudah
menjadi komoditas industri – memiliki nilai
ekonomi
3
Beberapa Definisi AI
• Ilmu dan rekayasa untuk membuat mesin
cerdas, khususnya program komputer cerdas
• Reproduksi dari metoda penalaran manusia
• Penggunaan model komputasional untuk
mensimulasikan perilaku/kecerdasan manusia
• Studi kecerdasan mental manusia dengan
penggunaan metoda komputasional
4
Jadi, apakah AI?
Disiplin yang men-sistematisasi dan
mengotomatisasi tugas-tugas intelektual untuk
membuat mesin yang:
Bertindak seperti
manusia
Berpikir seperti
manusia
Bertindak rasional
Berpikir rasional
5
(1.1)Bertindak seperti manusia
• Tujuan dari AI adalah membuat sistem komputer
yang menjalankan fungsi-fungsi yang membutuhkan
kecerdasan ketika dikerjakan oleh manusia
•  Metodologi:
Definisikan tugas-tugas dimana manusia
mengerjakannya lebih baik, contohnya:
–
–
–
–
Membuktikan teorema
Bermain catur
Merencanakan operasi pembedahan
Diagnosis penyakit
Coba dilakukan oleh komputer
6
Turing Test
• Ide dari Alan Turing tahun 1950
• Komputer diberi beberapa pertanyaan oleh
interogator. Mesin berkategori cerdas jika
interogator tidak bisa membedakan response dari
manusia dan mesin
• Kemampuan yang dibutuhkan: pengolahan
bahasa alami, representasi pengetahuan,
penalaran otomatis, learning,...
• Tidak ada interaksi fisik (Total Turing Test)
7
(1.2)Berpikir seperti manusia
• Meniru langkah-langkah penalaran yang dilakukan
manusia
• Langkah-langkah penalaran manusia diketahui
dengan introspeksi atau eksperimen psikologi
• Berhubungan dengan cognitive science
– Cognitive science is the interdisciplinary scientific study of
the mind and its processes.
– how information is represented, processed,and transformed
• Pertanyaan: apakah juga meniru ketidaksempurnaan
hasil penalaran manusia?
8
(2.1)Berpikir rasional
• Mencari keputusan terbaik berdasarkan
pengetahuan yang dimiliki
• “terbaik”  memaksimalkan nilai yang diharapkan
( sempurna)
• 2 masalah:
- Representasi formal dari pengetahuan informal
- Perbedaan antara memecahkan masalah “dalam prinsip/teori” dan
“dalam praktik”
9
Pengetahuan Formal dan Informal
Conklin (1996)
Pengetahuan formal adalah pengetahuan
yang dapat ditemukan dalam buku, manual
dan dokumen, dan yang dapat dengan
mudah dibagi dalam kursus pelatihan.
Pengetahuan Informal: pengetahuan yang tidak dapat
disentuh secara fisik, sulit diterjemahkan dalam bentuk
bahasa dan sulit untuk dipelajari oleh orang lain.
Contohnya adalah kemampuan seorang pembatik dalam
membuat motif-motif batik baru atau kepandaiannya
memainkan canting.
https://tikamaliyana.wordpress.com/2011/01/10/definisi-pengetahuan-tasit-dan-eksplisit/
10
(2.2)Bertindak rasional
• 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.
• Didalam AI terdapat pendekatan: rational agent
- Menalar aksi dengan logika
- Melakukan aksi berdasarkan hasil penalaran
• Mengabaikan kesadaran, emosi, dan ketakutan
12
Jadi, apakah AI?
Disiplin yang men-sistematisasi dan
mengotomatisasi tugas-tugas intelektual untuk
membuat mesin yang:
Bertindak seperti
manusia
Berpikir seperti
manusia
Bertindak rasional
Berpikir rasional
13
Context & Produk
Automatic Programming
Natural Language Processing
Robotic
Speech Recognizing
Expert System
Computer Vision
Filsafat
Physcologi
Matematic
Biologi
Ekonomi
Lingustic
Computer Engineering
14
Dasar AI
•
•
•
Philosophy:
– Dualisme Vs Materialisme : Jasad dan Ruh
– Empirisme : manusia belajar dari pengalaman. Manusia dapat dianggap
mesin pemroses informasi
– prinsip induksi  probabilistik
– confirmation theory: pengetahuan dibentuk dari kalimat yang dibaca
– means-end analysis: ada keterkaitan antara pengetahuan dengan aksi yang
dilakukan manusia
Mathematics:
– algorithm formal,
– Aljabar Boolean, Kalkulus predikat,
– Statistic-probability,teori komputasi
Psikologi: psikologi kognitif,
15
Dasar AI
•
•
•
Computer engineering:
– membuat ARTIFACT dari AI,
– tetapi AI juga berperan dalam Comp Engineering
Linguistic:
– Bahasa bisa diekspresikan secara formal – CHOMsKy
– Eksplorasi tentang representasi pengetahuan melalui bahasa
Ekonomi
– Utility theori – preference
– Probability + Utility theory = Decision Theory
•
Biologi
– Mekanisme otak dan sel saraf. Menghasilkan satu penemuan besar ARTIFICIAL
NEURAL NETWORK
– Algoritma Genetika
– Algoritma Koloni Semut
16
Sejarah AI (1)
• (1943-1956)
– Pengetahuan adalah sumber
aktivitas psychology
– Fungsi dan cara kerja sel saraf dan
otak
– Formalisasi Logika Proposisi dan
teori komputasi
– Minsky: Neural Network Computer
dg 3000 dioda-SNARC
– Jhon Mc Charty “Artificial
Intelligence”
1969-1971: Shakey the
robot (Fikes, Hart,
Nilsson)




Logic based planning
Motion planning
Learning
Computer vision
• 1950-1969: prinsip-prinsip dasar
– Sukses Pertama :General problem
solving
– Theorem proving
– Games
– Formal calculus
17
Sejarah AI (2)
• Akhir 60’s - pertengahan 80’s:
– Fokus pada masalah-masalah yang
memerlukan kepakaran
– Translasi kepakaran ke dalam rules:
If kondisi Then Next Rules/Solusi
– Rekayasa pengetahuan (Knowledge
engineering)- Key of Power
Sejarah AI (3)
• AI menjadi industri (80’s – sekarang):
– Expert systems: Digital Equipment, Teknowledge,
Intellicorp, Du Pont, oil industry, …
– Lisp machines: LMI, Symbolics, …
– Robotics: Adept, Fanuc, ABB, Sony, Honda,
iRobot, Evolution Robotics
– Voice processing
– Video games
– Image analysis, medical diagnosis, …
Sejarah AI (4)
• Jaringan saraf tiruan, algoritma genetika (80’s –
90’s)
• Berhubungan erat dengan ilmu ekonomi,
pemodelan probabilitas, dan teori kontrol (90’s
– sekarang)
• Saat ini : Improvement dalam aspek capabilitas
dari real sistem- tidak ada teori baru
Prediksi dan realitas (1)
• Tahun 60an, seorang profesor terkenal dari MIT
mengatakan bahwa “Pada akhir musim panas ini,
“electronic eye” telah dapat diciptakan
• Sampai saat ini belum ada sistem computer vision
system yang mampu memahami gambar (scene)yang
kompleks
• Tetapi sistem komputer telah digunakan untuk
monitoring lalu lintas, jalan, pengenalan wajah,
analisis citra medik,…
Prediksi dan realitas (2)
• Tahun 1958, Herbert Simon (CMU)
memprediksikan bahwa 10 tahun kemudian
komputer akan menjadi pemenang pertandingan
catur
• Prediksi menjadi kenyataan tahun 1998
• Saat ini komputer sudah menang di beberapa
game seperti Checkers, Othello, dan Catur
• Teknik-teknik AI (search, planning, probabilistic
reasoning) telah digunakan pada video games
Prediksi dan Realitas (3)
• Tahun 70an, banyak orang percaya
bahwa robot akan berada di manamana, termasuk rumah (home robots)
• Hari ini beberapa industri (auto,
elektronik) menggunakan robot,
mengelilingi mars, membantu
pembedahan otak dan hati, dan
humanoid robot tersedia untuk disewa
• tetapi home robot masih menjadi
pemikiran untuk masa depan
Karakteristik program AI
• Mengelola data secara simbolik
• Proses pencarian/pemilihan
• Informasi tidak tepat/tidak jelas diformulasikan
secara matematik
• Semantik
• Solusi cukup, bukan optimal
• Penggunaan fakta dan aturan dalam jumlah besar
• Penggunaan (meta)knowledge
Cabang AI
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Game
Speech recognition
Natural language processing
Computer vision
Machine larning
Jaringan saraf tiruan
Automatic programming
Automatic reasoning/theorema proving
Sistem pakar
Robotika
Diskusi
1. Menurut Anda, seberapa penting bidang ilmu
AI untuk kehidupan manusia? Berikan
justifikasi Anda
26
Referensi
• Suyanto, Artificial Intelligence, Penerbit
Informatika
27