Kecerdasan Buatan ( rangkuman 2 )

Kecerdasan buatan atau dalam bahasa inggrisnya 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 dilihat dari beberapa sudut pandang, sebagai berikut ;
1. Sudut Pandang Kecerdasan

Kecerdasan buatan mampu membuat mesin menjadi cerdas (berbuat seperti yang dilakukan manusia)

2. Sudut Pandang Penelitian

Kecerdasan buatan adalah studi bagaimana membuat komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan manusia

3. Sudut Pandang Bisnis 
Kecerdasan buatan adalah kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologis dalam menyelesaikan masalah bisnis 
4.  Sudut Pandang Pemrograman

Kecerdasan buatan meliputi studi tentang pemrograman simbolik, problem solving, dan pencarian (searching)

 
KECERDASAN BUATAN VS KECERDASAN ALAMI

Kelebihan  kecerdasan buatan dibanding dengan kecerdasan alami adalah sebagai berikut.

Kecerdasan Buatan	Kecerdasan Alami
Bersifat permanen	Cepat mengalami perubahan
Lebih mudah diduplikasi dan ditransfer	Proses transfer antar manusia membutuhkan proses yang lebih lama
Lebih murah	Lebih mahal
Konsisten	Sering berubah (sifat manusia)
Dapat didokumentasikan	Sulit didokumentasikan
Lebih cepat	Lebih lambat
Teliti	Kurang Teliti

Sejarah Kecerdasan Buatan

1.       Jaman Batu  (1943-1956)

·         Awal kerja JST dan logika

·         Teori Logika (Alan Newell and Herbert Simon)

·         Kelahiran AI: Dartmouth workshop ‐ summer 1956

·         John McCarthy’s memberi nama bidang: artificial intelligence

2.       Awal Antusias, Harapan Besar (1952-1969)

·         McCarthy (1958)

‐ mendefinisikan Lisp

‐ menemukan time‐sharing

‐ Advice Taker

•        Pembelajaran tanpa pengetahuan

•        Pemodelan JST

•        Pembelajaran Evolusioner

•        Samuel’s checkers player: pembelajaran

•        Metode resolusi Robinson.

•        Minsky: the microworlds (e.g. the block’s world).

•        Banyak demonstrasi kecil ttg perilaku “intelligent”

•        Prediksi over‐optimistic Simon

3.       Masa Gelap (1966-1973)

·         AI tidak mengalami perkembangan: ledakan perkembangan combinatorial

•        Fakta bahwa suatu program bisa mendapatkan suatu solusi secara prinsip tidak berarti bahwa program memuat beberapa mekanisme yang dibutuhkan untuk mendapatkannya secara praktis.

•        Kegagalan dari pendekatan terjemahan bahasa alami berbasis pada grammars sederhana dan kamus kata.

•        Penterjemahan kembali yang populer English‐>Russian‐>English

•        Penemuan untuk pemrosesan bahasa natural dihentikan.

•        Kegagalan perceptron untuk belajar dari fungsi sederhana sebagaimana disjunctive/eksclusive OR.

•        Penelitian pada JST dihentikan.

•        Realisasi dari kesukaran dalam proses learning dan keterbatasan dari metode yang dieksplorasi

•        Konsep pembelajaran simbolik (Winston’s influential thesis, 1972)

4.       Renaissance (1969-1979)

·         Perubahan pada paradigma penyelesaian: Dari penyelesaian masalah berbasis “search‐based” menjadi penyelesaian masalah berbasis pengetahuan.

•        Sistem pakar pertama

•        Dendral: menginferensi struktur molecular dari informasi yang disediakan oleh spektrometer massa.

•        Mycin: diagnoses blood infections

•        Prospector: merekomendasikan eksplorasi pengeboran pada lokasi geologi yang menyediakan suatu deposit mineral molybdenum.

5.       Era Industrial (1980-sekarang)

·         Sukses pertama Sistem Pakar secara komersial.

•        Many AI companies.

•        Eksplorasi dari strategi pembelajarqan yang bermacam‐macam (Explanation‐based learning, Case‐based Reasoning, Genetic algorithms, Neural networks, etc.)

6.       Kembalinya neural networks (1986-sekarang)

·         Penggalian kembali algoritma learning back propagation untuk neural networks yang pertama dikenalkan dalam tahun 1969 oleh Bryson and Ho.

•        Banyak aplikasi sukses dari Neural Networks.

•        Kehilangan respek terhadap sulitnya membangun sistem pakar (macetnya knowledge acquisition).

7.       Kematangan (1987-sekarang)

·         Perubahan dalam cakupan dan metodologi penelitian bidang Kecerdasan Buatan membangun di atas teori yang ada, bukan cuma mengusulkan teori baru berbasis klaim pada theorema dan eksperimen, bukan pada intuisi menunjukkan relevansi ke aplikasi nyata, bukan pada contoh “mainan”.

8.       Agen Kecerdasan (1995-sekarang)

·         Realisasi yang pada mulanya dipisahkan dalam sub dari kecerdasan buatan (speech recognition, proble solving and planning, robotics, computer vision, machine learning, knowledge representation, etc) perlu direorganisasi bilaman hasil-hasilnya diikat bersama-sama dalam suatu desain agen tunggal.

·        
      Sumber :
http://mutiaralasahido.blogspot.com
http://techno-pedia.com