Artificial Intelegent atau Kecerdasan buatan didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan saraf tiruan dan robotika.
Karakteristik Sistem Cerdas:
- Mempunyai satu atau lebih sifat:
- Mampu mengekstrak dan menyimpan pengetahuan
- Proses penalaran seperti manusia
- Pembelajaran dari pengalaman (atau training)
- Berurusan dengan ekspresi tidak tepat/teliti dari fakta
- Menemukan solusi melalui proses mirip evolusi alami
- Interaksi yang lebih canggih dengan pengguna melalui:
- Pemahaman Bahasa alami
- Pengenalasan dan Sintesis Bicara (Speech).
- Analisis citra (image)
- Kebanyak system cerdas saat ini berbasis pada
- Sistem pakar berbasis aturan
- Satu/Lebih metodologi dalam soft computing.
Metodologi Sistem Cerdas
- Sistem Pakar
Sistem pakar atau expert system adalah system informasi yang berisi dengan pengetahuan dari pakar sehingga dapat digunakan untuk konsultasi. Pengetahuan dari pakar di dalam sisitem ini digunakan sebagai dasar oleh Sistem Pakar untuk menjawab pertanyaan (konsultasi).Kepakaran (expertise) adalah pengetahuan yang ekstensif dan spesifik yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca, dan pengalaman. Pengetahuan membuat pakar dapat mengambil keputusan secara lebih baik dan lebih cepat daripada non-pakar dalam memecahkan problem yang kompleks. Kepakaran mempunyai sifat berjenjang, pakar top memiliki pengetahuan lebih banyak daripada pakar yunior. Tujuan Sistem Pakar adalah untuk mentransfer kepakaran dari seorang pakar ke komputer, kemudian ke orang lain (yang bukan pakar).
Contoh Sistem Pakar:
system pakar dalam bidang kedokteran, Aplikasi sistem pakar dalam bidang kedokteran yang dibuat dengan proses penelusuran maju (forward chaining) mampu mengenali jenis penyakit pada manusia, terutama jenis penyakit mata. Aplikasi sistem pakar ini dapat menjadi sarana untuk menyimpan pengetahuan tentang penyakit terutama yang berkenaan dengan jenis penyakit mata dari para pakar atau ahlinya. Sistem pakar mampu membantu pasien maupun dokter dalam menyediakan sistem pendukung keputusan dan saran dari pakar.
- Fuzzy Logic
Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian. Saat logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah biner (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran. Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti “sedikit”, “lumayan”, dan “sangat”. Logika ini berhubungan dengan set fuzzy dan teori kemungkinan. Logika fuzzy diperkenalkan oleh Dr. Lotfi Zadeh dari Universitas California, Berkeley pada 1965
Contoh: Penentuan prestasi mahasiswa berdasarkan great IPK
- Jaringan Syaraf Tiruan (ANN)
Jaringan syaraf Tiruan adalah paradigma pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh suatu system sel syarag biologi, sama seperti otak yang memproses suatu informasi. Jaringan syaraf itu sendiri bukanlah suati algoritma, melainkan sebuah kerangka kerja untuk banyak algoritma pembelajaran mesin yang berbeda untuk bekerja bersama dan memproses input data yang kompleks.
ANN didasarkan pada kumpulan unit atau nodus yang terhubung yang disebut neuron artifisial, yang secara longgar memodelkan neuron di otak biologis. Setiap koneksi, seperti sinapsis di otak biologis, dapat mengirimkan sinyal dari satu neuron buatan ke yang lain. Neuron buatan yang menerima sinyal dapat memprosesnya dan kemudian memberi sinyal tambahan neuron buatan yang terhubung dengannya
Contoh: ANN digunakan untuk pengenalan karakter optic yang dikenal dengan Optical Character Recognation. Optical Character merupakan suatu teknologi yang memungkinkan mesin mesin (komputer) secara otomats dapat mengenalilkarakter lewat suatu mekanisme optic. Proses yang dilakukan adalah mengubah citra yang mengandung karakter-karakter di dalamnya ke dalam informaxi yang dapatdimanipulasi oleh mesin.
- Algoritma Genetika
Algoritma genetika adalah teknik pencarian yang di dalam ilmu komputer untuk menemukan penyelesaian perkiraan untuk optimisasi dan masalah pencarian. Algoritma genetika merupakan algoritma komputasi yang diinspirasi teori evolusi yang kemudian diadopsi menjadi algoritma komputasi untuk mencari solusi suatu permasalahan dengan cara yang lebih alamiah. Salah satu aplikasi algoritma genetika adalah pada permasalahan optimal terhadap suatu permasalahan yang mempunyai banyak kemungkinan solusi.
Contoh:
Aplikasi Algoritma Genetika Berikut adalah contoh aplikasi algoritma genetika yang digunakan untuk menyelesaikan masalah kombinasi. Misalkan ada persamaan a+2b+3c+4d = 30, kita mencari nilai a, b, c, dan d yang memenuhi persamaan diatas.
Arsitektur Sistem Kecerdasan Buatan
Dalam mengimplementasi sistem Kecerdasan Buatan, diperlukan algoritma-algoritma paralel. Algoritma-algoritma tersebut antara lain untuk pencarian, optimasi, pengukuran kepuasan, sistem produksi, pencocokan pola dan graf. Untuk mendukung algoritma-algoritma tersebut, diperlukan struktur data untuk merepresentasikan pengetahuan yang mampu melakukan manipulasi paralel.
Oleh karena itu, dalam desain arsitektur sistem pengetahuan harus melibatkan komponen-komponen berikut:
- Penyederhanaan representasi
- Struktur pengetahuan
- Mekanisme inferensi
Perangkat keras atau arsitektur komputer yang diminta oleh sistem Kecerdasan Buatan adalah sebuah komputer yang dapat melaksanakan pemrosesan paralel. Sedangkan perangkat lunaknya harus dikembangkan dengan bahasa yang mempunyai kemampuan paralel dan logika yang handal, seperti Lisp dan Prolog.
Untuk meningkatkan kecepatan pemrosesan dan ukuran memori dimungkinkan untuk tidak melakukan peningkatan kecepatan perangkat keras, tetapi melalui pembuatan arsitektur perangkat lunak dan perangkat keras yang berbeda secara radikal. Solusi yang ditawarkan dalam hal ini adalah:
- Desain pemrograman dengan kemampuan paralel.
- Keefisienan programer dalam menggunakan bahasa tersebut.
- Implementasi bahasa tersebut pada arsitektur/perangkat keras yang tepat.
Dasufianti 