Kecerdasan Buatan Pendahuluan Muhammad Zidny Nafan M Kom
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 – CHOMs. Ky – 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) n n 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, i. Robot, 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 60 an, 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 70 an, banyak orang percaya bahwa robot akan berada di mana, 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
- Slides: 26