Subdisiplin Dalam Ilmu AI

Berikut ini merupakan sub disiplin ilmu kecerdasan buatan yaitu :

• Sistem Pakar (Expert System) : suatu sistem yang dirancanga untuk dapat menirukan keahlian sesorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan memecahkan suatu masalah dimana sistem dapat berdialog dengan manusia.
• Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing) : pembuatan program yang memiliki kemampuan untuk memahami bahasa manusia. Contoh : google translate, TTS (text to speech) alat bantu membaca untuk tunanetra dsb.
• Pengenalan Ucapan (Speech Recognition) : pengembangan teknik dan sistem yang memungkinkan komputer menerima masukan berupa kata yang diucapkan. Contoh : Telepon untuk penderita bisu Tuli, Alat untuk tuna wicara
• Robotika dan Sistem Sensor : sistem atau alat yang digunakan untuk menggantikan kinerja manusia secara otomatis
• Computer Vision : cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali objek yang diamati/diobservasi. 
• Intelligent Computer-Aided Instruction : komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih mengajar. Contoh : Learn to Speak English
• Game Playing : aplikasi permainan yang diprogram pada komputer sesuai dengan aturan yang ada pada basis pengetahuan. Contoh : permainan catur, kartu, dsb.

Sumber : http://www.slideshare.net/bayaws/ai-1-15913382

Ruang Lingkup AI

Lingkup utama kecerdasan buatan :

1.  Pengolahan bahasa alami (natural language processing) : Diman user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa Inggris, bahasa Indonesia, bahasa Jawa, dan lain-lain, contoh :

a.     Pengguna sistem dapat memberikan perintah dengan bahasa sehari-hari, misalnya, untuk menghapus semua file, pengguna cukup memberikan perintah ”komputer, tolong hapus semua file !” maka sistem akan mentranslasikan perintah bahasa alami tersebut menjadi perintah bahasa formal yang dipahami oleh komputer, yaitu ”delete *.* <ENTER>”.

b.     Translator bahasa Inggris ke bahasa Indonesia begitu juga sebaliknya dan lain-lain, tetapi sistem ini tidak hanya sekedar kamus yang menerjemahkan kata per kata, tetapi juga mentranslasikan sintaks dari bahasa asal ke bahasa tujuan

c.       Text summarization : Suatu sistem yang dapat membuat ringkasan hal-hal penting dari suatu wacana yang diberikan.

2. Sistem pakar (expert system) : Komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar. 

3.  Pengenalan ucapan (speech recognition): Manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara. Contoh:

a.     Memberikan instruksi ke komputer dengan suara.

b. Alat bantu  membaca untuk tunanetra, mempunyai masukan berupa teks tercetak  (misalnya buku) dan mempunyai keluaran berupa ucapan dari teks tercetak yang diberikan.

   c. Konversi dari SMS (Short Message System) ke ucapan sehingga pesan SMS dapat didengar. Dengan demikian memungkinkan untuk mendengar pesan SMS sambil melakukan aktivitas yang menyulitkan untuk membacanya, seperti mengendarai mobil.

4.     Robotika & sistem sensor

a.    Sistem sensor pada mesin cuci yaitu menggunakan sensor optik, mengeluarkan cahaya ke air dan mengukur bagaimana cahaya tersebut sampai ke ujung lainnya. Makin kotor, maka sinar yang sampai makin redup. Sistem juga mampu menentukan jenis kotoran tersebut daki/minyak.Sistem juga bisa menentukan putaran yang tepat secara otomatis berdasarkan jenis dan banyaknya kotoran serta jumlah yang akan dicuci.

b.     Robotika 

5.  Computer vision : Menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.

6.    Intelligent computer-aided instruction : Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar. Contoh : Learn to speak English.

7.  Game playing: Pada tahun 1997, Deep Blue mengalahkan Garry Kasparov, the World Chess Champion. Deep Blue chess machine menggunakan komputer IBM, dibuat tahun 1990-an oleh Hsu, Campbell, Tan, Hoane, Brody, Benjamin. Deep Blue mampu mengevaluasi 200 juta posisi bidak catur per detik.

- See more at: http://hujan-hitam.blogspot.com/2010/12/ruang-lingkup-kecerdasan-buatan.html#sthash.4Jt4iPhQ.dpuf

Lingkup utama kecerdasan buatan :

1.  Pengolahan bahasa alami (natural language processing) : Diman user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa Inggris, bahasa Indonesia, bahasa Jawa, dan lain-lain, contoh :

a.     Pengguna sistem dapat memberikan perintah dengan bahasa sehari-hari, misalnya, untuk menghapus semua file, pengguna cukup memberikan perintah ”komputer, tolong hapus semua file !” maka sistem akan mentranslasikan perintah bahasa alami tersebut menjadi perintah bahasa formal yang dipahami oleh komputer, yaitu ”delete *.* <ENTER>”.

b.     Translator bahasa Inggris ke bahasa Indonesia begitu juga sebaliknya dan lain-lain, tetapi sistem ini tidak hanya sekedar kamus yang menerjemahkan kata per kata, tetapi juga mentranslasikan sintaks dari bahasa asal ke bahasa tujuan

c.       Text summarization : Suatu sistem yang dapat membuat ringkasan hal-hal penting dari suatu wacana yang diberikan.

2. Sistem pakar (expert system) : Komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar. 

3.  Pengenalan ucapan (speech recognition): Manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara. Contoh:

a.     Memberikan instruksi ke komputer dengan suara.

b. Alat bantu  membaca untuk tunanetra, mempunyai masukan berupa teks tercetak  (misalnya buku) dan mempunyai keluaran berupa ucapan dari teks tercetak yang diberikan.

   c. Konversi dari SMS (Short Message System) ke ucapan sehingga pesan SMS dapat didengar. Dengan demikian memungkinkan untuk mendengar pesan SMS sambil melakukan aktivitas yang menyulitkan untuk membacanya, seperti mengendarai mobil.

4.     Robotika & sistem sensor

a.    Sistem sensor pada mesin cuci yaitu menggunakan sensor optik, mengeluarkan cahaya ke air dan mengukur bagaimana cahaya tersebut sampai ke ujung lainnya. Makin kotor, maka sinar yang sampai makin redup. Sistem juga mampu menentukan jenis kotoran tersebut daki/minyak.Sistem juga bisa menentukan putaran yang tepat secara otomatis berdasarkan jenis dan banyaknya kotoran serta jumlah yang akan dicuci.

b.     Robotika 

5.  Computer vision : Menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.

6.    Intelligent computer-aided instruction : Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar. Contoh : Learn to speak English.

7.  Game playing: Pada tahun 1997, Deep Blue mengalahkan Garry Kasparov, the World Chess Champion. Deep Blue chess machine menggunakan komputer IBM, dibuat tahun 1990-an oleh Hsu, Campbell, Tan, Hoane, Brody, Benjamin. Deep Blue mampu mengevaluasi 200 juta posisi bidak catur per detik.

- See more at: http://hujan-hitam.blogspot.com/2010/12/ruang-lingkup-kecerdasan-buatan.html#sthash.4Jt4iPhQ.dpuf

Lingkup utama kecerdasan buatan :

1.  Pengolahan bahasa alami (natural language processing) : Diman user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa Inggris, bahasa Indonesia, bahasa Jawa, dan lain-lain, contoh :

a.     Pengguna sistem dapat memberikan perintah dengan bahasa sehari-hari, misalnya, untuk menghapus semua file, pengguna cukup memberikan perintah ”komputer, tolong hapus semua file !” maka sistem akan mentranslasikan perintah bahasa alami tersebut menjadi perintah bahasa formal yang dipahami oleh komputer, yaitu ”delete *.* <ENTER>”.

b.     Translator bahasa Inggris ke bahasa Indonesia begitu juga sebaliknya dan lain-lain, tetapi sistem ini tidak hanya sekedar kamus yang menerjemahkan kata per kata, tetapi juga mentranslasikan sintaks dari bahasa asal ke bahasa tujuan

c.       Text summarization : Suatu sistem yang dapat membuat ringkasan hal-hal penting dari suatu wacana yang diberikan.

2. Sistem pakar (expert system) : Komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar. 

3.  Pengenalan ucapan (speech recognition): Manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara. Contoh:

a.     Memberikan instruksi ke komputer dengan suara.

b. Alat bantu  membaca untuk tunanetra, mempunyai masukan berupa teks tercetak  (misalnya buku) dan mempunyai keluaran berupa ucapan dari teks tercetak yang diberikan.

   c. Konversi dari SMS (Short Message System) ke ucapan sehingga pesan SMS dapat didengar. Dengan demikian memungkinkan untuk mendengar pesan SMS sambil melakukan aktivitas yang menyulitkan untuk membacanya, seperti mengendarai mobil.

4.     Robotika & sistem sensor

a.    Sistem sensor pada mesin cuci yaitu menggunakan sensor optik, mengeluarkan cahaya ke air dan mengukur bagaimana cahaya tersebut sampai ke ujung lainnya. Makin kotor, maka sinar yang sampai makin redup. Sistem juga mampu menentukan jenis kotoran tersebut daki/minyak.Sistem juga bisa menentukan putaran yang tepat secara otomatis berdasarkan jenis dan banyaknya kotoran serta jumlah yang akan dicuci.

b.     Robotika 

5.  Computer vision : Menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.

6.    Intelligent computer-aided instruction : Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar. Contoh : Learn to speak English.

7.  Game playing: Pada tahun 1997, Deep Blue mengalahkan Garry Kasparov, the World Chess Champion. Deep Blue chess machine menggunakan komputer IBM, dibuat tahun 1990-an oleh Hsu, Campbell, Tan, Hoane, Brody, Benjamin. Deep Blue mampu mengevaluasi 200 juta posisi bidak catur per detik.

- See more at: http://hujan-hitam.blogspot.com/2010/12/ruang-lingkup-kecerdasan-buatan.html#sthash.4Jt4iPhQ.dpuf

Lingkup utama kecerdasan buatan :

1.  Pengolahan bahasa alami (natural language processing) : Diman user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa Inggris, bahasa Indonesia, bahasa Jawa, dan lain-lain, contoh :

a.     Pengguna sistem dapat memberikan perintah dengan bahasa sehari-hari, misalnya, untuk menghapus semua file, pengguna cukup memberikan perintah ”komputer, tolong hapus semua file !” maka sistem akan mentranslasikan perintah bahasa alami tersebut menjadi perintah bahasa formal yang dipahami oleh komputer, yaitu ”delete *.* <ENTER>”.

b.     Translator bahasa Inggris ke bahasa Indonesia begitu juga sebaliknya dan lain-lain, tetapi sistem ini tidak hanya sekedar kamus yang menerjemahkan kata per kata, tetapi juga mentranslasikan sintaks dari bahasa asal ke bahasa tujuan

c.       Text summarization : Suatu sistem yang dapat membuat ringkasan hal-hal penting dari suatu wacana yang diberikan.

2. Sistem pakar (expert system) : Komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar. 

3.  Pengenalan ucapan (speech recognition): Manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara. Contoh:

a.     Memberikan instruksi ke komputer dengan suara.

b. Alat bantu  membaca untuk tunanetra, mempunyai masukan berupa teks tercetak  (misalnya buku) dan mempunyai keluaran berupa ucapan dari teks tercetak yang diberikan.

   c. Konversi dari SMS (Short Message System) ke ucapan sehingga pesan SMS dapat didengar. Dengan demikian memungkinkan untuk mendengar pesan SMS sambil melakukan aktivitas yang menyulitkan untuk membacanya, seperti mengendarai mobil.

4.     Robotika & sistem sensor

a.    Sistem sensor pada mesin cuci yaitu menggunakan sensor optik, mengeluarkan cahaya ke air dan mengukur bagaimana cahaya tersebut sampai ke ujung lainnya. Makin kotor, maka sinar yang sampai makin redup. Sistem juga mampu menentukan jenis kotoran tersebut daki/minyak.Sistem juga bisa menentukan putaran yang tepat secara otomatis berdasarkan jenis dan banyaknya kotoran serta jumlah yang akan dicuci.

b.     Robotika 

5.  Computer vision : Menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.

6.    Intelligent computer-aided instruction : Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar. Contoh : Learn to speak English.

7.  Game playing: Pada tahun 1997, Deep Blue mengalahkan Garry Kasparov, the World Chess Champion. Deep Blue chess machine menggunakan komputer IBM, dibuat tahun 1990-an oleh Hsu, Campbell, Tan, Hoane, Brody, Benjamin. Deep Blue mampu mengevaluasi 200 juta posisi bidak catur per detik.

- See more at: http://hujan-hitam.blogspot.com/2010/12/ruang-lingkup-kecerdasan-buatan.html#sthash.4Jt4iPhQ.dpuf

Sejarah AI

Era Komputer elektronik (1941)

—  Pada tahun 1941 telah ditemukan alat penyimpanan dan pemrosesan informasi.

—  Penemuan tersebut dinamakan komputer  elektronik yang dikembangkan di USA dan Jerman.

—  komputer melibatkan konfigurasi ribuan kabel untuk menjalankan suatu program. Hal ini sangat merepotkan para programmer.

—  Pada tahun 1949, berhasil dibuat komputer yang mampu menyimpan program sehingga membuat pekerjaan untuk memasukkan program menjadi lebih mudah. Penemuan ini menjadi dasar pengembangan program yang mengarah ke AI.

Masa Persiapan AI (1943-1956)

—  Tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts mengemukakan tiga hal: pengetahuan fisiologi dasar dan fungsi sel syaraf dalam otak, analisis formal tentang logika proposisi, dan teori komputasi Turing.

—  berhasil membuat suatu model syaraf tiruan di mana setiap neuron digambarkan sebagai ‘on’ dan ‘off’.

—  Mereka menunjukkan bahwa setiap fungsi dapat dihitung dengan suatu jaringan sel syaraf dan bahwa semua hubungan logis dapat diimplementasikan dengan struktur jaringan yang sederhana.

Awal perkembangan AI (1952-1969)

—  Pada tahun-tahun pertama perkembangan AI mengalami banyak kesuksesan. Diawali dengan kesuksesan Newell dan Simon dengan sebuah program yang disebut general problem solver. Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian masalah secara manusiawi.

—  Pada tahun 1958, McCarthy di MIT AI Lab Memo mendefinisikan bahasa pemrograman tingkat tinggi yaitu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-program AI.

—  McCarthy membuat program yang dinamakan programs with common sense. Di dalam program tersebut, dibuat rancangan untuk menggunakan pengetahuan dalam mencari solusi.

—  1959, Nathaniel Rochester dari IBM dan para mahasiswanya mengeluarkan program AI yaitu geometry theorm prover.

—  1963, program yang dibuat James Slagle mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus.

—  1968, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometri yang ada pada tes IQ.

Perkembangan AI melambat
(1966-1974)

10 tahun kemudian, perkembangan AI melambat. Hal ini disebabkan

adanya 3 kesulitan utama yang dihadapi AI, yaitu:

1.    Program-program AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung sama sekali pengetahuan pada subjeknya.

            Program-program AI berhasil hanya karena manipulasi sisntetis yang sederhana.

            Sebagai contoh adalah Weizenbaum’s ELIZA program (1965) yang dapat melakukan percakapan serius pada berabgai topik, sebenarnya hanya peminjaman dan manipulasi kalimat-kalimat yang diketikkan oleh manusia.

2.   Banyak masalah yang harus diselesaikan oleh AI, karena terlalu banyaknya masalah yang berkaitan, maka tidak jarang banyak terjadi kegagalan pada pembuatan program AI.

3.   Ada beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan perilaku intelijensia. Sebagai contoh adalah pada tahun 1969, buku Minsky dan Papert Perceptrons membuktikan bahwa meskipun program-program perceptron dapat mempelajari segala sesuatu, tetapi program-program tersebut hanya merepresentasikan sejumlah kecil saja. Sebagai contoh masukan perceptron yang berbeda tidak dapat dilatihkan untuk mengenali kedua masukan berbeda tersebut.

Sistem berbasis pengetahuan (1969-1979)

—  Pengetahuan adalah kekuatan pendukung AI.

—  Hal ini dibuktikan dengan program yang dibuat oleh Ed Feigenbaum, Bruce Buchanan, dan Joshua Lederberg yang membuat program untuk memecahkan masalah struktur molekul dari informasi yang didapatkan dari spectometer massa.

—  Program tersebut dinamakan dendral programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia.

jaringan syaraf tiruan (1986 – sekarang)

—  Meskipun bidang ilmu komputer menolak JST setelah diterbitkannya buku ‘Perceptrons’ karangan Minsky dan Papert, tetapi para ilmuwan masih mempelajari bidang ilmu tersebut dari sudut pandang yang lain, yaitu fisika.

—  Para ahli fisika seperti Hopfield (1982)) menggunakan teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf.

—  Para ahli psikolog, David Rumhelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf pada memori. Th 1985-an sedikitnya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik. Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam ilmu bidang komputer dan psikologi.