Artificial Intelligence

 Satu bulan belakangan ini ada salah satu serial drama dari Korea Selatan dengan judul “Start-Up” yang mungkin sangat menarik perhatian mahasiswa/i yang sedang menempuh perkuliahan dengan jurusan Sistem Komputer, Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan semacamnya dilihat dari akun twitter @codingfess yang tidak berhenti mencuitkan pertanyaan-pertanyaan dari para mahasiswa/i yang penasaran dengan teknologi dan bahasa pemrograman yang ada didalam serial drama tersebut. Mengapa demikian? Karena serial drama “Start-Up” itu sendiri menceritakan tentang persaingan kedua perusahaan rintisan dengan Data Science, Machine Learning sebagai ilmu dan Artificial Intelligence sebagai teknologi yang diunggulkan oleh keduanya. Sangat menarik perhatian bukan?

Pada artikel yang saya buat kali ini, tentunya saya tidak akan membahas tentang serial drama korea tersebut karena itu bisa kalian tonton sendiri di Netflix. Sesuai judul artikelnya, disini saya akan membahas tentang Artificial Intelligence itu sendiri yang mencakup Definisi, Sejarah, dan Konsep Dasarnya serta contoh studi kasus di dunia nyata tentang Intelligent Agent. Oke here we go~

Definisi

                Diambil dari serial drama “Start-Up”,  salah satu karakternya menjelaskan tentang Artificial Intelligence kepada karakter lain yang sama sekali tidak memahami tentang apa itu teknologi AI. Kira-kira penjelasannya begini, “Komputer dapat diumpamakan sebagai Tarzan, dia tumbuh di pulau tak berpenghuni jadi tak pernah melihat wanita. Tapi, suatu hari tiba-tiba Jane datang ke pulau itu. Tarzan memberikan Jane batu, tapi Jane tidak suka. Dan ketika diberi bunga, dia suka. Lalu Tarzan terus mencoba memberi barang-barang yang lain untuk mencari cara mengambil hati Jane. Jika Jane berteriak artinya tak suka, dan jika tersenyum artinya suka (sistem sensor).”

Lalu apakah definisi sebenarnya dari Artificial Intelligence ?

                Artificial Intelligence (AI) adalah simulasi dari kecerdasan yang dimiliki oleh manusia yang dimodelkan di dalam mesin dan diprogram agar bisa berpikir seperti halnya manusia atau lebih mudahnya, AI merupakan sistem komputer yang bisa melakukan pekerjaan yang umumnya memerlukan tenaga dan kecerdasan manusia untuk menyelesaikannya.

                AI memerlukan data untuk dijadikan pengetahuan. AI membutuhkan pengalaman dan data supaya kecerdasannya bisa lebih baik lagi. Poin penting dalam proses AI adalah learning, reasoning dan self correction. AI perlu belajar untuk memperkaya pengetahuannya. Proses belajar AI pun tidak selalu disuruh oleh manusia, melainkan AI akan belajar dengan sendirinya berdasarkan pengalaman AI saat digunakan oleh manusia dan AI mampu mengoreksi diri sendiri.

 

Sejarah

                Jika membahas teknologi maka tidak luput dengan sejarahnya. Pada tahun 1950-an, Alan Turing (pionir AI dan ahli Matematika Inggris) melakukan Turing Test untuk melihat bisa/tidaknya mesin memberikan respon terhadap serangkaian pertanyaan agar mesin dapat dikatakan cerdas. Kemudian, pada Dartmouth Conference tahun 1956 istilah “Artifical Intelligence dimunculkan oleh John McCarthy (MIT). Dalam konferensi tersebut didefinisikan juga tujuan AI, yaitu : mengetahui dan memodelkan proses-proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan kelakuan manusia tersebut.

AI memiliki beberapa program pada periode 1956-1967, antara lain sebagai berikut.

·         Logic Theorist, sebagai pembuktian teorema matematik.

·         Sad Sam, program untuk mengetahui kalimat sederhana dalam bahasa inggris dan memberikan jawaban dari fakta yang didengar dalam sebuah percakapan.

·         Eliza, program untuk terapi pasien dengan memberikan jawaban.

 

Konsep Dasar

                Konsep AI didasarkan pada ide untuk membuat mesin yang mampu berpikir, bertindak, dan belajar seperti manusia. Dengan kata lain menciptakan mesin yang mampu memahami lingkungan, memahami masalah dan bertindak secara cerdas sesuai situasi.

                Manusia cerdas dalam menyelesaikan permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan dan pengalaman. Demikian juga agar mesin bisa bertindak seperti dan sebaik manusia maka harus diberi bekal pengetahuan, sehingga mempunyai kemampuan untuk menalar. Untuk membuat aplikasi kecerdasan buatan, ada 2 bagian utama yang sangat dibutuhkan :

1.       Basis Pengetaguan (Knowledge Base) yang bersifat fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan antar satu dengan yang lainnya, dan

2.       Motor Inferensi (Inference Engine), yaitu kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman.

Penerapan konsep dasar AI adalah sebagai berikut.

4 Kategori Artificial Intelligence

1.       Thinking Humanly

Pendekatan ini dilakukan dengan 2 cara, yaitu :

1)      Melalui instropeksi, mencoba menangkap pemikiran kita sendiri saat berfikir.

2)      Melalui penelitian-penelitian dari segi psikologi.

2.       Acting Humanly

Pendekatan dengan meniru tingkah laku seperti manusia, contohnya seperti Turing Test yang dilakukan oleh Alan Turing pada Tahun 1950.

3.       Thinking Rationally

Pendekatan ini memiliki 2 masalah, antara lain :

1)      Tidak mudah membuat pengetahuan informal, lalu menyatakan dalam formal term dengan notasi-notasi logika.

2)      Terdapat perbedaan besar antara dapat memecahkan masalah secara prinsip dan memecahkannya dalam dunia nyata.

4.       Acting Rationally

Membuat inferensi logis merupakan bagian dari suatu agen rasional. Cara melakukan aksi secara rasional adalah dengan menalar secara logis untuk mendapat kesimpulan bahwa aksi yang dilakukan akan mencapai tujuan atau tidak.

 

Lingkup Utama AI

                Berbagai produk AI berhasil dibangun dan digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Produk-produk tersebut dikelompokan ke dalam 4 teknik yang ada di AI, yaitu searching, reasoning, planning, dan learning. Contoh produk AI antara lain sebagai berikut.

1.       Sistem Pakar (Expert System)

2.       Natural Language Processing (Pengolahan Bahasa Alami)

3.       Speech Recognition (Pengenalan Suara, Pengenalan Pembicara)

4.       Medic Ware (Rekam Medis Pasien)

5.       Inteligent Computer-Aided Instruction

6.       Computer Vision

7.       Robotika dan Sistem Sensor

 

Kelebihan AI

Kelebihan Artificial Intelligence ( Kecerdasan Buatan) antara lain :

1.       Bersifat permanen, karena tidak akan berubah selama sistem komputer dan program tidak mengubahnya.

2.       Lebih mudah diduplikasi dan disebarkan dibandingkan dengan mentransfer pengetahuan manusia dari 1 orang ke orang lain yang membutuhkan proses yang sangat lama.

3.       Lebih murah dibandingkan mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.

4.       Dapat didokumentasi dengan cara melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut.

5.       Cara kerja lebih cepat.

6.       Memiliki hasil akhir yang lenih baik

 

Studi Kasus Intelligent Agent

Judul :  Pembangkitan Basis Pengetahuan Agen Pada Sistem Pembelajaran Cerdas (Intelligent                   Learning System) dari Teks Bebas dengan Menggunakan Temu Kembali Informasi                (Information Retrieval)

                Multi agen menggunakan basis pengetahuan (KB) yang berbeda-beda sesuai dengan domain pengetahuan dari masing-masing agent yang diberikan secara tradisional dan tersimpan secara terstruktur dalam Relational Database Management System (RDBMS). Salah satu cara untuk menambah basis pengetahuan dari multi agent adalah dengan melalui pendekatan Knowledge Base menggunakan mekanisme sebab dan bahasa query untuk mengambil informasi dari sumber dokumen yang tidak terstruktur.

                Disini, permasalahan utamanya yaitu bagaimana membangkitkan basis pengetahuan dari masing-masing agen dalam sistem pembelajaran cerdas tersebut. Dalam penelitian tersebut pembangkitan basis pengetahuan agen diberikan dari teks bebas berupa modul praktikum berbahasa Indonesia diproses dengan modul temu kembali informasi yang terbagi dalam beberapa proses seperti gambar dibawah ini.

Proses pembangkitan informasi dengan modul temu kembali informasi menggunakan tiga blok proses yaitu “parsing dan stemming”, “analisa semantic”, dan blok “translasi”. Kira-kira seperti ini cara kerjanya :

·         Teks berbahasa Indonesia yang diberikan dipecah sampai dengan kata dasar dalam proses “parsing dan stemming” sesuai dengan domain ontology masing-masing agen dalam sistem pembelajaran cerdas.

·         Kemudian, hasil dari proses “parsing dan stemming” adalah kata-kata dan struktur sintaks dari kalimat yang diberikan dalam teks bebas kemudian diproses dengan analisa semantic.

·         Proses analisa semantic merelasikan struktur sintaks dari level frasa, kalimat sampai dengan kalimat yang berhubungan dengan domain ontology agen mendapat persepsi yang benar mengenai informasi yang akan disajikan oleh tugas masing-masing agen.

Referensi

Materi “Pengantar Kecerdasan Buatan” pada VClass minggu ke-5

http://journal.unair.ac.id/download-fullpapers-palim18d6aa16e02full.pdf diambil dari materi “Studi Kasus Intelligent Agent” pada vclass minggu ke-7

https://prpm.trigunadharma.ac.id/public/fileJurnal/160B2-OK-Jurnal9-MD-Kecerdasan%20Buatan.pdf

http://imamcs.lecture.ub.ac.id/files/2013/09/02-Konsep_Dasar_AI_IK_IL1314IC.pdf

https://noveltybilisim.com.tr/machine-learning/basic-concepts-of-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning/

https://www.dicoding.com/blog/kecerdasan-buatan-adalah/