Sejarah Artificial Intelligence dimana istilah AI pertama kali dikemukakan
pada tahun 1956 di Konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, AI terus dikembangkan
sebab berbagai penelitian mengenai teori-teori dan prinsip-prinsipnya juga
terus berkembang. Meskipun istilah AI baru muncul tahun 1956, tetapi
teori-teori yan gmengarah ke AI sudah muncul sejak tahun 1941. Berikut tahapan-tahapan
sejarah perkembangan 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 pertama ini memerlukan
ruangan yang luas dan ruang AC yang terpisah. Saat itu 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)
Pada tahun 1943, Warren McCulloch
dan Walter Pitt mengemukakan tiga hal : pengetahuan fisiologi dasar dan fungsi
sel syaraf dalam otak, analisa formal tentang logika proposisi, dan teori
komputasi Turing. Mereka berhasil membuat suatu model sel syaraf tiruan di mana
setiap sel syaraf 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.
Pada tahun 1950, Nobert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip-prinsip
teori feedback. Contoh yang terkenal adalah thermostat. Penemuan ini juga
merupakan awal dari perkembangan AI. Pada tahun 1956, John McCarthy meyakinkan
Minsky, Claude Shannon dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan
penelitian dalam bidan Otomata, Jaringan Syaraf dan pembelajaran intelijensia.
Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Dartsmouth. Hasilnya adalah
program yang mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan masalah pemikira,
yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikan McCarthy disebut sebagai
Father of AI (Bapak AI).
Awal Perkembangan AI (1952 – 1969)
Pada tahun-tahun pertama
perkembangannya, AI mengalami banyak kesuksesan. Diawali dengan kesuksesan
Newell dan Simon dengan ssebuah program yang disebut General Problem Solver.
Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian masalah secara manusiawi. Pada
tahun 1958, McCarthy di MIT AI Lab Memo No.1 mendefinisikan bahasa pemrograman
tingkat tinggi yaiyu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-pogram
AI. Kemudian, McCarthy membuat program yang dinamakan Programs with Common
Sense. Di dalam program tersebut, dibuat rancangan untuk menggunakan
pengetahuan dalam mencari solusi. Pada tahun 1959, Nathaniel Rochester dari IBM
dan mahasiswa-mahasiswanya mengeluarkan program AI yaitu Geometry Theorm
Prover. Program ini dapat mengeluarkan suatu teorema menggunakan
aksioma-aksioma yang ada. Pada tahun 1963, program yang dibuat James Slagle
mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus. Pada
tahun 1986, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi
geometris yang ada pada tes IQ.
Perkembangan AI Melambat (1966 – 1974)
Perkembangan AI melambat disebabkan
adanya 3 kesulitan utama yang dihadapi AI, yaitu :
·
Program-program
AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung sama
sekali pengetahuan (knowledge) pada subjeknya. Programm-program AI berhasil
hanya karena manipulasi sederhana. Sebagai contoh adalah Weizenbaum’s ELIZA
program (1965) yang dapat melakukan percakapan serius pada berbagai topic,
sebenarnya hanyalah peminjaman manipulasi kalimat-kalimat yang diketikkan
manusia.
·
Banyak
masalah yang harus diselesaikan oleh AI.
·
Ada
beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan perilaku
intelijensia.
Sistem Berbasis Pengetahuan (1969 – 1979)
Pengetahuan adalah kekuatan
pendukung AI. Hal ini dibuktikan dengan program yang dibuat oleh Ed
Feingenbaum, Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg yang membuat program untuk
memecahkan masalah struktur molekul dari informasi yang didapatkan dari
spectrometer massa. Program ini dinamakan Dendral Programs yang berfokus pada
segi pengetahuan kimia. Dari segi diagnose medis juga sudah ada yang
menemukannya, yaitu Sau Amarel dalam proyek Computer in Biomedicine. Proyek ini
diawali keinginan untuk mendapatkan diagnose penyakit berdasarkan pengetahuan
yang ada pada mekanisme penyebab proses penyakit.
AI Menjadi Sebuah Industri (1980 – 1988)
Industrialisasi AI diawali dengan
ditemukannya system pakar yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi
system-sistem computer baru. Program tersebut mulai dioperasikan di Digital
Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982.
Pada tahun 1986, R1 telah berhasil
menghemat US$ 40 juta per tahun. Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC
menjalankan 40 sistem pakar. Hampir semua perusahaan besar di USA mempunyai
divisi AI. Sehingga perusahaan yang sejak tahun 1982 hanya menghasilkan
beberapa juta US dolar per tahun meningkat menjadi 2 milyar US dolar per tahun
pada tahun 1988.
Kembalinya Jaringan Syaraf Tiruan (1986 – sekarang)
Meskipun bidang ilmu computer
menolak jaringan syaraf tiruan 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 pentimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikologi,
David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model
jaringan syaraf tiruan pada memori. Pada tahun 1985-an setidaknya empat
kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik
(Black-Propagation Learning). Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam
bidang ilmu computer dan psikologi.
AI Saat Ini
Dengan semakin pesatnya perkembangan
hardware dan software, berbagai produk AI telah berhasil dibangun dn digunakan
dalam kehidupan sehari-hari. Di sini, produk-produk tersebut dikelompokkan ke
dalam empat teknik yang ada di AI, yaitu searching, reasoning, planning, dan
learning.
Jika kita
berbicara AI tentunya kita tidak bisa melupakan kognisi manusia karena
rancangan AI muncul karena di adaptasi dari cara berpikir manusia atau kognisi
manusia. Menurut Alan Turing suatu mesin dikatakan cerdas bila ia sukses
berprilaku seperti manusia. Dengan kata lain AI memang didesain untuk
berprilaku dan berpikir menyerupai manusia. McMulloh dan Pitts pada tahun 1943
mengusulkan model matematis bernama perceptron dari neuron di dalam otak.
Mereka juga menunjukkan bagaimana neuron menjadi aktif seperti saklar on-off
dan neuron tersebut mampu untuk belajar dan memberikan aksi berbeda terhadap
waktu dari input yang diberikan. Hal ini dapat diterapkan pada mesin karena
adanya sistem on-off. Jadi dengan kata lain bahwa ada kemiripan sistem antara
mesin dan otak manusia.
Karena kecerdasan tiruan adalah ilmu yang berdasarkan proses
manusia berpikir, maka penelitian bagaimana proses manusia berpikir adalah hal
yang pokok. Pada saat ini para peneliti hanya mulai mengerti sedikit dari
proses berpikir tersebut, tetapi sudah cukup diketahui untuk membuat
asumsi-asumsi yang pasti tentang bagaimana cara berpikir dan menggunakan
asumsi-asumsi tersebut untuk mendesain suatu program komputer yang mempunyai
kecerdasan secara tiruan
Eliza, Parry dan Nettalk adalah beberapa contoh dari chatterbot.
Chatterbot merupakan sebuah program komputer yang dirancang untuk
menstimulasi percakapan intelektual dengan satu atau lebih manusia secara audio
maupun teks. Chatterbot dikategorikan sebagai kecerdasan
buatan atauArtificial Intelligence, yang dimanfaatkan untuk tujuan
praktis seperti bantuan online, layanan personal, atau diskusi informasi, dalam
hal ini dapat dilihat fungsi program sebagai suatu jenis agen percakapan (conversational
agent)
ELIZA
Program yang dipublikasikan oleh Joseph Weizenbaum pada tahun 1966, yang dapat mengelabui pengguna hingga mempercayai bahwa mereka sedang bercakap-cakap dengan manusia nyata. Tujuan dari pembuatan program ini adalah untuk meniru pembicaraan antara seorang psikolog dan pasiennya, dalam hal ini, ELIZA berperan sebagai psikoterapis dan memberikan saran dan nasihat tentang masalah penggunanya. Kunci metode operasional ELIZA melibatkan rekognisi dari isyarat kata-kata atau kalimat input, dan output berupa tanggapan yang telah dipersiapkan atau diprogram, yang dapat meneruskan percakapan dengan suatu cara sehingga tampak bermakna.
PARRY
Parry dibuat pada tahun 1972 oleh psikiatris Kenneth Colby ketika di Universitas Stanford. Parry bertujuan untuk merefleksikan pikiran pasien dengan mental paranoid yang serius. Program ini menjalankan model mentahan dari prilaku schizophren paranoid berdasarkan konsep, konseptualisasi dan kepercayaan (penilaian tentang konseptualisasi : penerimaan, penolakan, dan netral). Ini juga menggunakan strategi percakapan, lebih serius dan merupakan program lanjutan dari ELIZA.
Parry dibuat pada tahun 1972 oleh psikiatris Kenneth Colby ketika di Universitas Stanford. Parry bertujuan untuk merefleksikan pikiran pasien dengan mental paranoid yang serius. Program ini menjalankan model mentahan dari prilaku schizophren paranoid berdasarkan konsep, konseptualisasi dan kepercayaan (penilaian tentang konseptualisasi : penerimaan, penolakan, dan netral). Ini juga menggunakan strategi percakapan, lebih serius dan merupakan program lanjutan dari ELIZA.
NETTALK
Connectionism adalah gerakan dalam ilmu kognitif yang berharap untuk menjelaskan kemampuan intelektual manusia menggunakan jaringan syaraf tiruan (juga dikenal sebagai “jaringan syaraf” atau “jaring syaraf”). jaringan syaraf disederhanakan model otak terdiri dari sejumlah besar unit (young analog neuron) bersama-sama dengan bobot yang mengukur kekuatan hubungan antara unit. Model ini berat efek dari sinaps yang menghubungkan satu neuron yang lain. Percobaan pada model semacam ini telah menunjukkan kemampuan untuk mempelajari keterampilan seperti pengenalan wajah, membaca, dan deteksi struktur gramatikal sederhana.
Connectionists telah membuat kemajuan yang signifikan dalam menunjukkan kekuatan jaringan saraf untuk menguasai tugas-tugas kognitif. Berikut adalah tiga percobaan terkenal yang telah mendorong connectionists untuk percaya bahwa JST model yang baik dari kecerdasan manusia. Salah satu yang paling menarik dari upaya tersebut adalah kerja 1987 Sejnowski dan Rosenberg di jaring yang dapat membaca teks bahasa Inggris disebut NETtalk. Pelatihan ditetapkan untuk NETtalk adalah basis data yang besar terdiri dari teks bahasa Inggris ditambah dengan output yang sesuai fonetik-nya, yang ditulis dalam kode yang cocok untuk digunakan dengan synthesizer pidato. Tape kinerja NETtalk di berbagai tahap pelatihan mendengarkan sangat menarik. Pada awalnya output random noise. Kemudian, bersih suara seperti itu mengoceh, dan kemudian masih seolah-olah itu adalah berbahasa Inggris double-talk (pidato yang dibentuk dari suara yang menyerupai kata dalam bahasa Inggris). Pada akhir pelatihan, NETtalk melakukan pekerjaan yang cukup baik mengucapkan teks diberikan. Selain itu, kemampuan ini generalizes cukup baik untuk teks yang tidak disajikan pada training set.
Connectionism adalah gerakan dalam ilmu kognitif yang berharap untuk menjelaskan kemampuan intelektual manusia menggunakan jaringan syaraf tiruan (juga dikenal sebagai “jaringan syaraf” atau “jaring syaraf”). jaringan syaraf disederhanakan model otak terdiri dari sejumlah besar unit (young analog neuron) bersama-sama dengan bobot yang mengukur kekuatan hubungan antara unit. Model ini berat efek dari sinaps yang menghubungkan satu neuron yang lain. Percobaan pada model semacam ini telah menunjukkan kemampuan untuk mempelajari keterampilan seperti pengenalan wajah, membaca, dan deteksi struktur gramatikal sederhana.
Connectionists telah membuat kemajuan yang signifikan dalam menunjukkan kekuatan jaringan saraf untuk menguasai tugas-tugas kognitif. Berikut adalah tiga percobaan terkenal yang telah mendorong connectionists untuk percaya bahwa JST model yang baik dari kecerdasan manusia. Salah satu yang paling menarik dari upaya tersebut adalah kerja 1987 Sejnowski dan Rosenberg di jaring yang dapat membaca teks bahasa Inggris disebut NETtalk. Pelatihan ditetapkan untuk NETtalk adalah basis data yang besar terdiri dari teks bahasa Inggris ditambah dengan output yang sesuai fonetik-nya, yang ditulis dalam kode yang cocok untuk digunakan dengan synthesizer pidato. Tape kinerja NETtalk di berbagai tahap pelatihan mendengarkan sangat menarik. Pada awalnya output random noise. Kemudian, bersih suara seperti itu mengoceh, dan kemudian masih seolah-olah itu adalah berbahasa Inggris double-talk (pidato yang dibentuk dari suara yang menyerupai kata dalam bahasa Inggris). Pada akhir pelatihan, NETtalk melakukan pekerjaan yang cukup baik mengucapkan teks diberikan. Selain itu, kemampuan ini generalizes cukup baik untuk teks yang tidak disajikan pada training set.
Artificial Intelligence diterapkan
di dunia bisnis dalam bentuk system pakar (expert sytem), jaringan safar
tiruan, algoritme genetik dan agen cerdas.
System pakar (expert sytem) adalah program computer yang
berusaha untuk mewakili pengetahuan keahlian manusia dalam bentuk heuristik.
Istilah heuristik berasal dari kata yunani eureka yang berarti “menemkan”.
Heuristik adalah aturan yang menjadi patokan atau aturan untukmenebak dengan
baik.
Heuristik memungkinkan system pakar
untuk berfungsi sedemikian rupa agar konsisten dengan keahlian manusia dan
menyarankan penggunaannya cara memecahkan masalah. Karena system pakar
berfungsi sebagai konsultan. Tindakan
menggunakan aplikasi ini disebut konsultasi
(consultation) karena pegguna
berkonsultasi kepada system pakar untuk mendapatkan saran.
Jadi, untuk mengetahui expert sytem dalam psikologi selain
disebut sebagai konsultan juga sama-sama dalam pemecahan masalah. Selain itu, expert system juga dominan dalam
computer bantuan pelanggan, dimana ketika expert
system digunakan pengguna atau staf bantuan pelanggan berkomunikasi secara
langsung dengan system dan system kemudian berusaha menyelesaikan masalah. Expert system bantuan pelanggan ini
menggunakan beragam teknik penggambaran pengetahuan. Salah satu pendekatan yang
popular disebut cara pikir basis kasus ( case-based
reasoning-CBR ). Pendekatan ini menggunakan data historis sebagai dasar
untuk mengidentifikasi masalah dan merekomendasikan solusi.
DAFTAR
PUSTAKA
Schell, P., G., Mcleod, R. (2008). Sistem informasi
manajemen. Jakarta: Salemba empat
Tidak ada komentar:
Posting Komentar