#SIP Artificial Intelligence

Istilah Artificial Intelligence (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 yang mengarah ke AI sudah muncul sejak tahun 1941. Secara lengkap, berikut ini tahapan-tahapan sejarah perkambangan AI.

Era Komputer Elektronik (1941)

Pada tahun 1941 ini telah diteumkan alat penyimpanan dan pemrosesan informasi. Penemuan tersebut dinamakan komputer elektronik yang dikembangkan di USA dan Jerman. Komputer pertama ini memerlukan ruangan yang luas dan ruangan 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 mennyimpan 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 Pitts mengemukakan tiga hal: Pengetahuian fisiologi dasar dan fungsi sel syaraf dalam otak, analisis formal tentang logika proposisi (propositional logic), dan teori komputasi Turing. Mereka berhasil membuat suatau model syaraf tiruan (artifical neuron) di mana setiap neuron digambarkan dengan on dan off. Mereka menjunjukkan 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, Norbert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip-prinsip teori feedback. Contoh yang terkenal adalah terhmostat. Penemuan ini juga merupakan awal dari perkemangan AI. Pada tahun 1956, John McCarthy (yang setelah lulus dari Princeton kemudian melanjutkan ke Dartmouth College) menyakinkan Minsky, Claude Shannon dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidang Automata, Jaringan Syaraf dan pemelajaran intelijensia. Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Darthmouth. Hasilnya adalah program yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikannya McCarthy disebut sebagai Father of Ai (Bapak AI).

Awal Perkembangan AI (1952 – 1969)

Pada tahun pertama perkembangannya. AI mengalmi banyak kesuksessan. 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 No.1 mendefiniskan bahasa pemrograman tingkat tinggi yaitu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-program AI. Kemudian, McCarthy embuat 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 mebuktikan suatu teorema menggunakan axioma-axioma yang ada. PAda tahun 1963, program yang dibuat James Slagle mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus. Pada tahun 1968, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometris yang ada pada tes IQ.

Perkembangan AI Melambat (1966 – 1974)

Prediksi Herbert Simon pada tahun 1957 yang menyatakan bahwa AI akan menjadi ilmu pengetahuan yang akan berkembang dengan pesat ternyata meleset. Pada 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 bahwa tidak engandung sama sekali pengetahuian (knowledge) pada subjeknya. Program program AI berhasil hanya karena manipulasi sintetis yang sederhana. Sebagai contoh adalah Weizenbaum’s ELIZA program (1965) yang dapat melakukan percakpan serius pada berbagai topik, sebenarnya hanyalah 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, dua masukan perceptron yang berbeda tidak dapat dilatihkan untuk mengenlai kedua masukan yang 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 ini dinamakan Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia. Dari segi diagnosis medis juga sudah ada yang menemukannya, yaitu Saul Amarel dalam proyek Computer in Biomedicine. Proyek ini diawali dari keinginan untuk mendapatkan diagnosa penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada mekanisme penyebab proses penyakit.

AI Menjadi Sebuah Industri (1980 – 1988)

Industrialisasi AI diawali dengan ditemukannya expert system (sistem apkar) yang dinamakan RI yang mampu mengkonfigurasi sistem sitem komputer baru. Program tersebut mulai dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982. Pada tahun 1986, program ini telah berhasil menghemat US $ 40 Juta per tahun. Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar. Hampir semua perusahaan perusahaan besar seperti Carnegie Group, Inference, Intellicorp, dan Technoledge yang menawarkan software tools untuk membangun sistem pakar. Perusahaan hardware seperti LISP Machines INC., Texas Instruments, Symbolics dan Xerox juga turut berperan dalam mebangun workstation yang dioptimasi untuk pembangunan program LISP. 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 komputer 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 penyimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf pada memori. PAda tahun 1985 an sedikitnya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik (Back Propagation Learning). Alogritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam bidang ilmu komputer dan psikologi.

Hubungan Artificial Intelligence dan Kognisi Manusia

Artificial intelligence adalah salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Kecerdasan buatan juga merupakan suatu sistem informasi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut memiliki kecerdasan seperti yang dimiliki manusia. Sistem ini dikembangkan untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, biasanya diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misal pengolahan citra, perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.

Artificial intelligence merupakan suatu sistem yang membuat mesin secerdas manusia. Untuk itu, sistem ini harus berpedoman pada sistem kognisi manusia, yaitu cara berfikir manusia, cara manusia bernalar, mengenali suatu stimulus, memecahkan masalah, mengingat, dan mengambil keputusan serta merespon dan bertindak. Dengan demikian para peneliti ilmu ini dapat membuat suatu sistem, aplikasi, atau program yang dapat melakukan pekerjaan-pekerjaan manusia dengan lebih baik, menggunakan perangkat mesin yang canggih untuk mempermudah pekerjaan manusia dikehidupan nyata.

Pada dasarnya AI atau kecerdasan buatan merupakan terobosan teknologi yang dibuat oleh manusia yang dipergunakan untuk memudahkan kerja manusia. AI dihasilkan dari adanya proses pemikiran manusia atau kognisi. Kognisi adalah kemampuan psikis atau mental manusia yang berupa mengamati, melihat, menyangka, memperhatikan, menduga, dan menilai (Suardi, 2015). Dalam arti lain kognisi terkait dengan kemampuan berfikir. Dengan adanya kemampuan berfikir dari manusia sehingga menghasilkan sesuatu yang sampai saat ini masih digunakan dan sangat membantu kerja manusia dalam segala bidang yaitu AI. Tanpa adanya kognisi manusia maka AI tidak akan tercipta, sekalipun pada dasarnya ada perbedaan antara AI dan kognisi manusia masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya namun jika ditinjau kembali AI dan kognisi manusia saling membutuhkan satu sama lain. AI tidak akan tercipta jika tidak ada kognisi manusia, dan manusia juga membutuhkan AI dalam kehidupannya sehari-hari. Berikut ini akan dijelaskan beberapa keuntungan AI dan keuntungan kecerdasan manusia menurut Kusrini (2006).

Keuntungan kecerdasan buatan dibanding kecerdasan alamiah;

1.      Lebih permanen

2.      Memberikan kemudahakn dalam duplikasi dan penyebaran

3.      Relative lebih murah dari kecerdasan alamiah

4.      Konsisten dan teliti

5.      Dapat didokumentasi

6.  Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia

Sumber:

Kusrini. (2006). Sistem pakar, teori, dan aplikasi. Yogyakarta: CV Andi Offset

Sofidaus, E. (2015). Sejarah Artificial Intelligence (AI). http://www.belajarkecerdasanbuatan.com/2015/07/sejarah-artificial-intelligence-ai.html Diakses pada 26 Desember 2015.

Solso R.L, Machlin O.H & Machlin M.K. (2007). Psikologi Kognitif, Terjemahan : Rahardanto M. & Batuadji K. Jakarta : Erlangga.

Suardi, M. (2015). Belajar dan pembelajaran. Yogyakarta: Deepublish