KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Kecerdasan Buatan (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan.
Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan
dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan
pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang
yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan
komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.
Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk
kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah.
Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan
integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal
yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai
sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti
contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.
Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat,
AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan
dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah
mesin.
Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan
mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku
cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan
penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan,
serta pengenalan tulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu
telah menjadi disiplin ilmu tersendiri, yang memusatkan perhatian pada
penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata. Sistem AI sekarang ini
sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik dan militer,
seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak
komputer rumah dan video game.
'Kecerdasan buatan' ini bukan hanya ingin
mengerti apa itu sistem kecerdasan, tapi juga mengkonstruksinya. Tidak
ada definisi yang memuaskan untuk 'kecerdasan':
1. kecerdasan: kemampuan untuk memperoleh pengetahuan dan menggunakannya, atau
2. kecerdasan yaitu apa yang diukur oleh sebuah 'Test Kecerdasan'
Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence).
AI konvensional kebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang
diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan
formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI
logis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence). Metoda-metodanya meliputi:
· Sistem
pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan.
Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang
diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada
informasi-informasi tersebut.
· Petimbangan berdasar kasus
· Jaringan Bayesian
· AI berdasar tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem AI secara manual
Kecerdasan komputasional melibatkan
pengembangan atau pembelajaran interaktif (misalnya penalaan parameter
seperti dalam sistem koneksionis). Pembelajaran ini berdasarkan pada
data empiris dan diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang tak
teratur dan perhitungan lunak. Metoda-metoda pokoknya meliputi:
· Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat
· Sistem Fuzzy:
teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah
digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk
konsumen.
· Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkan pemecahan masalah yang lebih baik.
Metoda-metoda ini terutama dibagi menjadi algoritma evolusioner (misalnya algoritmagenetik)
dan kecerdasan berkelompok (misalnya algoritma semut). Dengan sistem
cerdas hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkan kedua
kelompok ini. Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan
syaraf atau aturan produksi dari pembelajaran statistik seperti dalam
ACT-R. Sebuah pendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa
penguatan kecerdasan mencoba untuk mencapai kecerdasan buatan dalam
proses pengembangan evolusioner sebagai efek samping dari penguatan
kecerdasan manusia melalui teknologi.
Pada awal abad 17, René Descartes
mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya
mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung
digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada
Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.
Bertrand Russell dan Alfred North
Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika
formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan "Kalkulus Logis
Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas" pada 1943 yang meletakkan
pondasi untuk jaringan syaraf.
Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif
dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk
menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK):
sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey
dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John
McCarthy membuat istilah "kecerdasan buatan" pada konferensi pertama
yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan
bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan "Turing test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuahchatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.
Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel
Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk
mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted
Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk
representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis
yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec
mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi
jalan berintang yang kusut secara mandiri.
Pada tahun 1980-an, jaringan syaraf
digunakan secara meluas dengan algoritma perambatan balik, pertama kali
diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Tahun 1990-an ditandai
perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai macam
aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer
permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6
game yang terkenal pada tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya yang
disimpan melalui penerapan metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang
Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI
sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.
Tantangan Hebat DARPA, yang dimulai pada
2004 dan berlanjut hingga hari ini, adalah sebuah pacuan untuk hadiah $2
juta dimana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa komunikasi dengan
manusia, menggunakan GPS, komputer dan susunan sensor yang canggih, melintasi beberapa ratus mil daerah gurun yang menantang.
Perdebatan tentang AI yang kuat dengan AI
yang lemah masih menjadi topik hangat diantara filosof AI. Hal ini
melibatkan filsafat pemikiran dan masalah pikiran-tubuh. Roger Penrose
dalam bukunya The Emperor's New Mind dan John Searle
dengan eksperimen pemikiran "ruang China" berargumen bahwa kesadaran
sejati tidak dapat dicapai oleh sistem logis formal, sementara Douglas
Hofstadter dalam Gödel, Escher, Bach dan Daniel Dennett dalam
Consciousness Explained memperlihatkan dukungannya atas fungsionalisme.
Dalam pendapat banyak pendukung AI yang kuat, kesadaran buatan dianggap
sebagai urat suci (holy grail) kecerdasan buatan.
Dalam fiksi sains, AI umumnya dilukiskan
sebagai kekuatan masa depan yang akan mencoba menggulingkan otoritas
manusia seperti dalam HAL 9000, Skynet, Colossus and The Matrix atau sebagai penyerupaan manusia untuk memberikan layanan seperti C-3PO, Data, the Bicentennial Man, the Mechas dalam A.I. atau Sonny dalam I Robot. Sifat dominasi dunia AI yang tak dapat dielakkan, kadang-kadang disebut "the Singularity", juga dibantah oleh beberapa penulis sains seperti Isaac Asimov, Vernor Vinge dan Kevin Warwick. Dalam pekerjaan seperti manga Ghost in the Shell-nya
orang Jepang, keberadaan mesin cerdas mempersoalkan definisi hidup
sebagai organisme lebih dari sekedar kategori entitas mandiri yang lebih
luas, membangun konsep kecerdasan sistemik yang bergagasan. Lihat
daftar komputer fiksional (list of fictional computers) dan daftar robot
dan android fiksional (list of fictional robots and androids).
Seri televisi BBC Blake's 7 menonjolkan sejumlah komputer cerdas, termasuk Zen (Blake's 7), komputer kontrol pesawat bintang Liberator (Blake's 7);
Orac, superkomputer lanjut tingkat tinggi dalam kotak perspex portabel
yang mempunyai kemampuan memikirkan dan bahkan memprediksikan masa
depan; dan Slave, komputer pada pesawat bintang Scorpio.
Intelegensi Buatan
1. Apakah Intelegensi Buatan itu?
Pertanyaan seperti ini sulit untuk dijawab dengan tepat. Apakah Artificial Intelligence (AI)
atau Intelegensi Buatan atau kepintaran buatan itu? AI dapat
didefinisikan sebagai suatu mesin atau alat pintar (biasanya adalah
suatu komputer) yang dapat melakukan suatu tugas yang bilamana tugas
tersebut dilakukan oleh manusia akan dibutuhkan suatu kepintaran untuk
melakukannya. Definisi ini tampaknya kurang begitu membantu, karena
beberapa ahli berpendapat, kepintaran seperti apakah yang dapat
dikategorikan sebagai AI.
2. Perkembangan Intelegensi Buatan
Mulai sekitar abad 18 sebagaimana mesin telah menjadi
lebih kompleks, usaha yang keras telah dicoba untuk menciptakan manusia
imitasi. Pada tahun 1736 seorang penemu dari perancis,Jacques de Vaucanson (1709-1782)
membuat suatu mesin pemain seruling berukuran seperti seorang manusia
yang dapat memainkan 12 melodi nada. Tidak hanya ini saja, mekanik
tersebut dapat memindahkan bibir dan lidahnya secara nyata untuk
mengontrol arus dari angin ke dalam seruling.
Pada tahun 1774 seorang penemu dari perancis, Pierre Jacques Drotz mencengangkan
masyarakat Eropa dengan suatu automation berukuran sekitar seorang anak
laki-laki yang dapat duduk dan menulis suatu buku catatan. Penemuan ini
kemudian dilanjutkan dengan yang lainnya, yaitu automation yang berupa
seorang gadis manis yang dapat memainkan harpsichord. Semuanya itu masih merupakan proses mekanik yang melakukan gerak dengan telah ditentukan terlebih dahulu.
Manusia masih berusaha untuk menciptakan mesin yang lainnya. Pada tahun 1769,
dataran Eropa dikejutkan dengan suatu permainan catur yang dapat
menjawab langkah-langkah permainan catur yang belum ditentukan terlebih
dahulu. Mesin ini disebut dengan Maelzel Chess Automationdan dibuat oleh Wolfgang Von Kempelan (1734-1804)
dari Hungaria. Akan tetapi mesin ini akhirnya terbakar pada tahun 1854
di Philadelphia Amerika Serikat.banyak orang tidak percaya akan
kemampuan mesin tersebut. Dan seorang penulis dari Amerika Serikat, Edgar Allan Poe (1809-1849)
menulis sanggahan terhadap mesin tersebut, dia dan kawan-kawannya
ternyata benar, bahwa mesin tersebut adalah tipuan, dan kenyataannya
bukanlah aoutomation, tetapi merupakan konstruksi yang sangat baik yang
dikontrol oleh seorang pemain catur handal yang bersembunyi di dalamnya.
Usaha untuk membuat konstruksi mesin permainan terus dilanjutkan pada tahun 1914, dan mesin yang pertama kali didemonstrasikan adalah mesin permainan catur. Penemu mesin ini adalahLeonardo Torres Y Quevedo, direktur dari Laboratorio de Automatica di Madrid, Spanyol. Beberapa tahun kemudian, ide permainan catur dikembangkan dan diterapkan di komputer oleh Arthur L. Samuel dari IBM dan dikembangkan lebih lanjut oleh Claude Shannon.
Pada abad ke 20, Automation sudah banyak dikembangkan
dan diterapkan terutama pada Angkatan bersenjata Amerika Serikat,
berupa program-program simulasi peperangan. Sekarang ini, perkembangan
AI sudah mencapai pada tahap yang dapat dikatakan fantastis, terutama di
bidang-bidang berikut:
- Game Playing
- General Problem Solving
- Natural Language Recognition
- Speech Recognition
- Visual Recognition
- Robotics
- Dan Sistem Pakar
3. Game Playing
Game Playing (permainan
game) merupakan bidang AI yang sangat populer berupa permainan antara
manusia melawan mesin yang mempunyai intelektual untuk berpikir. Bermain
dengan komputer memang menarik, bahkan sampai melupakan tugas utama
yang lebih penting. Komputer dapat bereaksi dan menjawab
tindakan-tindakan yang diberikan oleh lawan mainnya.
4. General Problem Solving
Bidang AI ini berhuungan dengan pemecahan masalah
terhadap suatu situasi yang akan diselesaikan oleh komputer.
Permasalahan yang diungkapkan dalam suatu cara yang sedemikian rupa
sehingga komputer dapat mengertinya.semua deskripsi-deskripsi yang
diinginkan juga diberikan kepada komputer. Biasanya permasalahaan
tersebut dapat diselesaikan secara trial and error sampai solusi yang diinginkan didapatkan.
Suatu program paket yang cukup populer di kompuer mikro untuk pemecahan masalah secara trial and error adalah EUREKA yang ditulis oleh Borland.
5. Natural Language Recognition
Studi mengenai AI mencoba supaya komputer dapat mengerti bahasa alamiah yang diketikkan lewat keyboard. Bahasa alamiah (natural language)
adalah bahasa sehari-hari yang dipergunakan oleh orang untuk
berkomunikasi. Komputer yang dapat menerjemahkan satu bahasa ke bahasa
lainnya merupakan contoh penerapan AI di bidang ini. Biasanya komputer
yang khusus untuk AI dan dapat digunakan pada bidang ini diantaranya
adalah IPL (Information Processing language), LISP, INTERLISP,
SAIL, PLANNER, KRL dan PROLOG. Bidang AI ini masih sangat sulit dan
belum dapat sempurna penerapannya. Misalnya pernyataan sebagai berikut:
“Amir menjatuhkan gelas ke lantai sehingga pecah”
dan pernyataan kedua:
“Amir menjatuhkan batu ke kaca sehingga pecah”
Kedua pernyataan tersebut mempunyai grammar yang
sama, tetapi pernyataan yang pertama yang pecah adalah gelasnya (obyek
yang pertama) dan pernyataan kedua yang pecah adalah kacanya (obyek
kedua). Dapatkah komputer menjawab dengan tepat pertanyaan “apa yang
pecah?”. Bila bidang ini berhasil dengan baik, maka penggunaan komputer
untuk para pemakai (user) akan lebih mudah.
6. Speech Recognition
Bidang ini juga masih dikembangkan dan terus
dilakukan penelitiannya. Kalau bidang ini berhasil dengan baik dan
sempurna, alangkah hebatnya komputer. Kita dapat berkomunikasi dengan
komputer hanya dengan bicara, kita bisa mengetik sebuah buku hanya
dengan bicara, dan selanjutnya komputer yang akan menampilkan tulisan
hasil pembicaraan kita. Akan tetapi bidang ini masih belum sempurna
seperti yang diharapkan. Hal ini dikarenakan jenis suara manusia
berbeda-beda.
Suatu alat recognizer dapat ditambahkan pada komputer mikro sehingga dapat digunakan untukspeech recognition, diantaranya yaitu:
- Voice Recognition Module (VRM) buatan Interstate Electronic.
- Voice Data Entry System (VDEC) buatan Interstate Electronic.
- SpeechLab buatan Heuristics Inc.
- Voice Entry Terminal (VET) buatan Scott Instruments.
- Cognivox buatan Voicetek.
7. Visual Recognition
Bidang ini merupakan kemampuan suatu komputer yang
dapat menangkap signal elektronik dari suatu kamera dan dapat memahami
apa yang dilihat tersebut. Penerapan AI ini misalnya pada komputer yang
dipasang di peluru kendali, sehingga peluru kendali dapat diprogram
untuk selalu mengejar sasarannya yang tampak di kamera.
Pada era globalisasi saat ini, bidang Visual Recognition dapat kita jumpai pada komputer-komputer laptop terbaru. Mula-mula komputer dipasang alat untuk mendeteksi sidik jari (fingerprints password). Sekarang ini sudah banyak digunakan face detector, sehingga untuk mengakses sebuah laptop yang sudah dipasangi password dari
gambar wajah orang pemiliknya, maka orang lain dengan wajah yang
berbeda tidak akan dapat membuka laptop tersebut. Misalkan pada laptop LENOVO 3000 Y410 keluaran IBM.
8. Robotics
Robot berasal dari kata Robota, dari bahasa Chekoslavia yang berarti tenaga kerja. kata ini digunakan oleh dramawan Karel Capek pada tahun 1920 pada sandiwara fiksinya, yaitu R.U.R (Rossum’s Universal Robots).
Robot adalah suatu mesin yang dapat diarahkan untuk
mengerjakan bermacam-macam tugas tanpa campur tangan lagi dari manusia.
Secara ideal robot diharapkan dapat melihat, mendengar, menganalisa
lingkungannya dan dapat melakukan tindakan-tindakan yang terprogram.
Dewasa ini robot digunakan untuk maksud-maksud tertentu dan yang paling
banyak adalah untuk keperluan industri. Diterapkannya robot untuk
industri terutama untuk pekerjaan 3D yaitu Dirty, Dangerous, atau difficult (kotor,
berahaya dan pekerjaan yang sulit). Negara yang banyak menggunakan
robot untuk industri adalah Jepang, Amerika Serikat dan Jerman Barat.
8.1 Penggolongan Robot
Ada beberapa cara menggolongkan robot. Ada yang menggolongkan robot menurut sumber tenaganya (secara elektronik, hidrolik, dan pneumatik). Ada yang
menggolongkan ke dalam kerumitannya (robot yang sederhana hanya dapat
bergerak dalam satu, dua atau tiga jurusan saja, sedang robot yang
canggih dapat bergerak puluhan sudut secara serentak). Robot dapat juga
digolongkan dalam daya angkatnya (ada robot yang hanya dapat mengangkat
benda-benda yang ringan saja sampai yang berat). Ada yang
menggolongkan dalam kecepatan geraknya, ketepatannya serta metode
penggunaannya. Berdasarkan penggunaannya robot dapat digolongkan
sebagai:
- Robot pribadi (personal robots)
Juga disebut dengan home robots (robot rumah tangga), karena terutama ditujukan untuk membantu pekerjaan-pekerjaan rumah tangga menjadi lebih otomatis.
- Robot industri (industrial robots)
Robot industri merupakan robot yang digunakan untuk
membantu di dalam proses produksi, misalnya untuk menangani material,
mengelas, mengecat, memasang komponen dan lain sebagainya. Contoh robot
yang digunakan pada industri:
a. Motionmate:
merupakan robot industri yang paling sederhana untuk melakukan proses
mengambil dan meletakkan komponen-komponen di dalam proses produksi.
Robot ini dapat mengangkat komponen sebesar 5 pound (sekitar 2,268 Kg).
b. The Rhino Charger: robot ini dibuat oleh pabrik Rhino Robots, Inc. dan dengan menggunakan komputer Apple serta disk drive dapat
untuk mengontrol gerak dalam 6 arah sumbu. Dengan daya angkatnya sampai
dengan 50 pound (sekitar 22,68 Kg) dan tingkat gerak maksimumnya adalah
200 inches per detik.
c. Prab Model 4200:
robot ini dibuat oleh Prab Robots, Inc. dengan daya angkatnya sebesar
75 pound (sekitar 34,02 Kg). Lengan robot ini dapat berputar secara
horisontal sebesar 250 derajat.
d. Cincinnati/Milacron T3:
Robot ini oleh Cincinnati/Milacron Corporation dengan daya angkatnya
sebesar 100 pound (sekitar 45,36 Kg). Robot ini sangat fleksibel dalam
arah geraknya. Dapat bergerak dalam 6 arah sumbu.
e. Pra FC:
Robot ini mempunyai daya angkat sebesar 1 ton. Kemampuan ini dapat
digunakan untuk memindahkan sebuah mesin mobil atau benda berat lainnya
selama proses produksi.
f. Cybotech P15:
Robot ini diproduksi oleh Cybotech Corporation dan dapat mengangkat
seberat 15 Kg. Robot ini banyak digunakan utuk pekerjaan mengecat.
g. Puma Model 500:
Robot ini merupakan produksi dari Unimation, Inc. yang kemudian
perusahaan tersebut dibeli oleh Westinghouse. Puma Model 500 merupakan
robot elektronik teknologi tinggi yang dapat bergerak dalam 5 sumbu,
yaitu putaran pinggang (waist rotation), putaran bahu (shoulder rotation), putaran siku (elbow rotation), anggukan pergelangan tangan (wrist bend) dan putaran pinggiran roda (flange rotation).
h. IBM Assembly Robots:
IBM memproduksi dua macam robot dan menggunakannya untuk proses
produksi komputer IBM dan produk-produk lainnya. Robot ini digunakan
untuk memasukkan komponen ke dalam suatu lubang atau memasang komponen
satu yang dilekatkan dengan komponen lainnya. Robot yang kedua berupa
robot yang lebih kecil yang dapat diprogram dengan komputer IBM PC yang
digunakan untuk memprogram dapat dilepas dan digunakan untuk keperluan
lainnya.
i. GMF Robots:
Robot ini dibuat oleh General Motors Corporation dan Fanuc Machine
Works dari Jepang. Kedua perusahaan tersebut bekerja sama memproduksi
GMF robots untuk dijual dan digunakan sendiri untuk kedua perusahaan
tersebut.
- robot pendidikan (educational robots).
Robot pendidikan ini dikembangkan untuk tujuan
membantu di dalam mengajar tentang operai dan penggunaan dari robot
industri. Contoh robot yang digunakan dalam bidang pendidikan:
1. Rhino Robot XR-2 System:
Robot ini dibuat oleh Rhino, Inc., dan digunakan untuk simulasi tentang
operasi dari robot-robot industri. Rhino XR-2 dapat diprogram melalui
komputer Apple dan programnya dapat disimpan di disk.
2. Microbot:
Microbot mempunyai dua macam robot, yaitu Microot Minimower dan
Microbot Teachmower. Minimower dapat diprogram dengan komputer Apple
atau TRS-80. Teachmower digunakan untuk simulasi robot industri dan
menggunakan teach pendant untuk memprogramnya serta dapat digunakan komputer Apple atau TRS-80 untuk menyimpan program.
3. Hero-1:
Robot ini dibuat oleh Heath/Zenith, merupakan robot yang dapat bergerak
dan dirancang untuk membantu mempelajari robot industri. Robot ini
mempunyai beberapa unit sensor. Unit sensor ini dapat mendeteksi gerak,
mengukur jarak sampai 15 feet, mendeteksi perubahan tinggkat cahaya,
membedakan dua buah suku kata dan menggunakan speech synthesizer, sehingga dapat berbicara. Hero-1 juga dilengkapi dengan teach pendant.
9. Expert System (Sistem Pakar)
Kemampuan, keahlian dan pengetahuan tiap orang
berbeda-beda. Komputer dapat diprogram untuk berbuat seperti orang yang
ahli dalam bidang tertentu. Komputer yang demikian dapat dijadikan
seperti konsultan atau tenaga ahli di bidang tertentu yang dapat
menjawab pertanyaan dan memberikan nasehat-nasehat yang dibutuhkan.
Sistem demikian disebut Expert System (Sistem Pakar).
Salah satu expert system yang pertama adalah:
- MACSYMA, yang digunakan untuk tugas-tugas matematika.
- MYCIN, untuk mendiagnosa penyakit infeksi pada darah.
- CADUCEUS, untuk mendeteksi penyakit.
- PUFF, untuk mengukur fungsi dari paru-paru.
- PROSPECTOR, digunakan perusahaan DEC untuk menggamarkan konfigurasi dari sistem komputer bagi para langganannya.
- DENDRAL, untuk mengidentifikasikan struktur molekul suatu komposisi kimia dan lain sebagainya.
Untuk mengembangkan expert system, harus diciptakan terlebih dahulu suatu knowledge baseyang
dibutuhkan oleh aplikasinya. Suatu knowledge base terdiri dari kumpulan
data tertentu untuk permasalahan yang spesifik dan aturan-aturan
bagaimana memanipulasi data yang disimpan tersebut.
Berbeda dengan database biasa, knowledge base mungkin dapat juga terdiri dari asumsi-asumsi, kepercayaan-kepercayaan, pendugaan-pendugaan dan metode-metode heuristic. Untuk membuat knowledge base perencanaan sistem harus bekerja sama atau meminta nasehat dari ahli di bidangnya. Orang yang menciptakan expert system disebut dengan knowledge engineer.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar