#SIP_AI & EXPERT SYSTEMS

• Sejarah 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 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 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 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 Pitts mengemukakan tiga hal: Pengetahuan fisiologi dasar dan fungsi sel syaraf dalam otak, analisis formal tentang logika proposisi (propositional logic), dan teori komputasi Turing. Mereka berhasil membuat suatu model syaraf tiruan (artifical neuron) di mana setiap neuron digambarkan dengan 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, Norbert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip-prinsip teori feedback. Contoh yang terkenal adalah thermostat. 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 inteligensia. 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 mengalami 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 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 Theory 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 :

Program program AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahwa tidak mengandung 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.

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

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.

Itulah beberapa sejarah AI yang sangat memeberikan informasi yang menarik tentang Kecerdasan Buatan.

• Hubungan AI dengan kognisi manusia

Teknologi Artificial Intelligence memiliki hubungan yang erat dengan dunia teknologi komunikasi dan informasi. Sama seperti proses komunikasi, Artificial Intelligence menaruh perhatian yang besar terhadap konsep kognisi. Salah satu fungsi kognisi yang kita kenal adalah bahasa. Dengan adanya sistem bahasa, komunikasi antara sender dengan receiver dapat berjalan dengan lancar, dan sistem bahasa, lebih spesifiknya sistem computer linguistic, pun telah menyumbang banyak kontribusi bagi perkembangan dunia Artificial Intelligence. Dari relasi ini, bisa terlihat bahwa bahasa sebagai salah satu konsep relevan dalam dunia komunikasi memiliki hubungan yang demikian erat dengan perkembangan teknologi artificial intelligence dari zaman dahulu hingga sekarang. Selain itu, penalaran dan pengambilan keputusan adalah aspek lainnya dari kognisi yang juga memiliki relasi dengan konsep komunikasi dan teknologi artficial intelligence sendiri.

• Sistem pakar

Program kecerdasan buatan yang menggabungkan pangkalan pengetahuan dengan sistem inferensi. Ini merupakan bagian software spesialisasi tingkat tinggi yang berusaha menduplikasi fungsi seorang pakar dalam satu bidang keahlian. Program ini bertindak sebagai seorang ahli yang menjadi konsultan yang cerdas dan menjadi penasihat dalam lingkungan keahlian tertentu, sebagai hasil himpunan pengetahuan yang telah dikumpulkan dari beberapa orang pakar. Dengan demikian seorang awam sekalipun bisa menyadap sistem pakar itu untuk memecahkan berbagai persoalan yang dihadapi. Dewasa ini sistem pakar sudah banyak dikembangkan untuk dapat dipergunakan dalam komputer-komputer mini. Hal ini dapat kita lihat dari banyaknya dana yang diinvestasikan untuk pembuatan sistem pakar yang dapat berguna dalam kehidupan kita ini. Hal ini bisa terjadi karena sistem pakar dianggap begitu penting dan diharapkan dapat diperkenalkan pada masyarakat luas.

Sistem pakar, yang mencoba memecahkan masalah biasanya yang hanya bisa dipecahkan oleh seorang pakar, dipandang berhasil ketika mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik dari sisi proses pengambilan keputusannya maupun hasil keputusan yang diperoleh. Sebuah sistem pakar memiliki 2 komponen utama yaitu basis pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan merupakan tempat penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer, di mana pengetahuan ini diambil dari pengetahuan pakar (Kusrini, 2008).

Ada banyak cara untuk merepresentasikan pengetahuan, di antaranya adalah logika (logic), jaringan semantik (semantic nets), object-atribut-value (OAV), bingkai (frame), dan kaidah produksi (production rule) (Kusrini, 2008).

Mesin inferensi merupakan otak dari aplikasi sistem pakar. Bagian inilah yang menuntun user untuk memasukkan fakta sehingga diperoleh suatu kesimpulan. Apa yang dilakukan oleh mesin inferensi ini didasarkan pada pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan (Kusrini, 2008).

Kaitannya AI dan Sistem Pakar

AI dan sistem pakar sama-sama memudahkan penyelesaian masalah manusia seperti dalam perhitungan, dan biasanya akan lebih konsisten dalam menerapkan logika sebab digunakannya dalam metode heuristic. AI dan Sistem Pakar persamaannya berbasis komputer yang terdapat adanya fakta, pengetahuan, dan memecahkan masalah yang biasanya dilakukan para ahli.

Perbedaan AI dan Sistem Pakar

Sistem pakar lebih mengacu pada perancangnya sendiri sebagai objek dalam menghasilkan sebuah hasil yang maksimal, sedangkan AI lebih mengacu kepada jalur yang berorientasi pada hardware guna mencapai yang maksimal.

• ELIZA

Pada 1966, Joseph Weizenbaum dari MIT memperkenalkan Eliza, suatu program komputer yang mampu berkomunikasi dan bisa menanggapi manusia dengan menggunakan bahasa sehari-hari. Weizenbaum berharap Eliza dapat menembus dinding pembatas antara komputer dan manusia. Eliza termasuk kedalam sistem pakar.

• PARRY

Colby, Hilf, Webber dan Kraemer (1972) mensimulasikan seorang pasien, dan menyebut program ini PARRY, karena ia mesimulasikan seorang pasien paranoid. Mereka memilih seorang paranoid sebagai subyek karena beberapa teori menyebutkan bahwa proses dan sistem paranoia memang ada, perbedaan respon psikotis dan respon normalnya cukup hebat, dan mereka bisa menggunakan penilaian dari seorang ahli untuk mengecek keakuratan dari kemampuan pemisahan antara respon simulasi komputer dan respon manusia. Parry pun juga termasuk ke dalam sistem pakar. 

• NETtalk

Progam ini jenisnya cukup berbeda, berdasarkan pada jaring-jaring neuron, sehingga dinamakan NETtalk. Program ini dikembangkan oleh Sejnowki disekolah medis harvard dan Rosenberg di universitas Princeton. Dalam program ini, NETtalk membaca tulisan dan mengucapkannya keras – keras. NETtalk membaca keras-keras dengan cara mengkonversi tulisan menjadi fenom-fenom, unit dasar dari suara sebuah bahasa. Sistem ini memiliki tiga lapisan: lapisan input, dimana setiap unit merespons sebuah tulisan; lapisan output, dimana unit menampilkan ke 55 fenom dalam bahasa inggris; dan sebuah lapisan unit tersembunyi, dimana setiap unit ditambahkan koneksinya pada setiap unit input maupun output. NETtalk membaca dengan memperhatikan setiap tulisan satu demi satu, dan dengan menscanning tiga tulisan pada setiap sisi demi sebuah informasi yang kontekstual. Disini lafal ‘e’ pada ‘net’, ‘neglect’, dan ‘red’ bisa ditangkap dengan bunyi yang berbeda. Setiap NETtalk membaca sebuah kata, program ini membandingkan pelafalannya dengan lafal yang benar yang disediakan manusia, kemudian menyesuaikan kekuatannya untuk memperbaiki setiap kesalahan. NETtalk juga merupakan 

sistem.

Sumber : 

Achmad, B. (2006). Diktat mata kuliah: kecerdasan buatan. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.

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

Kusrini. (2008). Aplikasi sistem pakar menentukan faktor kepastian pengguna dengan metode kuantifikasi pertanyaan. Yogyakarta: C.V Andi Offset.

https://www.psychologymania.com/2011/10/artificial-intelligence-kecerdasan.html diakses 2 oktober 2018

http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/483/jbptunikompp-gdl-ianpermana-24119-9-12.uniko-i.pdf di akses 3 oktober 2018

https://intansarah.wordpress.com/2016/11/18/sip-ai-dan-expert-system-sistem-pakar/ di akses 1 oktober 2018