24
KECERDASAN BUATAN (3 SKS Teori)

KECERDASAN BUATAN

  • Upload
    ramya

  • View
    71

  • Download
    0

Embed Size (px)

DESCRIPTION

KECERDASAN BUATAN. (3 SKS Teori). PENILAIAN. UAS40 % UTS30 % TUGAS 15 % QUIZ15 % KEHADIRAN MINIMAL 80%. Dian Hermawan KM 085716376208 TI11B Yuki 083876610326 TI11A Rizki 085314434672 TI11D. DAFTAR PUSTAKA. - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: KECERDASAN BUATAN

KECERDASAN BUATAN

(3 SKS Teori)

Page 2: KECERDASAN BUATAN

PENILAIAN

UAS 40 %UTS 30 %TUGAS 15 %QUIZ 15 %KEHADIRAN MINIMAL 80%

Page 3: KECERDASAN BUATAN

Dian Hermawan KM 085716376208 TI11B

Yuki 083876610326 TI11ARizki 085314434672 TI11D

Page 4: KECERDASAN BUATAN

DAFTAR PUSTAKA Louis E. Frenzel, Jr., Crash Course in Artificial Intelligence and Expert

System, Howard W. Sams & Co., Indianapolis, USA. Rich, Elaine and Knight, Kevin. 1991. Artificial Intelligence. Mc-Graw Hill

Book Co. New York. Michalewicz, Zbigniew. 1996. Genetic Algorithms + Data Structures =

Evolution Programs. Springler Verlag. Suparman, Mengenal Artificial Intelligence, Penerbit Andi Offset

Yogyakarta, Edisi pertama, 1991. Sandi Setiawan, Artificial Intelligence, Penerbit Andi Offset Yogyakarta,

Edisi pertama, 1993. Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence, Teknik dan Aplikasinya.

Yogyakarta: Graha Ilmu. Uung Ungkawa, Bahasa Pemrograman Logika Turbo Prolog, Penerbit

Andi Offset Yogyakarta, Edisi pertama 1992. Tjendry Harianto, Bahasa Turbo Prolog, Penerbit Andi Offset Yogyakarta,

Edisi pertama 1992. Tavri Deviyan, Pemrograman Deklaratif dengan Turbo Prolog 2.0, Elex-

Media Komputindo, Jakarta. Prolog Tutorial by A. Aaby, http://cs.wwc.edu/KU/PR/Prolog.html

Page 5: KECERDASAN BUATAN

SILABUS MATA KULIAH1. Pendahuluan2. Pengertian Kecerdasan Buatan3. Komputasi Kecerdasan Buatan 4. Arsitektur dan Lingkungan Sistem Kecerdasan

Buatan5. Representasi Pengetahuan6. Problema dan Pendekatan Penyelesaian Masalah7. Sistem Pakar (Expert System)8. Sistem Samar (Fuzzy System)9. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)10. Algoritma Genetik (Genetic Algorithm)11. Pemrograman Kecerdasan Buatan

Page 6: KECERDASAN BUATAN

TUJUAN PERKULIAHAN Mempelajari pengertian dan konsep

kecerdasan buatan (artificial intelligence) berikut bidang-bidang kecerdasan buatan, seperti:

sistem pakar (expert system), robotic, logika samar (fuzzy logic), dan

jaringan syaraf tiruan (neural network). Diakhiri dengan pembahasan mengenai soft computing, kemudian menerapkannya dalam berbagai bidang disiplin ilmu dengan membentuk pemrograman yang spesifik menggunakan bahasa pemrograman logika.

Page 7: KECERDASAN BUATAN

PENDAHULUAN

Musim panas tahun 1956 sekelompok pakar komputer, pakar dan peneliti dari disiplin ilmu lain dari berbagai akademi, industri serta berbagai kalangan berkumpul di Dartmouth College untuk membahas potensi komputer dalam rangka menirukan atau mensimulasi kepandaian manusia.

Beberapa ilmuwan yang terlibat adalah Allen Newel, Herbert Simon, Marvin Miskey, Oliver Selfridge, dan John McCarthy

Menjelang akhir tahun 1970-an dan awal tahun 1980-an, mulai dikembangkan secara penuh dan hasilnya secara berangsur-angsur mulai dipasarkan

Page 8: KECERDASAN BUATAN

Revolusi Pengolahan Data oleh Komputer

Page 9: KECERDASAN BUATAN

Revolusi Pengolahan Data oleh Komputer

Teknik yang membuat komputer mampu mengolah pengetahuan ini dinamakan teknik kecerdasan buatan (artificial intelligence technique).

Dengan pendekatan ini manusia mencoba membuat komputer dapat berpikir seperti cara yang dipakai manusia dalam memecahkan masalah.

Page 10: KECERDASAN BUATAN

Apakah Komputer Dapat Berpikir ?

Terdapat beberapa tingkat kecerdasan seperti yang diilustrasikan oleh gambar berikut

Page 11: KECERDASAN BUATAN

Beberapa pertanyaan seputar Kecerdasan Buatan yang diterapkan pada komputer

Dengan diterapkannya Kecerdasan Buatan, apakah kemudian komputer menjadi lebih pintar?

Apakah benar, komputer sekarang mempunyai kecerdasan seperti yang dimiliki manusia dalam melaksanakan tugasnya?

Apabila kecepatan dan kemudahan serta peningkatan produktivitas kerja dan kemampuannya melakukan pekerjaan dengan baik sudah tercapai?

Apakah dengan demikian komputer itu sudah bisa dikatakan mempunyai tingkat kecerdasan tertentu?

Bagaimana kita bisa menyatakan bahwa komputer itu memiliki kecerdasan?

Kriteria apakah yang bisa digunakan untuk sampai pada kesimpulan itu?

Page 12: KECERDASAN BUATAN

Faktor Pendorong Perkembangan Kecerdasan Buatan

1. Pesatnya perkembangan teknologi perangkat keras, khususnya processor.

2. Pengembangan perangkat lunak Kecerdasan Buatan.

3. Perkembangan khusus komputer pribadi (Personal Computer / PC) dan komputer jinjing (Laptop).

4. Turut andilnya para investor dalam mendanai penelitian dan pengembangan teknologi Kecerdasan Buatan.

Page 13: KECERDASAN BUATAN

QUO VADIS AI

Masalah utama Kecerdasan Buatan adalah sulitnya merumuskan dan memvisualisasi inteligensia itu sendiri, karena mempunyai arti yang banyak.

Hubert Dreyfus – ahli filsafat dari Universitas California di Berkeley – berpendapat bahwa masyarakat sekarang ini sedang dikacaukan oleh pengertian Kecerdasan Buatan yang mengira seolah-olah kegunaannya sangat berlebihan dan tidak mungkin bisa mencapai tujuan.

Dreyfus berkata: Kita tidak akan pernah bisa membuat suatu kaidah untuk semua cara kita berfikir, karena hal itu sangat kompleks.

Page 14: KECERDASAN BUATAN

QUO VADIS AI

Para peneliti yang ahli akan lebih bisa mendekati pada komputer pintar, tapi masih banyak masalah yang harus dijawab. Misalnya, bagaimana kita bisa mencerminkan keterampilan dalam menangani masalah manusia, kemampuan belajar, selera, imajinasi, emosi, kreativitas dan ‘rasa berani’. Untuk menjawab masalah-masalah tersebut di atas, para ahli kembali pada bidang yang berkaitan, seperti: filosofi, psikologi, linguistik dan sains syaraf (neuro science) dan tentu saja sains komputernya itu sendiri. Dengan demikian akan lahir bidang sains kognitif antar disiplin ilmu tersebut.

Kita membuat komputer pintar bukan untuk menggantikan manusia tapi hanya sekedar untuk menjadi alat bantu manusia

Page 15: KECERDASAN BUATAN

SOFT COMPUTING

Soft computing menjadi bagian formal dari ilmu komputer sejak awal tahun 1990an

Lotfi A. Zadeh (1992) melalui makalah yang disusunya ttg himpunan fuzzy, tahun 1973 ttg analisis proses-proses sistem kompleks dan keputusan, dan laporan th 1979 (makalah th 1981) ttg kemungkinan analisis teori fuzzy dan soft data.

Page 16: KECERDASAN BUATAN

Apakah Soft Computing itu

Soft computing adalah koleksi dari beberapa metodologi yang bertujuan

untuk mengeksploitasi adanya toleransi terhadap ketidaktepatan (imprecision),

ketidakpastian (uncertainity), kebenaran parsial (partial truth), dan pendekatan untuk mencapai tractability, ketahanan (robustness) dan biaya penyelesaian

murah. (Lotfi A. Zadeh, 1992)

Page 17: KECERDASAN BUATAN

Apakah Soft Computing itu

Soft computing merupakan inovasi baru dalam membangun sistem cerdas. Sistem cerdas ini merupakan sistem yang memiliki keahlian seperti manusia pada domain tertentu, mampu beradaptasi dan belajar agar dapat bekerja lebih baik jika terjadi perubahan lingkungan.

Page 18: KECERDASAN BUATAN

Komponen Soft ComputingSC dapat dipandang sebagai suatu

komponen dasar untuk medan kemunculan konsepsi kecerdasan:

1. Sistem Fuzzy (Fuzzy System / FS)2. Jaringan Syaraf (Neural Networks / NN)3. Penalaran Probabilistik (Probabilistic

Reasoning / PR)4. Evolutionary Computing (EC)5. Machine Learning (ML)

Page 19: KECERDASAN BUATAN

Komponen Soft Computing

FS mengakomodasi ketidaktepatan (imprecision),

PR mengakomodasi ketidakpastian (uncertainity),

NN menggunakan pembelajaran untuk meminimalisir kebenaran parsial (partial truth) dan perkiraan untuk mencapai tractability,

EC untuk mencapai optimasi dalam rangka ketahanan (robustness) dan biaya penyelesaian murah

Page 20: KECERDASAN BUATAN

Komponen Soft Computing

Ke-4 unsur dalam SC (FS, PR, NN, EC) bukan merupakan kompetisi melainkan saling melengkapi. Bahkan dalam kenyataanya, keempatnya digunakan secara sinergis ketimbang digunakan dikerjakan secara sendiri.

Page 21: KECERDASAN BUATAN

Komponen Soft Computing

Pekerjaan dari teknik-teknik SC mendorong ke arah sistem-sistem yang memiliki MIQ (Machine Intelligence Quotient) tinggi. Dalam ukuran besar, ini adalah MIQ tinggi dari sistem yang mendasarkan pada SC (SC-based system) yang meliputi pertumbuhan cepat dalam jumlah dan macam aplikasi-aplikasi soft computing.

Page 22: KECERDASAN BUATAN

Hubungan dan Perbandingan Antar Komponen SC

Komponen Pembelajaran Ekstraksi Pengetahuan

Operasi Real-time

FS / PR tidak ya yaNN ya tidak yaEC ya tidak tidakAI Conventional tidak ya tidak

Page 23: KECERDASAN BUATAN

Hubungan dan Perbandingan Antar Komponen SC

Komponen Representasi Pengetahuan Optimasi

FS / PR simbolik / numerik tidakNN numerik tidakEC numerik yaAI Conventional simbolik / numerik tidak

Page 24: KECERDASAN BUATAN

Karakteristik SC

1. memerlukan keahlian manusia, apabila direpresentasikan dalam bentuk aturan (if_then)

2. Model komputasinya diilhami oleh proses biologis

3. merupakan teknik optimasi baru4. menggunakan komputasi numeris5. memiliki toleransi kegagalan (meskipun

kualitasnya berangsur-angsur memburuk)