Metode AI dan Sistem Cerdas

 Metode Artificial Intelligence

Definisi

KecerdasanBuatan (Artificial Intelligence) merupakankawasan penelitian, aplikasidan instruksi yang terkaitdengan pemrogramancomputeruntukmelakukansesuatuhal yang dalampandanganmanusiaadalahcerdas (H. A. Simon [1987]).

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Knight [1991]).

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan (Encyclopedia Britannica).

Dasar Konsep AI

1. Suatu cara yang sederhana untuk membuat komputer dapat berfikir secara

intelligent.

2. Bagian dari ilmu komputer yang mempelajari perancangan system komputer yang

intelligent, yaitu system yang memperlihatkan karakterisitik seperti tingkah laku

manusia, apakah itu dalam hal mengerti suatu bahasa, mempelajari,

mempertimbangkan dan memecahkan suatu masalah.

3. Bidang yang mempelajari kemungkinan pemahaman, penalaran ataupun tindakan.

Paham Pemikiran AI

Secara garis besar, AI terbagi kedalam dua faham pemikiranyaitu AI Konvensionaldan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensionalkebanyakan melibatkan metode-metode yang sekarang di klasifiksikan sebagaipembelajaran mesin,

yang ditandai dengan formaitas dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI logis ,AImurnidan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence).

Metode-metodenyameliputi:

1. SistemPakar : menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah system pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui danmenyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasitersebut.

2. Petimbangan berdasarkasus.

3. AI berdasarkan tingkahlaku : metoda modular pada pembentukan sistem AI secara manual

Kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran interaktif (misalnya parameter seperti dalam system koneksionis). Pembelajaran iniberdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang takteratur dan perhitungan lunak.

Algoritma Pendukung atau Bahasa pemrograman AI, yaitu :

·                     LISP, Dikembangkan awal tahun 1950-an, bahasa pemrograman pertama yang diasosiasikan dengan AI. Lisp adalah bahasa pemrograman yang masuk dalam bahasa pemrograman fungsional yang inti programnya adalah berupa fungsi-fungsi. LISP sendiri diciptakan oleh John McCarty pada tahun 1958 ketika ia berada di Massachusets Institute Of Technology (MIT) Amerika Serikat. John McCarty menerbitkan sebuah makalah desain Communication In ACM pada tahun 1960 berjudul "Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I", namun bagian ke 2 dari artikel tersebut tidak pernah diterbitkan. Dia menunjukkan bahwa dengan operator sederhana dan notasi fungsi, seseorang dapat membuat Turing-Complete untuk bahasa algoritma. Bahasa Pengolahan Informasi adalah bahasa AI pertama, dari tahun 1955 - 1956, dan sudah termasuk banyak konsep seperti daftar pengolahan dan rekursi yang kemudian digunakan dalam lisp.

·                     PROLOG, Dikembangkan pada tahun 1970-an. Prolog merupakan singkatan dari “Programing In Logic” pertama kali dikembangkan oleh Alain Colmetrouer dan P.Roussel di Universitas Marseilles Prancis tahun 1972. Selama tahun 70an, prolog populer di Eropa untuk aplikasi AI. Pada awalnya, Prolog dan LISP sangat lambat dalam eksekusi program dan memakan memori yang besar sehingga hanya kalangan tertentu yang menggunakannya. Dengan adanya Compiler Prolog, kecepatan eksekusi program dapat ditingkatkan, namun Prolog masih dipandang sebagai bahasa yang terbatas (hanya digunakan di kalangan perguruan tinggi dan riset).

ANALISA METODE/ALGORITMA YANG DIGUNAKAN DALAM ARTIFICIAL INTELLIGENCE

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:

1.            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.

2.            Petimbangan berdasar kasus

3.            Jaringan Bayesian

4.            AI berdasar tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem AI secara manual

Kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif (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:

1.            Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat

2.            Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.

3.            Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkan pemecahan masalah yang lebih baik

Algoritma Beserta Penerapannya

1. Algoritma Pohon n-ary (tree) : Algoritma yag terdiri dari node-node yang berupa induk dan anak, yang dilakukan melalui pencarian jarak tercepat atau terpendek dalam menyelesaikan masalah. Contoh penerapannya pada game playing seperti tic tac toe.
2. Algoritma forward chaining : Yakni bagaimana cara menyusun aturan terdiri dari beberapa premis dan konklusi dari beberapa fakta yang kemudian dihasilkan sebuah solusi. Penerapannya pada  : system diagnose keadaaan bayi dalam kandungan
3. Algoritma genetika : Algoritma yang memanfaatkan proses seleksi alamiah dengan proses evolus kemudian proses pencarian dengan pencarian dilakukan secara acak. Penerapannya pada gen sebuah populasi baru
4. Algoritma Bayesian : Biasanya di gunakan pada system jaringan saraf tiruan

HERLI JULIANSAH                          1C114800 

ADITIO AGUNG PRABOWO            10114280 

PINTO ADI PUTRA                           18114447 

TRIAN AL HAFIZ                               1A114860 

ANDRE FARIZZAL                            11114110