KECERDASAN BUATAN
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'
Faham Pemikiran
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.
Sejarah
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.
Filosofi
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.
Fiksi sains
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.
artikelnya mudah di mengerti. izin share ya..
BalasHapus