Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) merupakan kecerdasan yang dibuat oleh manusia dengan tujuan agar suatu alat dapat berfikir layaknya seperti manusia. Selama ribuan tahun, manusia mencoba untuk memahami bagaimana cara mereka berfikir. Bagaimana mereka hanya sedikit mengerti, memahami, memprediksi, dan memanipulasi masalah dunia yang jauh lebih besar dan lebih rumit dari masalah itu sendiri. Bidang kecerdasan buatan saat ini mencoba tidak hanya sekedar memahami, tetapi juga membangun entitas yang cerdas.
Pada gambar diatas bisa dilihat terdapat 8 definisi dari Artificial Intelligence yang dibagi kedalam 2 bagian utama. Definisi yang berada dibagian atas berkonsentrasi pada proses pemikiran dan alasan, sedangkan yang berada dibagian bawah menunjukan tingkah laku. Untuk bagian yang sebelah kiri berfokus pada keberhasilan dalam hal ketepatan untuk kinerja manusia, sedangkan bagian kanan berfokus terhadap kinerja yang ideal, atau disebut dengan rasionalitas. Sebuah sistem dapat dikatakan rasional jika sistem tersebuut melakukan “hal yang benar”, mengingat apa yang ia tahu.
Dalam sejarah, keempat pendekatan terhadap AI telah diikuti beberapa orang tentunya dengan metode yang berbeda pula. Pendekatan yang berpusat pada manusia harus dalam bagian ilmu empiris yang melibatkan pengamatan dan hipotesis tentang perilaku manusia. Pendekatan rasionalis melibatkan kombinasi matematika dan keahlian teknis. Berikut 4 pendekatan secara lebih terperinci :
- Acting Humanly : The Turing Test Approach (Pendekatan Tes Turing)
Tes Turing yang diusulkan oleh Alan Turing (1950), dirancang untuk memberikan definisi operasional yang memuaskan kecerdasan. Sebuah komputer dapat dikatakan lulus jika melewati tes interogasi manusia dan menjawab beberapa pertanyaan yang diberikan. Tidak diketahui pertanyaan tersebut berasal dari seseorang atau dari sebuah komputer. Untuk saat ini, tercatat pemrograman komputer untuk lulus tes ketat diberikan pekerjaan dalam jumlah yang besar. Komputer perlu memiliki kemampuan sebagai berikut :
- Natural Language Processing : untuk memungkinkan berkomunikasi dengan baik dalam bahasa Inggris.
- Knowledge Repesentation : untuk menyimpan apa yang ia tahu dan ia dengar.
- Automated Reasoning : menggunakan informasi yang disimpan untuk menjawab pertanyaan dan menarik kesimpulan yang baru.
- Machine Learning : untuk beradaptasi dengan keadaan baru dan untuk mendeteksi/meramal pola.
Tes Turing sengaja menghindari interaksi fisik langsung antara penanya dan komputer, karena simulasi fisik tidak dibutuhkan untuk kecerdasan. Namun, ada yang disebut dengan tes Turing secara menyeluruh. Tes ini termasuk sinyal video, sehingga penanya dapat mengetes kemampuan persepsi subjek. Untuk lulus tes Turing secara menyeluruh komputer akan membutuhkan :
- Computer Vision : untuk melihat objek.
- Robotics : untuk memanipulasi objek dan bergerak.
- Thinking Humanly : The Cognitive Modeling Approach (Pendekatan Pemodelan Kognitif)
Jika ingin melakukan pendekatan ini, program harus berpikir seperti manusia dan kita harus menentukan bagaimana cara manusia berpikir. Berikut ada 3 cara untuk melakukan ini :
- Through Introspection (Melalui Introspeksi) : mencoba menangkap pikiran kita sendiri.
- Through Psychological Experiment (Melalui Eksperimen Psikologi) : mengamati psikologis seseorang dalam melakukan tindakan.
- Through Brain Imaging (Melalui Pencitraan Otak) : mengamati otak saat sedang berpikir.
Setelah memiliki teori yang cukup tepat dari pikiran, akan memungkinkan kita untuk membuat teori tersebut menjadi program di komputer. Jika input-output program sesuai dengan perilaku manusia, itu membuktikan bahwa mekanisme program tersebut juga dapat beroperasi pada manusia. Ilmu nyata kognitif harus didasarkan pada penyelidikan eksperimen dari manusia atau hewan yang sebenarnya. Pada awal kemunculan AI banyak yang kebingungan tentang pendekatan ini, antara algoritma yang berkerja baik pada tugasnya dan dikerjakan oleh model kinerja manusia yang bagus ataupun sebaliknya.
- Acting Rationally : The Rational Agent Approach (Pendekatan Agen Rasional)
Agen yang dimaksud disini adalah agen komputer yang bertindak melakukan sesuatu. Tentu saja, semua program komputer melakukan sesuatu, tetapi agen ini diharapkan untuk melakukan sesuatu yang lebih seperti : beroperasi sendiri, melihat lingkungan mereka, bertahan dalam jangka waktu yang lama, beradaptasi dengan perubahan, menciptakan dan mencapai tujuan. Agen rasional adalah salah satu yang bertindak sehingga mencapai hasil yang terbaik, dan ketika tidak ada kepastian tetap akan menampilkan hasil yang terbaik.
Dalam “hukum pemikiran” pendekatan untuk AI adalah penekanan pada kesimpulan yang benar. Membuat kesimpulan yang benar kadang-kadang bagian dari agen rasional, karena salah satu cara untuk bertindak rasional adalah menyimpulkan suatu tindakan tertentu yang akan mencapai tujuan dengan alasan yang logis/masuk akal. Disisi lain, kesimpulan yang benar belum tentu bersifat rasionalitas. Dalam beberapa situasi mungkin tidak ada hal yang benar untuk dilakukan, tetapi hal itu harus tetap dilakukan. Ada juga cara bertindak rasional yang tidak dapat dikatakan, padahal diketahui tindakan tersebut berasal dari kesimpulan yang logis. Sebagai contoh, menjauh dari kompor yang panas adalah tindakan refleks yang biasanya lebih berhasil daripada mempertimbangkannya dengan hati-hati.
Agen harus mampu menghasilkan kalimat yang dipahami dalam bahasa alami untuk dapat dipahami oleh masyarakat. Agen perlu belajar, bukan hanya untuk pengetahuan tetapi juga untuk meningkatkan kemampuannya dalam menghasilkan perilaku yang efektif.
Pendekatan agen rasional memiliki 2 keunggulan dibandingkan dengan pendekatan lain.
- Lebih umum dari pada pendekatan “hukum pemikiran”, karena kesimpulan yang logis dan benar adalah salah satu dari beberapa mekanisme yang memungkinkan untuk mencapai rasionalitas.
- Lebih dapat dipertanggung jawabkan untuk pengembangan ilmu pengetahuan dari pada pendekatan berdasarkan perilaku manusia/pemikiran manusia.
Kita akan melihat bahwa meskipun terdapat masalah sederhana yang timbul, berbagai variasi masalah akan muncul ketika kita mencoba menyelesaikannya. Satu hal yang perlu diingat : agen akan melihat terlebih dahulu sebelum mencapai rasionalitas yang sempurna, selalu melakukan hal yang benar, tidak memungkinkan dalam lingkungan yang rumit.
- Thinking Rationally : The “Laws of Thought” Approach (Pendekatan Hukum Pemikiran)
Filsuf Yunani Aristoteles adalah salah satu orang yang pertama mencoba menyusun “berpikir benar” yaitu proses penalaran yang tak terbantahkan. Silogisme nya terdapat pola struktur yang selalu menghasilkan kesimpulan yang benar ketika diberikan tempat yang benar. Gagasan ini diharapkan dapat menentukan pengoperasian pikiran, bidang studi mereka dimulai yang sekarang disebut dengan logika.
Ahli logika di abad ke-19 mengembangkan notasi yang tepat untuk laporan tentang segala macam benda yang ada di dunia ini dan hubungan antara mereka. (hal ini selaras dengan notasi aritmatika biasa, yang hanya menyediakan laporan tentang angka.) Pada tahun 1965, ada program yang dapat dijalankan, pada prinsipnya program ini dapat memecahkan masalah apapun dan diijelaskan dalam notasi yang logis. (meskipun tidak ada solusi, program akan terus mengulang selamanya.) Ini yang disebut dengan tradisi logika, dengan adanya kecerdasan buatan (AI) mereka berharap dapat membangun program dengan sistem yang lebih cerdas.
Terdapat 2 hambatan utama dalam pendekatan ini :
- Tidaklah mudah untuk mencari pengetahuan dengan sendirinya dan menyatakannya dalam istilah resmi yang dibutuhkan oleh notasi logis, terutama ketika pengetahuan kurang meyakinkan.
- Ada perbedaan besar antara pemecahan masalah “pada prinsipnya” dengan pemecahan pada prakteknya.
Sumber :
Russell, Stuart., Peter Norvig. Artificial Intelligence : A Modern Approach (3rd Edition). (2009). New Jersey : Pearson Education, Inc.
