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'
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 algoritma
genetik) 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.
(links) Artikel utama untuk bagian ini
adalah: Sejarah kecerdasan buatan
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,
sebuah chatterbot
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.
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.
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
Versi buku “Pengenalan
Komputer” karangan Jogiyanto Hartono, MBA, Ph.D.
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 Automation dan 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 adalah Leonardo 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 untuk speech 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
base yang 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.
Sumber :wikipedia.com
0 komentar:
Posting Komentar