Pengertian Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Definisi: Bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia. Menurut John McCarthy, 1956, AI : Untuk mengetahui dan memodelkan proses – proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia. Kecerdasan Buatan (AI) memberi beberapa metoda untuk membekali komputer dengan pengetahuan dan kemampuan nalar sehingga menjadi mesin pintar

AI dapat dipandang dari berbagai sudut pandang: Sudut pandang kecerdasan AI akan membuat mesin cerdas Sudut pandang penelitian AI suatu studi bagaimana membuat mesin bekerja sebaik yang dilakukan manusia Sudut pandang bisnis AI adalah kumpulan peralatan yang sangat powerfull dan metodologist dalam menyelesaikan masalah bisnis Sudut pandang pemrograman AI meliputi studi tentang Pemrograman simbolik Problem solving Searching

Beberapa domain AI Mundane task Formal task Perception Vision Speech Natural language Understanding Generation Translation Commonsense reasoning Robot control Formal task Games Chess Backgamon Checkers Go

Formal task Expert task Mathematics Engineering Scientific Analysis Geometry Logic Integral calculus Proving properties of programs Expert task Engineering Design Fault finding Manufacturing planning Scientific Analysis Medical Diagnosis Financial Analysis

mempunyai kemampuan untuk menalar. Cerdas = memiliki pengetahuan + pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan & mengambil tindakan), moral yang baik Agar mesin bisa cerdas (bertindak seperti & sebaik manusia) maka harus diberi bekal pengetahuan & mempunyai kemampuan untuk menalar. Untuk membuat aplikasi Kecerdasan Buatan, butuh: Basis Pengetahuan (Knowledge Base), berisi fakta-fakta, teori, pemikiran dan relationship antar satu dengan lainnya Motor Inferensi (Inference Engine), yaitu kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman

Kecerdasan Buatan vs Kecerdasan Alami Keuntungan Kecerdasan Buatan Lebih bersifat permanen. Lebih mudah diduplikasi dan disebarkan Lebih murah Bersifat Konsisten Dapat didokumentasikan Dapat mengerjakan pekerjaan lebih baik dan lebih cepat

Keuntungan Kecerdasan Alami Kreatif Memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung Pemikiran manusia dapat digunakan secara lebih luas

Sejarah Kecerdasan Buatan Tahun 1950-an, Alan Turing (matematikawan Inggris), melakukan test untuk melihat apakah sebuah mesin cerdas  Turing Test Turing machine seolah-olah sebagai seseorang yang mampu memberi respon terhadap serangkaian pertanyaan AI dimunculkan John McCarty (1965) pada Dartmouth Conference yang dihadiri para peneliti AI Pada konferensi itu didefenisikan tujuan utama kecerdasan buatan: mengetahui dan memodelkan proses-proses berfikir manusia dan mendesign mesin agar dapat menirukan kelakukan manusia tersebut.

Beberapa program AI (1956 – 1966) Logic Theorist, diperkenalkan pada Dartmouth Conference, dapat membuktikan teorema-teorema matematika Sad Sam (Robert K Lindsay – 1960), dapat mengetahui kalimat sederhana yang ditulis dalam bahasa Inggris dan mampu memberikan jawaban berdasarkan fakta yang didengar dalam sebuah percakapan ELIZA diprogram Joseph Weizenbaum (1967), mampu memberi terapi terhadap pasien dengan memberikan beberapa pertanyaan

Lingkup Utama Kecerdasan Buatan Sistem Pakar (Expert System) Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing) Pengenalan Ucapan (Speech Recognition) Robotika dan Sistem Sensor (Robotics & Sensory Systems) Computer Vision Intelligent Computer-aided Instruction Game Playing

Soft Computing Defenisi: kumpulan metodologi untuk mengeksploitasi adanya toleransi terhadap ketidaktepatan, ketidakpastian, dan kebenaran parsial untuk dapat diselesaikan dengan mudah, murah dan robustness  Prof Lotfi A Zadeh (1992) Merupakan inovasi dalam membangun sistem cerdas Sistem yang memiliki keahlian seperti manusia pada domain tertentu, mampu beradaptasi dan belajar agar dapat bekerja lebih baik jika terjadi perubahan lingkungan

Unsur-unsur pokok dalam Soft Computing Sistem Fuzzy (mengakomodasi ketidaktepatan) Jaringan syaraf (menggunakan pembelajaran) Probabilistic Reasoning (mengakomodasi ketidakpastian) Evolitionary Computing (optimasi)