artificial intellingence

Sejarah AI

            Pada masa awal teknologi komputer, bahkan ilmuan AI (dan para penulis fiksi ilmu pengetahuan) memiliki impian luar biasa tentang robot dan mesin berpikir. Sebuah tulisan yang sangat berpengaruh ditulis pada awal tahun 1940an oleh seorang psikiater asal Chicago, W.S. McCulloch, serta mahasiswanya W. Pitts, dalam tulisan tersebut, mereka mengenalkan sebuah konsep yang memiliki pengaruh sangat besar bagi para ilmuan komputer, termasuk Von Neumann dan juga para PDP. Berdasarkan konsep bahwa pikiran adalah hasil kerja otak, terutama bagian dasar otak atau simpul-simpul saraf tersebut bisa dipandang sebagai “peralatan logika”, yang beberapa simpul serta hubungannya bisa dipandang sebagai logika yang proposional.

Tidak lama setelah tulisan McCulloch fan pitts, Von Neumann melihat hubungan antara sikap logis neuron ketika berinteraksi dengan kinerja komputer digital. “sangat mudah dilihat bahwa fungsi neuron yang disederhanakan ini dapat ditiru oleh relay telegraph ataupun tabung vacumm.” (jika transistor sudah ditemukan mungkin Von Neumann akan menyebut-menyebutnya). Von Neumann yang sudah mengembangkan rancangan komputer yang paling bermanfaat, yang menyatakan bahwa sangatlah mungkin untuk merancang komputer yang meniru otak manusia – tidak hanya fungsinya, tetapi strukturnya juga – dimana tabung vacum, relay rangkaian kawat, dan perangkat keras akan menggantikan neuron, akson dan sinapsis.

Mengikuti jejak Von Neumann, F . Rosenblatt mengambil alih proyek perakitan komputer yang meniru fungsi dan struktur otak manusia. Tujuan utamanya adalah menciptakan komputer yang mampu mengenali bentuk. Hasilnya disebut persepton, dan dia berhasil meniru struktur organisasi otak dengan sukses. Mesin Rosenblatt memiliki 3 level tingkatan. Setiap level dihubungkan dengan fungsi yang berbeda secara umum memancing  sensor, asosiasi, dan pola motorik manusia. Mesin-mesin awalnya seperti perseptron tidak mampu belajar, mesin Rosenblatt mampu memproses secara sederhana stimului jarak dekat dan menanggapinya secara sederhana pula.

Sebuah komputer yang terkonstruksi dengan baik, bisa menampilkan dan mengklasifikasikan sebuah bentuk geometris sederhana, seperti lingkaran. Jika komputer merespon dengan menyebut dengan persegi, maka komputer itu bisa diarahkan untuk merespon dengan lebih tepat, dengan cara menambahkan resistensi antar unit yang satu dan mengurangi lainnya. Jika responnya sudah benar yaitu jika perseptron berhasil menyebut sebuah lingkaran sebagai lingkaran, berarti sudah berfungsi dengan baik. Tahap ini   

            Komputer rakitan awal cukup jarang dan sangat mahal dan hanya dimiliki beberapa kaum elit intelektual yang penasaran dengan kemampuannya. Selama tahap-tahap awal pembentukan komputer, muncul beberapa pendapat fundamental  mengenai manfaat dan kegunaan alat aneh yang baru ditemukan ini. Mereka beranggapan jika komputer diprogramkan dengan baik yaitu dengan diberi instruksi dan aturan yang benar, komputer akan mampu menyelesaikan operasi apapun, termasuk meniru pikiran manusia dengan efektif. Beberapa orang lain percaya bahwa untuk membuat sebuah mesin ‘berpikir’, perangkat keras komputer harus mampu menirukan fisiologi otak. Untuk mencapai tujuan akhirnya, sebuah komputer perrlu dirakit dengan tingkat lapisan jalinan elektronik pengganti neuron yang susunan dan fungsinya akan meniru otak manusia.

            Sejauh ini kita telah gagal membuat mesin ‘berpikir’ sesungguhnya, ataupun yang ‘otak’nya mirip dengan otak manusia. Bagaimanapun juga, para ilmuan masih terus menganggap AI masih dalam tahap bayi. Setiap perspektif yang pernah disebutkan memiliki masalahnya masing-masing.

Generasi komputer atau ilmuan kognisi saat ini lebih optimis dengan kemampuan sebuah mesin untuk memancing fungsi neuron. Salah satu perubahan terbaru dari perseptron adalah konsepnya. Ketimbang menganggap otak komputer sebagai alat input dan output saja, para ilmuwan menambahkan lapisan ketiga, yang disebut lapisan tersembunyi. Lapisan tersembunyi ini menganggap neuron didalam otak, yang berhubungan dengan input dan output, tetapi tentunya dengan tetap menghubungkan jalinan yang satu dengan neuron lain. Model ini lebih mewakili otak manusia dan mampu menyaingi koneksi sementara.

            Kebanyakan topik-dan terutama yang terpenting-berhubungan dengan masalah arsitektur komputer dan otak. Bagaimanapun juga komputer tetap tidak bisa menampilkan fungsi seperti manusia.; komputer dan otak tidak identik. Pada beberapa hal melakukan sesuatu lebih baik dari otak, tapi pada beberapa hal lain komputer lebih buruk dari otak.

AI dan Kognisi Manusia (mesin berpikir)

Beberapa program komputer bekerja lebih efektif daripada pikiran manusia, dan kebanyakan sangat pintar menirukan hal-hal yang nyata meski masih sedikit janggal. Komputer mampu memecahkan beberapa masalah, seperti soal matematika yang mendetil, lebih cepat dan lebih akurat daripada manusia. Beberapa tugas lain seperti menggeneralisasi dan mempelajari pola aktifitas baru, yang dilakukan paling baik oleh manusia, dan komputer masih kalah baik.

            Sepertinya kita berada di ambang gebrakan sebuah konsep – atau mungkin pengertian paradigma- dalam AI, dimana langkah pertama sudah diambil untuk membuat komputer lebih mirip otak baik dalam struktur maupun prosesnya. Sistem jaringan neuron, model-model PDP, dan hubungannya telah mengoda ilmuwan untuk menemukan prinsip komputerisasi yang memerintah jaringan neuron pada sistem saraf manusia. Mereka melakukannya dengan cara yang tampak sangat abstrak. Unit memwakili neuron, tetapi mengikuti tingkah laku neuron, yaitu bahwa unit bisa dipasangankan dengan unit lain. Hubungan di antara mereka bisa menguat atau melemah, lalu stabil, dan seterusnya (Churchland dalam Solso).

            Sebagai titik awal, sangatlah berguna untuk memperhatikan dikoomi yang diajukan oleh Jhon Searle (1980), seorang filsuf dai Universitas California di Barkeley. Dia menggambarkan 2 jenis AI: AI lemah, yang bisa digunakan sebagai alat investigasi kognisi manusia, dan AI kuat, di mana komputer yang telah diprogram dengan baik memiliki ‘pikiran’ yang bisa memahami. AI lemah menimbulkan beberapa kontroversi; hampir semua menyadari pentingnya komputer dalam menyelidiki kognisi manusia.

AI dan Sistem Pakar

            Sistem yang berkinerja seperti seorang ahli disebut dengan sistem pakar. Pada dasarnya, sebuah sistem pakar adalah spesialis tiruan yang memecahkan masalah yang termasuk dalam keahliannya. Sistem pakar telah dirancang untuk memecahkan masalah dalam bidang kedokteran, hukum, aerodinamis, catur, dan hal-hal rutin yang sangat banyak yang biasanya membosenkan kita, atau bahkan beberapa kasus yang sulit dipecahkan manusia. Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi.

ELIZA

Salah satu program komputer pertama yag mampu berkomunikasi, ELIZA, ditulis oleh Joseph Weizenbaum (1966). Beberapa revisi ataas ELIZA telah dibuat dari konsep aslinya. Pada satu program yang spesifik, bernama DOCTOR, ELIZA mengambil peran seperti seorang psikiater. Pada contoh berikut ini, peran ELIZA dicetak dalam huruf besar.

            Semua pria sama

                DALAM HAL APA

                Mereka selalu menjadi gangguan bagi kita dalam berbagai hal

                BISAKAH KAMU MEMBERIKAN CONTOH YANG LEBIH SPESIFIK

                Yeah, pacaarku membuatku datang kesini

                PACARMU MEMBUATMU DATANG KE SINI

                Dia bilang aku depresi sepanjang waktu

                AKU TURUT BERSEDIH MENDENGAR KAMU DEPRESI

                Memang benar, aku tidak bahagia

                APAKAH KAMU PIKIR DATANG KE SINI BISA MENOLONGMU MERASA BAHAGIA

                Yang pasti aku butuh pertolongan

            Respon dari komputer cenderung stereotipe, misalnya dia diprogram untuk merespons beberapa kunci kalimat dengan respons yang hanyalah merupakan transformasi dari kalimat aslinya. Seperti ketika “pasien” mengatakan kata kunci ï’m”, ELIZA merespons dengan gaya tutur seperti “ aku turut bersedih mendengar kamu...” jika tidak ada kata kunci yang ditemukan, komputer akan menjawab dengan ciri-cirinya yag tanpa isi, atau ppada beberapa kasus, berakhir menjadi transformasi yang lebi awal.

PARRY

                        Percakapan seperti apakah yang mungkin dihasilkan jika peranannya dibalik – yaitu jika seorang psikiater berbicara pada pasien simulasi komputer? Colby, Hilf, Weber, dan Kraemer (1972) mensimulasikan seorang pasien paranoid, dan menyebutkan program ini PARRY, karena ia mensimulasikan seorang pasien paranoid. Mereka memilih seorang paranoid sebagai subyek karena beberapa teori menyebutkan bahwa proses dan sistem paranoid memang ada, perbedaan respon psikotis dan respon normalnya cukup hebat, dan mereka bisa menggunakan penilaian dari seorang ahli untuk mengecek keakuratan dari kemampuan pemisahan antara respon simulasi  komputer dan respon manusia.

NETtalk

Program ini jenisnya berbeda, berdasarkan pada jaring-jaring neuron, sehinga dinamakan NETtalk, program ini dikembangkan oleh Sejnowski di sekolah medis Harvard dan Rosenberg di Universita Princeton. Dalam program ini, NETtalk membaca tulisan dan mengungkapkannya keras-keras. NETtalk “membaca keras-keras” dengan cara mengkonversi tulisan menjadi fenom-fenom, unit dasar dari suara sebuah bahasa. Sistem ini memiliki tiga lapisan: lapisan input, dimana setiap unit merespons sebuah tulisan; lapisan output, dimana unit menampilkan ke 55 fenom dalam bahasa inggris; dan sebuah lapisan unit tersembunyi, dimana setiap unit ditambahkan koneksinya pada setiap unit input maupun output.

                        NETtalk membaca dengan memperhatikan setiap tulisan satu demi satu, dan dengan menscanning tiga tulisan pada setiap sisi demi sebuah informasi yang kontekstual. Disini lafal ‘e’ pada ‘net’, ‘neglect’, dan ‘red’ bisa ditangkap dengan bunyi yang berbeda. Setiap NETtalk membaca sebuah kata, program ini membandingkan pelafalannya dengan lafal yang benar yang disediakan manusia, kemudian menyesuaikan kekuatannya untuk memperbaiki setiap kesalahan.

Penggunaan AI sebagai expert system yang dapat digunakan untuk mendukung system pengambilan keputusan (Diagnosa).

            Sistem yang berkinerja seperti seorang ahli disebut dengan sistem pakar. Sistem pakar telah dirancang untuk memecahkn masalah dalam bidang kedokteran, hukum, aerodinamis, catur dan hal-hal rutin yang sangat banyak yang biasanya membosankan kita, atau beberapa kasus yang sulit dipecahkan manusia. Sistem pakar bertujuan untuk membuat keputusan yang lebih cepat daripada pakar. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti, dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami. Sistem ini mengikuti aturan-aturan yang telah ada, yang seringkali menggunakan pohon keputusan, tetapi bagaimanapun sistem ini hanya bisa ‘memikirkan’ satu hal saja.sistem pakar dalam bidang kesehatan mungkin tidak bisa melihat isi dari sebuah lubang di lantai, tetapi ia bisa membuat diagnosis yang akurat dan masuk akal pada seorang gadis berumur 13 tahun yang sedang demam tinggi, sakit perut, dan konsentrasi menyimpang terkait korpuskel putih. Sistem ini memang selama ini lebih dikenal dalam bidang industri, militer, dan eksplorasi luar angkas. Mereka cukup baik dalam menjalankan tugas yang memang dirancang untuk mereka kerjakan. Lebih menyenangkan lagi karena mereka tidak mengenal pemogokan dan menuntut gaji lebih, tidak berkeberatan jika harusbekerja tanpa henti, dan tidak meminta fasilitas kesejateraan hidup. Sistem pakar dapat digunakan oleh, Orang awam yang bukan pakar untuk meningkatkan kemampuan mereka dalam memecahkan masalah, Pakar sebagai asisten yang berpengatahuan, Memperbanyak atau menyebarkan sumber pengetahuan yang semakin langka.

Kontribusi psikologi dalam AI adalah bahasa. Para psikolog memang biasanya menganggap bahasa sebagai manifestasi utama dalam proses kognitif. Bahasa, lebih dari kategori apapun dalam variabel respons manusia, mampu merefleksikan pikiran, persepsi, ingatan, pemecahan masalah, kecerdasan, dan pembelajaran. Bahkan karena pentingnya dalam prinsip dasar Psikologi, bahasa menjadi perhatian utama para ilmuwan AI.

Sumber : Solso, Robert. L., Maclin, Otto. H, & Maclin, M. Kimberly. (2008). Psikologi kognitif. Jakarta: Erlanga