pengantar teknologi sistem cerdas

Sistem cerdas adalah sistem yang dapat mengadopsi sebagaian kecil dari tingkat kecerdasan manusia untuk berinteraksi dengan keadaan eksternal suatu sistem. Sebagian kecil dari tingkat kecerdasan itu antara lain: kemampuan untuk dilatih, mengingat kembali kondisi yang pernah dialami, mengolah data-data untuk memberikan aksi yang tepat sesuai yang telah diajarkan, dan kemampuan menyerap kepakaran seorang ahli melalui perintah yang dituliskan dalam sebuah bahasa pemrograman tertentu.

Kecerdasan Buatan atau kecerdasan yang ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah atau Intelegensi Artifisial didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. 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.


Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua paham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional kebanyakan melibatkan metode-metode 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-metodenya 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: metode modular pada pembentukan sistem AI secara manual
Kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif (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-metode 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-metode 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.

 SISTEM CERDAS BERBASIS PENGETAHUAN

Sistem cerdas berbasis pengetahuan adalah sistem yang memiliki kemampuan menyerap kepakaran seorang ahli. Sistem ini ditunjukkan pada Gambar 2.1 memiliki sebuah blok utama berupa basis pengetahuan yang berisi informasi kepakaran. Informasi kepakaran dijabarkan algoritma cerdas, dan komponen prakondisi isyarat yang mengatur kerja sensor-sensor. Algoritma cerdas inilah yang memutuskan aksi-aksi yang tepat untuk setiap keadaan/status sistem.

Contoh kepakaran yang bisa disimpan oleh sistem ini antara lain adalah kepakaran untuk menghindari rintangan-rintangan, kepakaran untuk menginjeksi pupuk dengan takaran yang tepat , memisahkan obyek-obyek sesuai dengan klasifikasi tertentu , atau kepakaran untuk mengenal dengan baik kondisi obyek hasil pertanian yang hendak dipanen . Kepakaran ini tentunya harus didukung oleh sensor dengan presisi yang memadai.

SISTEM LOGIKA SAMAR (FUZZY LOGIC SYSTEM)

Sistem logika samar adalah sistem yang mengadopsi strategi kendali dengan logika inferensi samar. Logika inferensi (penyimpulan) samar ini mengolah data-data eksternal dengan menggunakan fungsi-fungsi keangotaaan yang bersifat samar.
Sistem logika samar secara luas telah digunakan dalam aplikasi mekatronika dalam bidang pertanian seperti untuk mendeteksi kadar nitrogen hasil bumi menggunakan sensor multi-spectra. Selain itu sistem ini secara efektif juga bisa digunakan untuk mengendalikan robot bergerak .

SISTEM BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN  (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)

Jaringan syaraf tiruan terinspirasi dari sistem pengorganisasian otak manusia yang terdiri dari beratus milyar sel syaraf dengan tipe yang bervariasi. Neuron adalah sel syaraf khusus yang menghantarkan isyarat elektris. Sekitar 10% dari keseluruhan sel adalah neuron, atau ada sekitar 10 milyar neuron di dalam otak manusia. Setiap neuron berinteraksi dengan neuron yang lain melalui kontak yang disebut sinapsis. Rata-rata setiap neuron menerima isyarat dari sekian ribu sinapsis. Jadi otak dibangun dari jaringan neuron dalam jumlah sangat besar.  jaringan dengan syaraf tiruan (berstruktur multilapisan) dengan sejumlah neuron yang dihubungkan oleh sinaptik-sinaptik. Perbesaran dari jaringan memperlihatkan dua buah neuron yang dihubungkan oleh sebuah sinaptik. Neuron melakukan dua buah operasi yaitu operasi penjumlahan isyarat-isyarat sinaptik terboboti dan operasi aktivasi non-linear. Sinaptik mengirimkan isyarat dari satu neuron ke neuron berikutnya dengan bobot sebesar wij yang dapat diatur melalui prosedur pelatihan


Bagian Utama Aplikasi AI
Basis Pengetahuan (Knowledge Base) :

berisi fakta fakta, teori, pemikiran dan hubungan antara satu dengan lainnya.

Mesin Inferensi (Inference Engine) :

kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.


Beda Kecerdasan Buatan dan Kecerdasan Alami
Kelebihan kecerdasan buatan :

Bersifat permanen.
  Kecerdasan alami bisa berubah karena sifat manusia pelupa. Kecerdasan buatan tidak berubah selama sistem komputer & program tidak mengubahnya.
Lebih mudah diduplikasi & disebarkan.

        Mentransfer pengetahuan antar manusia membutuhkan proses yang lama & keahlian tidak akan pernah dapat diduplikasi dengan lengkap. Jika ilmu pengetahuan terdapat pada sebuah sistem komputer, maka ilmu pengetahuan itu mendapat keamanan dari komputer itu dan dapat akan dipindahkan dengan mudah ke satu komputer ke komputer yang lainnya.
Lebih murah.
   Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah & murah dibandingkan mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
Konsisten dan teliti
       Kecerdasan buatan adalah bagian dari teknologi komputer sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah
Dapat didokumentasi.
  Keputusan yang dibuat komputer dapat didokumentasi dengan mudah dengan melacak aktivitas sistem. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.
Dapat mengerjakan beberapa task lebih cepat dan lebih baik dibanding manusia


Kelebihan kecerdasan alami :

Kreatif
        Manusia memiliki kemampuan untuk menambah pengetahuan, sedangkan pada kecerdasan buatan harus dilakukan melalui sistem yang dibangun.

Memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman atau pembelajaran secara langsung. Sedangkan pada kecerdasan buatan harus mendapat masukan berupa input-input simbolik.
Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas, sedangkan kecerdasan buatan sangat terbatas.





Refrensi :
1.http://denissopyan2004.blogspot.co.id/2008/11/21-sistem-cerdas-berbasis- pengetahuan.html

2.https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan

3. http://www.pendidikanmu.com/2015/04/pengertian-kecerdasan-buatan-menurut-para-ahli.html