Sejara Artificial Intelligence
Sejarah Artificial Intelligence
Istilah AI pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, penelitian, teori, dan prinsip terkait AI terus berkembang. Walaupun istilah AI baru muncul pada tahun 1956, namun teori yang mengarah ke AI muncul sejak tahun 1941. Adapun tahapan sejarah AI adalah:
Era komputer elektronik (1941)
Pada tahun 1941, USA dan Jerman mengembangkan alat penyimpanan dan pemrosesan informasi yang kemudian disebut komputer elekronik. Komputer elektronik ini masih berukuran besar dan sangat susah untuk diprogram. Komputer elektronik ini melibatkan konfigurasi ribuan kabel untuk menjalankan suatu program.
Masa Persiapan AI (1943-1956)
Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts mengemukakan tiga hal : pengetahuan fisiologi dasar, dan fungsi sel syaraf dalam otak, analisis formal tentang logika proposisi (propositional logic), dan teori komputasi Turing. Mereka berhasil membuat suatu model sel syaraf tiruan (artificial neuron) di mana setiap neuron digambarkan sebagai ‘on’ dan ‘off’. Mereka menemukan bahwa setiap fungsi dapat dihitung dengan suatu jaringan sel syaraf dan semua hubungan logis dapat diimplementasikan dengan struktur dan jaringan yang sederhana.
Pada tahun 1950, Norbert Wiener membuat penelitian tentang prinsip teori feedback. Contoh yang terkenal adalah thermostat. Pada tahun 1956, John McCarthy meyakinkan Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidang Automata. Jaringan Syaraf dan pembelajaran intelijensia. Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Dartmouth. Hasilnya adalah program yang mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan masalah pemikiran, yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikan McCarthy disebut sebagai Father of AI (bapak AI).
Awal Perkembangan AI (1952-1969)
Pada tahun-tahun pertama perkembangaannya, AI mengalami banyak kesuksesan. Diawali dengan kesuksesan Newell dan Simon dengan sebuah program yang disebut General Problem Solver. Program ini dirancang untuk memulai penyelesaian secara manusiawi. Pada tahun 1958, McCarthy di MIT AI lab Memo No1 mendefinisikan bahasa pemrograman tingkat tinggi yaitu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program-program AI. Kemudian, McCarthy membuat program yang dinamakan Programs with Common Sense. Di dalam program tersebut, dibuat rancangan untuk menggunakan pengetahuan dalam mencari solusi.
Pada tahun 1959, Nathaniel Rochester dari IBM dan mahsiswa-mahasiswanya mengeluarkan program AI yaitu Geometry Theorm Prover. Program ini dapat membuktikan suatu teorema menggunakan axioma-axioma yang ada. Pada tahun 1963, program yang dibuat James Slagle mampu menyelesaikan masalah integral tertutup untuk mata kuliah Kalkulus. Pada tahun 1968, program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometris yang ada pada tes IQ.
Perkembangan AI melambat (1966-1974)
Prediksi Herbert Simon pada tahun 1957 yang menyatakan bahwa AI akan menjadi ilmu pengetahuan yang akan berkembang pesat ternyata meleset. Pada 10 tahun kemudian, perkembangan AI melambat. Adapun masalah yang membuat perkembangan AI melambat adalah :
- Program AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung sama sekali pengetahuan pada subjeknya. Program AI berhasil hanya karena manipulasi sintetis yang sederhana. Sebagai contoh adalaha Weizenbaum’s ELIZA program (1965) yang dapat melakukan percakapan serius pada berbagai topic, sebenarnya hanyalah peminjaman dan manipulasi kalimat-kalimat yang diketikkan oleh manusia.
- Banyak masalah yang harus diselesaikan oleh AI. Krena terlalu banyaknya masalah yang berkaitan, maka tidak jarang banyak terjadi kegagalanpada pembuatan program AI.
- Ada beberapa batasan pada struktur dasar yang digunakan untuk menghasilkan perilaku intelijensia. Sebagai contoh adalah pada tahun 1969 buku Minsky dan Papert Perceptrons membuktikan bahwa meskipun program Perceptron dapat mempelajari segala sesuatu, tetapi program tersebut hanay merepresentasikan sejumlah kecil saja. Sebagai contoh, dua masukan perceptron yang berbeda tidak dapat dilatihkan untuk mengenali kedua masukan yang berbeda tersebut.
Sistem Berbasis Pengetahuan (1969-1979)
Pengetahuan adalah kekuatan pendukung AI. Hal ini dibuktikan dengan program yang dibuat oleh Ed Feigenbaum, Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg yang membuat program untuk memcahkan masalah struktur molekul dari informasi yang didapat dari spectrometer massa. Program ini dinamakan Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia. Dari segi diagnosis medis juga sudah ada yang menemukannya, yaitu Saul Amarel dalam proyek Computer in Biomedicine. Proyek ini diawali dari keinginan untuk mendapatkan diagnose penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada mekanisme penyebab proses penyakit.
AI menjadi sebuah industri (1980-1988)
Industrialisasi AI diawali dengan ditemukannya expert system (system pakar) yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi system-sistem computer baru. Program tersebut muali dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982. Pada tahun 1986, program ini telah berhasil menghemat 40 juta dolar per tahun. Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar. Adapun perusahaan yang menawarkan software tool untuk membangun system pakar seperti Carnegie Group, Inference, Intellicorp, dan Technoledge. Untuk perusahaan hardware yang turut berperan dalam pembangungan workstation yang digunakan untuk optimalisasi program LISP adalah LISP Machines Inc., Texas Instrument, Symbolics, dan Xerox.
Kembalinya Jaringan Syaraf Tiruan (1986-sekarang)
Meskipun bidang ilmu computer menolak jaringan syaraf tiruan setelah diterbitkannya buku “Perceptrons” karangan Minsky dan Papert, tetapi para ilmuan masih mempelajari bidang ilmu tersebut dari sudut pandang yang lain yaitu fisika. Para ahli fisika seperti Hopfield (1982) menggunakan teknik-teknik mekanika statistika untuk menganalisa sifat-sifat penyimpanan dan optimasi pada jaringan syaraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan penelitian mengenai model jaringan syaraf pada memori. Pada tahun 1985-an sedikitnya empat kelompok riset menemukan kembali algoritma belajar propagasi balik. Algoritma ini berhasil diimplementasikan ke dalam bidang ilmu computer dan psikologi.
AI saat ini
Beberapa teknik AI yang digunakan pada saat ini yaitu, searching, reasoning, planning, dan learning. Searching adalah teknik untuk pencarian optimum pada berbagai masalah seperti jarak tempuh, kamus, web browser. Reasoning adalah teknik untuk penalaran, seperti permainan catur. Planning adalah teknik untuk perencanaan, seperti software untuk menentukan minimum requirement sebuah pesawat terbang dll. Learning adalah teknik untuk pembelajaran, yaitu computer mampu belajar sendiri hanya dengan diberi pengetahuan tertentu, contohnya mesin penerjemah.
Thanks to :
- http://blog.ub.ac.id/ilhama8/tugas-sistem-cerdas/