Artifficial Intelegent(Kecerdasan Buatan)

Perkuliahan minggu 1

ARTIFFICIAL INTELEGENT (Kecerdasan Buatan)

1.1    Pengertian Kecerdasan/Intelegensi Buatan

Kecerdasan Buatan adalah salah satu cabang Ilmu pengetahuan berhubungan dengan pemanfaatan mesin untuk memecahkan persoalan yang rumit dengan cara yang lebih manusiawi. Hal Ini biasanya dilakukan dengan mengikuti/mencontoh karakteristik dan analogi berpikir dari kecerdasan/Inteligensia manusia, dan menerapkannya sebagai algoritma yang dikenal oleh komputer. Dengan suatu pendekatan yang kurang lebih fleksibel dan efisien dapat diambil tergantung dari keperluan, yang mempengaruhi bagaimana wujud dari perilaku kecerdasan buatan. AI biasanya dihubungkan dengan Ilmu Komputer, akan tetapi juga terkait erat dengan bidang lain seperti Matematika, Psikologi, Pengamatan, Biologi, Filosofi, dan yang lainnya. Kemampuan untuk mengkombinasikan pengetahuan dari semua  bidang ini pada akhirnya akan bermanfaat bagi kemajuan dalam upaya menciptakan suatu kecerdasan buatan.

Pengertian lain dari kecerdasan buatan adalah bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin komputer dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia. Pada awal diciptakannya, komputer hanya difungsikan sebagai alat hitung saja. Namun seiring dengan perkembangan jaman, maka peran komputer semakin mendominasi kehidupan manusia. Komputer tidak lagi hanya digunakan sebagai alat hitung, lebih dari itu, komputer diharapkan untuk dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa dikerjakan oleh manusia.

Manusia bisa menjadi pandai dalam menyelesaikan segala permasalahan di dunia ini karena manusia mempunyai pengetahuan dan pengalaman Pengetahuan diperoleh dari belajar. Semakin banyak bekal pengetahuan yang dimiliki oleh seseorang tentu saja diharapkan akan lebih mampu dalam menyelesaikan permasalahan. Namu bekal pengetahuan saja tidak cukup, manusia juga diberi akal untuk melakukan penalaran, mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman yang mereka miliki. Tanpa memiliki kemampuan untuk menalar dengan baik, manusia dengan segudang pengalaman dan pengetahuan tidak akan dapat menyelesaikan masalah dengan baik. Demikian pula dengan kemampuan menalar yang sangat baik, namun tanpa bekal pengetahuan dan pengalaman yang memadai, manusia juga tidak akan bisa menyelesaikan masalah dengan baik.

Agar komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer juga harus diberi bekal pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar. Untuk itu AI akan mencoba untuk memberikan beberapa metoda untuk membekali komputer dengan kedua komponen tersebut agar komputer bisa menjadi mesin pintar.

Lingkup utama kecerdasan buatan:

1. Sistem pakar. Komputer digunakan sebagai saran untuk menyimpan pengetahuan para pakar. Dengan demikian komputer akan memiliki keahlian untuk menyelesaikan masalah dengan meniru keahlian yang dimiliki para pakar
2. Pengolahan bahasa alami. Dengan pengolahan bahasa alami ini diharapkan user mampu berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan bahasa sehari-hari.
3. Pengenalan ucapan. Melalui pengenalan ucapan diharapkan manusia mampu berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan suara.
4. Robotika dan Sistem sensor
5. Computer vision, mencoba untuk dapat mengintrepetasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer
6. Intelligent Computer aid Instruction. Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar

Keuntungan Kecerdasan Buatan :

1. Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami akan cepat mengalami perubahan. Hal ini dimungkinkan karena sifat manusia yang pelupa. Kecerdasan buatan tidak akan berubah sepanjang sistem komputer dan program tidak mengubahnya.
2. Kecerdasan buatan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan. Mentransfer pengetahuan manusia dari satu orang ke orang lain butuh proses dan waktu lama. Disamping itu suatu keahlian tidak akan pernah bisa diduplikasi secara lengkap. Sedangkan jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, pengetahuan tersebuat dapat ditransfer atau disalin dengan mudah dan cepat dari satu komputer ke komputer lain
3. Kecerdasan buatan lebih murah dibanding dengan kecerdasan alami. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah dan lebih murah dibanding dengan harus mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.
4. Kecerdasan buatan bersifat konsisten. Hal ini disebabkan karena kecerdasan busatan adalah bagian dari teknologi komputer. Sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah.
5. Kecerdasan buatan dapat didokumentasikan. Keputusan yang dibuat komputer dapat didokumentasikan dengan mudah dengan melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.
6. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih cepat dibanding dengan kecerdasan alami
7. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih baik dibanding dengan kecerdasan alami.

Keuntungan kecerdasan alami:

1. Kreatif. Kemampuan untuk menambah ataupun memenuhi pengetahuan itu sangat melekat pada jiwa manusia. Pada kecerdasan buatan, untuk menambah pengetahuan harus dilakukan melalui sistem yang dibangun
2. Kecerdasan alami memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung. Sedangkan pada kecerdasan buatan harus bekerja dengan input-input simbolik
3. Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas, sedangkan kecerdasan buatan sangat terbatas.

1.2    Intelegensi Buatan dan Intelegensi Alami

Kemampuan untuk membuat mesin yang cerdas telah dilakukan sejak jaman dahulu, kini dengan kecanggihan computer dan dalam kurun waktu 50 tahun, penelitian telah memasuki teknik-teknik pemrograman kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), sehingga impian tentang mesin yang pintar sekarang telah menjadi kenyataan. Para peneliti membuat suatu sistem yang dapat meniru manusia, berbicara, mengalahkan pemain terbaik, dan hal lain yang tidak dapat dibayangkan sebelumnya. Kecerdasan buatan juga merupakan kombinasi ilmu komputer, fisiologi dan filosofi.

Kecerdasan buatan memiliki kelebihan-kelebihan, yaitu memiliki logika dan dapat menyelesaikan masalah, dapat berpikir, dan berlogika seperti pikiran manusia ada juga yang tidak seperti manusia. Diantara kelebihan-kelebihan tersebut juga terdapat berbagai kelemahan, yaitu memiliki logika dan dapat menyelesaikan masalah hanya pada daerah tertentu saja, bahasa yang digunakan adalah bahasa alam (bahasa yang khusus dibuat) serta minimnya perkembangan.

Adapun perbedaan antara kecerdasan buatan dengan kecerdasan alami adalah kecerdasan buatan lebih bersifat permanen, sedangkan kecerdasan alami dapat berubah (hal ini karena sifat manusia yang pelupa). Kecerdasan buatan lebih mudah disalin dan dipindah daripada kecerdasan alami. Menyediakan layanan computer lebih mudah dan murah daripada mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam waktu yang sangat lama. Kecerdasan buatan bersifat konsisten karena merupakan bagian dari teknologi computer, sedangkan kecerdasan alami dapat berubah-ubah.
Keputusan yang dibuat dalam kecerdasan buatan dapat didokumentasi dengan mudah dengan cara melacak tiap aktifitas dari sistem tersebut, sedangkan kecerdasan alami sulit direproduksi. Kecerdasan buatan lebih cepat dan lebih baik daripada kecerdasan buatan.
Kecerdasan buatan kreatif karena untuk menambah pengetahuan harus melalui sistem yang dibangun, sedangkan kecerdasan alami lebih kreatif soalnya manusia memiliki kemampuan untuk menambah pengetahuan.

Kecerdasan buatan harus bekerja dengan input-input simbolik dan sangat terbatas, sedangkan kecerdasan alami memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung dan pemikiran manusia dapat digunakan secara luas.
Jadi, secanggih-canggihnya suatu kecerdasan buatan tidak akan permah dapat menggantikan kecerdasan alami. Karena kecerdasan buatan berasal dari kecerdasan alami.

A. KECERDASAN BUATAN

Kecerdasan Buatan adalah salah satu cabang Ilmu pengetahuan berhubungan dengan pemanfaatan mesin untuk memecahkan persoalan yang rumit dengan cara yang lebih manusiawi. Hal Ini biasanya dilakukan dengan mengikuti/mencontoh karakteristik dan analogi berpikir dari kecerdasan/Inteligensia manusia, dan menerapkannya sebagai algoritma yang dikenal oleh komputer. Dengan suatu pendekatan yang kurang lebih fleksibel dan efisien dapat diambil tergantung dari keperluan, yang mempengaruhi bagaimana wujud dari perilaku kecerdasan buatan.

Kecerdasan Buatan :

1. Lebih bersifat permanen. Kecerdasan alami bisa berubah karena sifat manusia pelupa. Kecerdasan buatan tidak berubah selama sistem komputer & program tidak mengubahnya.

2. Lebih mudah diduplikasi & disebarkan. Mentransfer pengetahuan manusia dari 1 orang ke orang lain membutuhkan proses yang sangat lama & keahlian tidak akan pernah dapat diduplikasi dengan lengkap. Jadi jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, maka pengetahuan tersebut dapat disalin dari komputer tersebut & dapat dipindahkan dengan mudah ke komputer yang lain.

3. Lebih murah. Menyediakan layanan komputer akan lebih mudah & murah dibandingkan mendatangkan seseorang untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan dalam jangka waktu yang sangat lama.

4. Bersifat konsisten karena kecerdasan buatan adalah bagian dari teknologi komputer sedangkan kecerdasan alami senantiasa berubah-ubah.

5. Dapat didokumentasi.Keputusan yang dibuat komputer dapat didokumentasi dengan mudah dengan cara melacak setiap aktivitas dari sistem tersebut. Kecerdasan alami sangat sulit untuk direproduksi.

6. Lebih cepat.

7. lebih baik

B. KECERDASAN ALAMI
Kecerdasan Alami adalah sifat pikiran yang mencakup sejumlah kemampuan, seperti kemampuan menalar, merencanakan, memecahkan masalah, berpikir abstrak, memahami gagasan, menggunakan bahasa, dan belajar yang terbentuk secara alami atau biasa disebut bakat. Kecerdasan alami memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung.
 

Kecerdasan Alami :

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

2. Memungkinkan orang untuk menggunakan pengalaman secara langsung. Sedangkan pada kecerdasan buatan harus bekerja dengan input-input simbolik.

3. Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas, sedangkan kecerdasan buatan sangat terbatas.

1.3       Komputasi  Intelegensi  Buatan dan Komputasi Konvensional

Aritifficial Intelligence merupakan software yang memungkinkan komputer digital bisa meniru beberapa fungsi otak manusia yang terbatas. walaupun hardware artifficial intelligence khusus dapat dibuat, tetapi ternyata hampir semua software AI bisa dilaksanakan pada semua jenis komputer, mulai dari komputer mikro sampai komputer besar.
Program AI dapat ditulis dalam semua bahasa komputer dan telah ditulis dalam bahasa Assembler, BASIC, Fortran,Pascal,C dan sebaliknya. Namun, bahasa pemrograman khusus aplikasi AI mulai dikembangkan pula.Dua bahasa pemrograman AI yang sangat populer adalah LISP dan Prolog.

KOMPUTASI  KONVENSIONAL
Teknik pembuatan Program AI sangat berbeda dengan teknik pemrograman menggunakan bahasa konvensional. Dalam software konvensional,kita memerintah komputer bagaimana menyelesaikan suatu masalah. Sebaliknya, dalam AI kita tidak memerintah komputer untuk menyelesaikan masalah, tetapi memeberitahu komputer tentang adanya masalah. Dalam komputasi konvensional, kita memberikan data kepada komputer dan program yang telah kita susun terlebih dahulu dengan langkah demi langkah memspesifikasikan cara data digunakan sampai komputer bisa memberikan solusi. Dalam komputasi AI, komputer mendapatkan pengetahuan tentang suatu wilayah subyek masalah tertentu dengan ditambah kemampuan inferensi. kita tidak memerintahkan komputer untukmemecahkan masalah tetapi sebaliknya komputer dan software-nya yang menentukan metode untuk mencapai suatu solusi.
program komputer konvensional didasarkan pada suatu algoritma yang disusun dengan jelas, rinci, serta langkah sampai pada hasil yang sudah ditentukan sebelumnya. program bisa berupa rumus matematika atau prosedur berurutan yang tersusun dengan jelas yang mengarah ke suatu solusi. algoritma tersebut kemudian dipindahkan ke dalam program komputer. daftar instruksi disusun berurutan untuk mengarahkan komputer agar bisa sampai pada hasil yang didinginkan. selanjutnya, algoritma bisa digunakan untuk mengolah data bilangan, huruf, atau kata lainnya.

KOMPUTASI KECERDASAN BUATAN
Sebaliknya, software AI tidak didasarkan pada algoritma, tetapi didadasarkan pada representasi dan manipulasi simbol. Didalam AI, sebuah simbol bisa merupakan huruf, kata, atau bilangan yang digunakan untuk menggambarkan objek, proses, dan huungannya. sumber bisa merupakan cetakan atau elektronik. objek bisa berupa orang, benda, ide, pikiran, peristiwa, atau pernyataan suatu fakta. Dengan menggunakan simbol, komputer bisa menciptakan suatu basis pengetahuan yang menyatakan fakta, pikiran, dan hubungannya satu sama lain. berbagai proses digunakan unutk memanipulasi simbol agar mampu memecahkan masalah. Pengolahannya bersifat kuantitatif, bukan kulaitatif seperti halnya komputasi yang didasarkan pada algoritma.

1.4 Sejarah Intelegensi 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.

1.5 Lingkup Intelegensi Buatan

Makin pesatnya perkembangan teknologi menyebabkan adanya perkembangan dan perluasan lingkup yang membutuhkan kehadiran kecerdasan buatan. Karakteristik ‘cerdas’ sudah mulai dibutuhkan di berbagai disiplin ilmu dan teknologi. Kecerdasan buatan tidak hanya dominan di bidang ilmu komputer saja, namun juga sudah merambah di berbagai disiplin ilmu yang lain.

Irisan antara psikologi dan kecerdasan buatan meahirkan sebuah area yang dikenal dengan nama cognition dan psycolinguistic. Irisan antara teknik elektro dengan kecerdasan buatan melahirkan berbagai ilmu seperti, pengolahan citra, teori kendali, pengenalan pola, dan robotika.

Dewasa ini, kecerdasan buatan juga memberikan konstribusi yang cukup besar di bidang manajemen. Adanya sistem pendukung keputusan dan sistem informasi manajemen juga tidak terlepas dari andil kecerdasan buatan

Adanya irisan penggunaan kecerdasan buatan di berbagai disiplin ilmu tersebut menyebabkan cukup rumitnya untuk mengklasifikasikan kecerdasan buatan menurut disiplin ilmu yang menggunakannya. Untuk memudahkan hal tersebut, maka pengklasifikasian lingkungan kecerdasan buatan didasarkan pada output yang diberikan yaitu pada aplikasi komersial (meskipun sebenarnya kecerdasan buatan itu sendiri bukan merupakan medan komersial).

Lingkup utama kecerdasan buatan :

1.  Pengolahan bahasa alami (natural language processing) : Diman user dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, misal bahasa Inggris, bahasa Indonesia, bahasa Jawa, dan lain-lain, contoh :

a.     Pengguna sistem dapat memberikan perintah dengan bahasa sehari-hari, misalnya, untuk menghapus semua file, pengguna cukup memberikan perintah ”komputer, tolong hapus semua file !” maka sistem akan mentranslasikan perintah bahasa alami tersebut menjadi perintah bahasa formal yang dipahami oleh komputer, yaitu ”delete *.* ”.

b.     Translator bahasa Inggris ke bahasa Indonesia begitu juga sebaliknya dan lain-lain, tetapi sistem ini tidak hanya sekedar kamus yang menerjemahkan kata per kata, tetapi juga mentranslasikan sintaks dari bahasa asal ke bahasa tujuan

c.       Text summarization : Suatu sistem yang dapat membuat ringkasan hal-hal penting dari suatu wacana yang diberikan.

2. Sistem pakar (expert system) : Komputer sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar sehingga komputer memiliki keahlian menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki pakar. 

3.  Pengenalan ucapan (speech recognition): Manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara. Contoh:

a.     Memberikan instruksi ke komputer dengan suara.

b. Alat bantu  membaca untuk tunanetra, mempunyai masukan berupa teks tercetak  (misalnya buku) dan mempunyai keluaran berupa ucapan dari teks tercetak yang diberikan.

c. Konversi dari SMS (Short Message System) ke ucapan sehingga pesan SMS dapat didengar. 
 Dengan demikian memungkinkan untuk mendengar pesan SMS sambil melakukan aktivitas yang menyulitkan untuk membacanya, seperti mengendarai mobil.

4.     Robotika & sistem sensor

a.    Sistem sensor pada mesin cuci yaitu menggunakan sensor optik, mengeluarkan cahaya ke air  dan mengukur bagaimana cahaya tersebut sampai ke ujung lainnya. Makin kotor, maka sinar yang sampai makin redup. Sistem juga mampu menentukan jenis kotoran tersebut daki/minyak.Sistem juga bisa menentukan putaran yang tepat secara otomatis berdasarkan jenis dan banyaknya kotoran serta jumlah yang akan dicuci.

b.     Robotika 

5.  Computer vision : Menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer.

6.    Intelligent computer-aided instruction : Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar. Contoh : Learn to speak English.

7.  Game playing: Pada tahun 1997, Deep Blue mengalahkan Garry Kasparov, the World Chess Champion. Deep Blue chess machine menggunakan komputer IBM, dibuat tahun 1990-an oleh Hsu, Campbell, Tan, Hoane, Brody, Benjamin. Deep Blue mampu mengevaluasi 200 juta posisi bidak catur per detik.

 1.6 Soft Computing

Soft Computing adalah kumpulan teknik – teknik perhitungan dalam ilmu komputer, inteligensia semu, machine learning dan beberapa disiplin ilmu teknik lainnya, yang berusaha untuk mempelajari, memodelkan, dan menganalisa fenomena yang sangat rumit : untuk metoda yang lebih konvensional yang tidak memberikan biaya rendah, analitis dan solusi lengkap. Soft computing berusaha untuk mengintegrasikan beberapa paradigma model perhitungan meliputi artificial neural network, fuzzy logic dan genetic algorithms.

Soft Computing adalah segolongan metoda yang mampu mengolah data dengan baik walaupun didalamnya terdapat ketidakpastian, ketidakakuratan maupun kebenaran parsial (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992).

Soft Computing dicetus pertama kali pada tahun 1990 sehubungan dengan ide untuk mendirikan BISC (Berkeley Initiative in Soft Computer) oleh Prof. L.A.Zadeh dari BerkeleyUniversity. Soft computing, berbeda dengan conventional (hard) computing, memungkinkan toleransi terhadap input, proses dan output yang bersifat tidak akurat(imprecision), tidak pasti (uncertainty) dan setengah benar (partial truth).

Bagian-bagian dari Soft Computing sendiri adalah :
1. Fuzzy Logic
2. Neural Networks
3. Probabilistic Reasoning

Fuzzy Logic
Fuzzy Logic merupakan suatu representasi dari pengetahuan yang direkonstruksi dengan if-then rules. Sederhananya, Fuzzy Logic adalah suatu metode untuk mengontrol sesuatu. Misalnya rekonstruksi if-then, "Jika cuaca panas, Maka turunkan suhu AC". Disinilah Fuzzy Logic berperan dalam Teknologi Komputer nantinya.

Neural Networks
Kompleksnya pikiran manusia juga merupakan masa depan dari komputer yang menggunakan Soft Computing. Neural Networks adalah tiruan dari jaringan saraf-saraf manusia yang terhubung dan membentuk sistem. Jadi metode ini ditujukan untuk meniru saraf manusia yang kompleks dan dapat menyimpan memori.

Probabilistic Reasoning
Probabilistic Reasoning adalah metode Soft Computing juga untuk membuat komputer atau suatu device mengambil keputusan layaknya makhluk hidup. Jadi, dari semua data-data yang sudah dimiliki, metode ini memberikan pola-pola tertentu untuk mengambil keputusan.

Soft Computing menjadi satu diantara solusi daripada permasalahan di dunia. Kenapa? Dengan adanya unsur-unsur pokok dalam metode ini diharapkan akan menciptakan suatu sistem yang cerdas, mudah diproses serta membutuhkan biaya yang tidak banyak.

Banyak contoh-contoh riset yang sekarang mulai mengimplementasikan Soft Computing, seperti AC yang hanya hidup ketika AC tersebut merasakan adanya panas dari sensornya, dan TV yang menggunakan "Eye Recognition" dimana TV tersebut akan Shut Down otomatis ketika yang menonton TV sudah memejamkan mata dan tertangkap sensor TV.

1.7 Definisi Masalah dan Ruang Masalah

Cara Merepresentasikan Ruang Keadaan
Graph Keadaan : terdiri dari node-node yang menunjukkan keadaan yaitu keadaan awal dan keadaan baru yang akan dicapai dengan menggunakan operator.

Graph Keadaan
[inspic=15,,fullscreen,0]

Pohon Pelacakan

Struktur Pohon digunakan untuk menggambarkan keadaan secara hirarkis. Terdiri atas beberapa node yang terbagi dalam beberapa level.
[inspic=13,,fullscreen,0]

Pohon AND/OR
Pohon AND/OR digunakan untuk memperpendek level pencapaian tujuan.

Contoh : Masalah Teko Air
Ada dua buah teko masing-masing berkapasitas 4 galon (Teko A) dan 3 galon (Teko B). Tidak ada tanda yang menunjukkan batas ukuran pada kedua teko tersebut. Ada sebuah pompa air yang akan digunakan untuk mengisikan air pada kedua teko tersebut. Permasalahan: Bagaimana kita dapat mengisikan tepat 2 galon air ke dalam teko yang berkapasitas 4 galon?

Solusi Teko Air
Isi Teko B sampai penuh
Tuang isi teko B ke dalam teko A
Isi teko B sampai penuh
Tuang isi teko B sampai teko A penuh
Tumpahkan semua isi teko A
Pindahkan isi teko B ke teko A

Metode Pencarian dan Pelacakan

Ada dua teknik pencarian dan pelacakan yang digunakan :
Pencarian Buta (Blind Search)
Pencarian terbimbing (Heuristic Search)

Blind Search (Pencarian Buta)

Pencarian Melebar Pertama (Breadth-First Search). Pada metode ini, semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai dari node akar terus ke level ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya hingga ditemukannya solusi.

[inspic=14,,fullscreen,0]

Depth-First Search
Depth-First Search merupakan pencarian akan dilakukan pada semua anaknya sebelum dilakukan pencarian ke node-node yang selevel.

[inspic=17,,fullscreen,0]

Heuristik Search
Heuristic Search merupakan metode yang dapat mengatasi kelemahan dari pencarian buta. Pada pencarian heuristik diberikan informasi tambahan.
Ada 4 metode pencarian heuristik:
Pembangkit & Pengujian (Generate and Test)
Pendakian Bukit (Hill Climbing)
Pencarian Terbaik Pertama (Best First Search)
Simulated Annealing
Contoh : Kasus 8-Puzzle

Pembangkitan dan Pengujian
Merupakan penggabungan antara Depth-First Search dengan pelacakan mundur (Back Tracking), yaitu bergerak ke belakang menuju pada suatu keadaan awal.
Nilai pengujian merupakan jawaban ‘Ya’ atau ‘Tidak’
Contoh : Traveling Salesman Problem
Kelemahan metode ini adalah perlu membangkitkan semua kemungkinan sebelum dilakukan pengujian sehingga membutuhan waktu yang cukup besar dalam pencariannya.

Pendakian Bukit (Hill Climbing)
Hampir sama dengan metode pembangkitan & pengujian, hanya saja proses pengujian dilakukan dengan menggunakan fungsi heuristik.
Terbagi menjadi:
Simple Hill Climbing
Steepest-Ascent Hill Climbing

Simple Hill Climbing
 
Ada 3 masalah yang mungkin, yaitu:
Algoritma akan berhenti kalau mencapai nilai optimum lokal
Urutan penggunaan operator akan sangat berpengaruh pada penemuan solusi
Tidak diijinkan untuk melihat satupun langkah sebelumnya.

Steepest-Ascent Hill Climbing
Hampir sama dengan Simple Hill Climbing hanya saja gerakan pencarian tidak dimulai dari posisi paling kiri.
3 masalah yang mungkin, yaitu:
Local optimum
Plateau
Ridge

Daftar Pustaka :

https://rehulina.wordpress.com/2009/08/05/pengertian-kecerdasan-buatan/

http://nine-pro.blogspot.co.id/2015/01/kecerdasan-buatan-dan-kecerdasan-alami.html

http://sonya-ali.blogspot.co.id/2010/03/perbedaan-ai-dengan-komputasi.html

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

http://www.hujanhitam.web.id/2010/12/ruang-lingkup-kecerdasan-buatan.html

http://syahrulzzadie.blogspot.co.id/2014/10/pengertian-soft-computing.html

http://blog.wardany.net/2007/08/10/masalah-ruang-keadaan-dan-pencarian/