Pengantar Kecerdasan Buatan Sistem Pakar Herman Tolle, ST., MT.

Sketsa Sistem Cerdas di KPN Telecom Perusahaan telekomunikasi utama yg menawarkan jaringan fix-line di Belanda Layanan data/IP di Eropa Barat Layanan mobile di Belanda, Jerman, dan Belgia Karyawan 38.000 Pelanggan fix: 7,9 juta; Mobile: 13,4 juta; Internet: 1,4 juta Bagimana operasional berjalan dengan efisien dan dengan biaya minimum

Sistem Cerdas di KPN Telecom

Perusahaan telekomunikasi utama yg menawarkan jaringan fix-line di Belanda

Layanan data/IP di Eropa Barat

Layanan mobile di Belanda, Jerman, dan Belgia

Karyawan 38.000

Pelanggan fix: 7,9 juta; Mobile: 13,4 juta; Internet: 1,4 juta

Bagimana operasional berjalan dengan efisien dan dengan biaya minimum

Sistem Cerdas di KPN Telecom Masalah: Bagaimana mengatur 35.000 workstation tetap bekerja dg benar Konfigurasi hardware dan software yg berbeda-beda Panggilan layanan perbaikan oleh pelanggan terus menerus Maintenance sangat memakan waktu dan dapat menimbulkan rasa frustasi Sebagian pengetahuan pemeliharaan yg substansial hilang karena pergantian atau pensiun karyawan

Masalah:

Bagaimana mengatur 35.000 workstation tetap bekerja dg benar

Konfigurasi hardware dan software yg berbeda-beda

Panggilan layanan perbaikan oleh pelanggan terus menerus

Maintenance sangat memakan waktu dan dapat menimbulkan rasa frustasi

Sebagian pengetahuan pemeliharaan yg substansial hilang karena pergantian atau pensiun karyawan

Sistem Cerdas di KPN Telecom Solusi: Mengembangkan Sistem berbasis aturan Archimides Menangkap, mengatur dan mengotomatisasi instalasi dan perawatan 35.000 workstation Knowledge base dan antarmuka pengguna yg mudah digunakan Unit pemroses bahasa alami ( natural language ) yg dapat berkomunikasi dg pengguna

Solusi:

Mengembangkan Sistem berbasis aturan Archimides

Menangkap, mengatur dan mengotomatisasi instalasi dan perawatan 35.000 workstation

Knowledge base dan antarmuka pengguna yg mudah digunakan

Unit pemroses bahasa alami ( natural language ) yg dapat berkomunikasi dg pengguna

Hasil Implementasi yang sukses Penurunan substansial dalam pengaturan SDM Kualitas pelayanan yang baik Masalah maintenance yang ruwet dapat diatasi dan memberikan efisiensi serta biaya murah

Hasil

Implementasi yang sukses

Penurunan substansial dalam pengaturan SDM

Kualitas pelayanan yang baik

Masalah maintenance yang ruwet dapat diatasi dan memberikan efisiensi serta biaya murah

Dalam beberapa situasi keputusan, dukungan dari manajemen data dan model masih belum cukup Dukungan tambahan dari sistem pakar untuk menggantikan pakar manusia , dengan menyediakan pengetahuan yg diperlukan Situasi tersebut menggunakan pengetahuan kualitatif ketimbang model matematis Sistem berbasis pengetahuan  kecerdasan buatan (Artificial Intelligence)

Dalam beberapa situasi keputusan, dukungan dari manajemen data dan model masih belum cukup

Dukungan tambahan dari sistem pakar untuk menggantikan pakar manusia , dengan menyediakan pengetahuan yg diperlukan

Situasi tersebut menggunakan pengetahuan kualitatif ketimbang model matematis

Sistem berbasis pengetahuan  kecerdasan buatan (Artificial Intelligence)

KONSEP & DEFINISI KECERDASAN BUATAN

A Mental Exercise: Why Artificial Intelligence First let’s try some alternatives: Fake intelligence Synthetic intelligence Imitation intelligence Simulated intelligence

First let’s try some alternatives:

Fake intelligence

Synthetic intelligence

Imitation intelligence

Simulated intelligence

Definisi Kecerdasan Buatan (1) H. A. Simon [1987]: “ Kecerdasan buatan ( artificial intelligence ) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas ”

H. A. Simon [1987]:

“ Kecerdasan buatan ( artificial intelligence ) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas ”

Definisi Kecerdasan Buatan (2) Rich and Knight [1991]: “ Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia .”

Rich and Knight [1991]:

“ Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia .”

Definisi Kecerdasan Buatan (3) Encyclopedia Britannica : “ Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan ”

Encyclopedia Britannica :

“ Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan ”

Other Definition AI is a collection of hard problems which can be solved by humans and other living things, but for which we don’t have good algorithms for solving. e. g., understanding spoken natural language, medical diagnosis, circuit design, learning, self-adaptation, reasoning, chess playing, proving math theories, etc.

AI is a collection of hard problems which can be solved by humans and other living things, but for which we don’t have good algorithms for solving.

e. g., understanding spoken natural language, medical diagnosis, circuit design, learning, self-adaptation, reasoning, chess playing, proving math theories, etc.

A Framework “ The branch of CS that is concerned with the automation of intelligent behavior.” Lugar & Stubblefield “ The study of how to make computers do things at which at the moment people are better. Rich&Knight “ The study of mental faculties through the use of computational models” Charniak & McDermott “ The automation of activities that we associate with human thinking…” Bellman 1978

Our Framework Getting computers to do the right thing based on their circumstances and what they know. No presuppositions about how they should be designed to do the right thing I.e. not limited to how people do it Evaluation is based on performance, not on how the task is performed

Getting computers to do the right thing based on their circumstances and what they know.

No presuppositions about how they should be designed to do the right thing

I.e. not limited to how people do it

Evaluation is based on performance, not on how the task is performed

Tujuan dari kecerdasan buatan Winston dan Prendergast [1984]: Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama) Memahami apa itu kecerdasan (tujuan ilmiah) Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial )

Winston dan Prendergast [1984]:

Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama)

Memahami apa itu kecerdasan (tujuan ilmiah)

Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial )

Ciri “Cerdas” Mampu belajar dari pengalaman Memahami pesan-pesan yang ambigous atau kontradiktif Merespon secara cepat dan benar terhadap situasi baru Melakukan reasoning (pertimbangan) untuk menyelesaikan masalah

Mampu belajar dari pengalaman

Memahami pesan-pesan yang ambigous atau kontradiktif

Merespon secara cepat dan benar terhadap situasi baru

Melakukan reasoning (pertimbangan) untuk menyelesaikan masalah

More … Mampu menghadapi situasi yang membingungkan Memahami dan menyimpulkan dengan rasional biasa Menerapkan pengetahuan untuk memanipulasi lingkungan Berpikir dan mempertimbangkan Mengenali kepentingan relatif elemen yg berbeda dalam suatu situasi

Mampu menghadapi situasi yang membingungkan

Memahami dan menyimpulkan dengan rasional biasa

Menerapkan pengetahuan untuk memanipulasi lingkungan

Berpikir dan mempertimbangkan

Mengenali kepentingan relatif elemen yg berbeda dalam suatu situasi

TURING TEST Turing Test merupakan sebuah metode pengujian kecerdasan yang dibuat oleh Allen Turing . Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai. Manusia dan Mesin Penanya tidak bisa melihat langsung kepada obyek yg ditanyai Penanya diminta untuk membedakan mana jawaban komputer dan mana jawaban manusia berdasarkan jawaban kedua obyek tersebut. Jika penanya tidak dapat membedakan mana jawaban mesin dan mana jawaban manusia maka Turing berpendapat bahwa mesin yang diuji tersebut dapat diasumsikan CERDAS .

Turing Test merupakan sebuah metode pengujian kecerdasan yang dibuat oleh Allen Turing .

Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai. Manusia dan Mesin

Penanya tidak bisa melihat langsung kepada obyek yg ditanyai

Penanya diminta untuk membedakan mana jawaban komputer dan mana jawaban manusia berdasarkan jawaban kedua obyek tersebut.

Jika penanya tidak dapat membedakan mana jawaban mesin dan mana jawaban manusia maka Turing berpendapat bahwa mesin yang diuji tersebut dapat diasumsikan CERDAS .

Contoh Mesin Cerdas Komputer Cerdas mengalahkan Grand Master Catur Tahun 1997, Deep Blue , sistem komputer dengan AI mengalahkan juara dunia catur Gary Kasparov (pecatur terbaik yg pernah ada). Dalam pertandingan 6 game Deep Blue , mesin IBM RS/6000 SP, mampu memeriksa 200 juta langkah per detik atau 50 milyar posisi dalam 3 menit

Komputer Cerdas mengalahkan Grand Master Catur

Tahun 1997, Deep Blue , sistem komputer dengan AI mengalahkan juara dunia catur Gary Kasparov (pecatur terbaik yg pernah ada). Dalam pertandingan 6 game

Deep Blue , mesin IBM RS/6000 SP, mampu memeriksa 200 juta langkah per detik atau 50 milyar posisi dalam 3 menit

Perspektif Kecerdasan Dari perspektif Kecerdasan (Intelligence) AI adalah bagaimana membuat mesin yang “ cerdas ” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia

Dari perspektif Kecerdasan (Intelligence) AI adalah bagaimana membuat mesin yang “ cerdas ” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia

Perspektif Bisnis Dari perspektif bisnis , AI adalah sekelompok alat bantu ( tools ) yang berdaya guna , dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis .

Dari perspektif bisnis , AI adalah sekelompok alat bantu ( tools ) yang berdaya guna , dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis .

Perspektif Pemrograman Dari perspektif pemrograman ( Programming ), AI termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik , pemecahan masalah , proses pencarian ( search )

Dari perspektif pemrograman ( Programming ), AI termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik , pemecahan masalah , proses pencarian ( search )

Umumnya program AI lebih fokus pada simbol-simbol daripada pemrosesan numerik (huruf, kata, angka untuk merepresentasikan obyek, proses dan hubungannya). Pemecahan masalah -> pencapaian tujuan Search -> jarang mengarah langsung ke solusi. Proses search menggunakan beberapa teknik.

Umumnya program AI lebih fokus pada simbol-simbol daripada pemrosesan numerik (huruf, kata, angka untuk merepresentasikan obyek, proses dan hubungannya).

Pemecahan masalah -> pencapaian tujuan

Search -> jarang mengarah langsung ke solusi. Proses search menggunakan beberapa teknik.

Bahasa pemrograman AI LISP , dikembangkan awal tahun 1950-an, bahasa pemrograman pertama yang diasosiasikan dengan AI. PROLOG , dikembangkan pada tahun 1970-an. Bahasa pemrograman berorientasi obyek ( Object Oriented Programming (Objective C, C++, Smalltalk, Java) Saat ini banyak tools & bahasa pemrograman yang dikembangkan untuk AI, termasuk juga AI berbasis web (internet)

LISP , dikembangkan awal tahun 1950-an, bahasa pemrograman pertama yang diasosiasikan dengan AI.

PROLOG , dikembangkan pada tahun 1970-an.

Bahasa pemrograman berorientasi obyek ( Object Oriented Programming (Objective C, C++, Smalltalk, Java)

Saat ini banyak tools & bahasa pemrograman yang dikembangkan untuk AI, termasuk juga AI berbasis web (internet)

Sejarah AI Awal kelahiran AI (1943 – 1956) Pitts and McCulloch (1943): simplified mathematical model of neurons (resting/firing states) can realize all propositional logic primitives (can compute all Turing computable functions) Allen Turing: Turing machine and Turing test (1950) Claude Shannon: information theory; possibility of chess playing computers Tracing back to Boole, Aristotle, Euclid (logics, syllogisms)

Awal kelahiran AI (1943 – 1956)

Pitts and McCulloch (1943): simplified mathematical model of neurons (resting/firing states) can realize all propositional logic primitives (can compute all Turing computable functions)

Allen Turing: Turing machine and Turing test (1950)

Claude Shannon: information theory; possibility of chess playing computers

Tracing back to Boole, Aristotle, Euclid (logics, syllogisms)

Sejarah AI … Early enthusiasm (1952 – 1969) 1956 Dartmouth conference John McCarthy (Lisp-AI programming language); Marvin Minsky (first neural network machine); Alan Newell and Herbert Simon (GPS);Emphasize on intelligent general problem solving Resolution by John Robinson (basis for automatic theorem proving); heuristic search (A*, AO*, game tree search)

Early enthusiasm (1952 – 1969)

1956 Dartmouth conference

John McCarthy (Lisp-AI programming language);

Marvin Minsky (first neural network machine);

Alan Newell and Herbert Simon (GPS);Emphasize on intelligent general problem solving

Resolution by John Robinson (basis for automatic theorem proving);

heuristic search (A*, AO*, game tree search)

Emphasis on knowledge (1966 – 1974) domain specific knowledge is the key to overcome existing difficulties knowledge representation (KR) paradigms declarative vs. procedural representation

Emphasis on knowledge (1966 – 1974)

domain specific knowledge is the key to overcome existing difficulties

knowledge representation (KR) paradigms

declarative vs. procedural representation

Knowledge-based systems (1969 – 1999) DENDRAL : the first knowledge intensive system (determining 3D structures of complex chemical compounds) MYCIN : first rule-based expert system (containing 450 rules for diagnosing blood infectious diseases) EMYCIN : an ES shell PROSPECTOR : first knowledge-based system that made significant profit (geological ES for mineral deposits)

Knowledge-based systems (1969 – 1999)

DENDRAL : the first knowledge intensive system (determining 3D structures of complex chemical compounds)

MYCIN : first rule-based expert system (containing 450 rules for diagnosing blood infectious diseases)

EMYCIN : an ES shell

PROSPECTOR : first knowledge-based system that made significant profit (geological ES for mineral deposits)

AI became an industry (1980 – 1989) wide applications in various domains commercially available tools Current trends (1990 – present) more realistic goals more practical (application oriented) distributed AI and intelligent software agents resurgence of neural networks and emergence of genetic algorithms

AI became an industry (1980 – 1989)

wide applications in various domains

commercially available tools

Current trends (1990 – present)

more realistic goals

more practical (application oriented)

distributed AI and intelligent software agents

resurgence of neural networks and emergence of genetic algorithms

AI vs Pemrograman Konvensional

Karakteristik AI Numeric versus Symbolic Algorithmic versus Non algorithmic

Numeric versus Symbolic

Algorithmic versus Non algorithmic

Pemrosesan Simbolik Komputer semula didisain untuk memproses bilangan/angka-angka ( pemrosesan numerik ). Sementara manusia dalam berpikir dan menyelesaikan masalah lebih bersifat simbolik , tidak didasarkan kepada sejumlah rumus atau melakukan komputasi matematis. AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melukan proses secara simbolik dan non-algoritmik dalam penyelesaian masalah

Komputer semula didisain untuk memproses bilangan/angka-angka ( pemrosesan numerik ).

Sementara manusia dalam berpikir dan menyelesaikan masalah lebih bersifat simbolik , tidak didasarkan kepada sejumlah rumus atau melakukan komputasi matematis.

AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melukan proses secara simbolik dan non-algoritmik dalam penyelesaian masalah

Simbol adalah sebuah string (kumpulan karakter) yang mengartikan sebuah konsep/benda/kondisi dunia nyata Misalnya: Product Defendant 0.8 Chocolate AI Represents Knowledge as Sets of Symbols

Simbol adalah sebuah string (kumpulan karakter) yang mengartikan sebuah konsep/benda/kondisi dunia nyata

Misalnya:

Product

Defendant

0.8

Chocolate

HEURISTIC Istilah Heuristic diambil dari bahasa Yunani yang berarti menemukan Heuristic merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian ( search ) ruang problema secara selektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar .

Istilah Heuristic diambil dari bahasa Yunani yang berarti menemukan

Heuristic merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian ( search ) ruang problema secara selektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar .

INFERENCING PENARIKAN KESIMPULAN (INFERENCING) AI mecoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan ( reasoning ) Kemampuan berpikir ( reasoning ) termasuk didalamnya proses penarikan kesimpulan ( inferencing ) berdasarkan fakta-fakta dan aturan dengan menggunakan metode heuristik atau metode pencarian lainnya.

PENARIKAN KESIMPULAN (INFERENCING)

AI mecoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan ( reasoning )

Kemampuan berpikir ( reasoning ) termasuk didalamnya proses penarikan kesimpulan ( inferencing ) berdasarkan fakta-fakta dan aturan dengan menggunakan metode heuristik atau metode pencarian lainnya.

AI vs Natural Intelligence Keuntungan Kecerdasan Buatan dibanding kecerdasan alamiah: lebih permanen memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran relatif lebih murah dari kecerdasan alamiah Konsisten dan teliti Dapat didokumentasi Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dari manusia

Keuntungan Kecerdasan Buatan dibanding kecerdasan alamiah:

lebih permanen

memberikan kemudahan dalam duplikasi dan penyebaran

relatif lebih murah dari kecerdasan alamiah

Konsisten dan teliti

Dapat didokumentasi

Dapat mengerjakan beberapa task dengan lebih cepat dan lebih baik dari manusia

AI vs Natural Intelligence Keuntungan Kecerdasan Alamiah dibanding kecerdasan buatan Bersifat lebih kreatif Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung , sementara AI harus mendapatkan masukan berupa simbol dan epresentasi-representasi Fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan sebaliknya AI menggunakan fokus yang sempit

Keuntungan Kecerdasan Alamiah dibanding kecerdasan buatan

Bersifat lebih kreatif

Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung , sementara AI harus mendapatkan masukan berupa simbol dan epresentasi-representasi

Fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan sebaliknya AI menggunakan fokus yang sempit

Komputer dapat: mengumpulkan informasi tentang obyek , kegiatan ( events ), proses dan dapat memproses sejumlah besar informasi dengan lebih efisien dari yang dapat dikerjakan manusia, Tetapi manusia dapat melakukan hal yang sulit untuk diprogram pada komputer, yaitu: mengenali ( recognize ) hubungan antara hal-hal tersebut , menilai kualitas, dan menemukan pola yang menjelaskan hubungan tersebut.

Komputer dapat:

mengumpulkan informasi tentang obyek ,

kegiatan ( events ),

proses

dan dapat memproses sejumlah besar informasi dengan lebih efisien dari yang dapat dikerjakan manusia,

Tetapi manusia dapat melakukan hal yang sulit untuk diprogram pada komputer, yaitu:

mengenali ( recognize ) hubungan antara hal-hal tersebut ,

menilai kualitas, dan

menemukan pola yang menjelaskan hubungan tersebut.

Berdasarkan manipulasi dan representasi simbolik Simbol bisa dalam bentuk huruf, kata, atau angka , yang merepresentasikan objek, proses dan hubungannya . Objek bisa berarti: suatu benda, ide, konsep, kegiatan (events) atau pernyataan fakta Membuat pangkalan pengetahuan simbolik ( symbolic knowledge base ) AI Computing

Berdasarkan manipulasi dan representasi simbolik

Simbol bisa dalam bentuk huruf, kata, atau angka , yang merepresentasikan objek, proses dan hubungannya . Objek bisa berarti: suatu benda, ide, konsep, kegiatan (events) atau pernyataan fakta

Membuat pangkalan pengetahuan simbolik ( symbolic knowledge base )

AI Computing (cont’d) Manipulates symbols to generate advice AI reasons or infers with the knowledge base by search and pattern matching Hunts for answers (via algorithms)

Manipulates symbols to generate advice

AI reasons or infers with the knowledge base by search and pattern matching

Hunts for answers (via algorithms)

AI Computing (cont’d) Caution : AI is NOT magic AI is a unique approach to programming computers

Caution : AI is NOT magic

AI is a unique approach to programming computers

WHY? WHY NOT? Dreyfus and Dreyfus [1988] say NO! The Human Mind is Very Complex Kurzweil says Soon Does a Computer Really Think?

WHY?

WHY NOT?

Dreyfus and Dreyfus [1988] say NO!

The Human Mind is Very Complex

Kurzweil says Soon

AI Method are Valuable Memodelkan bagaimana manusia berpikir (think) Metode untuk mengaplikasikan kecerdasan manusia Memudahkan penggunaan komputer Membuat berbagai pengetahuan tersedia Mensimulasi sebagian dari pikiran manusia

Memodelkan bagaimana manusia berpikir (think)

Metode untuk mengaplikasikan kecerdasan manusia

Memudahkan penggunaan komputer

Membuat berbagai pengetahuan tersedia

Mensimulasi sebagian dari pikiran manusia

Applied Areas of AI Game playing Speech and language processing Expert reasoning Planning and scheduling Vision Robotics

Game playing

Speech and language processing

Expert reasoning

Planning and scheduling

Vision

Robotics

Some Examples Playing chess Driving on the highway Translating languages Recognizing speech Diagnosing diseases Mowing the lawn

Playing chess

Driving on the highway

Translating languages

Recognizing speech

Diagnosing diseases

Mowing the lawn

Playing Chess Environment? Board Actions? Legal moves Doing the right thing? Moves that lead to wins

Environment?

Board

Actions?

Legal moves

Doing the right thing?

Moves that lead to wins

Recognizing Speech Environment Audio signal Knowledge of user Actions Choosing word sequences Doing the right thing Recovering the users words

Environment

Audio signal

Knowledge of user

Actions

Choosing word sequences

Doing the right thing

Recovering the users words

Diagnosing Diseases Environment Patient information Results of tests Actions Choosing diseases Choosing treatments Doing the right thing Eliminating disease

Environment

Patient information

Results of tests

Actions

Choosing diseases

Choosing treatments

Doing the right thing

Eliminating disease

Translation Environment Source text to be translated Actions Word sequences in target language Doing the right thing? Words that achieve the same effect Words that are faithful to the source

Environment

Source text to be translated

Actions

Word sequences in target language

Doing the right thing?

Words that achieve the same effect

Words that are faithful to the source

Driving Environment Restricted access highway Actions Accelerate, brake, turn, navigate, other controls Doing the right thing Stay safe, get where you want to go, get there quickly, don’t get a ticket

Environment

Restricted access highway

Actions

Accelerate, brake, turn, navigate, other controls

Doing the right thing

Stay safe, get where you want to go, get there quickly, don’t get a ticket

Lawn Mowing Environment Lawn Actions Cut Navigate Refuel Doing the right thing Make lawn look good in a timely manner

Environment

Lawn

Actions

Cut

Navigate

Refuel

Doing the right thing

Make lawn look good in a timely manner

AI Task Domain Formal tasks (matematika, games ) Mundane task ( perception, robotics, natural language, common sense, reasoning ) Expert tasks ( financial analysis, medical diagnostics, engineering, scientific analysis , dll)

Formal tasks (matematika, games )

Mundane task ( perception, robotics, natural language, common sense, reasoning )

Expert tasks ( financial analysis, medical diagnostics, engineering, scientific analysis , dll)

NATURAL LANGUAGE : Suatu teknologi yang memberikan kemampuan kepada komputer untuk memahami bahasa manusia sehingga pengguna komputer dapat berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan bahasa sehari -hari. ROBOTIK DAN SISTEM SENSOR: Sistem sensor, seperti sistem vision, sistem mekanik, dan sistem pemrosesan sinyal jika dikombinasikan dengan AI, dapat dikategorikan kedalam suatu sistem yang luas yang disebut sistem robotik .

NATURAL LANGUAGE : Suatu teknologi yang memberikan kemampuan kepada komputer untuk memahami bahasa manusia sehingga pengguna komputer dapat berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan bahasa sehari -hari.

ROBOTIK DAN SISTEM SENSOR: Sistem sensor, seperti sistem vision, sistem mekanik, dan sistem pemrosesan sinyal jika dikombinasikan dengan AI, dapat dikategorikan kedalam suatu sistem yang luas yang disebut sistem robotik .

EXPERT SYSTEM: Sistem pakar ( Expert System ) adalah program penasehat berbasis komputer yang mencoba meniru proses berpikir dan pengetahuan dari seorang pakar dalam menyelesaikan masalah -masalah spesifik.

EXPERT SYSTEM: Sistem pakar ( Expert System ) adalah program penasehat berbasis komputer yang mencoba meniru proses berpikir dan pengetahuan dari seorang pakar dalam menyelesaikan masalah -masalah spesifik.

Major AI Areas Expert Systems Natural Language Processing Speech Understanding Robotics and Sensory Systems Computer Vision and Scene Recognition Intelligent Computer-Aided Instruction Neural Computing

Expert Systems

Natural Language Processing

Speech Understanding

Robotics and Sensory Systems

Computer Vision and Scene Recognition

Intelligent Computer-Aided Instruction

Neural Computing

Additional AI Areas News Summarization Language Translation Fuzzy Logic Genetic Algorithms Intelligent Software Agents

News Summarization

Language Translation

Fuzzy Logic

Genetic Algorithms

Intelligent Software Agents

AI pada Produk Komersil Anti-lock Breaking Systems Video CAMcorders Appliances Washers Toasters Stoves Data Mining Software Help Desk Software Subway Control

Anti-lock Breaking Systems

Video CAMcorders

Appliances

Washers

Toasters

Stoves

Data Mining Software

Help Desk Software

Subway Control

The AI Field Many Different Sciences & Technologies Linguistics Psychology Philosophy Computer Science Electrical Engineering Hardware and Software

Many Different Sciences & Technologies

Linguistics

Psychology

Philosophy

Computer Science

Electrical Engineering

Hardware and Software

(More) Mechanics Hydraulics Physics Optics Others Commercial, Government and Military Organizations

Mechanics

Hydraulics

Physics

Optics

Others

Commercial, Government and Military Organizations

Plus Management and Organization Theory Chemistry Physics Statistics Mathematics Management Science Management Information Systems

Management and Organization Theory

Chemistry

Physics

Statistics

Mathematics

Management Science

Management Information Systems

TERIMA KASIH Bab berikut: Pengantar Sistem Pakar

Bab berikut: Pengantar Sistem Pakar