2. Deskripsi Perkuliahan (1)
• Mata Kuliah
Mata Kuliah : Inteligensia
: Inteligensia Buatan (MKB6403)
• Bobot : 3 SKS
• Dosen : Albaar Rubhasy, S.Si., M.T.I.
: Albaar Rubhasy S Si M T I
• Website : http://albaar.web.id
• E‐mail
E mail : albaar.rubhasy@gmail.com
: albaar rubhasy@gmail com
• Twitter : http://twitter.com/al_baar
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 2
3. Deskripsi Perkuliahan (2)
• Jadwal Kuliah : Seminggu 1x, setiap hari Rabu
: Seminggu 1x, setiap
• Deskripsi Kuliah
Mata kuliah
Mata kuliah ini mengajarkan tentang dasar‐dasar
dasar dasar
dalam Inteligensi Buatan atau Artificial Intelligence
(AI). Beberapa materi yang dibahas antara lain:
p y g
pengantar AI, klasifikasi AI, intelligent agents,
problem‐solving agents, logical agent, representasi
pengetahuan, teori probabilistik, dan PROLOG
h b bl k d
sebagai bahasa pemrograman untuk aplikasi AI.
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 3
4. Roadmap Perkuliahan
Pengenalan dan Pengenalan Problem‐Solving Uninformed
Latar Belakang Intelligent Agent: Search
AI Agents Searching Strategies
Propositional
Informed Search
Informed Search Logical Agents
Logical Agents First‐Order Logic
First Order Logic
Logic
Penalaran dalam Teori PROLOG: Bahasa
FOL Probabilistik Pemrograman AI
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 4
5. Text Book
• Russel & Norvig Artificial Intelligence: A
Russel & Norvig, Artificial Intelligence: A
Modern Approach (2nd ed.)
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 5
6. Evaluasi Perkuliahan
• Ujian Tengah Semester (UTS)
Tengah Semester (UTS) : 30%
: 30%
• Ujian Akhir Semester (UAS) : 40%
• Tugas : 20%
20%
• Absensi : 10%
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 6
7. Apa itu Artificial Intelligence (AI)?
“The exciting new effort to
g “The study of mental faculties
y
make computer think … through the use of
machines with minds, in the computational models”
full and literal sense”
sense (Charniak and McDermott 1985)
McDermott,
(Haugeland, 1985)
“The art of creating machines
g “A fieldof study that seeks to
y
that perform functions that explain and emulate
require intelligence when intelligent behaviour in terms
performed by people”
people of computational processes
processes”
(Kurzeil, 1990) (Schalkoff, 1990)
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 7
8. Kategorisasi AI
Systems that think like Systems that think
humans rationally
y
Systems that act like Systems that act
human rationally
y
Keywords: think, act, human, rational
Keywords: think, act, human, rational
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 8
9. Thinking Humanly:
The Cognitive M d lli A
Th C iti Modelling Approach
h
• Bagaimana manusia berpikir?
• Beberapa cara untuk mengetahui cara manusia
berpikir:
– Introspeksi diri → “Armchair philosophy”
– Eksperimentasi psikologis → top‐down
– Id ifik i d
Identifikasi data neurologi → bottom‐up
l i→b
• Membutuhkan teori mengenai cara kerja pikiran
manusia
• Dipelajari dalam ilmu “Cognitive Science” dan
“Cognitive Neuroscience”
Cognitive Neuroscience
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 9
10. Acting Humanly:
The T i T t Approach
Th Turing Test A h
• Pada tahun 1950, Alan Turing mengusulkan suatu
uji coba untuk menjawab pertanyaan “Apakah
ji b k j b “A k h
memungkinkan bagi mesin untuk menunjukkan
intelligent behaviour?”
• Definisi intelligent behaviour : kemampuan
untuk berperilaku seperti manuasia dalam
mengerjakan segala sesuatu.
mengerjakan segala sesuatu
Alan Turing • Proses uji coba tersebut dikenal sebagai Turing
Test.
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 10
11. Turing Test
• C adalah seorang interogator bertugas untuk
menentukan mana yang komputer dan mana
k k d
yang manusia (A atau B?)
• Turing memprediksikan pada tahun 2000,
Turing memprediksikan pada tahun 2000,
mesin dapat mengelabui juri selama 5 menit.
• Loebner Prize → kompetisi untuk menguji
conversational intelligence. Pemenang:
l ll
program chatterbot.
• Human behavior vs intelligent behaviour
Human behavior vs intelligent behaviour
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 11
12. Thinking Rationally:
The L
Th Laws of Th
f Thought A
ht Approach
h
• What is “right thinking” ?
• Aristotle adalah orang pertama yang berusaha
untuk mengungkapkan “pikiran yang benar”
melalui proses penalaran dan logika → syllogism
melalui proses penalaran dan logika → syllogism
• Syllogism merupakan langkah menyimpulkan
pengetahuan baru (proposition) dari
pengetahuan yang diamati (
h d (premis). Contoh:
) h
Aristotle – Tuna adalah sejenis ikan.
– Semua ikan memiliki insang.
g
– Tuna memiliki insang.
– … bagaimana dengan paus?!
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 12
13. Berpikir Logis
• Ahli matematika merumuskan notasi formal untuk
menyatakan berbagai fakta:
– “Si Budi sih, apa aja dimakan!”
– Budi menyukai semua jenis makanan.
– ∀X: adalah(makanan, X) ⇒ suka(budi, X)
∀X: adalah(makanan, X) ⇒ suka(budi, X)
• Permasalahan:
– Tidak mudah menyatakan pengetahuan informal dalam notasi formal
– Kalaupun bisa, penalaran formal ini memiliki computational cost yang
sangat mahal
• Contoh:
– Perkutut bisa terbang karena memiliki sayap
∀X: bersayap(X) ⇒ terbang(X)
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 13
14. Acting Rationally:
The R ti
Th Rational Agent A
lA t Approach
h
• Rational behaviour → doing the right thing,
semaksimal mungkin bertujuan pada
ki l ki b j d
pencapaian sasaran (goal) dengan informasi
yang tersedia.
• Agent adalah sebuah sistem yang
mempersepsi lingkungan (melalui sensor) dan
mengambil tindakan yang mempengaruhi
mengambil tindakan yang mempengaruhi
lingkungan (melalui effector).
• Rational agent adalah agent yang melakukan
g g y g
tindakan yang berakibat yang “terbaik”. Tidak
harus melalui proses penalaran logika.
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 14
15. Bidang bidang
Bidang-bidang Ilmu yang Mendasari AI
• Filsafat (428 SM – ): syllogism (Aristotle), dualism
(Descartes), means‐end analysis → Utilitarianism (Mill)
(D ) d l i → U ili i i
• Matematika (800 SM – ): notasi komputasi (Al‐
Khowarizmi), formal logical inference (Boole), batasan
Khowarizmi), formal logical inference (Boole), batasan
komputasi → incompleteness theory (Gödel)
• Psikologi (1879 – ): behaviorism, cognitive psychology
• Rekayasa komputer (1940 – ): operating systems,
programming languange, tools
• Ilmu bahasa (1957 ): computational linguistics or natural
Ilmu bahasa (1957 – ): computational linguistics or natural
language processing
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 15
16. Prasejarah AI (1943 - 1956)
• McCulloch & Pitts (1943): model neuron untuk operasi
logika Boolean
• Hebbian learning (1949): formalisasi pembelajaran
melalui modifikasi jaringan neuron
melalui modifikasi jaringan neuron
• Turing (1950): Computing Machinery and Intelligence
• Shannon (1950) & Turing (1953): Ide catur komputer
Shannon (1950) & Turing (1953): Ide catur komputer
• Minsky & Edwards (1951): Neural network pertama
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 16
17. Awal Perkembangan AI (1956 - 1969) (1)
• Dartmouth Conference (1956): istilah AI pertama kali
digunakan
• Logic Theorist (Newell, Simon & Shaw, 1957): program
bernalar pertama
bernalar pertama
• LISP (McCarthy, 1958)
• Geometry Theorem Prover (Gelernter 1959)
Geometry Theorem Prover (Gelernter, 1959)
• General Problem Solver (Newell & Simon, 1961):
p og a pe ta a ya g e ggu a a pe de ata t
program pertama yang menggunakan pendekatan think
like human
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 17
18. Awal Perkembangan AI (1956 - 1969) (2)
• Banyak sukses di bidang‐bidang kecil (microworlds):
– SAINT (Slagle, 1963): integral kalkulus
– STUDENT (Bobrow, 1967): algebra story problems
– ANALOGY (Evans 1968): IQ test
ANALOGY (Evans, 1968): IQ test
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 18
19. Masa Sulit Perkembangan AI (1966 - 1974)
Muncul berbagai masalah:
• Machine Translation (English→Russian→English)
• Combinatorial explosion: intractability
• Minsky & Papert (1969): Perceptrons
p p g
• Lishthill report: pengucuran dana riset berhenti
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 19
20. Knowledge based
Knowledge-based Systems (1969 - 1979)
• Expert systems:
– DENDRAL (Buchanan 1969)
– MYCIN (Shortlife et al, 1976)
– PROSPECTOR (Duda et al, 1979)
• Knowledge representation:
– S i (S h k & Ab l
Scripts (Schank & Abelson, 1977)
1977)
– Frames (Minsky, 1975) → dasar OOP
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 20
21. AI Menjadi Industri (1980 - 1988)
• R1 – Digital Equipment (McDermott, 1982): expert
systems untuk konfigurasi sistem komputer
• Muncul banyak sistem AI praktis
• Jepang dengan proyek “Fifth Generation” berbasis
Prolog
• Akhir 80‐an sempat paceklik
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 21
22. Kondisi AI Sekarang
• The return of neural networks: Hinton, Rumelhart,
McClelland
• AI menjadi science: kerangka ilmiah, dasar teori, uji
coba & eksperimentasi
• Pendekatan statistik membawa hasil konkrit: data
mining, information retrieval
i i i f i i l
3/22/2011 Pengenalan dan Latar Belakang AI 22
