Puji syukur kami panjatkan ke hadirat
Tuhan Yang Maha Esa, karena berkat rahmat-Nya kami dapat menyelesaikan Paper
yang berjudul Kecerdasan Buatan
(Artificial Intelligence). Paper ini diajukan guna memenuhi tugas mata
kuliah Pengantar Teknologi Informasi.
Kami mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu sehingga Paper ini dapat diselesaikan sesuai dengan waktu yang telah ditentukan oleh Dosen Pembimbing. Paper ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu kami mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan Paper ini.
Semoga paper ini memberikan informasi bagi para pembaca dan bermanfaat untuk pengembangan ilmu pengetahuan bagi kita semua.
Medan, 25
Desember 2012
Tim Penyusun
LAtar Belakang
Kecerdasan
Buatan (bahasa Inggris: Artificial Intelligence
atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas
buatan. 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.
'Kecerdasan buatan' ini bukan hanya
ingin mengerti apa itu sistem kecerdasan, tapi juga
mengkonstruksinya. Tidak ada definisi yang memuaskan untuk 'kecerdasan':
1.
kecerdasan: kemampuan untuk memperoleh pengetahuan dan
menggunakannya, atau
2.
kecerdasan yaitu apa yang diukur oleh sebuah 'Test
Kecerdasan'
Faham
Pemikiran
Secara
garis besar, AI terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu AI Konvensional dan
Kecerdasan Komputasional (CI, Computational
Intelligence). AI konvensional
kebanyakan melibatkan metoda-metoda 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-metodanya
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: metoda modular
pada pembentukan sistem AI secara manual
Kecerdasan
komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran interaktif (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-metoda 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.
<![if !supportLists]>·
<![endif]>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-metoda 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.
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.
<![if !supportLineBreakNewLine]>
<![endif]>
Bab II. Landasan Teori
Bab III. Metode Penelitian
Metode Kerja :
Kecerdasan buatan (AI) adalah
kecerdasan mesin dan cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk menciptakannya. Buku teks
mendefinisikan lapangan sebagai "studi dan desain yang cerdas agen,"
di mana suatu agen cerdas adalah sistem yang merasakan lingkungannya dan
mengambil tindakan yang memaksimalkan peluang keberhasilan. John
McCarthy, yang menciptakan istilah dalam 1956, mendefinisikan sebagai
"ilmu dan teknik membuat mesin cerdas."
Bidang ini didirikan pada klaim bahwa milik sentral manusia, intelijen-yang kebijaksanaan-Homo sapiens bisa begitu tepat dijelaskan sehingga dapat disimulasikan oleh sebuah mesin. Hal ini menimbulkan masalah-masalah filosofis tentang sifat pikiran dan batas-batas keangkuhan ilmiah, masalah-masalah yang telah ditangani oleh mitos, fiksi, dan filsafat sejak jaman dahulu. Kecerdasan buatan telah menjadi subjek optimisme hati, telah mengalami kemunduran yang menakjubkan dan, hari ini, telah menjadi penting bagian dari industri teknologi, menyediakan angkat berat bagi banyak masalah-masalah yang paling sulit dalam ilmu komputer.
Penelitian AI sangat teknis dan khusus, sangat dibagi menjadi subbidang yang sering gagal untuk berkomunikasi dengan satu sama lain. subbidang telah tumbuh di sekitar lembaga-lembaga tertentu, karya peneliti perorangan, pemecahan masalah-masalah tertentu, telah berlangsung lama perbedaan pendapat tentang bagaimana AI harus dilakukan dan aplikasi dari alat yang berbeda secara luas. Masalah pusat AI meliputi ciri sebagai penalaran, pengetahuan, perencanaan, belajar, komunikasi, persepsi dan kemampuan untuk bergerak dan memanipulasi objek. General intelligence (or "strong AI") masih merupakan tujuan jangka panjang dari ( beberapa) penelitian.
Bidang ini didirikan pada klaim bahwa milik sentral manusia, intelijen-yang kebijaksanaan-Homo sapiens bisa begitu tepat dijelaskan sehingga dapat disimulasikan oleh sebuah mesin. Hal ini menimbulkan masalah-masalah filosofis tentang sifat pikiran dan batas-batas keangkuhan ilmiah, masalah-masalah yang telah ditangani oleh mitos, fiksi, dan filsafat sejak jaman dahulu. Kecerdasan buatan telah menjadi subjek optimisme hati, telah mengalami kemunduran yang menakjubkan dan, hari ini, telah menjadi penting bagian dari industri teknologi, menyediakan angkat berat bagi banyak masalah-masalah yang paling sulit dalam ilmu komputer.
Penelitian AI sangat teknis dan khusus, sangat dibagi menjadi subbidang yang sering gagal untuk berkomunikasi dengan satu sama lain. subbidang telah tumbuh di sekitar lembaga-lembaga tertentu, karya peneliti perorangan, pemecahan masalah-masalah tertentu, telah berlangsung lama perbedaan pendapat tentang bagaimana AI harus dilakukan dan aplikasi dari alat yang berbeda secara luas. Masalah pusat AI meliputi ciri sebagai penalaran, pengetahuan, perencanaan, belajar, komunikasi, persepsi dan kemampuan untuk bergerak dan memanipulasi objek. General intelligence (or "strong AI") masih merupakan tujuan jangka panjang dari ( beberapa) penelitian.
B. Probabilistik metode untuk alasan yang tidak pasti :
Banyak
masalah dalam AI (dalam penalaran, perencanaan, pembelajaran, persepsi dan
robotika) membutuhkan agen untuk beroperasi dengan informasi yang tidak lengkap
atau tidak pasti. Dimulai pada akhir tahun 80-an dan awal 90-an, Yudea Pearl dan lain-lain memperjuangkan
penggunaan metode yang ditarik dari teori probabilitas dan ekonomi untuk
merancang sejumlah alat yang sangat berguna untuk memecahkan masalah ini.
Jaringan Bayesian
adalah alat yang sangat umum yang dapat digunakan untuk sejumlah besar masalah:
penalaran (inferensi Bayesian menggunakan algoritma), pembelajaran (menggunakan
harapan-maksimisasi algoritma), perencanaan (menggunakan keputusan jaringan)
dan persepsi (menggunakan jaringan Bayesian dinamis). probabilistik
algoritma juga dapat digunakan untuk memfilter, prediksi, merapikan dan
menemukan penjelasan untuk aliran data, sistem persepsi membantu untuk
menganalisis proses-proses yang terjadi dari waktu ke waktu (misalnya, Hidden
Markov Model atau Kalman filter).
Konsep kunci dari ilmu
ekonomi adalah "utilitas": suatu ukuran betapa berharganya sesuatu
adalah agen yang cerdas. Tepat alat-alat matematika yang
telah dikembangkan menganalisis bagaimana seorang agen dapat membuat pilihan
dan rencana, dengan menggunakan teori keputusan, analisis keputusan, Teori
nilai-nilai informasi. Alat-alat ini meliputi model-model seperti
proses-proses keputusan Markov, dinamis jaringan keputusan ,
teori permainan dan desain mekanisme.
C. Kelebihan Sistem Berbasis Artificial Intelligence
<![if !supportLists]>1)
<![endif]>Membuat seorang yang awam dapat bekerja
layaknya seorangpakar.
<![if !supportLists]>2)
<![endif]>Memberikan pengambilan keputusan yang
lebih baik. Karenasistem pakar memberikan jawaban yang konsisten dan logis dariwaktu
ke waktu. Jawaban yang diberikan logis karena alasalogiknya dapat diberikan
oleh sistem pakar dalam proseskonsultasi.
<![if !supportLists]>3)
<![endif]>Memberikan solusi tepat waktu. Kadang
kala seorang manajermembutuhkan jawaban dari pakar, tetapi pakar yang
dibutuhkantidak berada ditempat, sehingga keputusan menjadi terlambat.Dengan
sistem pakar, jawaban yang dibutuhkan oleh pengambilkeputusan selalu tersedia
setiap saat dibutuhkan.
<![if !supportLists]>4)
<![endif]>Menyimpan pengetahuan di organisasi.
Pengetahuan pakarmerupakan hal yang penting dan kadang kala pengetahuan iniakan
hilang jika pakar keluar atau telah pensiun dari perusahaan.Dengan sistem
pakar, pengetahuan dari pakar dapat disimpan disistem pakar dan tersedia terus
selama dibutuhkan.
<![if !supportLists]>5)
<![endif]>Dengan sistem pakar kita dapat bekerja
dengan informasi yangtidak lengkap atau tidak pasti.
<![if !supportLists]>6)
<![endif]>Menyimpan pengetahuan dan keahlian
seorang pakar.
<![if !supportLists]>7)
<![endif]>Sistem pakar memiliki kehandalan
(reliability).
<![if !supportLists]>8)
<![endif]>Memiliki kemampuan untuk memecahkan
masalah yangkompleks.
<![if !supportLists]>9)
<![endif]>Membuat peralatan yang kompleks lebih
mudah dioperasikankarena ES (expert system) dapat melatih pekerja yang
tidakberpengalaman.
<![if !supportLists]>10)
<![endif]>ES (expert system) dapat bekerja dengan
lebih cepat dari padamanusia. Keuntungan ini berarti mengurangi jumlah pekerja
yang
Bab IV. Pembahasan
Pada abad ke 20, Automation sudah banyak dikembangkan
dan diterapkan terutama pada Angkatan bersenjata Amerika Serikat, berupa
program-program simulasi peperangan. Sekarang ini, perkembangan AI sudah
mencapai pada tahap yang dapat dikatakan fantastis, terutama di bidang-bidang
berikut:
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Game
Playing
<![if !supportLists]>-
<![endif]>General
Problem Solving
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Natural
Language Recognition
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Speech
Recognition
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Visual
Recognition
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Robotics
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Dan Sistem Pakar
1. Game Playing
Game Playing
(permainan game) merupakan bidang AI yang sangat populer berupa permainan
antara manusia melawan mesin yang mempunyai intelektual untuk berpikir. Bermain dengan komputer memang menarik, bahkan sampai melupakan
tugas utama yang lebih penting. Komputer dapat
bereaksi dan menjawab tindakan-tindakan yang diberikan oleh lawan mainnya.
2. General Problem Solving
Bidang AI ini berhubungan dengan pemecahan masalah terhadap suatu situasi
yang akan diselesaikan oleh komputer. Permasalahan
yang diungkapkan dalam suatu cara yang sedemikian rupa
sehingga komputer dapat mengertinya.semua deskripsi-deskripsi yang diinginkan
juga diberikan kepada komputer. Biasanya permasalahaan
tersebut dapat diselesaikan secara trial
and error sampai solusi yang diinginkan didapatkan.
Suatu program paket yang cukup populer di kompuer mikro
untuk pemecahan masalah secara trial and error adalah EUREKA yang ditulis oleh Borland.
3. Natural Language Recognition
Studi mengenai AI mencoba supaya komputer dapat
mengerti bahasa alamiah yang diketikkan lewat keyboard. Bahasa alamiah (natural language) adalah bahasa
sehari-hari yang dipergunakan oleh orang untuk berkomunikasi. Komputer yang dapat menerjemahkan satu bahasa ke bahasa lainnya
merupakan contoh penerapan AI di bidang ini. Biasanya
komputer yang khusus untuk AI dan dapat digunakan pada bidang ini diantaranya
adalah IPL (Information Processing
language), LISP, INTERLISP, SAIL, PLANNER, KRL dan PROLOG. Bidang AI ini masih sangat sulit dan belum dapat sempurna
penerapannya. Misalnya pernyataan sebagai berikut:
“Amir menjatuhkan gelas ke lantai sehingga
pecah”
dan pernyataan kedua:
“Amir menjatuhkan batu ke kaca sehingga pecah”
Kedua pernyataan tersebut mempunyai grammar yang sama,
tetapi pernyataan yang pertama yang pecah adalah gelasnya (obyek yang pertama)
dan pernyataan kedua yang pecah adalah kacanya (obyek kedua). Dapatkah komputer
menjawab dengan tepat pertanyaan “apa yang pecah?”.
Bila bidang ini berhasil dengan baik, maka penggunaan komputer untuk para
pemakai (user) akan lebih mudah.
4. Speech Recognition
Bidang ini juga masih dikembangkan dan terus dilakukan
penelitiannya. Kalau bidang ini berhasil dengan baik
dan sempurna, alangkah hebatnya komputer. Kita dapat berkomunikasi
dengan komputer hanya dengan bicara, kita bisa mengetik sebuah buku hanya
dengan bicara, dan selanjutnya komputer yang akan
menampilkan tulisan hasil pembicaraan kita. Akan tetapi
bidang ini masih belum sempurna seperti yang diharapkan. Hal ini dikarenakan jenis suara manusia berbeda-beda.
Suatu alat recognizer dapat ditambahkan
pada komputer mikro sehingga dapat digunakan untuk speech recognition, diantaranya yaitu:
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Voice
Recognition Module (VRM) buatan Interstate Electronic.
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Voice Data
Entry System (VDEC) buatan Interstate Electronic.
<![if !supportLists]>-
<![endif]>SpeechLab
buatan Heuristics Inc.
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Voice
Entry Terminal (VET) buatan Scott Instruments.
<![if !supportLists]>-
<![endif]>Cognivox
buatan Voicetek.
5. Visual Recognition
Bidang ini merupakan kemampuan suatu komputer yang dapat menangkap signal
elektronik dari suatu kamera dan dapat memahami apa
yang dilihat tersebut. Penerapan AI ini misalnya pada
komputer yang dipasang di peluru kendali, sehingga peluru kendali dapat
diprogram untuk selalu mengejar sasarannya yang tampak di kamera.
Pada era globalisasi saat ini, bidang Visual Recognition dapat kita jumpai
pada komputer-komputer laptop terbaru. Mula-mula komputer dipasang alat
untuk mendeteksi sidik jari (fingerprints
password). Sekarang ini sudah banyak digunakan face detector, sehingga untuk mengakses sebuah laptop yang sudah
dipasangi password dari gambar wajah
orang pemiliknya, maka orang lain dengan wajah yang berbeda tidak akan dapat membuka laptop tersebut. Misalkan
pada laptop LENOVO 3000 Y410
keluaran IBM.
6. Robotics
Robot berasal dari kata Robota, dari bahasa Chekoslavia yang berarti tenaga kerja. kata ini digunakan oleh dramawan Karel Capek pada tahun 1920 pada sandiwara fiksinya,
yaitu R.U.R (Rossum’s Universal Robots).
Robot adalah suatu mesin yang dapat diarahkan untuk
mengerjakan bermacam-macam tugas tanpa campur tangan lagi dari manusia. Secara ideal robot diharapkan dapat melihat, mendengar, menganalisa
lingkungannya dan dapat melakukan tindakan-tindakan yang terprogram. Dewasa ini robot digunakan untuk maksud-maksud tertentu dan yang
paling banyak adalah untuk keperluan industri. Diterapkannya
robot untuk industri terutama untuk pekerjaan 3D yaitu Dirty, Dangerous, atau difficult
(kotor, berahaya dan pekerjaan yang sulit). Negara
yang banyak menggunakan robot untuk industri adalah Jepang, Amerika Serikat dan
Jerman Barat.
<![if !supportLists]>1.1 <![endif]>Penggolongan Robot
<![if !supportLists]>1.2 <![endif]>Robot pribadi (personal robots)
Juga disebut dengan home
robots (robot rumah tangga), karena terutama ditujukan untuk membantu
pekerjaan-pekerjaan rumah tangga menjadi lebih otomatis.
<![if !supportLists]>1.3
<![endif]>Robot industri (industrial robots)
Robot industri merupakan robot yang digunakan untuk membantu di dalam
proses produksi, misalnya untuk menangani material, mengelas, mengecat,
memasang komponen dan lain sebagainya. Contoh robot yang digunakan pada
industri:
<![if !supportLists]>a.
<![endif]>Motionmate: merupakan robot industri
yang paling sederhana untuk melakukan proses mengambil dan meletakkan
komponen-komponen di dalam proses produksi. Robot ini dapat mengangkat komponen
sebesar 5 pound (sekitar 2,268 Kg).
<![if !supportLists]>b.
<![endif]>The Rhino Charger: robot ini dibuat
oleh pabrik Rhino Robots, Inc. dan dengan menggunakan komputer Apple serta disk drive dapat untuk mengontrol gerak
dalam 6 arah sumbu. Dengan daya angkatnya sampai dengan 50 pound (sekitar 22,68 Kg) dan tingkat gerak maksimumnya adalah 200 inches per
detik.
<![if !supportLists]>c.
<![endif]>Prab Model 4200: robot ini dibuat
oleh Prab Robots, Inc. dengan daya angkatnya sebesar 75 pound (sekitar 34,02 Kg). Lengan robot ini dapat berputar secara horisontal
sebesar 250 derajat.
<![if !supportLists]>d.
<![endif]>Cincinnati/Milacron T3: Robot ini oleh
Cincinnati/Milacron Corporation dengan daya angkatnya sebesar 100 pound
(sekitar 45,36 Kg). Robot ini sangat fleksibel dalam
arah geraknya. Dapat bergerak dalam 6 arah sumbu.
<![if !supportLists]>e.
<![endif]>Pra FC: Robot ini mempunyai daya
angkat sebesar 1 ton. Kemampuan ini dapat digunakan untuk memindahkan sebuah
mesin mobil atau benda berat lainnya selama proses produksi.
<![if !supportLists]>f.
<![endif]>Cybotech P15: Robot ini diproduksi
oleh Cybotech Corporation dan dapat mengangkat seberat 15 Kg. Robot ini banyak
digunakan utuk pekerjaan mengecat.
<![if !supportLists]>g.
<![endif]>Puma Model 500: Robot ini merupakan
produksi dari Unimation, Inc. yang kemudian perusahaan tersebut dibeli oleh
Westinghouse. Puma Model 500 merupakan robot elektronik teknologi tinggi yang
dapat bergerak dalam 5 sumbu, yaitu putaran pinggang (waist rotation), putaran bahu (shoulder
rotation), putaran siku (elbow
rotation), anggukan pergelangan tangan (wrist
bend) dan putaran pinggiran roda (flange
rotation).
<![if !supportLists]>h.
<![endif]>IBM Assembly Robots: IBM memproduksi
dua macam robot dan menggunakannya untuk proses produksi komputer IBM dan
produk-produk lainnya. Robot ini digunakan untuk memasukkan komponen ke dalam
suatu lubang atau memasang komponen satu yang dilekatkan dengan komponen
lainnya. Robot yang kedua berupa robot yang lebih kecil yang dapat diprogram
dengan komputer IBM PC yang digunakan untuk memprogram dapat dilepas dan
digunakan untuk keperluan lainnya.
<![if !supportLists]>i.
<![endif]>GMF Robots: Robot ini dibuat oleh
General Motors Corporation dan Fanuc Machine Works dari Jepang. Kedua
perusahaan tersebut bekerja sama memproduksi GMF
robots untuk dijual dan digunakan sendiri untuk kedua perusahaan tersebut.
<![if !supportLists]>1.4 <![endif]>Robot pendidikan (educational robots).
Robot pendidikan ini dikembangkan untuk tujuan membantu
di dalam mengajar tentang operai dan penggunaan dari robot industri.
Contoh robot yang digunakan dalam bidang pendidikan:
<![if !supportLists]>1.
<![endif]>Rhino Robot XR-2 System: Robot ini
dibuat oleh Rhino, Inc., dan digunakan untuk simulasi tentang operasi dari
robot-robot industri. Rhino XR-2 dapat diprogram melalui komputer Apple dan
programnya dapat disimpan di disk.
<![if !supportLists]>2.
<![endif]>Microbot: Microbot mempunyai dua
macam robot, yaitu Microot Minimower dan Microbot Teachmower. Minimower dapat
diprogram dengan komputer Apple atau TRS-80. Teachmower digunakan untuk simulasi
robot industri dan menggunakan teach
pendant untuk memprogramnya serta dapat digunakan komputer Apple atau
TRS-80 untuk menyimpan program.
<![if !supportLists]>3.
<![endif]>Hero-1: Robot ini dibuat oleh
Heath/Zenith, merupakan robot yang dapat bergerak dan dirancang untuk membantu
mempelajari robot industri. Robot ini mempunyai beberapa unit sensor. Unit
sensor ini dapat mendeteksi gerak, mengukur jarak sampai 15 feet, mendeteksi
perubahan tinggkat cahaya, membedakan dua buah suku kata dan menggunakan speech synthesizer, sehingga dapat
berbicara. Hero-1 juga dilengkapi dengan
teach pendant.
7. Expert System (Sistem Pakar)
Kemampuan, keahlian dan pengetahuan tiap orang
berbeda-beda. Komputer dapat diprogram untuk berbuat
seperti orang yang ahli dalam bidang tertentu. Komputer
yang demikian dapat dijadikan seperti konsultan atau tenaga ahli di bidang
tertentu yang dapat menjawab pertanyaan dan memberikan nasehat-nasehat yang
dibutuhkan. Sistem demikian disebut Expert System (Sistem Pakar).
Salah satu expert system yang
pertama adalah:
- MACSYMA, yang digunakan untuk tugas-tugas matematika.
- MYCIN, untuk mendiagnosa penyakit infeksi pada darah.
- CADUCEUS, untuk mendeteksi penyakit.
- PUFF, untuk mengukur fungsi dari paru-paru.
- PROSPECTOR, digunakan perusahaan DEC untuk menggamarkan konfigurasi dari sistem komputer bagi para langganannya.
- DENDRAL, untuk mengidentifikasikan struktur molekul suatu komposisi kimia dan lain sebagainya.
Untuk mengembangkan expert
system, harus diciptakan terlebih dahulu suatu knowledge base yang dibutuhkan oleh aplikasinya. Suatu knowledge base terdiri dari kumpulan data tertentu untuk
permasalahan yang spesifik dan aturan-aturan bagaimana memanipulasi data yang
disimpan tersebut.
Bab V. Kesimpulan dan Saran
A.
Kesimpulan
Dengan proses sistem Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) ini, maka dapat disimpulkan
perubahan-perubahan yang terjadi didalam lembaga pendidikan ini yaitu :
<![if !supportLists]>·
<![endif]>Petimbangan berdasar kasus
<![if !supportLists]>o
<![endif]>Jaringan Bayesian AI berdasar tingkah
laku: metoda modular pada pembentukan sistem AI secara manual.
<![if !supportLists]>o
<![endif]>Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan
pengenalan pola yang sangat kuat
<![if !supportLists]>o
<![endif]>Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di
bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan
sistem kendali produk konsumen.
<![if !supportLists]>o
<![endif]>Komputasi Evolusioner: menerapkan
konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkan
pemecahan masalah yang lebih baik.
B. Saran
<![if !supportLists]>·
<![endif]>Robot pendidikan ini dikembangkan untuk
tujuan membantu di dalam mengajar tentang operai dan penggunaan dari robot
industri.
<![if !supportLists]>·
<![endif]>Perlunya
pelatihan diadakan terhadap operator yang akan
menggunakan komputer ini.
<![if !supportLists]>·
<![endif]>Terhadap
sistem Kecerdasan
buatan (Artificial
Intelligence) ini yang penting bagi lembaga sebaiknya
dilakukan setiap akhir minggu.
Daftar Pustaka
ijin copas gan