Transcript Informatics Theory & Programming (ITP) Informatics Eng. Dept. – IT Telkom.

Informatics Theory & Programming (ITP)
Informatics Eng. Dept. – IT Telkom
Lab. Metode Formal F112
HP: +62 815 710 1209
www.ittelkom.ac.id/staf/suy
[email protected]
Outline
 Garis-garis Besar Program Pengajaran (GBPP)
 Penilaian
 Definisi Kecerdasan Mesin atau Artificial Intelligence
 Beragam aplikasi AI
 AI: Dulu, Sekarang, dan Masa Depan
 Kesimpulan
GBPP
 Membuat mahasiswa memahami teknik-teknik dasar
dan beragam metode kecerdasan mesin, kelebihan
dan kekurangannya, serta mampu memilih teknik dan
metode yang paling sesuai untuk beragam masalah
dan kasus yang dihadapi;
 Membuat mahasiswa mampu memahami berbagai
masalah dan bagaimana menyelesaikannya
menggunakan teknik dasar yang sesuai; dan
 Melatih mahasiswa untuk mengimplementasikan
salah satu teknik dasar untuk penyelesaian masalah
dunia nyata.
Searching
Learning
Reasoning
Planning
GBPP
No
1
Tujuan Instruksional Khusus (TIK)
Pokok Bahasan
Sub Pokok Bahasan


1, 2, 3, 4, 5
Daftar Pustaka
Memberikan gambaran umum
mengenai teknik dan metode
kecerdasan mesin.
Pendahuluan
2
Memberikan pemahaman dan
diskusi tentang teknik Searching.
Searching
(Pencarian)






Ruang Masalah
Sistem produksi atau operator
Metode-metode pencarian
Blind search
Informed search
Algoritma Genetika
4 minggu
1, 2
3
Memberikan pemahaman mengenai
teknik Reasoning (penalaran) dan
perbedaanya dengan Searching.
Memberikan pemahaman mengenai
teknik Planning (penalaran) dan
perbedaanya dengan Reasoning dan
Searching.
Reasoning
(penalaran)




Propositional Logic
First-Order Logic
Fuzzy Systems
Penyelesaian masalah
menggunakan Planning
Goal-Stack-Planning (GSP)
Constraint Posting
2 minggu
1, 2, 3
1 minggu
1, 2
5
Memberikan pemahaman mengenai
teknik Learning (penalaran) dan
perbedaanya dengan Reasoning,
Searching, dan Planning.
Learning
(Pembelajaran)




Decision tree learning
Jaringan Syaraf Tiruan
Algoritma Genetika
Diskusi tentang perbedaan
keempat teknik AI
4 minggu
1, 2, 3, 4, 5, 6
6
Melatih mahasiswa dalam
menggunakan teknik dan metode
dasar AI untuk penyelesaian
masalah dunia nyata.
Studi kasus

Masalah dan kasus yang bisa
diselesaikan menggunakan
Searching, Reasoning,
Planning, dan Learning
2 minggu
1, 2, 3, 4, 5, 6
4

Planning
(Perencanaan)


Definisi kecerdasan mesin
Beragam aplikasi Artificial
Intelligence (AI)
AI: Dulu, Sekarang, dan Masa
Depan
Estimasi
Waktu
1 minggu
Buku Referensi
 Suyanto. 2007. Artificial Intelligence: Searching, Reasoning,




Planning and Learning. Informatika, Bandung. ISBN: 979-1153-05-1.
Russel, Stuart and Norvig, Peter. 1995. Artificial Intelligence: A
Modern Approach. Prentice Hall International, Inc.
Suyanto. 2008. Evolutionary Computation: Komputasi Berbasis
“Evolusi” dan “Genetika”. Penerbit Informatika, Bandung Indonesia.
ISBN: 978-979-1153 38-6.
Suyanto. 2008. Soft Computing: Membangun Mesin Ber-IQ Tinggi.
Informatika, Bandung Indonesia. ISBN: 978-979-1153-49-2.
Mitchell M. Tom. 1997. Machine Learning. McGraw-Hill
International Editions. Printed in Singapore.
Daftar Pustaka
 Suyanto. 2005. Algoritma Genetika dalam MATLAB. Andi Publisher,
Yogyakarta, Indonesia. ISBN: 979-731-727-7.
 Haykin, Simon, 1994, “Neural Networks: A Comprehensive
Foundation”. Macmillan Publishing Company: New York.
 Ray Kurzweil, 1999, “The age of Spiritual Machines: When Computers
Exceed Human Intelligence”. Viking Penguin, a division of Penguin
Putnam Inc., United Kingdom.
Prasyarat
 Logika Matematika
 Algoritma dan Struktur Data
 Probabilitas dan Statistika
 Matematika Diskrit
Penilaian
 UTS
 UAS
 Tugas individu
30 %
30 %
40 %
Nilai Akhir (NA)
NA ≥ 80
70 ≤ NA < 80
60 ≤ NA < 70
50 ≤ NA < 60
NA < 50
Grade
A
B
C
D
E
Definisi AI [RUS95]
 Thinking Humanly (cognitive Modeling Approach)
 Acting Humanly (Turing Test Approach)
 Thinking Rationally (Laws of Thought Approach)
 Acting Rationally (Rational Agent Approach)
“The exciting new effort to make computers think … “The study of mental faculties through the use
machines with minds, in the full and literal sense” of computational models”
(Haugeland, ‘85)
(Charniak and McDermott, ‘85)
“[The automation of] activities that we associate with “The study of the computations that make it
human thinking, activities such as decision making, possible to perceive, reason, and act”
problem solving, learning …” (Bellman, ‘78)
(Winston, ‘92)
Thinking Humanly
Thinking Rationally
“The art of creating machines that perform functions A field of study that seeks to explain and emulate
that require intelligence when performed by people” intelligent behavior in term of computational
(Kurzweil, ‘90)
processes” (Schalkoff, ‘90)
“The study of how to make computers do things “The branch of computer science that is
which, at the moment, people do better” (Rich and concerned with the automation of intelligent
Knight, ‘91).
behavior” (Luger and Stubblefield, ‘93)
Acting Humanly
Acting Rationally
Beragam aplikasi AI
 Mobile Navigation Systems (MNS) (searching)
 Electronic Medical Systems (EMR) (reasoning)
 Mathematical Theorem Proving (reasoning)
 Expert System: CyC (reasoning)
 Elevator Control System (planning)
 Optimum-AIV (planning)
 Data Mining (learning)
Beragam aplikasi AI
 Computer Vision (searching, learning)
 ALVINN
 Handwriting recognition
 Electronics and manufacturing inspection
 Photo interpretation
 Baggage inspection
 2D to 3D image conversion
Beragam aplikasi AI
 Speech Processing
 Text to Speech (searching, learning)
 Speech to Text (searching, learning)
 Domain specific applications (searching, learning)
 S2SMT (searching, learning)
 Game
 Deep Blue  Permainan Catur (reasoning)
 Neurogammon [TES90]  Backgammon berbasis MLP (learning)
 NeuroGo [ENZ03] dan WinHonte [JEL09]  Go (learning)
MNS: Pet@WAP
• Winner Utak Atik Otak 2001
• IF STT Telkom ’96
• Smartphone (WAP)
• Modified Bidirectional A*
TomTom
• MNS terpopuler di dunia
• Dibuat oleh TomTom NV
• 50% pasar Eropa
• 20% Amerika Utara
• Terjual > 8 juta unit
(laporan tahun 2006)
www.tomtom.com
TomTom GO 910
• Bluetooth® connectivity
• Text-to-speech
• Real-time traffic
• Real-time weather reports
• Route choice
Garmin
• Amerika Utara & Eropa
• Hotel, restaurant, ATM
• Text-to-speech
• Real-time traffic
• Real-time weather reports
• Alternative routes
EMR (Electronic Medical Systems)
MedicWare (www.medicware.com)
MedicWare (www.medicware.com)
Cyc System [www.cyc.com]
 AI yang menggunakan common sense knowledge
 Mulai tahun 1984 oleh Doug Lenat
 Grant US$ 25 juta selama 10 tahun
 Microelectronics & Computer Technology Corp.
 Menggunakan Semantic Reasoning




Menggunakan SubL (Common Lisp) dan C
15 ribu Predicates
300 ribu Concepts
3,2 juta Assertions
SKSI (Semantic Knowledge Source Integration)
Deep Blue
11-05-1997: Deep Blue Vs. Garry Kasparov, the six-game rematch 3½ – 2½
ECS (Elevator Control System )
• Rockefeller Ctr (NY)
• Petronas (KL)
• Kebutuhan users:
- Kapasitas ruang
- Konflik antar pengguna
- Attended travel
- Non-stop travel
- VIP services
- Access restrictions
Rockefeller Ctr (NY)
Petronas (KL)
Optimum-AIV www.aiai.ed.ac.uk/project/optimum-aiv
 Planning and Scheduling of
Spacecraft Assembly,
Integration & Verification
 Monitoring of plan
execution and the plan
repair phases.
 Preconditions and effects
on the spacecraft
configuration of individual
activities can be stated and
used for verification of the
plan logic.
Spam Filtering
 Email spam
 Email sampah atau email yang tidak diperlukan user
 Contoh:




Instant messaging spam
Web search engine spam
Blogs spam
Mobile phone messaging spam, dsb.
 Jumlahnya mencapai 90 milyar per hari
Tujuan Spam
 Penipuan (lotre, silahkan hubungi kami di alamat ...)
 Money laundring (menawarkan transaksi pekerjaan
yang berhubungan dengan rekening bank)
 Promosi produk (seperti produk obat-obatan)
 Menyebarkan virus, trojan, worm, dsb.
Arsitektur SpamGuru
untuk perusahaan besar
SMTP Outgoing
SMTP Incoming
SpamGuru Anti-Spam Server
Bulk Mail Manager
Spam
Router
Email Client
Challenge
Queue
Filtered
Email
Archive
Trash
Spam
client
Preference
Email
Server
Challenge Verifier
DNS Analysis
Per User Whitelist
Per User Blacklist
Global Whitelist
Global Blacklist
Intelligent Renderer
Plagiarism Detection
JClassifier
Linear Discriminant
SwiftFile
Chung-Kwei
Classifier Score
Aggregator
Email
Server
Combined
Classifier
Spam
Router
Filtering Pipe Line
pada SpamGuru.
ALVINN (Autonomous Land Vehicle In a Neural Network)
• Dibuat pada tahun 1989
• Oleh Dean Pomerleau
• Carnegie Mellon University
• Berjalan 70 mil/jam
• Di jalanan Pittsburgh Utara
www.ri.cmu.edu/projects/project_160.html
S2SMT: VerbMobil http://verbmobil.dfki.de
S2SMT: AT&T
S2SMT: ATR MATRIX [www.atr.jp]
Sejarah AI
 Era komputer elektronik (1941)
 1941: komputer dikembangkan di USA dan Jerman
 1949: komputer yang bisa menyimpan program.
 Masa Persiapan AI (1943 – 1956)
 1943: McCulloch & Pitts  model artificial neuron.
 1956: McCarthy  Principia Mathematica: program yang
mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan
masalah pemikiran.
 McCarthy  Father of AI
Sejarah AI
 Awal Perkembangan AI (1952 – 1969)
 Newell & Simon  General Problem Solver
 1958: McCarthy  LISP
 McCarthy  Programs with Common Sense
 1959: Nathaniel Rochester  Geometry Theorm Prover
 1963: James Slagle  penyelesaian integral tertutup
 1968: Tom Evan  penyelesaian masalah analogi
geometris yang ada pada tes IQ.
Sejarah AI
 Perkembangan AI melambat (1966 – 1974)
 Program AI hanya mengandung sedikit pengetahuan
pada subjeknya dan berhasil hanya karena manipulasi
sintetis yang sederhana. Contoh: ELIZA.








E: Halo user, apa kabar?
U: Aku sedih.
E: Kamu sedih. Kenapa?
U: Temanku membenciku.
E: Temanmu membencimu. Mengapa?
U: Aaahh bosan. Kamu bisanya cuma bilang itu-itu aja...
E: Aaahh bosan. Kenapa?
U: Zzzzzz…zzz…zzz
Sejarah AI
 Perkembangan AI melambat (1966 – 1974)
 Banyak masalah berkaitan  program AI gagal.
 Ada beberapa batasan pada struktur dasar yang
digunakan untuk menghasilkan perilaku intelijensia.


Program Perceptron dapat ditampilkan untuk mempelajari
segala sesuatu, tetapi hanya merepresentasikan beberapa saja.
Dua masukan perceptron yang berbeda tidak dapat dilatihkan
untuk mengenali kedua masukan berbeda tersebut.
Sejarah AI
 Sistem berbasis pengetahuan (1969 – 1979)
 AI menjadi sebuah indusri (1980 – 1988)
 Sistem pakar R1  mengkonfigurasi sistem komputer
 Dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC)
 Carnegie Group, Inference, Intellicorp, dan Technoledge
 software tools untuk membangun sistem pakar
 Kembalinya Jaringan Syaraf Tiruan (1986 –
sekarang)
 1985-an: Algoritma belajar Back-Propagation
 Digunakan dalam ilmu komputer dan psikologi
AI Saat Ini
 Berkembang menjadi berbagai bidang ilmu yang fokus
pada area tertentu
 Global Optimization
 Expert Systems: symbolic & logic
 Evolutionary Computation: numeric
 Soft Computing: fuzzy logic, neural network, dsb.
 …
AI Masa Depan
 Mampukah suatu kecerdasan membuat kecerdasan
lain yang lebih cerdas daripada dirinya sendiri?
 Apakah kita lebih cerdas daripada proses “evolusi”
yang menciptakan kita?
 Akankah kecerdasan yang kita buat melebihi
kecerdasan kita sendiri?
Prediksi [RAY99]
 Tahun 2009
 PC dapat melakukan satu triliun kalkulasi per detik.
 Komputer akan menjadi sangat kecil, menempel pada
pakaian dan perhiasan.
 Sebagian besar transaksi bisnis rutin berada di antara
manusia dan personalitas virtual.
 Telepon dengan terjemahannya (translating telephone),
pemanggil dan yang dipanggil bisa menggunakan dua
bahasa berbeda, akan digunakan secara luas di
masyarakat.
(Ray Kurzweil, The Age of Spiritual Machines. Penguin Books. 1999)
Prediksi [RAY99]
 Tahun 2019
 1 PC = 1 otak manusia.
 Komputer semakin mudah dioperasikan, tidak terlihat
dan menempel dimana saja.
 Virtual reality sudah dalam tiga dimensi.
 Sebagian besar interaksi dengan komputer sudah
melalui gesture dan komunikasi bahasa alami dua arah.
 Lingkungan realistis yang mencakup audio, visual, dan
fisik membuat manusia mampu melakukan sesuatu,
secara virtual, dengan manusia lain, meskipun ada
batasan secara fisik.
Prediksi [RAY99]
 Tahun 2029
 1 PC = 1000 otak manusia.
 Komputer telah terhubung langsung ke otak manusia
dengan koneksi high-bandwidth.
 Pencangkokan otak berhasil dilakukan untuk
meningkatkan persepsi dan interpretasi secara audio
dan visual, memori, dan penalaran.
 Komputer mampu membaca semua literatur dan
material multimedia yang dibangkitkan oleh mesin
maupun manusia.
 Muncul diskusi tentang legalitas komputer dan
konstitusi manusia.
Prediksi [RAY99]
 Tahun 2049
 Makanan yang diproduksi menggunakan nano
technology mulai digunakan secara umum.
 Makanan tersebut mempunyai komposisi gizi yang baik,
mempunyai rasa dan tekstur yang sama dengan
makanan organik.
Prediksi [RAY99]
 Tahun 2072
Picoengineering atau teknologi pada skala picometer atau
10-12 meter berhasil diaplikasikan didunia nyata.
Prediksi [RAY99]
 Tahun 2099
 Ada kecenderungan kuat untuk membuat gabungan
antara pemikiran manusia dengan kecerdasan mesin.
 Tidak ada lagi perbedaan yang jelas antara manusia dan
mesin.
 Sebagian besar entitas tidak mempunyai kehadiran fisik
yang permanen.
 Kecerdasan berbasis mesin yang diturunkan dari modelmodel kecerdasan manusia yang diperluas mengklaim
dirinya sebagai manusia.
It is dangerous to believe
that artificial systems are
inherently inferior to
human mind.
Human-level AI leads
quickly to greater-thanhuman-level intelligence.
Technological progress in
other fields will be
accelerated by the AI
arrival.
(Ray Kurzweil, The Age of Spiritual
Machines. Penguin Books. 1999)
AI: Pasang Surut?
R. Bagwell, student cartoonist
Teleportation: 1000 - 950 SM
June 7, 2000
The orbiting Solar and
Heliospheric Observatory
(SOHO) recorded a
powerful series of solar
eruptions including a fullhalo coronal mass ejection
(CME)
Kesimpulan
 Definisi AI = ”acting rationally” (rational agent)
 Sejak tahun 1980, AI menjadi sebuah industri yang
besar dengan perkembangan yang sangat pesat.
 Dengan teknologi hardware yang performansinya
semakin tinggi dan berukuran kecil serta didukung
teknologi software yang semakin beragam dan kuat,
produk-produk berbasis AI semakin dekat dengan
kehidupan manusia.
 Di masa depan, AI mungkin bisa membuat kecerdasan
yang hampir menyamai kecerdasan manusia.
Daftar Pustaka
 [SUY07] Suyanto. 2007. Artificial Intelligence: Searching, Reasoning,




Planning and Learning. Informatika, Bandung Indonesia. ISBN: 9791153-05-1.
[RUS95] Russel, Stuart and Norvig, Peter. 1995. Artificial Intelligence:
A Modern Approach. Prentice Hall International, Inc.
[SUY08a] Suyanto. 2008. Evolutionary Computation: Komputasi
Berbasis “Evolusi” dan “Genetika”. Informatika, Bandung Indonesia.
ISBN: 978-979-1153 38-6.
[SUY08b] Suyanto. 2008. Soft Computing: Membangun Mesin Ber-IQ
Tinggi. Informatika, Bandung Indonesia. ISBN: 978-979-1153-49-2.
[MIT97] Mitchell M. Tom. 1997. Machine Learning. McGraw-Hill
International Editions. Printed in Singapore.
Daftar Pustaka
 [SUY05] Suyanto. 2005. Algoritma Genetika dalam MATLAB. Andi




Publisher, Yogyakarta, Indonesia. ISBN: 979-731-727-7.
[TES90] Tesauro Gerald. 1990. Neurogammon: A neural network
backgammon program. IJCNN Proceedings (International Joint
Conference on Neural Networks), volume 3, pages 33-40.
[ENZ03] Enzenberger M. 2003. Evaluation in Go by a Neural Network
Using Soft Segmentation . University of Alberta, Edmonton, Alberta,
Canada. Proceedings of the 10th Advances in Computer Games
Conference, Graz.
[JEL09] JellyFish AS. 2009. JellyFish Go WinHonte. Didownload pada
06 Januari 2009 dari www.jellyfish-go.com
[RAY99] Ray Kurzweil, 1999, “The age of Spiritual Machines: When
Computers Exceed Human Intelligence”. Viking Penguin, a division of
Penguin Putnam Inc., United Kingdom.