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:
1.
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.
2.
Petimbangan berdasar kasus
3.
Jaringan Bayesian
4.
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:
1.
Jaringan
Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat
2.
Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan
di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern
dan sistem kendali produk konsumen.
3.
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.
Sejarah
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.
Filosofi
Perdebatan
tentang AI yang kuat dengan AI yang lemah masih menjadi topik hangat diantara
filosof AI. Hal ini melibatkan filsafat pemikiran dan masalah pikiran-tubuh. Roger Penrose dalam bukunya The Emperor's New Mind dan
John Searle dengan eksperimen pemikiran
"ruang China" berargumen bahwa kesadaran sejati tidak dapat dicapai
oleh sistem logis formal, sementara Douglas Hofstadter dalam Gödel, Escher, Bach dan Daniel Dennett dalam Consciousness Explained
memperlihatkan dukungannya atas fungsionalisme. Dalam pendapat banyak
pendukung AI yang kuat, kesadaran buatan dianggap sebagai urat suci (holy grail) kecerdasan buatan.
Fiksi sains
Dalam fiksi
sains, AI umumnya dilukiskan sebagai kekuatan masa depan yang akan mencoba
menggulingkan otoritas manusia seperti dalam HAL 9000,
Skynet, Colossus and The Matrix
atau sebagai penyerupaan manusia untuk memberikan layanan seperti C-3PO, Data,
the Bicentennial Man, the
Mechas dalam A.I. atau Sonny dalam I Robot. Sifat dominasi dunia AI yang tak
dapat dielakkan, kadang-kadang disebut "the Singularity",
juga dibantah oleh beberapa penulis sains seperti Isaac Asimov,
Vernor Vinge dan Kevin Warwick. Dalam pekerjaan seperti manga Ghost in the Shell-nya
orang Jepang, keberadaan mesin cerdas mempersoalkan definisi hidup sebagai
organisme lebih dari sekedar kategori entitas mandiri yang lebih luas,
membangun konsep kecerdasan sistemik yang bergagasan. Lihat daftar komputer fiksional
(list of fictional computers) dan daftar robot dan android fiksional (list of
fictional robots and androids).
Seri televisi BBC
Blake's 7 menonjolkan sejumlah komputer cerdas, termasuk Zen (Blake's 7), komputer
kontrol pesawat bintang Liberator (Blake's 7); Orac, superkomputer lanjut
tingkat tinggi dalam kotak perspex portabel yang mempunyai kemampuan memikirkan
dan bahkan memprediksikan masa depan; dan Slave, komputer pada pesawat bintang
Scorpio.
Intelegensi Buatan
1.
Apakah Intelegensi Buatan itu?
Pertanyaan seperti ini sulit untuk dijawab dengan tepat. Apakah Artificial
Intelligence (AI) atau Intelegensi Buatan atau kepintaran buatan itu? AI dapat
didefinisikan sebagai suatu mesin atau alat pintar (biasanya adalah suatu
komputer) yang dapat melakukan suatu tugas yang bilamana tugas tersebut
dilakukan oleh manusia akan dibutuhkan suatu kepintaran untuk melakukannya.
Definisi ini tampaknya kurang begitu membantu, karena beberapa ahli
berpendapat, kepintaran seperti apakah yang dapat dikategorikan sebagai AI.
2.
Perkembangan Intelegensi Buatan
Mulai sekitar abad 18 sebagaimana mesin telah menjadi lebih kompleks,
usaha yang keras telah dicoba untuk menciptakan manusia imitasi. Pada tahun
1736 seorang penemu dari perancis, Jacques de Vaucanson (1709-1782) membuat
suatu mesin pemain seruling berukuran seperti seorang manusia yang dapat
memainkan 12 melodi nada. Tidak hanya ini saja, mekanik tersebut dapat
memindahkan bibir dan lidahnya secara nyata untuk mengontrol arus dari angin ke
dalam seruling.
Pada tahun 1774 seorang penemu dari perancis, Pierre Jacques Drotz
mencengangkan masyarakat Eropa dengan suatu automation berukuran sekitar
seorang anak laki-laki yang dapat duduk dan menulis suatu buku catatan.
Penemuan ini kemudian dilanjutkan dengan yang lainnya, yaitu automation yang
berupa seorang gadis manis yang dapat memainkan harpsichord. Semuanya itu masih
merupakan proses mekanik yang melakukan gerak dengan telah ditentukan terlebih
dahulu.
Manusia masih berusaha untuk menciptakan mesin yang lainnya. Pada tahun
1769, dataran Eropa dikejutkan dengan suatu permainan catur yang dapat menjawab
langkah-langkah permainan catur yang belum ditentukan terlebih dahulu. Mesin
ini disebut dengan Maelzel Chess Automation dan dibuat oleh Wolfgang Von
Kempelan (1734-1804) dari Hungaria. Akan tetapi mesin ini akhirnya terbakar
pada tahun 1854 di Philadelphia Amerika Serikat.banyak orang tidak percaya akan
kemampuan mesin tersebut. Dan seorang penulis dari Amerika Serikat, Edgar Allan
Poe (1809-1849) menulis sanggahan terhadap mesin tersebut, dia dan
kawan-kawannya ternyata benar, bahwa mesin tersebut adalah tipuan, dan
kenyataannya bukanlah aoutomation, tetapi merupakan konstruksi yang sangat baik
yang dikontrol oleh seorang pemain catur handal yang bersembunyi di dalamnya.
Usaha untuk membuat konstruksi mesin permainan terus dilanjutkan pada tahun
1914, dan mesin yang pertama kali didemonstrasikan adalah mesin permainan
catur. Penemu mesin ini adalah Leonardo Torres Y Quevedo, direktur dari Laboratorio
de Automatica di Madrid, Spanyol. Beberapa tahun kemudian, ide permainan catur
dikembangkan dan diterapkan di komputer oleh Arthur L. Samuel dari IBM dan
dikembangkan lebih lanjut oleh Claude Shannon.
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:
a.
Game Playing
b.
General Problem Solving
c.
Natural Language Recognition
d.
Speech Recognition
e.
Visual Recognition
f.
Robotics
g.
Dan Sistem Pakar
3.
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.
4.
General Problem Solving
Bidang AI ini berhuungan 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.
5.
Natural Language Recognition
6.
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.
7.
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.
8. Suatu alat recognizer dapat ditambahkan pada komputer
mikro sehingga dapat digunakan untuk speech recognition, diantaranya yaitu:
a.
Voice Recognition Module (VRM) buatan Interstate
Electronic.
b.
Voice Data Entry System (VDEC) buatan Interstate
Electronic.
c.
SpeechLab buatan Heuristics Inc.
d.
Voice Entry Terminal (VET) buatan Scott Instruments.
e.
Cognivox buatan Voicetek.
9.
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.
10.
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.
a.
Penggolongan Robot
Ada beberapa cara menggolongkan robot. Ada yang menggolongkan robot
menurut sumber tenaganya (secara elektronik, hidrolik, dan pneumatik). Ada yang
menggolongkan ke dalam kerumitannya (robot yang sederhana hanya dapat bergerak
dalam satu, dua atau tiga jurusan saja, sedang robot yang canggih dapat
bergerak puluhan sudut secara serentak). Robot dapat juga digolongkan dalam
daya angkatnya (ada robot yang hanya dapat mengangkat benda-benda yang ringan
saja sampai yang berat). Ada yang menggolongkan dalam kecepatan geraknya,
ketepatannya serta metode penggunaannya. Berdasarkan penggunaannya robot dapat
digolongkan sebagai:
·
Robot pribadi (personal robots)
Juga disebut dengan home robots (robot rumah tangga),
karena terutama ditujukan untuk membantu pekerjaan-pekerjaan rumah tangga
menjadi lebih otomatis.
·
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:
1)
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).
2)
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.
3)
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.
4)
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.
5)
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.
6)
Cybotech P15: Robot ini diproduksi oleh Cybotech
Corporation dan dapat mengangkat seberat 15 Kg. Robot ini banyak digunakan utuk
pekerjaan mengecat.
7)
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).
8)
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.
9)
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.
·
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:
1)
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.
2)
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.
3)
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.
11.
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:
a.
MACSYMA, yang digunakan untuk tugas-tugas matematika.
b.
MYCIN, untuk mendiagnosa penyakit infeksi pada darah.
c.
CADUCEUS, untuk mendeteksi penyakit.
d.
PUFF, untuk mengukur fungsi dari paru-paru.
e.
PROSPECTOR, digunakan perusahaan DEC untuk menggamarkan
konfigurasi dari sistem komputer bagi para langganannya.
f.
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.
Berbeda dengan database biasa, knowledge base mungkin dapat juga terdiri
dari asumsi-asumsi, kepercayaan-kepercayaan, pendugaan-pendugaan dan
metode-metode heuristic. Untuk membuat knowledge base perencanaan sistem harus
bekerja sama atau meminta nasehat dari ahli di bidangnya. Orang yang
menciptakan expert system disebut dengan knowledge engineer.
