Pengantar Perkuliahan dan Pengenalan Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan (KI092301)

Pengantar Perkuliahan dan Pengenalan Kecerdasan Buatan Chastine Fatichah Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember November 2012

12/7/2012

Pengantar Perkuliahan dan Pengenalan Kecerdasan Buatan @ Kecerdasan Buatan (KI092301)

1 / 20

Pokok Bahasan • Pengantar Perkuliahan • Deskripsi Matakuliah • Tujuan dan Kompetensi • Daftar Pustaka • Topik-topik Perkuliahan • Diskripsi Tugas • Penilaian

• Apa itu Kecerdasan Buatan? • Sejarah Kecerdasan Buatan • Kecerdasan Buatan dalam Aplikasi 12/7/2012


2 / 20

Deskripsi Matakuliah • • • •

•

Nama : Kecerdasan Buatan Kode : KI092301 SKS / Semester : 3 / 5 Semua kegiatan perkuliahan menggunakan sistem e-Learning ITS

• • • • •

Download bahan ajar Lihat tugas Lihat pengumuman Upload Tugas Diskusi

Mahasiswa harus mendaftarkan diri ke sistem eLearning ITS

12/7/2012


3 / 20

Tujuan dan Kompetensi Matakuliah

• Tujuan Pembelajaran •

Mahasiswa mampu memodelkan persoalan ke dalam representasi kecerdasan buatan dan mampu menyelesaikan model tersebut dengan berbagai algoritma kecerdasan buatan

• Kompetensi • • • • •

Mahasiswa mengetahui tujuan perkuliahan & konsep kecerdasan buatan Mahasiswa memahami penggunaan algoritma pemecahan masalah dengan pendekatan pencarian Mahasiswa memahami penalaran berdasarkan informasi tersedia untuk pemecahan masalah Mahasiswa memahami pemecahan masalah dengan melakukan pembelajaran data (proses learning) Mahasiswa mampu bekerja sama dalam tim dan mengkomunikasikan hasil diskusi untuk pemecahan masalah dengan algoritma kecerdasan buatan

12/7/2012


4 / 20

Daftar Pustaka • Russel, Stuart J., Peter Norvig, "Artificial Intelligence, A Modern Approach" 3rd Edition, Prentice Hall, New Jersey, 2010.

12/7/2012


5 / 20

Topik Perkuliahan • • • • • • • • • •

Agent cerdas Uniformed search Informed search Local search dan Optimasi Adversarial search Constraint Satisfaction Problem Reasoning : Propositional Logic Reasoning : First Order Logic Reasoning : Inference First Order Logic Learning Probabilistic

12/7/2012


6 / 20

•

Deskripsi Tugas, ETS dan UAS Tugas berkelompok (maks. 5 orang)

• •

•

•

•

Tugas 1 : studi kasus (minggu ke-3, durasi 1 minggu) Tugas 2 : studi kasus (minggu ke-11, durasi 1 minggu) Tugas 3 : presentasi (minggu ke-13 , durasi 2 minggu)

ETS (Evaluasi Tengah Semester):

•

Programming (minggu ke-7, durasi 2 minggu)

EAS (Evaluasi Akhir Semester)

•

12/7/2012

Tulis Pengantar Perkuliahan dan Pengenalan Kecerdasan Buatan @ Kecerdasan Buatan (KI092301)

7 / 20

Penilaian

• Tugas  60%

• Tugas 1 : 20% • Tugas 2 : 20% • Tugas 3 : 20%

• ETS (Evaluasi Tengah Semester) 20% • UAS (Evaluasi Akhir Semester)  20% 12/7/2012


8 / 20

Apa itu Kecerdasan Buatan? Otomasi aktivitas yang berhubungan dengan proses berpikir, pemecahan masalah dan pembelajaran (Bellman, 1978) Studi bagaimana cara melakukan sesuatu sehingga menjadi lebih baik (Rich+Knight, 1991)

•

Studi tentang kemampuan mengindera dengan menggunakan model komputasi (Charniak+McDermott, 1985) Cabang dari ilmu komputer yang fokus pada otomasi perilaku yang cerdas (Luger+Stubblefield,1993)

Secara garis besar Kecerdasan Buatan dapat dibagi menjadi 4 kategori:

12/7/2012

Thinking humanly

Thinking rationally

Acting humanly

Acting rationally


9 / 20

Bertindak seperti manusia (Acting humanly): Turing test • • •

Pada th. 1950, Alan Turing mengusulkan untuk menggantikan pertanyaan “Can machines think?” dengan “Can machines behave like humans?” Tujuannya: untuk memungkinkan pendekatan ilmiah – lakukan percobaan, lihat perilakunya, bukan proses di belakangnya. Turing mengusulkan suatu proses ujicoba yang sekarang dikenal sebagai Turing Test

Problem

Turing test is not reproducible, constructive, or amenable to mathematical analysis 12/7/2012


10 / 20

Berpikir seperti Manusia (Thinking humanly): Cognitive Science

• • • •

Bagaimanakah manusia berpikir? Melalui introspeksi diri? – “Armchair philosophy” Perlu teori ilmiah mengenai proses internal dan mekanisme otak • Prediksi dan Tes perilaku pada manusia – top-down • Identifikasi dari data neurologi – bottom-up Hal ini dipelajari pada ilmu Cognitive Science dan Cognitive Neuroscience

12/7/2012


11 / 20

Berpikir secara rasional (Thinking rationally)

• • •

Normatif (perspektif) daripada deskriptif Aristotle adalah orang pertama yang berusaha mengungkapkan pikiran yang benar, melalui proses penalaran dan logika. Permasalahan: • Tidak semua perilaku cerdas di mediasi oleh berpikir logis • Apa tujuan berpikir? Apa pengalaman yang seharusnya dimiliki?

12/7/2012


12 / 20

• • •

•

Bertindak secara rasional (Acting rationally) Perilaku Rational : melakukan hal yang benar Hal yang benar: bahwa yang diharapkan dapat memaksimalkan pencapaian tujuan, mengingat informasi yang tersedia Tidak selalu melibatkan berpikir, misal berkedip - tetapi berpikir harus dalam rangka melakukan tindakan rasional Aristotle (Nicomachean Ethics):

•

Every art and every inquiry, and similarity every action and pursuit, is thought to aim at some good

12/7/2012


13 / 20

Sejarah Kecerdasan Buatan Philosophy

logic, methods of reasoning mind as physical system foundations of learning, language, rationality

Mathematics

Formal representation and proof Algorithms Computation, (un) decidability, (in) tractability Probability

Psychology

Adaptation Phenomena of perception and motor control Experimental techniques (psychophysics, etc.)

Linguistics

Knowledge representation Grammar

Neuroscience

Physical substrate for mental activity

Control theory

Homeostatic systems, stability Simple optimal agent designs

12/7/2012


14 / 20

Sejarah Kecerdasan Buatan 1943

McCulloch & Pitts: Boolean circuit model of brain

1950

Turing’s “Computing Machinery and Intelligence”

1952-69

Look, Ma, no hands!

1950s

Early AI programs, including Samuel’s checkers program, Newell & Simon’s Logic Theorist, Gelernter’s Geometry Engine

1956

Dartmouth meeting: “Artificial Intelligence” adopted

1965

Robinson’s complete algorithm for logical reasoning

1966-74

AI discovers computational complexity Neural network research almost disappears

1969-79

Early development of knowledge-based systems

1980-88

Expert systems industry booms

1988-93

Expert systems industry busts: “AI Winter”

1985-95

Neural networks return to popularity

1988-

Resurgence of probabilistic and decision-theoretic methods Rapid increase in technical depth of mainstream AI “Nouvelle AI” : ALife, GAs, soft computing

12/7/2012


15 / 20

State of the art •

Manakah dari berikut ini bisa dilakukan saat ini? • Play a descent game of table tennis • Drive along a curving mountain road • Drive in the center of Cairo • Play a descent game of bridge • Discover and prove a new mathematical theorem • Write an intentionally funny story • Give competent legal advice in specialized area of law • Translate spoken English into spoken Swedish in real time

12/7/2012


16 / 20

Kecerdasan Buatan dalam Aplikasi Autonomous Taxi

12/7/2012


17 / 20

Kecerdasan Buatan dalam Aplikasi Google Goggles, Mobile Visual Search

12/7/2012

Robotic legs (BBC, 2010)


18 / 20

Kecerdasan Buatan dalam Aplikasi Object Detection

12/7/2012


19 / 20

Sumber : 1. Slide perkuliahan Stuart Russell's (Berkeley) http://aima.cs.berkeley.edu/ 2. Slide perkuliahan Sistem Cerdas Ruli Manurung (Universitas Indonesia) http://www.cs.ui.ac.id/WebKuliah/IKI30320/

12/7/2012


20 / 20

Pengantar Perkuliahan dan Pengenalan Kecerdasan Buatan

Recommend Documents