Sejarah Perkembangan Sistem Informasi & Teknologi Informasi
A. SEJARAH PERKEMBANGAN SISTEM INFORMASI
1.
Generasi Pertama (1945-1955)
Pada generasi ini belum
ada sistem operasi, sistem komputer diberi instruksi yang harus dikerjakan
secara langsung
2.
Generasi Kedua (1955-1965)
Batch
processing system Job dikumpulkan dalam satu rangkaian kemudian dieksekusi
secara berurutan. Sistem komputer belum dilengkapi sistem operasi, tapi
beberapa fungsi dasar sistem operasi telah ada, misalnya FMS (Fortran
Monitoring System) dan IBSYS, keduanya merupakan bagian yang fungsinya
merupakan komponen sistem operasi.
3.
Generasi Ketiga (1965-1980)
Dikembangkan untuk
melayani banyak pemakai secara online, sehingga menuntut sistem komputer dapat
digunakan secara :
a. Multiuser Berarti
komputer yang memiliki resource yang dapat digunakan oleh banyak orang
sekaligus.
b. Multiprogramming.
Berarti komputer melayani banyak proses/job sekaligus pada waktubersamaan,
yaitu dengan membagi (mempartisi) memori menjadi beberapa bagian dengan satu
bagian memori adalah satu job berbeda.
c. Time sharing Varian
dari multiprogramming, dimana tiap pemakai mempunyai satu terminal online
dengan pemproses hanya memberi layanan pada pemakai yang aktif secara
bergantian secara cepat.
d. Spooling Membuat peripheral seolah-olah dapat digunakan bersama-sama
sekaligus,dapat diakses secara simultan, yaitu dengan cara menyediakan beberapa
partisi memori. Saat terdapat permintaan layanan peripheral, langsung diterima
dan data disimpan lebih dulu di memori yang disediakan (berupaantrian),
kemudian dijadwalkan agar secara nyata dilayani oleh peripheral.
4.
Generasi Keempat (1980-199x)
Sistem operasi yang
dapat melayani banyak mode, yaitu mendukung batch processing, timesharing dan
(soft) real time applications. Perkembangan dengan meningkatnya kemampuan
komputer dekstop (PC) dan teknologi jaringan(TCP/IP).
B. Definisi Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan
Buatan
AI (Artificial Intelligence) atau Kecerdasan Buatan merupakan
salah satu cabang ilmu computer yang mempelajari bagaimana cara membuat sebuah
mesin cerdas, yaitu mesin yang mempunyai kemampuan untuk belajar dan
beradaptasi terhadap sesuatu.
Jika diartikan tiap kata, artificial artinya
buatan, sedangkan intelligence adalah kata sifat yang berarti cerdas. Jadi
artificial intelligence maksudnya adalah sesuatu buatan atau suatu tiruan yang
cerdas. Cerdas di sini kemungkinan maksudnya adalah kepandaian atau ketajaman
dalam berpikir, seperti halnya otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah.
Tujuan dari riset-riset Artificial Intelligence
(AI) / Kecerdasan Buatan adalah bagaimana membuat sebuah mesin bisa berfikir
sama halnya dengan manusia yang bisa berfikir. AI digunakan untuk menjawab
problem yang tidak dapat diprediksi dan tidak bersifat algoritmik atau
prosedural. Sampai saat ini, para peneliti di bidang AI masih banyak menyimpan
pekerjaan rumah mereka disebabkan kompleksitas penelitian di bidang Artificial
Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan serta faktor dukungan teknologi untuk
merealisasikannya. Karena area cakupan yang luas,Artificial Intelligence (AI) /
Kecerdasan Buatan dibagi lagi menjadi subsub bagian di mana
sub-sub bagian tersebut dapat berdiri sendiri dan juga dapat saling melengkapi
satu dengan lainnya.
C. Sejarah
Kecerdasan Buatan
Perkembangan dan Aplikasinya
Jaman “batu”
(1943-1956)
- Awal kerja JST dan logika
- Teori Logika (Alan Newell and Herbert Simon)
- Kelahiran AI: Dartmouth workshop - summer 1956
- John McCarthy’s memberi nama bidang: artificial intelligence
Awal antusias,
harapan besar (1952-1969)
- McCarthy (1958)
- Mendefinisikan Lisp
- Menemukan time-sharing
- Advice Taker
- Pembelajaran tanpa pengetahuan
- Pemodelan JST
- Pembelajaran Evolusioner
- Samuel’s checkers player: pembelajaran
- Metode resolusi Robinson.
- Minsky: the microworlds (e.g. the block’s world).
- Banyak demonstrasi kecil ttg perilaku “intelligent”
- Prediksi over-optimistic Simon
Masa Gelap
(1966-1973)
- AI tidak mengalami perkembangan: ledakan perkembangan combinatorial
- Fakta bahwa suatu program bisa mendapatkan suatu solusi secara prinsip tidak berarti bahwa program memuat beberapa mekanisme yang dibutuhkan untuk mendapatkannya secara praktis.
- Kegagalan dari pendekatan terjemahan bahasa alami berbasis pada grammars sederhana dan kamus kata.
- Penterjemahan kembali yang populer English->Russian->English
- Penemuan untuk pemrosesan bahasa natural dihentikan.
- Kegagalan perceptron untuk belajar dari fungsi sederhana sebagaimana disjunctive/eksclusive OR.
- Penelitian pada JST dihentikan.
- Realisasi dari kesukaran dalam proses learning dan keterbatasan dari metode yang dieksplorasi
- Konsep pembelajaran simbolik (Winston’s influential thesis, 1972)
Renaissance
(1969-1979)
- Perubahan pada paradigma penyelesaian:
- Dari penyelesaian masalah berbasis “search-based” menjadi penyelesaian masalah berbasis pengetahuan.
- Sistem pakar pertama
- Dendral: menginferensi struktur molecular dari informasi yang disediakan oleh spektrometer massa.
- Mycin: diagnoses blood infections
- Prospector: merekomendasikan eksplorasi pengeboran pada lokasi geologi yang menyediakan suatu deposit mineral molybdenum.
Era Industrial (1980-sekarang)
- Sukses pertama Sistem Pakar secara komersial.The.
- Many AI companies.
- Eksplorasi dari strategi pembelajarqan yqang bermacam-macam (Explanation-based learning, Case-based Reasoning, Genetic algorithms, Neural networks, etc.)
Kembalinya Neural Networks (1986-sekarang)
- Penggalian kembali algoritma learning back propagation untuk neural networks yang pertama dikenalkan dalam tahun 1969 oleh Bryson and Ho.
- Banyak aplikasi sukses dari Neural Networks.
- Kehilangan respek terhadap sulitnya membangun sistem pakar (macetnya knowledge acquisition).
Kematangan (1987-sekarang)
- Perubahan dalam cakupan dan metodologi penelitian bidang Kecerdasan Buatan:
- Membangun di atas teori yang ada, bukan cuma mengusulkan teori baru;
- Berbasis klaim pada theorema dan eksperimen, bukan pada intuisi;
- Menunjukkan relevansi ke aplikasi nyata, bukan pada contoh “mainan”.
Agent Cerdas
(1995-sekarang)
- Realisasi yang pada mulanya dipisahkan dalam sub dari Kecerdasan Buatan (speech recognition, problem solving and planning, robotics, computer vision, machine learning, knowledge representation, etc.) perlu direorganisasi bilamana hasil-hasilnya diikat bersama-sama kedalam suatu desain agent tunggal.
- Suatu proses reintegrasi dari sub-area yang berbeda dari KB untuk membentuk “Whole Agent”:
- “Agent Perspective” of AI
- Agent Architectures (e.g. SOAR, Disciple);
- Multi-agent systems;
- Agent untuk aplikasi tipe-tipe yang berbeda, web agents.
D. Tujuan Kecerdasan Buatan
- Membuat komputer lebih cerdas
- Mengerti tentang kecerdasan
- Membuat mesin lebih berguna
E. Artificial Intelligence dari
berbagai Perspektif Yaitu
1. Perspektif Kecerdasan
(Intelligence)
AI adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal
yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia
2. Perspektif Bisnis
AI adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna,
dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah
bisnis.
3. Perspektif Pemrograman
(Programming),
AI termasuk didalamnya adalah studi
tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (search).
- Umumnya program AI lebih fokus pada simbol-simbol daripada pemrosesan numerik (huruf, kata, angka untuk merepresentasikan obyek, proses dan hubungannya).
- Pemecahan masalah -> pencapaian tujuan
- Search -> jarang mengarah langsung ke solusi. Proses search menggunakan beberapa teknik.
4. Perspektif Penelitian (research)
Riset tentang AI dimulai pada awal tahun 1960-an, percobaan pertama adalah
membuat program permainan (game) catur, membuktikan teori, dan general problem
solving (untuk tugas- tugas sederhana) “Artificial intelligence ” adalah nama
pada akar dari studi area.
F. Domain Penelitian Artificial Intellegence ada 3
Pengelompokkan Yaitu :
# Mundane Task
- Persepsi (vision & speech)
- Bahasa alami (understanding, generation & translation)
- Pemikiran yang bersifat commonsense
- Robot control
# Formal Task
- Permainan / Games
- Matematika (Geometri, logika, kalkulus integral, pembuktian)
# Expert Task
- Analisis finansial
- Analisis medikal
- Analisis ilmu pengetahuan
- Rekayasa (design, pencarian kegagalan, perencanaan manufaktur)
G. Konsep Kecerdasan Buatan
- Turing Test, Metode Pengujian Kecerdasan (Alan Turing). Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai.
- Pemrosesan Simbolik, Sifat penting dari AI adalah bahwa AI merupakan bagian dari ilmu komputer yang melakukan proses secara simbolik dan non-algoritmik dalam penyelesain masalah.
- Heuristic, Suatu strategi untuk melakukan proses pencarian (search) ruang problem secara efektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar.
- Inferensi (Penarikan Kesimpulan), AI mencoba membuat mesin memiliki kemampuan berpikir atau mempertimbangkan (reasoning), termasuk didalamnya proses (inferencing) berdasarkan fakta-fakta dan aturan dengan menggunakan metode heuristik, dll
- Pencocokan Pola (Pattern Matching), Berusaha untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau proses, dalam hubungan logik atau komputasional
H. 4 Dasar Kategori di Konsep Artificial Intellegence (Kecerdasan
Buatan)
1. Acting Humanly
Acting
humanly ialah system yang melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku
seperti manusia yang dikenalkan pada tahun 1950 degan cara kerja pengujian
melalui teletype yaitu jika penguji (integrator) tidak dapat membedakan yang
mengintrogasai antara manusia dan computer maka computer tersebut dikatakan lolos(menjadi
kecerdasan buatan).
2. Thinking Humanly
Yaitu
system yang dilakukan dengan cara intropeksi yaitu penangkapan pemikiran
psikologis
Manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen.
Manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen.
3. Thinking Rationaly
Ini
merupakn system yang sangat sulit ,karena sering terjadi kesalah dala, prinsip
dan prakteknya,system ini dikenal dengan penalaran komputasi.
4. Actng Rationaly
Yaitu
system yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang
menggantikan tugas manusia.
I. Kecerdasan Buatan VS Kecerdasan Alami
Perbedaan Kecerdasan Buatan dengan Kecerdasan Alami
- Lebih permanen
- Menawarkan kemudahan duplikasi dan penyebaran
- Lebih murah daripada kecerdasan alami
- Konsisten dan menyeluruh
- Dapat didokumentasikan
- Dapat mengeksekusi tugas tertentu lebih cepat daripada manusia
- Dapat menjalankan tugas tertentu lebih baik dari banyak atau kebanyakan orang.
Kelebihan Kecerdasan Alami dibanding AI
- Bersifat lebih kreatif
- Dapat melakukan proses pembelajaran secara langsung, sementara AI harus mendapatkan masukan berupa simbol dan representasi-representasi
- Menggunakan fokus yang luas sebagai referensi untuk pengambilan keputusan. Sebaliknya, AI menggunakan fokus yang sempit
=========================================================
Daftar Pustaka
======================================================================
Nama : Wisnu Noor Rahmat
Kelas : 2KA29
NPM : 17115192
TUGAS ARBI PRAMANA
Posting Komentar