Materi 7: Trend Artificial Intelegensi dalam Proses Pembelajaran Kimia

A. Pendahuluan

Di masa kini, Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence, AI) telah menjadi wacana umum yang sangat penting dan jamak dijumpai. Namun masih banyak menyisakan pertanyaan skeptis tentang ‘mesin berfikir’: “Betulkah sebuah mesin dapat benar-benar berfikir dengan dirinya sendiri?”, atau “Jika benar-benar dapat berfikir sendiri, apakah proses berfikirnya sama dengan kita?”, dan “Seberapa handal?”.

1. Sejarah Kecerdasan Buatan

Di awal abad 20, seorang penemu Spanyol, Torres y Quevedo, membuat sebuah mesin yang dapat men’skak-mat’ raja lawannya dengan sebuah ratu dan raja. Perkembangan secara sistematis kemudian dimulai segera setelah diketemukannya komputer digital. Artikel ilmiah pertama tentang Kecerdasan Buatan ditulis oleh Alan Turing pada tahun 1950, dan kelompok riset pertama dibentuk tahun 1954 di Carnegie Mellon University oleh Allen Newell and Herbert Simon. Namun bidang Kecerdasan Buatan baru dianggap sebagai bidang tersendiri di konferensi Dartmouth tahun 1956, di mana 10 peneliti muda memimpikan mempergunakan komputer untuk memodelkan bagaimana cara berfikir manusia. Hipotesis mereka adalah: “Mekanisme berfikir manusia dapat secara tepat dimodelkan dan disimulasikan pada komputer digital”, dan ini yang menjadi landasan dasar Kecerdasan Buatan.

2. Definisi Kecerdasan Buatan

Tidak ada kesepakatan mengenai definisi Kecerdasan Buatan, di antaranya adalah:

• Sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer mengerjakan sesuatu yang dapat dikerjakan manusia (Rich, 1991)
• Cabang ilmu komputer yang mempelajari otomatisasi tingkah laku cerdas (Setiawan, 1993)
• Suatu perilaku sebuah mesin yang jika dikerjakan oleh manusia akan disebut cerdas (Turing, et. al, 1996)

Kebanyakan ahli setuju bahwa Kecerdasan Buatan berhubungan dengan 2 ide dasar. Pertama, menyangkut studi proses berfikir manusia, dan kedua, berhubungan dengan merepresentasikan proses tersebut melalui mesin (komputer, robot, dll)

Kemampuan untuk problem solving adalah salah satu cara untuk mengukur kecerdasan dalam berbagai konteks. Terlihat di sini bahwa mesin cerdas akan diragukan untuk dapat melayani keperluan khusus jika tidak mampu menangani permasalahan remeh/kecil yang biasa dikerjakan orang secara rutin. Terdapat beberapa alasan untuk memodelkan performa manusia dalam hal ini:

• Untuk menguji teori psikologis dari performa manusia
• Untuk membuat komputer dapat memahami penalaran (reasoning) manusia
• Untuk membuat manusia dapat memahami penalaran komputer
• Untuk mengeksploitasi pengetahuan apa yang dapat diambil dari manusia

Menurut Winston dan Prendergast (1984), tujuan dari Kecerdasan Buatan adalah:

• Membuat mesin menjadi lebih pintar.
• Memahami apakah kecerdasan (intelligence) itu.
• Membuat mesin menjadi lebih berguna.

4. Perbandingan AI dengan program komputer konvensional

Program komputer konvensional prosesnya berbasis algoritma, yakni formula matematis atau prosedur sekuensial yang mengarah kepada suatu solusi. Algoritma tersebut dikonversi ke program komputer yang memberitahu komputer secara pasti instruksi apa yang harus dikerjakan. Algoritma yang dipakai kemudian menggunakan data seperti angka, huruf, atau kata untuk menyelesaikan masalah.

Perangkat lunak AI berbasis representasi serta manipulasi simbolik. Di sini simbol tersebut berupa huruf, kata, atau angka yang merepresentasikan obyek, proses dan hubungan keduanya. Sebuah obyek bisa jadi seorang manusia, benda, pikiran, konsep, kejadian, atau pernyataan suatu fakta. Menggunakan simbol, kita dapat menciptakan basis pengetahuan yang berisi fakta, konsep, dan hubungan di antara keduanya. Kemudian beberapa proses dapat digunakan untuk memanipulasi simbol tersebut untuk menghasilkan nasehat atau rekomendasi untuk penyelesaian suatu masalah. Perbedaan dasar antara AI dengan program komputer konvensional diberikan dalam Tabel I-1.

B. Cabang Kecerdasan Buatan

• Pencarian. Program AI seringkali harus mengevaluasi kemungkinan yang jumlahnya banyak sekali, misalnya kemungkinan langkah dalam permainan catur atau penyimpulan dari program untuk membuktikan suatu teori.
• Pengenalan Pola.
• Representasi, yakni bagaimana merepresentasikan/menuliskan fakta-fakta yang ada ke dalam simbul-simbul atau bahasa logika matematis.
• Inferensi.
• Pengetahuan dan penalaran yang masuk akal (common sense knowledge and reasoning).
• Belajar dari pengalaman.
• Perencanaan. Program perencanaan bermula dari fakta-fakta umum (terutama fakta mengenai efek dari suatu aksi), fakta tentang situasi yang khusus, dan suatu pernyataan tentang tujuan. Dari sini kemudian dibuat sebuah strategi untuk mencapai tujuan tersebut. Secara umum, biasanya strategi tersebut berupa urut-urutan aksi.
• Epistemologi, yakni studi tentang sumber, sifat, dan keterbatasan pengetahuan yang digunakan untuk pemecahan masalah.
• Ontologi, ilmu tentang keberadaan dan realitas.
• Heuristik, yaitu suatu cara atau teknik untuk mencoba menemukan suatu benda/ide.

C. Bidang Aplikasi Kecerdasan Buatan

Penerapan Kecerdasan Buatan meliputi berbagai bidang seperti ditunjukkan pada bagian akar pohon AI dalam Gambar I-1, antara lain: Bahasa/linguistik, Psikologi, Filsafat, Teknik Elektro, Ilmu Komputer, dan Ilmu Manajemen. Sedangkan sistem cerdas yang banyak dikembangkan saat ini adalah:

Sistem Pakar (Expert Systemi), yaitu program konsultasi (advisory) yang mencoba menirukan proses penalaran seorang pakar/ahli dalam memecahkan masalah yang rumit. Sistem Pakar merupakan aplikasi AI yang paling banyak. Lebih detil tentang Sistem Pakar akan diberikan dalam bab berikutnya.

Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing), yang memberi kemampuan pengguna komputer untuk berkomunikasi dengan komputer dalam bahasa mereka sendiri (bahasa manusia). Sehingga komunikasi dapat dilakukan dengan cara percakapan alih-alih menggunakan perintah yang biasa digunakan dalam bahasa komputer biasa. Bidang ini dibagi 2 lagi:

• Pemahaman bahasa alami, yang mempelajari metode yang memungkinkan komputer mengerti perintah yang diberikan dalam bahasa manusia biasa. Dengan kata lain, komputer dapat memahami manusia.
• Pembangkitan bahasa alami, sering disebut juga sintesa suara, yang membuat komputer dapat membangkitkan bahasa manusia biasa sehingga manusia dapat memahami komputer secara mudah.

Pemahaman Ucapan/Suara (Speech/Voice Understanding), adalah teknik agar komputer dapat mengenali dan memahami bahasa ucapan. Proses ini mengijinkan seseorang berkomunikasi dengan komputer dengan cara berbicara kepadanya. Istilah “pengenalan suara” mengandung arti bahwa tujuan utamanya adalah mengenai kata yang diucapkan tanpa harus tahu artinya, di mana bagian itu merupakan tugas “pemahaman suara”. Secara umum prosesnya adalah usaha untuk menerjemahkan apa yang diucapkan seorang manusia menjadi kata-kata atau kalimat yang dapat dimengerti oleh komputer.

Sistem Sensor dan Robotika. Sistem sensor, seperti sistem visi dan pencitraan, serta sistem pengolahan sinyal, merupakan bagian dari robotika. Sebuah robot, yaitu perangkat elektromekanik yang diprogram untuk melakukan tugas manual, tidak semuanya merupakan bagian dari AI. Robot yang hanya melakukan aksi yang telah diprogramkan dikatakan sebagai robot bodoh yang tidak lebih pintar dari lift. Robot yang cerdas biasanya mempunyai perangkat sensor, seperti kamera, yang mengumpulkan informasi mengenai operasi dan lingkungannya. Kemudian bagian AI robot tersebut menerjemahkan informasi tadi dan merespon serta beradaptasi jika terjadi perubahan lingkungan.

Komputer Visi, merupakan kombinasi dari pencitraan, pengolahan citra, pengenalan pola serta proses pengambilan keputusan. Tujuan utama dari komputer visi adalah untuk menerjemahkan suatu pemandangan. Komputer visi banyak dipakai dalam kendali kualitas produk industri.

Intelligent Tutoring/Intelligent Computer-Aided Instruction, adalah komputer yang mengajari manusia. Belajar melalui komputer sudah lama digunakab, namun dengan menambahkan aspek kecerdasan di dalamnya, dapat tercipta komputer “guru” yang dapat mengatur teknik pengajarannya untuk menyesuaikan dengan kebutuhan “murid” secara individiual. Sistem ini juga mendukung pembelajaran bagi orang yang mempunyai kekurangan fisik atau kelemahan belajar.

Mesin Belajar (Machine Learning), yang berhubungan dengan sekumpulan metode untuk mencoba mengajari/melatih komputer untuk memecahkan masalah atau mendukung usaha pemecahan masalah dengan menganalisa kasus-kasus yang telah terjadi. Dua metode mesin belajar yang paling populer adalah Komputasi Neural dan Logika Samar yang akan dipelajari lebih dalam di bab-bab berikutnya.

Aplikasi lain dari AI misalnya untuk merangkum berita, pemrograman komputer secara otomatis, atau menerjemahkan dari suatu bahasa ke bahasa yang lain, serta aplikasi dalam permainan (Ingat pertandingan catur antara Grand Master Anatoly Karpov dengan komputer Deep Thought dari IBM).

Permasalahan:
Banyak sekali jurnal penelitian pendidikan yang memanfaatkan trend artificial yang diimplementasikan rata-rata melalui game. Misal: "Implementasi Kecerdasan Buatan Pada Permainan “Phantom Crown” Menggunakan Hierarchical Finite State Machine dan Decision Tree",  "Aplikasi Game Tebak Aksara Karo Menggunakan Algoritma Runut Balik", dan "Kecerdasan Buatan Pada Game Edukasi Untuk Pembelajaran Bahasa Inggris Berbasis Pendekatan Heuristik Similaritas". Menurut kalian apakah trend artificial dalam bentuk nyata pada pembelajaran itu selalu melalui game? Lalu menurut kalian adakah solusi lain yang ditawarkan untuk implementasinya selain dari game terutama pada pembelajaran kimia? Dan jia dibandingkan dengan tenaga manusia, apakah artificial intelegensi selalu memberikan keunggulan, sebutkan alasan anda?