ARSITEKTUR DAN LINGKUNGAN SISTEM KECERDASAN BUATAN

Syam Aji Purbowiyoto

NIM : 0955201052

Arsitektur Sistem Kecerdasan Buatan

Dalam mengimplementasi sistem Kecerdasan Buatan, diperlukan algoritma-algoritma paralel. Algoritma-algoritma tersebut antara lain untuk pencarian, optimasi, pengukuran kepuasan, sistem produksi, pencocokan pola dan graf. Untuk mendukung algoritma-algoritma tersebut, diperlukan struktur data untuk merepresentasikan pengetahuan yang mampu melakukan manipulasi paralel.

Oleh karena itu, dalam desain arsitektur sistem pengetahuan harus melibatkan komponen-komponen berikut:

●     Penyederhanaan representasi

●     Struktur pengetahuan

●     Mekanisme inferensi

Perangkat keras atau arsitektur komputer yang diminta oleh sistem Kecerdasan Buatan adalah sebuah komputer yang dapat melaksanakan pemrosesan paralel. Sedangkan perangkat lunaknya harus dikembangkan dengan bahasa yang mempunyai kemampuan paralel dan logika yang handal, seperti Lisp dan Prolog.

Untuk meningkatkan kecepatan pemrosesan dan ukuran memori dimungkinkan untuk tidak melakukan peningkatan kecepatan perangkat keras, tetapi melalui pembuatan arsitektur perangkat lunak dan perangkat keras yang berbeda secara radikal. Solusi yang ditawarkan dalam hal ini adalah:

●     Desain pemrograman dengan kemampuan paralel.

●     Keefisienan programer dalam menggunakan bahasa tersebut.

●     Implementasi bahasa tersebut pada arsitektur/perangkat keras yang tepat.

Sistem dan Lingkungan Pengembangan Kecerdasan Buatan

Komputasi Kecerdasan Buatan adalah komputasi simbolik, dimana dia sangat berbeda dari komputasi konvensional (numerik). Perbedaan komputasi – seperti juga yang telah dikemukakan pada “Proses Komputasi Kecerdasan Buatan” – itu  dapat dilihat pada Tabel 5.1.

Karena perbedaan komputasi tersebut, maka sistem pengembangan perangkat lunak Kecerdasan Buatan dan lingkungannya berbeda dengan sistem komputer konvensional.

Tabel 5.1. Perbedaan Komputasi Konvensional dengan Komputasi Kecerdasan Buatan.

Komputasi Konvensional	Komputasi Kecerdasan Buatan
Format keluaran berupa bit, byte, angka, dan fungsi	Hubungan simbol, konsep, dan aturan-aturan
Menggunakan algoritma prosedural yang menyelesaikan problem	Bahasa deskriptif (menguraikan fakta-fakta yang diketahui dan hubungan)
Menggunakan tahap-tahap urutan tertentu untuk penyelesaian (algoritma).	Penggunaan search untuk menemukan penyelesaian (heuristik).
Kesimpulan (conclusion)-nya bersifat determistik.	Tidak tahu apakah algoritma memusat (converge).
Tipe data : angka dan karakter	Tipe data : atom, obyek, list (program)
Perlu deklarasi awal dan tipe variabel	Tidak perlu deklarasi awal atau tipe data (variabel tipe-tipe tertentu dapat dapat dibuat apabila ia diperlukan selama proses penyelesaian)
Dimensi variabel yang tetap	Dimensi struktur data dapat tumbuh atau menyusut selama proses
Representasi informasi yang eksak	Representasi informasi yang tidak eksak
Jawaban yang eksak	Jawaban yang memuaskan

Sistem pengembangan perangkat lunak Kecerdasan Buatan membutuhkan fitur-fitur berikut ini:

1.      Kemungkinan untuk mengembangkan model-model dan mekanisme penyimpulan secara incemental, dengan dekomposisi penyelesaian problem ke ukuran yang lebih kecil, unit-unit penyelesaian interelated. Incremental adalah program dapat dikembangkan pada compiler/interpreter (sistem) yang berbeda tapi harus dapat dipadukan hasil akhirnya menjadi satu kesatuan.

2.      (a). Struktur kontrol yang fleksibel untuk memudahkan pengarahan pemrograman kepada tujuan akhir.

(b). Struktur kontrol yang fleksibel untuk memfasilitasi pengarahan program data.

(c). Struktur kontrol yang fleksibel untuk memfasilitasi rekursi.

(d). Struktur kontrol yang fleksibel untuk memfasilitasi pemrograman paralel.

3.      Kemampuan komunikasi sistem yang interaktif.

4.      Debugger untuk mencek program, khususnya untuk unifikasi, rekursi, dan lain-lain.

5.      Fasilitas representasi data simbolik yang buitl-in, dan cara untuk memperluas representasi tersebut menuju struktur pengetahuan yang kompleks.

6.      Fasilitas pattern-matching.

7.      Fasilitas strategi-strategi pengikatan variabel sebagaimana pendekatan penyelesaian trial and error.

Fitur-fitur lingkungan perangkat lunak Kecerdasan Buatan yang diharapkan adalah sebagai berikut:

1.      Pengembangan program bersifat incremental.

2.      Editor yang terpadu (cerdas) sebagai bagian sistem.

3.      Compiler/interpreter yang bersifat incremental.

4.      Debugger yang user friendly dan cerdas.

5.      Kemampuan layar berkecepatan dan beresolusi yang tinggi.

6.      Antarmuka yang khusus untuk instrumentasinya.

7.      Kapasitas memori yang besar.