### 1.1 Kecerdasan Buatan

Pada bagian pembukaan (kata pengantar) telah dijelaskan bahwa kami menganggap
kamu sudah memiliki pengetahuan dasar tentangartificial intelligence
( _kecerdasan buatan_ ), kami akan memberikan sedikit ikhtisar apa
hubungan kecerdasan buatan dan _machine learning_. Saat pertama kali kamu
mendengar istilah “ _kecerdasan buatan_ ”, mungkin kamu akan terpikir robot
yang memiliki raga fisik. Tetapi, kecerdasan buatan tidak hanya terbatas
pada sesuatu yang memiliki raga fisik. Raga fisik berguna untuk interaksi

(^1) Walau istilah _deep learning_ belakangan ini lebih populer.


4 1 Pengenalan

yang ramah bagi manusia. Tidak mesti memiliki raga fisik, kecerdasan buatan
sesungguhnya adalah program^2 yang memiliki bentuk matematis (instruksi);
kita sebut sebagaiagen. Berbeda dengan program biasa yang menghasilkan
aksi berdasarkan instruksi, tujuan kecerdasan buatan adalah menciptakan
program yang mampu mem-program ( _output_ program adalah sebuah program).
Secara teori, program adalahautomaton^3 yang menjalankan suatu
instruksi. Sama halnya dengan program pada umumnya, agen kecerdasan buatan
juga menjalankan suatu instruksi. Yang menjadikanya beda dengan program
_bias_ a adalahkemampuan untuk belajar.^4 “Belajar” yang dimaksud
tidaklah sama dengan proses manusia belajar. Mesin mampu belajar apabila
ia mampu meng- _update_ parameter (dijelaskan lebih detil kemudian), dimana
parameter tersebut kurang-lebih merepresentasikan “pengetahuan” mesin.
Pada bidang keilmuan kecerdasan buatan, kita ingin menciptakan agen
yang mampu melakukan pekerjaan yang membutuhkan kecerdasan manusia.
Perhatikan, disini disebut kecerdasan manusia; hewan pun cerdas, tapi kecerdasan
manusia dan hewan berbeda; yang kita ingin aproksimasi adalah kecerdasan
manusia. Akan tetapi, kecerdasan manusia susah didefinisikan karena
memiliki banyak aspek misalnya nalar (logika), kemampuan berbahasa, seni,
dsb. Karena kecerdasan manusia memiliki banyak dimensi, kita dapat mencoba
menyelesaikan masalah pada sub bidang lebih kecil–spesifik domain (divide
and conquer). Sampai saat ini pun, peneliti belum juga mengetahui secara
pasti apa yang membuat manusia cerdas, apa itu sesungguhnya cerdas,
dan bagaimana manusia dapat menjadi cerdas. Dengan demikian, keilmuan
_kecerdasan buatan_  adalah interdisiplin, memuat: psikologis, linguistik, ilmu
komputer, biologi, dsb. Bila kamu bertanya apakah program de _term_ inistik
dapat disebut _kecerdasan buatan_, jawabannya “iya”, _to some extent_ (sampai
pada level tertentu) karena memenuhi dimensi _acting rationally_ (dijelaskan
pada subbab 1.2).
Permasalahan utama bidang kecerdasan buatan terdiri dari (dari klasik
sampai lebih modern),^5 yaitu:

```
1. _Planning_. Diberikan _start state_ dan _goal state_, agen harus merencanakan
sekuens aksi untuk merubah _start state_ menjadi _goal state_. Contoh permasalahan _planning_
adalah merencanakan rute perjalanan dari kota A
ke kota B. Bisa jadi, saat merencanakan sekuens aksi, ada kendala ( _constraints_ )
yang harus dioptimisasi.
```
```
2. _Representasi pengetahuan_, yaitu merepresentasikan pengetahuan dalam
bentuk formal. Dengan representasi formal tersebut, kita dapat melakukan
_infer_ ensi dengan operasi logika berbentuk simbolik, misal logika preposisi,
```
(^2) Secara sederhana, program adalah kumpulan atau sekuens instruksi.
(^3) Kami sa _rank_ an untuk membaca buku [2] untuk materi automata.
(^4) Perlu diperhatikan, definisi ini adalah pandangan modern.
(^5) Silahkan merujuk Association for the Advancement of Artificial Intelligence
(AAAI).


```
1.1 Kecerdasan Buatan 5
```
```
logika orde pertama ( _first-order logic_ ), teori Fuzzy, _abductive reasoning_,
ontologi, maupun jaringan semantik ( _semantic web_ ) [3].
```
```
3. _Machine learning_, yaitu teknik untuk melakukan inferensi terhadap
_data_  dengan pendekatan matematis. Inti _machine learning_ adalah untuk
membuat model (matematis) yang merefleksikan pola-pola data (seiring
kamu membaca buku ini, kamu akan lebih mengerti). Ini adalah bahasan
utama buku ini. Pada abad ke-21 ini, _machine learning_ banyak memanfaatkan
statistika dan aljabar linier.
```
```
4. _Multi-agent system_, yaitu sistem yang memiliki banyak agen berinteraksi
satu sama lain untuk menyelesaikan permasalahan. Agen satu
mengerjakan suatu hal tertentu, kemudian bekerja bersama untuk menyelesaikan
masalah yang lebih besar (tidak dapat diselesaikan sendiri).
```
5. Dan lain sebagainya, silahkan mengacu pada topik konferensiAssociation
    for the Advancement of Artificial Intelligence(AAAI).
Perhatikan, sub keilmuan representasi pengetahuan dan _machine learning_ sama-sama
melakukan inferensi, tetapi pada representasi yang berbeda.
Inferensi pada bidang keilmuan representasi pengetahuan mencakup tentang
bagaimana cara (langkah dan proses) mendapatkan sebuah keputusan,
diberikan premis. Sebagai contoh,aadalah anakb, dancadalah anakb, maka
apakah hubunganadanc? Jawab:cadalah cucua. Pada _machine learning_,
_infer_ ensi yang dimaksud lebih menitikberatkan ranah hubungan variabel.
Misalnya,apakah penjualan akan meningkat apabila kita meningkatkan biaya
marketing. Bila kamu ingat dengan mata pelajaran matematika SMA (logika
preposisi), kamu sadar bahwa membuat sistem cerdas menggunakan representasi
pengetahuan simbolik itu susah. Kita harus mendefinisikan _term_, aturan
logika, dsb. Belum lagi kita harus mendefinisikan aturan-aturan secara manual.
Disamping itu, pengetahuan manusia sangatlah kompleks, dan translasi
pengetahuan menjadi aturan-aturan formal tidaklah mudah. Representasi
pengetahuan secara tradisional dianggap relatif kurang _scalable_. Artinya, kita
tidak dapat merubah basis pengetahuan dengan mudah (meng- _update_ “parameter”).
Sementara itu, _machine learning_ berada pada daerah representasi
_data_ /ilmu/pengetahuan dalam bentuk matematis karena keilmuanmachine
_learning_ diturunkan dari matematika dan statistika. Teknik _machine learning_ juga
menjadi semakin populer akibat kemampuan komputasi yang terus
meningkat.
Pada masa sekarang, kita dianugrahi dengan data yang banyak (bahkan
tidak terbatas), teknik _machine learning_ menjadi intuitif untuk melakukan
_infer_ ensi pada data yang besar. Hal ini yang menyebabkan _machine learning_ menjadi
populer karena konstruksi model inferensi dapat dilakukan secara
otomatis. _Machine learning_ ibarat sebuah “alat”, sama seperti rumus
matematika. Bagaimana cara menggunakannya tergantung pada domain per-


6 1 Pengenalan

masalahan. Dengan demikian, kamu harus paham betul bahwa memahami
teknik-teknik _machine learning_ saja tidak cukup. Kamu juga harus mengetahui
domain aplikasi yang bersesuaian karena pemanfaatan teknik-teknik
_machine learning_ dapat berbeda pada domain yang berbeda. Sedikit cerita,
sub keilmuan _data science_ mempelajari banyak domain, misalnya data pada
domain sosial, ekonomi, bahasa, maupun visual. Seiring kamu membaca buku
ini, kami harap kamu semakin mengerti hal ini.

