PSIKOLOGI KOGNITIF

 

BAB 13

PEMBENTUKAN KONSEP, LOGIKA DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Pembentukan Konsep

Pembentukan konsep berhubungan dengan pengasahan sifat-sifat yang sesuai dengan kelas objek atau ide. Dalam bab ini lebih ke menspesifikasikan komponen atau ciri-ciri dari konsep dan bagaimana konsep terstruktur dalam jaringan semantik. Definisi awal konsep adalah “penggambaran mental, ide, atau proses”. Konsep didefinisikan dalam ciri-cirinya. Ciri-ciri yang digunakan di sini adalah karakteristik suatu objek atau kejadian yang juga merupakan karakteristik objek atau kejadian lain. Dari sudut pandang kognitif, dasar untuk menerima sebuah karakteristik sebagai sebuah ciri adalah subjektif.

Asosiasi

Teori yang tertua dan paling berpengaruh dalam pembentukan konsep adalah prinsip asosiasi, juga diketahui sebagai asosiasisme. Prinsip asosiasi mendalilkan bahwa pembelajaran konsep adalah hasil dari (1) menguatkan pasangan tepat dari sebuah stimulus dengan respons yang mengidentifikasikannya sebagai sebuah konsep, dan (2) non penguatan (bentuk hukuman) pasangan yang tidak tepat dari sebuah stimulus dengan respons untuk mengidentifikasikannya sebagai konsep.

Pengujian Hipotesis

Tahap awal dalam pembentukan konsep adalah memilih hipotesis atau strategi yang konsisten dengan objek penyelidikan kita. Partisipan strategi boleh memilih dalam pembentukan konsep untuk menyertakan pemindaian dan pemusatan, masing-masing memiliki subtipenya bawah ini:

Pemindaian simultan. Partisipan mulai dengan seluruh hipotesis dan mengeliminasi yang tak dapat dipertahankan.

Pemindaian berturut-turut. Partisipan mulai dengan hipotesis tunggal, mengembangkannya jika berhasil dan menggantinya dengan hipotesis lain jika tidak berhasil.

Pemusatan konservatif. Partisipan memformulasikan hipotesis, memilih kejadian positif sebagai fokus, dan kemudian membuat urutan penyusunan kembali.

Kemungkinan fokus (focus gambling). Mengganti lebih dari satu ciri dalam waktu yang sama.

Dari strategi-strategi yang tersebut pemfokusan konservatif menjadi paling efektif (Bourne, 1963). Kesulitan model Bruner adalah bahwa hal tersebut mengasumsikan partisipan berpegang pada satu strategi, di mana secara aktual, partisipan berada dalam kebimbangan dan berpindah-pindah di antara beberapa strategi selama menjalankan tugas.

Logika

Berpikir adalan proses umum untuk menentukan sebuah isu dalam pikiran, sementara logika adalah ilmu berpikir. Walaupun dua orang dapat berpikir tentang hal yang sama, namun kesimpulan mereka mungkin berbeda. Aristoteles memperkenalkan suatu sistem penalaran atau validasi argumen yang disebut silogisme. Sebuah silogisme mempunnyai 3 langkah, yaitu premis mayor, premis minor, dan konklusi. Konklusi diraih ketika penalaran silogistik diakui valid atau benar, jika premis-premisnya akurat dan bentuknya benar. Konklusi yang tak logis dapat ditentukan dan sebab-sebabnya terisolasi.

Dalam kerangka bentuk silogisme (Erickson, 1974) predikat konklusi disebut P, dan subjek konklusi disebut S. Premis mayor menghubungkan predikat konklusi dengan hubungan tengah dan konklusi menghubungkan subjek dengan predikat konklusi. Ciri penggunaan logika silogistik dalam penelitian kognitif adalah kemampuannya memungkinkan untuk mengevaluasi atau mengesahkan pembenarannya dari proses pikiran berdasarkan bentuknya alih-alih isinya.

Penalaran Deduktif

Konklusi dihasilkan melalui proses penalaran deduktif. Johnson-Laird (1995) telah mengidentilikasi 4 kemungkinan dalam studi ilmiah tentang logika deduktif.

·         Kesimpulan relasional berdasarkan perangkat logis dari hubungan.

·         Kesimpulan preposisional berdasarkan negasi dan koneksi.

·         Silogisme berdasarkan pasangan premis yang berisi pemberi sifat tunggal.

·         Menjumlahkan kesimpuian kuantitatif berdasarkan premis yang berisi lebih dari satu kesimpulan.

Keempat kemungkinan terlibat dalam pengambilan keputusan dan telah diformalisasikan oleh para ilmuwan logis ke dalam sejenis kalkulus predikat.

Penalaran Silogistik

Bentuk Cara memecahkan silogisme adalah dengan menggambar diagram Venn. Silogisme lebih sulit dibandingkan yang lain mungkin disebabkan oleh pengetahuan dan kemampuan yang dimiliki untuk mengenali argumen yang logis ketika menghadapinya. Efek pertama disebut efek atmosfer dan efek kedua berhubungan dengan keabsahan suatu argumen yang mungkin dihasilkan oleh pendidikan formal tapi lebih cenderung dihasilkan oleh latihan.

Atmosfer Efek atmosfer adalah kecenderungan untuk menerima atau menolak suatu argumen berdasarkan bentuknya. Johnson-Laird dan koleganya mendemonstrasikan bahwa bentuk silogisme memiliki pengaruh kuat pada kesimpulan yang ditarik. Dalam bahasa simbolis, silogisme AB, BC menghasilkan kesimpulan AC, sementara silogisme BA, CB menghasilkan kesimpulan CA. Walaupun struktur silogisme terlihat sama, sebenarnya perbedaan dalam memasangkan akan menciptakan atmosfer berbeda, berujung pada kesimpulan berbeda pula. Clement dan Fahmagne (1986) menyatakan bahwa pengetahuan dunia dan gambaran mental berhubungan dengan penalaran logis. Peneliti mengubah-ubah tingkat gambaran dari istilah-istilah dan keterkaitannya dengan premis bersyarat dalam silogisme. Keterkaitan mengacu pada bagaimana dua tindakan membentuk sebuah hubungan dengan mudah atau alami. Clement dan Falmagne menemukan bahwa silogisme yang premisnya memiliki gambaran dan keterkaitan kuat dapat dipecahkan dengan jauh lebih mudah daripada silogisme dengan bentuk lain.

(Bauer & Johnson-Laird, 1993) menemukan bahwa jika jenis permasalahan disajikan dalam bentuk diagram, mahasiswa lebih cepat memecahkan masalah dan menarik lebih banyak kesimpulan valid daripada jika disajikan secara verbal. Kesimpulannya adalah secara logis orang-orang yang tidak terlatih, cenderung berpikir dengan membangun model-model situasi atau menggambar diagram yang menunjukkan hubungan dengan jelas. Riset silogisme menyatakan bahwa orang-orang cenderung menarik kesimpulan dalam permasalahan silogistik berdasarkan gambaran internal yang pertama kali terbentuk mengenai premis. Begitu gambaran internal terbentuk, penalaran logis dapat diterapkan pada gambaran tersebut. Jika gambaran berat sebelah dalam verifikasinya, maka tes kesimpulan yang logis terdiri atas usaha untuk memecahkan jalan antara premis dan kesimpulan.

Isi Jika premis dari silogisme-silogisme benar, maka kesimpulan juga benar, walaupun suatu kesimpulan mungkin lebih sulit diterima daripada kesimpulan yang lain. Pengaruh isi atas keabsahan suatu argumen mengingatkan bahwa proses kognitif tidaklah sederhana dan tidak mengesampingkan dampak pengetahuan yang tersimpan dalam memori jangka panjang. Jika keabsahan pernyataan silogistik mengenai sesuatu yang kita tahu bisa jadi merupakan refleksi dari memori jangka panjang.

Pengambilan Keputusan

Pelanaran Induktif

Dalam penalaran induktif, kesimpulan biasanya dinyatakan secara implisit atau eksplisit dalam konteks pernyataan kemungkinan. Penalaran induktif keputusannya berdasarkan pengalaman masa lalu dan kesimpulannya berdasarkan yang dirasa sebagai pilihan terbaik dari sejumlah alternatif. Kengavaluasi keabsahan suatu kesimpulan atas penalaran induktif mungkin lebih berdasarkan pada pertimbangan daripada bentuk struktural dari suatu argumen.

Pengambilan Keputusan dalam Kehidupan Nyata

·         Dialong penalaran Salah satu cara suatu argumen bisa diuraikan adalah dengan mengidentifikasi komponen struktural pokok. Komponen dari dialog argumentatif terdiri dari tuntutan, kadang-kadang diikuti oleh kelonggaran, permintaan atas dasar kebenaran, atau penyangkalan; penyangkalan bisa diikuti oleh kelonggaran atau sangkalan tandingan.

·         Kekeliruan Reifikasi Reifikasi suatu ide artinya menganggap bahwa ide itu nyata ketika sebenarnya ide itu bersifat hipotetis atau metafora.

·         Argumen ‘Ad Hominem’ Argumen Ad Hominem adalah argumen-argumen yang menyerang karakter seseorang dan bukan isi argumennya.

·         Argumen yang Menggunakan Paksaan dan Kekuatan Penggunaan kekuasaan untuk mengesahkan suatu argumen

·         Menggunakan Kekuasaan dan Ketenaran Sebuah kesalahan logis dibuat oleh orang-orang berkuasa atau terkenal di suatu wilayah yang membuat pernyataan orang lain.

·         Argumen Mayoritas-Pasti-Benar Argumennya adalah jika kebanyakan orang melakukan sesuatu, hal itu pasti benar.

·         Argumen Manusia Jerami Argumen manusia jerami artinya membangun suatu argumen yang lemah dan menghubungkannya dengan orang lain sehingga bisa mengalahkan.

Kerangka Keputusan

Menurut Tversky dan Kahneman (1981), kerangka keputusan adalah konsepsi tindakan, hasil keluaran, serta kontigensi pembuat keputusan yang diasosiasikan denga pilihan-pilihan tertentu. Kerangka diadopsi ole seseorang saat akan membuat keputusan, dikendalikan oleh formulasi masalah serta norma, kebiasaan, dan karakteristik personal dari individu itu.

Memperkirakan Kemungkinan/Probabilitas

Probabilitas suatu peristiwa dapat dikalkulasikan dengan matematika, sementara kejadian-kejadian lain ditentukan hanya dengan pengalaman sebelumnya. Tversky dan Kahneman (Kahneman, 1973; Tversky & Kahneman, 1981) memeriksa orang-orang yang terkadang berakhir dengan kesimpulan yang buruk ketika keputusan mereka didasarkan pada pengalaman masa lalu.

Pengambilan Keputusan  Kehidupan Nyata

Sebuah analisis dengan diagram dari dialog yang disajikan di cerita dalam kotak “Kognisi dalam Kehidupan Sehari-hari : Dialog Argumentatif

Dari Rips, Brum, dan Bailenson (1999)

Heuristik Keterwakilan

Mengukur probabilitas/peluang sebuah kejadian dipengaruhi tidak hanya oleh ketersediaan kejadian tersebut, namun juga besarnya keterwakilan kejadian dalam hubungan dengan seberapa sama kejadian tersebut dengan ciri esensial populasinya.

Teorema Bayes dan Pengambilan Keputusan

Model matematika yang menyediakan metode untuk mengavaluasi hipotesis perubahan nilai probabilitas disebut teorema Bayes. Thomas Bayes adalah ahli matematika abad ke-18. Menurut teorema Bayes, kombinasi peluang dapat diekspresikan pada rumus:

P(H|E) = P(E|H) x (H)

P(E|H) x (H) + P(E|H) x P(H)

Pembentukan Keputusan dan Rasionalitas

Keseluruhan makhluk hidup membentuk konsep menggunakan ketentuan rasional. Kaum manusia yang “rasional” pada umumnya bertindak irasional ketika mengambil keputusan tentang sekumpulan kejadian yang besar.

Penemuan dari sejalan dengan penelitian mengenai pemikiran silogisme, mengatakan bahwa manusia adalah makhluk yang berfikir rasional secara sempurna. Beberapa kalangan menyangkal penemuan ini, yaitu kritik dari LJ. Cohen (1081) memperdebatkan bahwa (1) rasionalitas seharusnya ditentukan oleh orang-orang pada umumnya, bukan menurut penyusunan eksperimen laboratorium yang tidak dibuat untuk mengilustrasikan pengambilan keputusan setiap hari dan tidak relevan pada tampilan kenyataannya. (2) tidak beralasan bahwa orang biasa diharapkan menjadi ahli dalam bidang hukum kemungkinan dan hukum statistika yang menjadi dasar dan batas dari penyimpangan di beberapa percobaan. (3) hukum sistem logis dan rasionalitas tidak relevan dengan perilaku manusia sehari-hari.

BAB 14

PEMECAHAN MASALAH, KREATIVITAS DAN INTELIGENSI MANUSIA

Pemecahan Masalah

Manusia hidup pastilah memiliki masalah, namun dengan caranya mempertahankan hidup, manusia dapat memcahkan masalahnya. Nah, apa itu pemecahan masalah? Penelitian pertama kali yang dilakukan adalah dengan membuat pertanyaan”apa yang dilakukan seseorang untuk memecahkan masalah?” Pemecahan maslah adalah suatu pemikiran yang terarah secara langsung untuk menemukan suatu solusi atau jalan keluar untuk suatu masalah yang spesifik. Kita menemukan banyak masalah dalam kehidupan sehari-hari kita, sehingga kita akan membuat suatu cara untuk menanggapi, memilih, menguji respons yang kita dapat untuk memecahkan suatu masalah.

Psikologi Gestalt dan Pemecahan Masalah

Meskipun psikologi gestalt terkenal dengan teorinya mengenai organisasi perseptual, gestalt juga terkenal dengan pemahaman (insight) dalam memecahkan masalah. Gestalt kurang lebih dapat diterjemahkan sebagai “konfigurasi” atau “keseluruhan” yang terorganisir. Perspektif dalam psikologi gestalt konsisten dengan memandang perilaku sebagai sistem yang terorganisir.

Psikologi gestalt awal seperti (Max, Wertheimer, KurtKoffka, Wolfgang Kohler) mendemonstrasikan sudut pandang persepsi reorganisasi dalam aktivitas pemecahan masalah. Dari sudut pandang tersebut, kemudian muncul konsep “functionalfixedness” yang dikemukakan oleh Karl Duncker (1945). Konsep ini memiliki pengaruh dalam penelitian pemecahan masalah, yaitu adanya kecenderungan untuk mempersepsikan suatu barang sesuai dengan fungsi pada umumnya.

Representasi Permasalahan

Pekerjaan para psikolog gestalt berfokus pada sifat dari suatu tugas dan pengaruhnya pada kemampuan seseorang untuk memecahkannya. Informasi yang direpresentasikan dalam pemecahan masalah sebenarnya mempunyai pola yang berurutan.

Pada umumnya, solusi untuk suatu permasalahan muncul dalam suatu momen yang brilian (para psikolog gestalt menyebutnya sebagai insight), sebuah titik dimana semua jalan terbuka dan semua bagian dari puzzle (teka-teki) menjadi masuk akal. Bagaimanapun juga, pemecahan masalah dicapai melalui pengeksplorasian komponen-komponen kecil dari sebuah teka-teki. Sebuah metode dimana solusi untuk komponen-komponen kecil dari sebuah masalah besar dianggap sebagai solusi akhir yang disebut dengan “means-endanalysis”.

Representasi Internal dan Pemecahan Masalah

Model representasi internal : Eisenstadt dan Kareev

Einsenstadt dan Kareev (1975) menciptakan suatu model jaringan dengan mempelajari aspek-aspek pemecahan masalah manusia yang ditunjukan oleh orang-orang yang memainkan permainan papan.

Kreativitas

Seringkali, kita berasumsi bahwa kebanyakan orang hanya kreatif dalam bidang tertentu saja. Sebenarnya, ada bermacam macam kreativitas lain dalam diri manusia, tetapi seringkali kita tidak menyadari dan tidak mengetahuinya. Kreativitas adalah suatu aktivitas kognitif yang menghasilkan suatu pandangan yang baru mengenai suatu bentuk permasalahan dan tidak dibatasi pada hasil yang pragmatis ( selalu dipandang menurut kegunannya). Berdasarkan definisi tersebut, berarti proses kreativitas bukan hanya sebatas menghasilkan sesuatu yang bermanfaat saja ( meskipun sebagian besar orang yang kreatif hampir selalu menghasilkan penemuan, tulisan, maupun teori yang bermanfaat.

Proses Kreatif

Berdasarkan sejarah psikologi kognitif, Wallas (1926) menjelaskan bahwa ada 4 tahapan dalam proses kreatif yaitu :

1.      Persiapan : Memformulasikan suatu masalah dan membuat usaha awal untuk memecahkannya.

2.      Inkubasi : Masa dimana tidak ada usaha yang dilakukan secara langsung untuk memecahkan masalah dan perhatian dialihkan sejenak pada hal lain.

3.      Iluminasi : Memperoleh insight ( pemahaman yang mendalam) dari masalah tersebut

4.      Verifikasi : Menguji pemahaman yang telah di dapat dan membuat solusi.

Kreativitas Dan Functional Fixedness

Functionalfixedness dapat menghambat kreativitas ( dimana ada kesamaan konsep antara pemecahan masalah dengan kreativitas). Seseorang yang selalu melakukan hal hal yang sama dari waktu ke waktu. Maupun yang mempunyai Pemikiran pemikiran yang sama dari waktu ke waktu yang dianggap sebagai orang yang tidak imajinatif dan membosannkan. Orang kreatif selalu melihat adanya suatu hubungan yang unik dari beberapa hal yang tampaknya tidak saling berhubungan.

Teori Investasi Kreativitas

Sternberg dan Lubart (1996) mengembangkan teori kreativitas berdasarkan pendekatan multivariat terhadap sebuah topik yang mempunyai enam atribut. Keenam atribuT kreativitas tersebut adalah:

– Proses inteligensi

– Gaya intelektual

– Pengetahuan

– Kepribadian

– Motivasi

– Konteks lingkungan

Teori kreativitas dari Strenberg dan Lubart memaparkan spesifikasi masingmasing atribut secara lengkap, yang dapat dipelajari secara analitikal maupun longitudionaltersiri dari satu sifat, keahlian, maupun ketangkasan saja. Tetapi merupakan kombinasi dari beberapa faktor yang dapat diidentifikasi dan dianalisa.

Fungsi Adaptif Kreativitas

Terdapat banyak fakta logis yang mendukung hipotesis byproduct, tetapi Cosmides&Tooby memberikan argumen yang masuk akal mengenai fungsi adaptif yang bertolak dari ide bahwa menciptakan, melihat, memahami dunia ( melalui seni, literatur, film dan sebagainya) sebenarnya dapat membantu manusia dalam berlatih menghadapi kejadian kejadian yang nyata, sehingga pada suatu saat nanti, keinginan untuk menciptakan maupun memandang sebuah kreasi akan membantu kita dalam mempengaruhi perilaku fungsional lainnya.

Divergence Production Test

Guilford membedakan tipe Berpikir menjadi 2 macam yaitu berpikir konvergen / terpusat ( convergentthinking) dan berpikir diversen / menyebar ( divergentthinking). Cara berpikir konvergen mengarah pada satu kesimpulan khusus , sedangkan berpikir divergen lebih menekankan pada variasi jawaban yang berbeda terhadap suatu pertanyaan.

 Intelegensi Manusia

Sehubung dengan luasnya penggunaan kata intelegensi maka para psikolog tidak setuju pada suatu definisi saja, tetapi bagaimana juga inti dari topik ini adalah bentuk kognisi yang lebih tinggi pembentukan konsep, penalaran pemecahan masalah, kreatifitas, serta memori dan persepsi yang berhubungan dengan intelegensi manusia, strenberg (1982) meminta orang-orang mengindenifikasikan karakteristik orang intelek, dan sebagian besar dari mereka menjawab dapat berfikir logis dan bagus banyak membaca berfikir terbuka dan sebagian dari mereka menjawab dan membaca pemahaman yang tinggi sedangkan geary (2005) menyatakan bahwa intelegensi dapat di definisikan dalam hal perbedaan individu dalam bereaksi terhadap waktu, waktu inpensi dan kerja memori yang secara defakto di ukur melalui tes intelegensi standar

Teori Kognitif Intelegensi

Jika pemrosesan informasi mengikuti suatu tahapan tertentu, dimana setiap tahap menunjukan suatu operasi yang unik, maka intelegensi manusia di anggap sebagai salah satu komponen dari akal manusia dengan pemrosesan informasi

Kecepatan Pemrosesan Informasi

Salah satu penelitian intelegensi yang di lakukan oleh para psikolog kognitif, dapat kita lihat pada penelitian hunt (1978), hunt, lunnerborg, danlewis (1957). Dan hunt dan lansman (1982) suatu hal yang menjadi pertanyaan bagi hunt dan rekan-rekan kerjanya adalah dengan cara seperti apakah pemrosesan informasi pada subjek di bedakan bedasarkan tinggi rendahnya kemampuan

Dukungan Neurosains Kognitif

Saat para psikolog dari berbagai orientasi, dimulai dari Binet kemudian Spearman, Thurstone, Guilford, Cattel, Wechsler, Hunt dan Sternberg (dan masih banyak lainnya) telah menemukan jawaban atas pertanyaan-pertanyaantentang intelegensi, para neurolog  juga telah mengembangkan minat mereka terhadap permasalahan tersebut namun jawaban yang mereka temukan terletak pada otak. Secara tradisional, pendekatan neurologis telah didasari oleh penelitian medis dan prakteknya. Secara berkala, perhatian tersebut berfokus pada proses retardasi mental dan proses perkembangan intelegensi secara biologis. Keadaan tersebut kemudian berubah dengan adanya penemuan-penemuan teknologi yang membuat seorang peneliti dapat melakukan pemeriksaan otak dengan jelas.

Selain mengindikasikan bahwa otak yang pintar adalah otak yang efisien berdasarkan penelitian mengenai ukuran otak, Heierdkk (1995) juga melakukan penelitian mengenai GMR pada individu yang mengalami retardasi mental dan downsyndrome dengan menggunakan scan PET dan data dari MagneticResonanceImaging (MRI). Hasil dari MRI menunjukkan bahwa individu yang mengalami 80% dari otak para partisipan yang digunakan sebagai kontrol. Data PET menunjukkan bahwa GMR lapisan luar otak pada individu yang mengalami reterdasi mental dan downsyndrome mempunyai otak yang lebih besar dibandingkan cortex otak partisipan yang digunakan sebagai kontrol.

BAB 15

KECERDASAN BUATAN

            Kecerdasan Buatan (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.

            Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.

Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin.

            Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri, yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata. Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputer rumah dan video game.

·  Sudut Pandang Sejarah

Kalkulator

Kalkulator adalh bentuk tertua komputer, yang pada dasarnya adal alat hitung. Bentuk awalnya adalah ‘abacus’ yang digunakan dicina. Sekitar tahun 1670-an, Gottfried Leibniz mengenalakan mesin yang bisa mengalikan dan membagi.  Kemudian komputer ditemukan ketika Charles Babbage yang eksentrik dan sering disebut ilmuwan komputer yang pertama di dunia  ( 1792 – 1871 ) dengan ditemani Lady Ada Lovelace menemukan mesin yang berbeda, yang memiliki operasi terprogram berisi cabang – cabang terkondisi.

Komputer

Asal mula komputer modern bisa dilacak ditahun 1940an, ketika komputer tabung vakum seperti Komputer Universal Otomatis ( UNIVAC ) serta Komputer dan Integrator Angka Elektronik ditemukan untuk mempercepat perhitungan matematika yang panjang dan menjemukan.

AI Zaman Dahulu

Komputer yang paling umum digunakan saat ini adalah rancangan ahli matematika Hungaria, John Von Neumann (1958)  disebut komputer Johniacs atau rangkaian prosesor, berupa jalinan jalur elektronik yang diproses dalam beberapa seri atau dg urutan tertentu.

AI Saat Ini

Generasi komputer atau ilmiwan kognisi saat ini lebih optimis dengan kemampuan sebuah mesin untuk memancing fungsi neuron. Salah satu perubahan terbaaru dari perseptron adalah konsepnya. Ketimbang menganggap otak komputer sebagai alat input dan output saja, para ilmuwan menambahkan lapisan ketiga, yaitu lapisan tersembunyi. Lapisan tersembunyi ini menanggapi neuron dalam otak, yang berhubungan dengan input atau output saja, tetapi tentunya dengan tetap menghubungkan jalinan satu dengan neuron yang lain. Model ini lebih mewakili otak manusia dan mampu menyaingi koneksi sementara.

AI dan Kognisi Manusia

Semua orang merangkai model proses distribusi paralel seperti neuron, telah bekerja keras untuk mencoba menemukan solusi atas pertanyaan tentang otak sebagai mesin berpikir, dan apakah komputer mampu meniru kemampuan otak serta kognisi manusia.

·        Mesin Berpikir

Orang – orang yang fanatik terhadap AI, yang percaya bahwa tidak hanya mesin yang mesin mampu meniru kognisi manusia secara persis, tetapi juga bahwa proses intelektual tingkat tinggi hanya mampu ditampilkan oleh sebuah mesin.  Disisi lain terdapat orang – orang yang menganggap AI sebagai konsep intelektual yang korup dan meyakini bahwa orang yakin terhadap keberadaan mesin berpikir adalah pemuja yang materialistis. Pikiran manusia adalah murni proses manusia, yang bahkan disentesis oleh mesin secara terpisah, tidak akan mampu diduplikasi oleh program – program AI.

Tes Turing

Turing ( 1950 ) menyusun sebuah tes yang melibatkan komunikasi antar manusia yang melontarkan pertanyaan dengan makhluk  pengguna bahasa.

TURING TEST – Metode Pengujian Kecerdasan

Turing Test merupakan sebuah metode pengujian kecerdasan yang dibuat oleh Alan Turing.

Proses uji ini melibatkan seorang penanya (manusia) dan dua obyek yang ditanyai. Yang satu adalah seorang manusia dan satunya adalahsebuah mesin yang akan diuji.

 Penanya tidak bisa melihat langsung kepada obyek yg ditanyai

Penanya diminta untuk membedakan mana jawaban komputer dan mana jawaban manusia berdasarkan jawaban kedua obyek tersebut.

Jika penanya tidak dapat membedakan mana jawaban mesin dan mana jawaban manusia maka Turing berpendapat bahwa mesin yang diuji tersebut dapat diasumsikan CERDAS.

Ruang Cina

Untuk mengilustrasikan pandangan tentang AI kuat yang mulai tidak bisa dipertahankan, yaitu dengan menempatkan orang dalam ruangan yang dibatasi oleh tulisan tulisan cina.

·    Persepsi dan AI

Analisis Garis

Cara dimana komputer bisa diajarkan untuk mengenali bentuk geometris adalah melalui analisis fitur lokal sebuah objek yang menggunakan fakta bahwa bentuk geometris rumit telah diterjemahkan dalam bentuk yang lebih sederhana. Program ini menggunakan beberapa pola kecil yang secara sistematis dicocokkan ke setiap objek dalam pencarian pasangan objeknya.

Pola Pengenalan

Sistem pengenalan sebuah pola memiliki sebagian besar bagian yang berhubungan dengan materi visual. Format umum dari perangkat keras yang mampu menghasilkan persepsi pada sistem ini berupa raster atau matriks dari sel sel fotoelektrik ( yang merespon kekuatan cahaya ). Sel sel fotoelektrik biasanya hanya memiliki dua bentuk, yaitu hidup atau mati         ( putih atau hitam ).

Pengenalan atas Objek yang Kompleks

Persepsi atas pola manusia cenderung membentuk fitur yang disimpan yang telah digabung menjadi prototipe sehingga pola yang baru/tidak dikenal membutuhkan stimuli yang lebih lama karena hanya ada sedikit pasangan di antara pola & ingatan.

Komputer memiliki kapasitas penyimpanan tidak terbatas sehingga, rutin diprogram untuk menggunakan kapasitas penyimpanannya & mekanisme pencariannya untuk mencocokkan sensasi dengan ingatan

Pengambilan Keputusan dan AI

Sistem yang bekerja seperti seorang ahli disebut dengan sistem pakar. Kemampuan, keahlian dan pengetahuan tiap orang berbeda-beda. Komputer dapat diprogram untuk berbuat seperti orang yang ahli dalam bidang tertentu. Komputer yang demikian dapat dijadikan seperti konsultan atau tenaga ahli di bidang tertentu yang dapat menjawab pertanyaan dan memberikan nasehat-nasehat yang dibutuhkan. Sistem demikian disebut Expert System (Sistem Pakar).

Salah satu expert system yang pertama adalah:

1.      MACSYMA, yang digunakan untuk tugas-tugas matematika.

2.      MYCIN, untuk mendiagnosa penyakit infeksi pada darah.

3.      CADUCEUS, untuk mendeteksi penyakit.

4.      PUFF, untuk mengukur fungsi dari paru-paru.

5.      PROSPECTOR, digunakan perusahaan DEC untuk menggamarkan konfigurasi dari sistem komputer bagi para langganannya.

6.      DENDRAL, untuk mengidentifikasikan struktur molekul suatu komposisi kimia dan lain sebagainya.

·    Bahasa dan AI

Bahasa, lebih dari kategori apapun dalam variabel respon manusia, mampu merefleksikan pikiran, persepsi, ingatan, pemecahan masalah, kecerdasan dan pembelajaran.

Studi mengenai AI mencoba supaya komputer dapat mengerti bahasa alamiah yang diketikkan lewat keyboard. Bahasa alamiah (natural language) adalah bahasa sehari-hari yang dipergunakan oleh orang untuk berkomunikasi. Komputer yang dapat menerjemahkan satu bahasa ke bahasa lainnya merupakan contoh penerapan AI di bidang ini. Biasanya komputer yang khusus untuk AI dan dapat digunakan pada bidang ini diantaranya adalah IPL (Information Processing language), LISP, INTERLISP, SAIL, PLANNER, KRL dan PROLOG. Bidang AI ini masih sangat sulit dan belum dapat sempurna penerapannya. Misalnya pernyataan sebagai berikut:

“Amir menjatuhkan gelas ke lantai sehingga pecah”

dan pernyataan kedua:

“Amir menjatuhkan batu ke kaca sehingga pecah”

Kedua pernyataan tersebut mempunyai grammar yang sama, tetapi pernyataan yang pertama yang pecah adalah gelasnya (obyek yang pertama) dan pernyataan kedua yang pecah adalah kacanya (obyek kedua). Dapatkah komputer menjawab dengan tepat pertanyaan “apa yang pecah?”. Bila bidang ini berhasil dengan baik, maka penggunaan komputer untuk para pemakai (user) akan lebih mudah.

Eliza, Parry, dan NETtalk

ELIZA salah satu program komputer pertama yang mampu berkomunikasi, ELIZA, ditulis oleh Joseph Weizenbaum (1966).

PARRY Colby, Hilf, Webber dan Kraemer (1972)mensimulasikan seorang pasien, dan menyebut program ini PARRY, karena ia mesimulasikan seorang pasian paranoid. Mereka memilih seorang paranoid sebagai subyek karena beberapa teori menyebutkan bahwa proses dan sistem paranoia memanga ada, perbedaan respon psikotis dan respon normalnya cukup hebat, dan mereka bisa menggunakan penilaian dari seorang ahli untuk mengecek keakuratan dari kemampuan pemisahan antara respon simulasi  komputer dan respon manusia.

NETtalk progam ini jenisnya cukup berbeda, berdasarkan pada jaring jaring neuron, sehinnga dinamakan NETtalk. Program ini dikembangkan oleh Sejnowki disekolah medis harvard  dan Rosenberg di universitas Princeton. Dalam program ini, NETtalk  membaca tulisan dan mengucapkannya keras – keras.

·   Pemecahan Masalah, Permainan dan AI

Pemecahan Masalah

Bidang AI ini berhuungan dengan pemecahan masalah terhadap suatu situasi yang akan diselesaikan oleh komputer. Permasalahan yang diungkapkan dalam suatu cara yang sedemikian rupa sehingga komputer dapat mengertinya.semua deskripsi-deskripsi yang diinginkan juga diberikan kepada komputer. Biasanya permasalahaan tersebut dapat diselesaikan secara trial and error sampai solusi yang diinginkan didapatkan.

Suatu program paket yang cukup populer di kompuer mikro untuk pemecahan masalah secara trial and error adalah EUREKA yang ditulis oleh Borland.

Program pemecahan masalah menggunakan dua strategi prinsipil, yaitu : prosedur algoritma ( yang menjamin solusi dengan cara mempelajari semua alternative yang mungkin) dan prosedur Heuristik ( yang merupakan strategi berdasarkan masalah dan penguraian masalah yang rumit menjadi submasalah yang lebih mudah untuk dipecahkan).

Permainan

Game Playing (permainan game) merupakan bidang AI yang sangat populer berupa permainan antara manusia melawan mesin yang mempunyai intelektual untuk berpikir. Bermain dengan komputer memang menarik, bahkan sampai melupakan tugas utama yang lebih penting. Komputer dapat bereaksi dan menjawab tindakan-tindakan yang diberikan oleh lawan mainnya.

AI dan Kesenian

Puisi beberapa usaha telah berhasil menciptakan puisi yang mengungguli puisi buatan manusia. Salah satu programnya dikembangkan oleh Kurzweil dan dinamakan Puisi Cyber Ray Kurzweil ( RKCP ).

Musik salah satu programnya adalah hasil karya Steve Larson, seorang profesor musik dari Universitas Oregen, yang menyeleksi 3 komposisi, dan hasilnya mencengangkan bagi Larson, komposisi hasil karyanya dianggap sebagai komposisi hasil karya komputer, sementara musik generasi konputer berjudul “ Eksperimen Atas Kecerdasan Musikal (EMI)” dianggap sebagai komposisi gubahan Bach yang Asli.

Seni 

·     Robot

Robot berasal dari kata Robota, dari bahasa Chekoslavia yang berarti tenaga kerja. kata ini digunakan oleh dramawan Karel Capek pada tahun 1920 pada sandiwara fiksinya, yaitu R.U.R (Rossum’s Universal Robots).

Robot adalah suatu mesin yang dapat diarahkan untuk mengerjakan bermacam-macam tugas tanpa campur tangan lagi dari manusia. Secara ideal robot diharapkan dapat melihat, mendengar, menganalisa lingkungannya dan dapat melakukan tindakan-tindakan yang terprogram. Dewasa ini robot digunakan untuk maksud-maksud tertentu dan yang paling banyak adalah untuk keperluan industri. Diterapkannya robot untuk industri terutama untuk pekerjaan 3D yaitu Dirty, Dangerous, atau difficult (kotor, berahaya dan pekerjaan yang sulit). Negara yang banyak menggunakan robot untuk industri adalah Jepang, Amerika Serikat dan Jerman Barat.

Penggolongan Robot

Ada beberapa cara menggolongkan robot. Ada yang menggolongkan robot menurut sumber tenaganya (secara elektronik, hidrolik, dan pneumatik). Ada yang menggolongkan ke dalam kerumitannya (robot yang sederhana hanya dapat bergerak dalam satu, dua atau tiga jurusan saja, sedang robot yang canggih dapat bergerak puluhan sudut secara serentak). Robot dapat juga digolongkan dalam daya angkatnya (ada robot yang hanya dapat mengangkat benda-benda yang ringan saja sampai yang berat). Ada yang menggolongkan dalam kecepatan geraknya, ketepatannya serta metode penggunaannya. Berdasarkan penggunaannya robot dapat digolongkan sebagai:

- Robot pribadi (personal robots)

Juga disebut dengan home robots (robot rumah tangga), karena terutama ditujukan untuk membantu pekerjaan-pekerjaan rumah tangga menjadi lebih otomatis.

- Robot industri (industrial robots)

Robot industri merupakan robot yang digunakan untuk membantu di dalam proses produksi, misalnya untuk menangani material, mengelas, mengecat, memasang komponen dan lain sebagainya. Contoh robot yang digunakan pada industri:

a.       Motionmate: merupakan robot industri yang paling sederhana untuk melakukan proses mengambil dan meletakkan komponen-komponen di dalam proses produksi. Robot ini dapat mengangkat komponen sebesar 5 pound (sekitar 2,268 Kg).

b.      The Rhino Charger: robot ini dibuat oleh pabrik Rhino Robots, Inc. dan dengan menggunakan komputer Apple serta disk drive dapat untuk mengontrol gerak dalam 6 arah sumbu. Dengan daya angkatnya sampai dengan 50 pound (sekitar 22,68 Kg) dan tingkat gerak maksimumnya adalah 200 inches per detik.

c.       Prab Model 4200: robot ini dibuat oleh Prab Robots, Inc. dengan daya angkatnya sebesar 75 pound (sekitar 34,02 Kg). Lengan robot ini dapat berputar secara horisontal sebesar 250 derajat.

d.      Cincinnati/Milacron T3: Robot ini oleh Cincinnati/Milacron Corporation dengan daya angkatnya sebesar 100 pound (sekitar 45,36 Kg). Robot ini sangat fleksibel dalam arah geraknya. Dapat bergerak dalam 6 arah sumbu.

e.       Pra FC: Robot ini mempunyai daya angkat sebesar 1 ton. Kemampuan ini dapat digunakan untuk memindahkan sebuah mesin mobil atau benda berat lainnya selama proses produksi.

f.       Cybotech P15: Robot ini diproduksi oleh Cybotech Corporation dan dapat mengangkat seberat 15 Kg. Robot ini banyak digunakan utuk pekerjaan mengecat.

g.      Puma Model 500: Robot ini merupakan produksi dari Unimation, Inc. yang kemudian perusahaan tersebut dibeli oleh Westinghouse. Puma Model 500 merupakan robot elektronik teknologi tinggi yang dapat bergerak dalam 5 sumbu, yaitu putaran pinggang (waist rotation), putaran bahu (shoulder rotation), putaran siku (elbow rotation), anggukan pergelangan tangan (wrist bend) dan putaran pinggiran roda (flange rotation).

h.      IBM Assembly Robots: IBM memproduksi dua macam robot dan menggunakannya untuk proses produksi komputer IBM dan produk-produk lainnya. Robot ini digunakan untuk memasukkan komponen ke dalam suatu lubang atau memasang komponen satu yang dilekatkan dengan komponen lainnya. Robot yang kedua berupa robot yang lebih kecil yang dapat diprogram dengan komputer IBM PC yang digunakan untuk memprogram dapat dilepas dan digunakan untuk keperluan lainnya.

i.        GMF Robots: Robot ini dibuat oleh General Motors Corporation dan Fanuc Machine Works dari Jepang. Kedua perusahaan tersebut bekerja sama memproduksi GMF robots untuk dijual dan digunakan sendiri untuk kedua perusahaan tersebut.

- robot pendidikan (educational robots).

Robot pendidikan ini dikembangkan untuk tujuan membantu di dalam mengajar tentang operai dan penggunaan dari robot industri. Contoh robot yang digunakan dalam bidang pendidikan:

1.      Rhino Robot XR-2 System: Robot ini dibuat oleh Rhino, Inc., dan digunakan untuk simulasi tentang operasi dari robot-robot industri. Rhino XR-2 dapat diprogram melalui komputer Apple dan programnya dapat disimpan di disk.

2.      Microbot: Microbot mempunyai dua macam robot, yaitu Microot Minimower dan Microbot Teachmower. Minimower dapat diprogram dengan komputer Apple atau TRS-80. Teachmower digunakan untuk simulasi robot industri dan menggunakan teach pendant untuk memprogramnya serta dapat digunakan komputer Apple atau TRS-80 untuk menyimpan program.

3.      Hero-1: Robot ini dibuat oleh Heath/Zenith, merupakan robot yang dapat bergerak dan dirancang untuk membantu mempelajari robot industri. Robot ini mempunyai beberapa unit sensor. Unit sensor ini dapat mendeteksi gerak, mengukur jarak sampai 15 feet, mendeteksi perubahan tinggkat cahaya, membedakan dua buah suku kata dan menggunakan speech synthesizer, sehingga dapat berbicara. Hero-1 juga dilengkapi dengan teach pendant.

·     Masa Depan AI

Pergeseran penting dalam psikologi kognitif telah mengembangkan dua bidang: ilmu neuron kognitif & kecerdasan buatan. Ray Kurzweil (buku The Age of Spiritual Machine, 1999) & Bill Gates (buku The Road Ahead, 1996)  menempatkan percepatan gerak komputer selama abad ke-20.

Kurzweil, komputerisasi akan menyamai otak manusia sekitar tahun 2020, dan akan semakin cepat pada akhir abad.