Apa itu sistem pakar dalam kecerdasan buatan

Sistem pakar sering digunakan sebagai alternatif ketika mencari solusi untuk masalah kompleks yang membutuhkan keahlian manusia. Sistem pakar kecerdasan buatan (AI) adalah sistem untuk mengambil keputusan dengan menggunakan komputer. Sistem ini dimaksudkan untuk mengatasi masalah yang menantang. Sistem ini menggunakan pengetahuan, pemikiran logis, dan kepatuhan terhadap norma untuk melakukan hal ini. Sistem ini merupakan salah satu aplikasi praktis pertama dari kecerdasan buatan.

Apa yang dimaksud dengan Sistem Pakar?

Sistem Pakar adalah alat bantu pengambilan keputusan berbasis komputer yang interaktif dan dapat dipercaya yang memanfaatkan data dan heuristik untuk mengatasi masalah pengambilan keputusan yang menantang. Sistem ini dianggap mewakili puncak pengetahuan dan kebijaksanaan manusia. Tugas sistem pakar adalah menyelesaikan masalah tersulit dalam bidang tertentu.

Karakteristik Sistem Pakar

Berikut ini adalah karakteristik dari sistem pakar.

• Seorang pakar manusia dapat berubah, tetapi sistem pakar dapat bertahan selamanya.
• Sistem pakar memfasilitasi distribusi keahlian manusia.
• Sistem pakar dapat menggabungkan pengetahuan dari beberapa pakar manusia, yang akan meningkatkan efektivitas jawaban.
• Sistem pakar dapat mengurangi biaya untuk mencari nasihat dari seorang spesialis di berbagai bidang, termasuk diagnosis medis.
• Alih-alih menggunakan kode prosedural standar, sistem pakar dapat menangani masalah-masalah yang kompleks dengan menyimpulkan fakta-fakta baru dari fakta-fakta pengetahuan yang telah diketahui, yang biasanya direpresentasikan sebagai aturan-aturan jika-maka.

Komponen Sistem Pakar

Ada lima komponen sistem pakar dalam kecerdasan buatan:

• Basis pengetahuan: Basis pengetahuan berisi fakta dan peraturan dalam sistem pakar. Ini termasuk norma-norma untuk pemecahan masalah dan merumuskan metode yang berkaitan dengan domain dan pengetahuan dalam disiplin ilmu tertentu.
• Mesin inferensi: Tugas mesin inferensi yang paling mendasar adalah mengumpulkan informasi yang relevan dari basis pengetahuan, menganalisisnya, dan mengidentifikasi solusi untuk masalah pengguna. Mesin inferensi juga memiliki kemampuan penjelasan dan pemecahan masalah.
• Modul akuisisi pengetahuan dan pembelajaran: Dengan bantuan komponen ini, sistem pakar dapat mengumpulkan lebih banyak informasi dari berbagai sumber. Setelah itu, pengetahuan tersebut disimpan dalam basis pengetahuan.
• Antarmuka pengguna: Dengan elemen ini, pengguna yang bukan ahli dapat berkomunikasi dengan sistem pakar dan mengembangkan solusi.
• Modul penjelasan: Modul ini memberikan pengguna pembenaran atas kesimpulan.

Contoh Sistem Pakar

Berikut ini adalah beberapa contoh sistem pakar:

• MYCIN: Sistem ini dapat mengenali berbagai bakteri yang dapat menyebabkan infeksi akut dan didasarkan pada backward chaining. Selain itu, sistem ini juga dapat menyarankan obat berdasarkan berat badan pasien. Ini adalah salah satu contoh terbaik dari sistem pakar.
• DENDRAL: Alat prediksi struktur molekul untuk analisis kimia.
• CaDet: Salah satu contoh terbaik dari sistem pakar yang dapat mendeteksi kanker pada tahap awal.
• PXDES: Jenis dan stadium kanker paru-paru diidentifikasi menggunakan sistem pakar PXDES. Sistem ini mengambil foto tubuh bagian atas, yang menyerupai bayangan, untuk mengidentifikasi kondisi tersebut. Bayangan ini menentukan jenis dan tingkat keparahannya.

Manfaat Sistem Pakar

Menggunakan sistem pakar sebagai pengganti pakar manusia memiliki beberapa keuntungan:

• Akurasi: Sistem pakar kebal terhadap ketidaktepatan emosional atau ketidaktepatan manusia. Mereka mendasarkan pilihan mereka pada fakta dan aturan.
• Permanen: Ketika pakar manusia meninggalkan posisinya, informasi teknis dapat mengikuti. Sistem berbasis pengetahuan menawarkan cadangan informasi dan pengetahuan yang abadi.
• Penarikan kesimpulan secara logis: Sistem pakar menggunakan berbagai prinsip, seperti aturan jika-maka, untuk menarik kesimpulan dari data yang sudah diketahui.
• Pengendalian biaya: Jika dibandingkan dengan biaya untuk mempekerjakan spesialis manusia, sistem pakar relatif lebih murah. Sistem pakar dapat membantu dalam membuat penilaian dengan lebih cepat dan murah.
• Beberapa pakar: Basis pengetahuan sistem pakar ditambah dengan beberapa pakar. Hal ini memberikan lebih banyak informasi untuk digunakan dan mencegah seorang pakar mempengaruhi proses pengambilan keputusan.

Pemanfaatan Sistem Pakar

• Sistem ini memiliki berbagai aplikasi dalam merancang dan membuat objek nyata, termasuk merancang dan memproduksi mobil dan lensa kamera.
• Sistem ini biasanya digunakan dalam domain pengetahuan untuk menyebarkan informasi terkait kepada pengguna. Penasihat dan penasihat pajak adalah dua sistem pakar standar yang digunakan untuk subjek ini.
• Sistem ini digunakan di sektor keuangan untuk mengidentifikasi potensi penipuan dan perilaku yang mencurigakan.
• Sistem pakar dalam kecerdasan buatan digunakan dalam evaluasi dan perbaikan peralatan. Sistem sistem pakar digunakan dalam diagnosis medis dan merupakan aplikasi pertama dari sistem ini.

Sistem Konvensional vs Sistem Pakar

Perbedaan krusial antara sistem pakar dan perangkat lunak pemecahan masalah konvensional adalah metode yang digunakan untuk mengkodekan keahlian terkait masalah. Dalam aplikasi tradisional, struktur data dan program digunakan untuk mengkodekan keahlian terkait masalah. Semua keahlian yang berhubungan dengan masalah direpresentasikan dalam struktur data saja, bukan dalam program, dalam metode pakar.

Sistem konvensional tidak dapat menjelaskan solusi spesifik untuk suatu masalah. Sistem ini bertujuan untuk memberikan solusi langsung. Namun, sistem pakar dapat menjelaskan mengapa informasi tertentu diperlukan selama proses dan bagaimana hasil tertentu dicapai.

Biasanya, sistem pakar mengeksekusi kesimpulannya dengan komputasi simbolik menggunakan simbol-simbol untuk pengetahuan, seperti aturan, berbagai bentuk jaringan, bingkai, skrip, dll. Namun demikian, istilah-istilah ini tidak dapat diekspresikan oleh sistem tradisional. Sistem ini terlalu menyederhanakan masalah dan tidak dapat mengartikulasikan pertanyaan “bagaimana, mengapa”.

Pakar Manusia vs Sistem Pakar

Perbedaan yang signifikan antara sistem pakar dalam kecerdasan buatan dan pakar manusia adalah bahwa sistem pakar memproses pengetahuan yang direpresentasikan dalam bentuk aturan dan menggunakan penalaran representasional dalam area yang terbatas, sedangkan pakar manusia menggunakan pengetahuan dalam bentuk heuristik aturan praktis untuk memecahkan masalah dalam domain yang terbatas.

Sistem pakar selalu dapat diakses, tidak seperti pakar manusia yang hanya tersedia pada jam-jam tertentu dalam sehari. Sistem pakar menangani masalah apa pun dalam waktu yang singkat, tetapi pakar manusia dapat meluangkan waktu.

Kesimpulannya, sistem pakar bersifat interaktif dan dapat dipercaya dalam memecahkan masalah yang rumit. Sistem ini digunakan dalam program untuk sumber daya manusia, kedokteran, dan tujuan lainnya. Peningkatan kualitas keputusan, penghematan biaya, konsistensi, kecepatan, dan ketergantungan adalah beberapa keuntungan utama sistem pakar dalam kecerdasan buatan.