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 :
1. Jaringan Syaraf Tiruan
Suatu jaringan saraf tiruan memproses sejumlah besar informasi secara paralel dan terdistribusi, hal ini terinspirasi oleh model kerja otak biologis. Beberapa definisi tentang jaringan saraf tiruan adalah sebagai berikut di bawah ini :
Hecht-Nielsend (1988) mendefinisikan sistem saraf buatan sebagai "Suatu neural network (NN), adalah suatu struktur pemroses informasi yang terdistribusi dan bekerja secara paralel, yang terdiri atas elemen pemroses (yang memiliki memori lokal dan beroperasi dengan informasi lokal) yang diinterkoneksi bersama dengan alur sinyal searah yang disebut koneksi. Setiap elemen pemroses memiliki koneksi keluaran tunggal yang bercabang (fan out) ke sejumlah koneksi kolateral yang diinginkan (setiap koneksi membawa sinyal yang sama dari keluaran elemen pemroses tersebut). Keluaran dari elemen pemroses tersebut dapat merupakan sebarang jenis persamaan matematis yang diinginkan. Seluruh proses yang berlangsung pada setiap elemen pemroses harus benar-benar dilakukan secara lokal, yaitu keluaran hanya bergantung pada nilai masukan pada saat itu yang diperoleh melalui koneksi dan nilai yang tersimpan dalam memori lokal".
Haykin, S. (1994), Neural Networks: A Comprehensive Foundation, NY, Macmillan, mendefinisikan jaringan saraf sebagai “Sebuah jaringan saraf adalah sebuah prosesor yang terdistribusi paralel dan mempuyai kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan yang didapatkannya dari pengalaman dan membuatnya tetap tersedia untuk digunakan. Hal ini menyerupai kerja otak dalam dua hal yaitu: 1. Pengetahuan diperoleh oleh jaringan melalui suatu proses belajar. 2. Kekuatan hubungan antar sel saraf yang dikenal dengan bobot sinapsis digunakan untuk menyimpan pengetahuan.
Zurada, J.M. (1992), Introduction To Artificial Neural Systems, Boston: PWS Publishing Company, mendefinisikan sebagai “Sistem saraf tiruan atau jaringan saraf tiruan adalah sistem selular fisik yang dapat memperoleh, menyimpan dan menggunakan pengetahuan yang didapatkan dari pengalaman”.
DARPA Neural Network Study (1988, AFCEA International Press, p. 60) mendefinisikan jaringan syaraf buatan sebagai “Sebuah jaringan syaraf adalah sebuah sistem yang dibentuk dari sejumlah elemen pemroses sederhana yang bekerja secara paralel dimana fungsinya ditentukan oleh stuktur jaringan, kekuatan hubungan, dan pegolahan dilakukan pada komputasi elemen atau nodes”

Saat ini bidang kecerdasan buatan dalam usahanya menirukan intelegensi manusia, belum mengadakan pendekatan dalam bentuk fisiknya melainkan dari sisi yang lain. Pertama-tama diadakan studi mengenai teori dasar mekanisme proses terjadinya intelegensi. Bidang ini disebut ‘Cognitive Science’. Dari teori dasar ini dibuatlah suatu model untuk disimulasikan pada komputer, dan dalam perkembangannya yang lebih lanjut dikenal berbagai sistem kecerdasan buatan yang salah satunya adalah jaringan saraf tiruan. Dibandingkan dengan bidang ilmu yang lain, jaringan saraf tiruan relatif masih baru. Sejumlah literatur menganggap bahwa konsep jaringan saraf tiruan bermula pada makalah Waffen McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 1943. Dalam makalah tersebut mereka mencoba untuk memformulasikan model matematis sel-sel otak. Metode yang dikembangkan berdasarkan sistem saraf biologi ini, merupakan suatu langkah maju dalam industri komputer.
Tidak ada dua otak manusia yang sama, setiap otak selalu berbeda. Beda dalam ketajaman, ukuran dan pengorganisasiannya. Salah satu cara untuk memahami bagaimana otak bekerja adalah dengan mengumpulkan informasi dari sebanyak mungkin scan otak manusia dan memetakannya. Hal tersebut merupakan upaya untuk menemukan cara kerja rata-rata otak manusia itu. Peta otak manusia diharapkan dapat menjelaskan misteri mengenai bagaimana otak mengendalikan setiap tindak tanduk manusia, mulai dari penggunaan bahasa hingga gerakan.
Walaupun demikian kepastian cara kerja otak manusia masih merupakan suatu misteri. Meski beberapa aspek dari prosesor yang menakjubkan ini telah diketahui tetapi itu tidaklah banyak.



Beberapa aspek-aspek tersebut, yaitu :
a. Tiap bagian pada otak manusia memiliki alamat, dalam bentuk formula kimia, dan sistem saraf manusia berusaha untuk mendapatkan alamat yang cocok untuk setiap akson (saraf penghubung) yang dibentuk.
b. Melalui pembelajaran, pengalaman dan interaksi antara sistem maka struktur dari otak itu sendiri akan mengatur fungsi-fungsi dari setiap bagiannya.
c. Axon-axon pada daerah yang berdekatan akan berkembang dan mempunyai bentuk fisik mirip, sehingga terkelompok dengan arsitektur tertentu pada otak.
d. Axon berdasarkan arsitekturnya bertumbuh dalam urutan waktu, dan terhubung pada struktur otak yang berkembang dengan urutan waktu yang sama.
Berdasarkan keempat aspek tersebut di atas dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa otak tidak seluruhnya terbentuk oleh proses genetis. Terdapat proses lain yang ikut membentuk fungsi dari bagian-bagian otak, yang pada akhirnya menentukan bagaimana suatu informasi diproses oleh otak.
Elemen yang paling mendasar dari jaringan saraf adalah sel saraf. Sel-sel saraf inilah membentuk bagian kesadaran manusia yang meliputi beberapa kemampuan umum. Pada dasarnya sel saraf biologi menerima masukan dari sumber yang lain dan mengkombinasikannya dengan beberapa cara, melaksanakan suatu operasi yang non-linear untuk mendapatkan hasil dan kemudian mengeluarkan hasil akhir tersebut.
Dalam tubuh manusia terdapat banyak variasi tipe dasar sel saraf, sehingga proses berpikir manusia menjadi sulit untuk direplikasi secara elektrik. Sekalipun demikian, semua sel saraf alami mempunyai empat komponen dasar yang sama. Keempat komponen dasar ini diketahui berdasarkan nama biologinya yaitu, dendrit, soma, akson, dan sinapsis. Dendrit merupakan suatu perluasan dari soma yang menyerupai rambut dan bertindak sebagai saluran masukan. Saluran masukan ini menerima masukan dari sel saraf lainnya melalui sinapsis. Soma dalam hal ini kemudian memproses nilai masukan menjadi sebuah output yang kemudian dikirim ke sel saraf lainnya melalui akson dan sinapsis.
Penelitian terbaru memberikan bukti lebih lanjut bahwa sel saraf biologi mempunyai struktur yang lebih kompleks dan lebih canggih daripada sel saraf buatan yang kemudian dibentuk menjadi jaringan saraf buatan yang ada sekarang ini. Ilmu biologi menyediakan suatu pemahaman yang lebih baik tentang sel saraf sehingga memberikan keuntungan kepada para perancang jaringan untuk dapat terus meningkatkan sistem jaringan saraf buatan yang ada berdasarkan pada pemahaman terhadap otak biologi.
Sel saraf-sel saraf ini terhubung satu dengan yang lainnya melalui sinapsis. Sel saraf dapat menerima rangsangan berupa sinyal elektrokimiawi dari sel saraf-sel saraf yang lain. Berdasarkan rangsangan tersebut, sel saraf akan mengirimkan sinyal atau tidak berdasarkan kondisi tertentu. Konsep dasar semacam inilah yang ingin dicoba para ahli dalam menciptakan sel tiruan.

2. Logika Fuzzy (Fuzzy Logics),
Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian. Di mana logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran.
Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan", dan "sangat". Dia berhubungan dengan set fuzzy dan teori kemungkinan. Dia diperkenalkan oleh Dr. Lotfi Zadeh dari Universitas California, Berkeley pada 1965.

3. Algoritma Genetik (Genetic Algorithms)
Algoritma genetik adalah teknik pencarian yang di dalam ilmu komputer untuk menemukan penyelesaian perkiraan untuk optimisasi dan masalah pencarian. Algoritma genetik adalah kelas khusus dari algoritma evolusioner dengan menggunakan teknik yang terinspirasi oleh biologi evolusioner seperti warisan, mutasi, seleksi alam dan rekombinasi (atau crossover)
Algoritma Genetik pertama kali dikembangkan oleh John Holland pada tahun 1970-an di New York, Amerika Serikat. Dia beserta murid-murid dan teman kerjanya menghasilkan buku berjudul "Adaption in Natural and Artificial Systems" pada tahun 1975.
Algoritma Genetik khususnya diterapkan sebagai simulasi komputer dimana sebuah populasi representasi abstrak (disebut kromosom) dari solusi-solusi calon (disebut individual) pada sebuah masalah optimisasi akan berkembang menjadi solusi-solusi yang lebih baik. Secara tradisional, solusi-solusi dilambangkan dalam biner sebagai string '0' dan '1', walaupun dimungkinkan juga penggunaan penyandian (encoding) yang berbeda. Evolusi dimulai dari sebuah populasi individual acak yang lengkap dan terjadi dalam generasi-generasi. Dalam tiap generasi, kemampuan keseluruhan populasi dievaluasi, kemudian multiple individuals dipilih dari populasi sekarang (current) tersebut secara stochastic (berdasarkan kemampuan mereka), lalu dimodifikasi (melalui mutasi atau rekombinasi) menjadi bentuk populasi baru yang menjadi populasi sekarang (current) pada iterasi berikutnya dari algoritma.

4. Robotika (Robotics)
Robot adalah sebuah alat mekanik yang dapat melakukan tugas fisik, baik menggunakan pengawasan dan kontrol manusia, ataupun menggunakan program yang telah didefinisikan terlebih dulu (kecerdasan buatan). Robot biasanya digunakan untuk tugas yang berat, berbahaya, pekerjaan yang berulang dan kotor. Biasanya kebanyakan robot industri digunakan dalam bidang produksi. Penggunaan robot lainnya termasuk untuk pembersihan limbah beracun, penjelajahan bawah air dan luar angkasa, pertambangan, pekerjaan "cari dan tolong" (search and rescue), dan untuk pencarian tambang. Belakangan ini robot mulai memasuki pasaran konsumen di bidang hiburan, dan alat pembantu rumah tangga, seperti penyedot debu, dan pemotong rumput.
Ketika para pencipta robot pertama kali mencoba meniru manusia dan hewan, mereka menemukan bahwa hal tersebut sangatlah sulit; membutuhkan tenaga penghitungan yang jauh lebih banyak dari yang tersedia pada masa itu. Jadi, penekanan perkembangan diubah ke bidang riset lainnya. Robot sederhana beroda digunakan untuk melakukan eksperimen dalam tingkah laku, navigasi, dan perencanaan jalur. Teknik navigasi tersebut telah berkembang menjadi sistem kontrol robot otonom yang tersedia secara komersial; contoh paling mutakhir dari sistem kontrol navigasi otonom yang tersedia sekarang ini termasuk sistem navigasi berdasarkan-laser dan VSLAM (Visual Simultaneous Localization and Mapping) dari ActivMedia Robotics dan Evolution Robotics.
Ketika para teknisi siap untuk mencoba robot berjalan kembali, mereka mulai dengan heksapoda dan platform berkaki banyak lainnya. Robot-robot tersebut meniru serangga dan arthropoda dalam bentuk dan fungsi. Tren menuju jenis badan tersebut menawarkan fleksibilitas yang besar dan terbukti dapat beradaptasi dengan berbagai macam lingkungan, tetapi biaya dari penambahan kerumitan mekanikal telah mencegah pengadopsian oleh para konsumer. Dengan lebih dari empat kaki, robot-robot ini stabil secara statis yang membuat mereka bekerja lebih mudah. Tujuan dari riset robot berkaki dua adalah mencapai gerakan berjalan menggunakan gerakan pasif-dinamik yang meniru gerakan manusia. Namun hal ini masih dalam beberapa tahun mendatang.
Masalah teknis lain yang menghalangi penerapan robot secara meluas adalah kompleksitas penanganan obyek fisik dalam lingkungan alam yang tetap kacau. Sensor taktil dan algoritma penglihatan yang lebih baik mungkin dapat menyelesaikan masalah ini. Robot Online UJI dari University Jaume I di Spanyol adalah contoh yang bagus dari perkembangan yang berlaku dalam bidang ini.
Belakangan ini, perkembangan hebat telah dibuat dalam robot medis, dengan dua perusahaan khusus, Computer Motion dan Intuitive Surgical, yang menerima pengesahan pengaturan di Amerika Utara, Eropa dan Asia atas robot-robotnya untuk digunakan dalam prosedur pembedahan minimal. Otomasi laboratorium juga merupakan area yang berkembang. Di sini, robot benchtopdigunakan untuk memindahkan sampel biologis atau kimiawi antar perangkat seperti inkubator, berupa pemegang dan pembaca cairan. Tempat lain dimana robot disukai untuk menggantikan pekerjaan manusia adalah dalam eksplorasi laut dalam dan eksplorasi antariksa. Untuk tugas-tugas ini, bentuk tubuh artropoda umumnya disukai. Mark W. Tilden dahulunya spesialis Laboratorium Nasional Los Alamos membuat robot murah dengan kaki bengkok tetapi tidak menyambung, sementara orang lain mencoba membuat kaki kepiting yang dapat bergerak dan tersambung penuh.
Robot bersayap eksperimental dan contoh lain mengeksploitasi biomimikri juga dalam tahap pengembangan dini. Yang disebut "nanomotor" dan "kawat cerdas" diperkirakan dapat menyederhanakan daya gerak secara drastis, sementara stabilisasi dalam penerbangan nampaknya cenderung diperbaiki melalui giroskop yang sangat kecil. Dukungan penting pekerjaan ini adalah untuk riset militer teknologi pemata-mataan.
Robot memiliki berbagai macam konstruksi, diantaranya adalah:
o Robot Mobil atau Mobile Robot
Adalah konstruksi robot yang ciri khasnya adalah mempunyai aktuator berupa roda untuk menggerakkan keseluruhan badan robot tersebut, sehingga robot tersebut dapat melakukan perpindahan posisi dari satu titik ke titik yang lain.
Robot mobil ini sangat disukai bagi orang yang mulai mempelajari robot. Hal ini karena membuat robot mobil tidak memerlukan kerja fisik yang berat. Untuk dapat membuat sebuah robot mobile minimal diperlukan pengetahuan tentang mikrokontroler dan sensor-sensor elektronik.
Base robot mobil dapat dengan mudah dibuat dengan menggunakan plywood /triplek, akrilik sampai menggunakan logam ( aluminium ). Robot mobil dapat dibuat sebagai pengikut garis ( Line Follower ) atau pengikut dinding ( Wall Follower ) ataupun pengikut cahaya.
o Robot Manipulator ( tangan )
Robot ini hanyak memiliki satu tangan seperti tangan manusia yang fungsinya untuk memegang atau memindahkan barang, contoh robot ini adalah robot las di Industri mobil, robot merakit elektronik dll.
o Robot Humanoid
Robot yang memiliki kemampuan menyerupai manusia, baik fungsi maupun cara bertindak, contoh robot ini adalah Ashimo yang dikembangkan oleh Honda. Robot adalah sebuah alat mekanik yang dapat melakukan tugas fisik, baik menggunakan pengawasan dan kontrol manusia, ataupun menggunakan program yang telah didefinisikan terlebih dulu (kecerdasan buatan). Robot biasanya digunakan untuk tugas yang berat, berbahaya, pekerjaan yang berulang dan kotor. Biasanya kebanyakan robot industri digunakan dalam bidang produksi. Penggunaan robot lainnya termasuk untuk pembersihan limbah beracun, penjelajahan bawah air dan luar angkasa, pertambangan, pekerjaan “cari dan tolong” (search and rescue), dan untuk pencarian tambang. Belakangan ini robot mulai memasuki pasaran konsumen di bidang hiburan, dan alat pembantu rumah tangga, seperti penyedot debu, dan pemotong rumput.
o Flying Robot
Robot yang mampu terbang, robot ini menyerupai pesawat model yang deprogram khusus untuk memonitor keadaan di tanah dari atas, dan juga untuk meneruskan komunikasi.
o Robot Berkaki
Robot ini memiliki kaki seperti hewan atau manusia, yang mampu melangkah, seperti robot serangga, robot kepiting dll.
o Robot Jaringan
Adalah pendekatan baru untuk melakukan kontrol robot menggunakan jaringan internet dengan protokol TCP/IP. Perkembangan robot jaringan dipicu oleh kemajuan jaringan dan internet yang pesat. Dengan koneksi jaringan, proses kontrol dan monitoring, termasuk akuisisi data bila ada, seluruhnya dilakukan melalui jaringan. Keuntungan lain, koneksi ini bisa dilakukan secara nirkabel.
Di Indonesia, pengembang robot jaringan belum banyak, meski pengembang dan komunitas robot secara umum sudah banyak. Hal ini disebabkan tuntutan teknis yang jauh lebih kompleks. Salah satu robot jaringan yang sudah berhasil dikembangkan adalah LIPI Wireless Robot (LWR)[1] yang dikembangkan oleh Grup Fisika Teoritik dan Komputasi – GFTK LIPI.
Seperti ditunjukkan di LWR, seluruh proses kontrol dan monitoring bisa dilakukan melalui perambah internet. Lebih jauh, seluruh sistem dan protokol yang dikembangkan untuk LWR ini telah dibuka sebagai open-source dengan lisensi GNU Public License (GPL) di SourceForge dengan nama openNR[2].
o Under Water Robot (Robot dalam air)
Robot ini digunakan di bawah laut untuk memonitor kondisi bawah laut dan juga untuk mengambil sesuatu di bawah laut.Permainan Komputer (Games)













Bagian-bagian dalam gambar di atas ini dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Sistem Kontroler
Merupakan rangkaian elektronik yang setidak-tidaknya terdiri dari rangkaian prosesor ataupun mikrokontroler, signal conditioning untuk sensor (analog dan atau digital), dan driver untuk actuator. Bila diperlukan dapat dilengkapi dengan sistem monitor seperti seven segment, LCD (liquid crystal display), atau CRT (cathode ray-tube).
b. Mekanik Robot
Merupakan system mekanik yang dapat terdiri dari setidak-tidaknya sebuah fungsi. Jumlah fungsi gerak disebut sebagai derajat kebebasan atau degree of freedom (DOF). Sebuah sendi yang diwakili oleh sebuah gerak aktuator disebut sebagai satu DOF. Sedangkan derajat kebebasan pada struktur roda dan kaki diukur berdasarkan fungsi holomic atau nonholomic.
c. Sensor
Merupakan perangkat atau komponen yang bertugas mendeteksi (hasil) gerakan atau fenomena lingkungan yang diperlukan oleh sistem kontroler. Dapat dibuat dari sistem yang paling sederhana seperti sensor ON/OFF menggunakan limit switch, sistem analog, sistem bus parallel, sistem bus serial, hingga sistem mata kamera.
d. Aktuator
Merupakan perangkat elektromekanik yang menghasilkan daya gerakan. Dapat dibuat dari sistem motor listrik (motor DC (permanent magnet, brushless, shunt dan series), motor DC servo, motor DC stepper, ultrasonic motor, linear motor, torque motor, solenoid, dll.), system pneumatic (perangkat kompresi berbasis udara atau gas nitrogen), dan perangkat hidrolik (berbasis bahan cair seperti oli). Untuk meningkatkan tenaga mekanik aktuator atau torsi gerakan dapat dipasang sistem gearbox, baik sistem direct-gear (sistem lurus, sistem ohmic/worm-gear, planetary gear, dll.), spochet-chain (gir-rantai, gir-belt, ataupun system wire-roller, dll.).
e. Sistem Roda
Merupakan sistem mekanik yang dapat menggerakkan robot untuk berpindah posisi. Dapat terdiri dari sedikitnya sebuah roda penggerak (drive dan steer), dua roda differensial (kiri-kanan independen ataupun sistem belt seperti tank), tiga roda (synchro drive atau sisem holonomic), empat roda (Ackermann model / car like mobile robot ataupun sistem mecanum wheels) atupun lebih.
f. Sistem Kaki
Pada dasarnya sistem kaki adalah gerakan “roda” yang didesain sedemikian rupa hingga memiliki kemampuan gerak seperti mahluk hidup. Robot berjalan dengan sistem dua kaki atau biped robot memiliki struktur kaki seperti manusia setidak-tidaknya memiliki sendi-sendi yang mewakili pergelangan kaki, lutut, dan pinggul. Dalam kondisi yang ideal pergerakan pada pinggul dapat terdiri dari multi DOF dengan kemampuan gerakan memutar seperti orang menari. Demikian juga pada pergelangan kaki, idealnya adalah juga memiliki kemampuan gerakan polar. Untuk robot binatang (animaloid) seperti serangga, jumlah kaki dapat didesain lebih dari empat. Bahkan robot ular dapat memiliki DOF yang lebih dari 8 sesuai dengan panjang robot (ular) yang didefinisikan.
g. Sistem Tangan
Merupakan bagian atau anggota badan robot selain sistem roda atau kaki. Dalam konteks mobile robot, bagian tangan ini dikenal sebagai manipulator yaitu sistem gerak yang berfungsi untuk memanipulasi (memegang, mengambil, mengangkat, memindah, atau mengolah) obyek. Pada robot industri fungsi mengolah ini dapat berupa perputaran (memasang mur-baut, mengebor/drilling, milling, dll.), tracking (mengelas, membubut, dll.) ataupun mengaduk (control proses). Untuk robot tangan, desain sendi-lengan diukur berdasarkan DOF. Lengan dapat dibuat kaku / tegar (rigid) ataupun fleksibel (fleksibel manipulator). Sistem tangan memiliki bagian khusus yang disebut sebagai gripper atau grasper (pemegang). Untuk grasper yang didesain seperti jari manusia, derajat kebebasannya dapat terdiri lebih dari 16 DOF (3 DOF untuk jari kelingking, manis, tengah, telunjuk, dan 4 DOF untu jari jempol), tidak termasuk gerakan polar pada sendi pergelangan.
h. Sistem Kontrol Robot
Kontrol adalah bagian yang amat penting dalam robotik. Sistem robotik tanpa kontrol hanya akan menjadi benda mekatronik yang mati. Dalam sistem kontrol robotik terdapat dua bagian yaitu perangkat keras elektronik dalam perangkat lunak yang berisi program kemudi dan algoritma kontrol. Secara garis besar, suatu sistem robotik terdiri dari 3 bagian seperti ditunjukkan gambar di bawah ini.






Dalam gambar di atas, kontrol adalah bagian yang tak terpisahkan dalam sistem robotik. Sistem control bertugas mengkolaborasikan sistem elektronik dan mekanik dengan baik agar mencapai fungsi seperti yang dikehendaki. Tanda dalam interseksi adalah posisi atau bagian dimana terjadi interaksi antara ketiga bagian itu. Misal, poros motor dan sendi pada mekanik berhubungan dengan rangkaian kontrolerdan rangkaian interface / driver ke motor, dan bagian program kontroler yang melakukan penulisan data ke alamat motor.
Sistem motor sendiri memiliki mekanisme kerja seperti yang diilustrasikan pada gambar berikut ini.










Tiga prosedur utama, yaitu baca sensor, memproses data sensor, dan mengirim sinyal aktuasi ke aktuator adalah tugas utama kontroler. Dengan membaginya menjadi tiga bagian maka seorang enginer akan lebih mudah dalam melakukan analisa tentang bagaimana kontroler yang didesainnya bekerja. Dalam aplikasi, prosedur “baca sensor” dapat terdiri dari berbagai teknik yang masing-masing membawa dampak kerumitan dalam pemprograman. Ada dua macam teknik yang digunakan kontroler dalam menghubungi sensor, yaitu polling dan interrupt. Teknik polling adalah prosedur membaca data berdasarkan pengamatan langsung yang dapat dilakukan kapan saja kontroler menghendaki. Sedang pada teknik interrupt, kontroler melakukan pembacaan jika sistem sensor melakukan interupsi yaitu dengan memberikan sinyal interrupt ke kontroler (via perangkat keras) agar kontroler (CPU) melakukan proses pembacaan. Selama tidak ada interrupt maka kontroler tidak akan mengakses sensor tersebut. Bagian yang berfungsi untuk memproses data sensor adalah bagian yang paling penting dalam program kontroler. Di sini berbagai algoritma kontrol mulai dari teknik klasik seperti kontrol P, I, dan D dapat diterapkan jika dikehendaki yang lebih pintar dan dapat beradaptasi dapat memasukkan berbagai algoritma control adaptive hingga teknik artificial intelligent seperti fuzzy kontrol, neural network, genetik algoritma, dll. Bagian ketiga, yaitu prosedur “tulis data” adalah bagian yang berisi pengalamatan ke aktuator untuk proses penulisan data. Data ini adalah sinyal aktuasi ke kontroler seperti berapa besar tegangan atau arus yang masuk ke motor, dsb. Untuk program kontroler sistem robotik yang melibatkan teknik komunikasi dengan dunia luar tidak termasuk dalam diagram seperti yang telah diterangkan melalui gambar di atas tadi. Namun demikian, segala aktifitas program yang berkenaan dengan koleksi atau penerimaa data dapat dimasukkan sebagai bagian “baca data / sensor”, sedang yang berhubungan dengan aktifitas pengiriman data dapat dikategorikan sebagai “tulis data”. Ini dimaksudkan untuk mempermudah analisa dalam desain program kontroler secara keseluruhan.

5. Permainan komputer (bahasa Inggris: computer game) adalah permainan video yang dimainkan pada komputer pribadi, dan bukan pada konsol permainan, maupun mesin ding-dong. Permainan komputer telah berevolusi dari sistem grafis sederhana sampai menjadi kompleks dan mutakhir. Namun, pasar permainan komputer di Amerika Serikat mulai menurun sejak tahun 1999.

SEJARAH KECERDASAN BUATAN

Pada awal abad 17, René Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.
Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan "Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas " pada 1943 yang meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.
Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah "kecerdasan buatan " pada konferensi pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan "Turing test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.
Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.
Pada tahun 1980-an, jaringan syaraf digunakan secara meluas dengan algoritma perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya yang disimpan melalui penerapan metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.
Tantangan Hebat DARPA, yang dimulai pada 2004 dan berlanjut hingga hari ini, adalah sebuah pacuan untuk hadiah $2 juta dimana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa komunikasi dengan manusia, menggunakan GPS, komputer dan susunan sensor yang canggih, melintasi beberapa ratus mil daerah gurun yang menantang.