Blog ini mengandungi koleksi assignment penulis semasa menuntut di sebuah Pusat Pengajian Tinggi, walaubagaimanapun penulis tidak bertanggungjawab terhadap mutu tugasan dan ketepatan fakta yang terdapat di dalamnya. Pengunjung haruslah membuat pertimbangan sendiri...
Himpunan tugasan/assignment akan diupdate dari masa kesemasa... rajin-rajinlah menjengah.... tq

Friday, July 17, 2009

DEVELOPMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS - Pembangunan Sistem Pintar

Contoh Tugasan Pembangunan Sistem Pintar

SOALAN 1
Classroom scheduling is an important task for schools and institutions of higher learning. Most often, rooms are overbooked or tutors are assigned classes which are not convenient to them. You are tasked to design an Intelligent Tutor-Room Scheduling System. Prepare a report that will include these:

1.1Pengenalan
Dewasa ini di dalam penyediaan system penjadualan kelas serta pengagihan tenaga pengajar kepintaran buatan dan teknologi-teknologi yang yang berasaskan konsep ini diaplikasikan. Hasil dari temubual dengan pentadbir Open University Malaysia PPT Tawau. Kepintaran buatan ini digunakan untuk memudahkan pengagihan kelas pelajar dan tutur.

Berikut dibincangkan tiga komponen utama system pintar tersebut:
1.2 Komponen Utama Sistem Pintar
1.2.1 Persekitaran Pembangunan (Development Environment)
Persekitaran ini digunakan oleh pembangun sistem pintar untuk membina komponenkomponen dan untuk memuatkan pengetahuan ke dalam pangkalan pengetahuan (knowledge base) Walaupun suatu komputer tidak mempunyai variasi pengalaman yang luas, atau mempunyai kebolehan mengkaji dan mempelajari seperti manusia melakukannya, komputer masih boleh menggunakan pengetahuan yang diberi oleh manusia pakar. Pengetahuan ini adalah dalam bentuk fakta, konsep, teori, kaedah heuristik, tata cara dan hubungan. Pengetahuan juga ialah maklumat yang telah tersusun dan dianalisis untuk menjadikannya mudah difahami, dan boleh diaplikasikan untuk penyelesaian masalah atau membuat keputusan. Kumpulan maklumat yang bersangkut-paut kepada sejenis masalah yang digunakan dalam sistem pintar dipanggi l pangkalan pengetahuan (knowledge base). Kebanyakan pangkalan pengetahuan adalah terhad dan sering kali memberi penekanan kepada satu jenis domain pengetahuan sahaja.

Kejayaan aplikasi sistem pintar bergantung kepada penumpuan sebegini. Apabila suatu pangkalan pengetahuan dibina, teknik kepintaran buatan akan digunakan untuk memberi komputer keupayaan penaabiran berdasarkan fakta dan hubungan yang terkandung dalam pangkalan pengetahuan.

Dengan adanya pangkalan pengetahuan dan juga keupayaan untuk membuat penaabiran daripadanya, suatu komputer boleh digunakan secara praktik untuk menyelesaikan masalah dan membuat keputusan. Rajah 1.1 mengilustrasikan konsep computer menjalankan aplikasi sistem pintar. Dengan mencari fakta dan hubungan yang berkenaan dalam pangkalan pengetahuan, suatu komputer itu boleh merumus satu atau lebih penyelesaian kepada suatu masalah tertentu.

Rajah 1.1: Mengaplikasikan konsep kepintaran buatan pada computer

Pangkalan pengetahuan mengandungi maklumat yang diperlukan untuk memahami, merumus dan menyelesaikan masalah. Ia terdiri daripada dua unsur asas seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 1.2.

Rajah 1.2: Unsur asas pangkalan pengetahuan

(a) Fakta seperti situasi masalah dan teori bidang pemasalahan.
(b) Heuristik khas atau petua (rules) yang mengawal penggunaan pengetahuan untuk menyelesaikan masalah tertentu dalam sesuatu domain.

Di sini, heuristik menghuraikan pengetahuan penilaian di dalam suatu bidang aplikasi. Strategi global yang boleh jadi heuristik dan juga sebahagian daripada teori bidang masalah, biasanya disatukan dalam pangkalan pengetahuan. Pengetahuan, bukan sekadar fakta sahaja, malah adalah bahan asli utama untuk sistem pintar. Maklumat yang tersimpan dalam pangkalan pengetahuan diterapkan dalam perisian komputer oleh suatu proses yang dikenal i sebagai perwaki lan pengetahuan (knowledge representation).

1.2.2 Enjin Penaabiran
Otak untuk suatu sistem pintar adalah enjin penaabiran (inference engine), yang juga dikenali sebagai struktur kawalan (control structure) atau penterjemah petua (rule intepreter) dalam suatu sistem pintar berdasarkan petua (rule-based). Komponen ini adalah satu perisian komputer yang membekalkan metodologi pemikiran dan taakulan (reasoning) tentang maklumat yang tersimpan dalam pangkalan pengetahuan dan juga pada papan hitam. Ia juga digunakan untuk merumus kesimpulan. Komponen ini memberi panduan mengenai penggunaan pengetahuan sistem dengan membangunkan agenda yang mengatur dan mengawal tindakan yang diambil untuk menyelesaikan suatu masalah apabila perundingan dilakukan.

Enjin penaabiran mempunyai tiga komponen utama sebagaimana yang ditunjukkan dalam Rajah 1.3.

Rajah 1.3: Komponen enjin penaabiran
(a) Penterjemah (Interpreter)
Ia menjalankan setiap agenda yang dipilih dengan mengenakan syarat pangkalan pengetahuan yang berkaitan.
(b) Penjadualan (Scheduler)
Ia mengawal agenda. Ia menjangka kesan-kesan atau akibat mengenakan syarat penaabiran (inference rule) berpandukan ciri keutamaan atau kriteria lain pada agenda tersebut.
(c) Penguatkuasa kekonsistenan (Consistency Enforcer)
Ia berusaha mengawal kekonsistenan perwakilan untuk penyelesaian yang dijanakan. Enjin taabiran mengarahkan pencarian di dalam pangkalan pengetahuan. Proses ini mungkin melibatkan pengaplikasian syarat taabiran dalam pemadanan pola (pattern matching). Perisian kawalan ini menentukan syarat mana untuk digunakan, keputusan alternatif mana perlu digugurkan dan atribut mana perlu dipadankan. Senarai di bawah menunjukkan fungsi-fungsi enjin penaabiran dengan lebih mendalam lagi:
(i) Melancarkan syarat-syarat.
(ii) Menanya soalan kepada pengguna.
(iii) Menambah jawapan di papan hitam sistem pintar.
(iv) Mendapat fakta baru daripada syarat.
(v) Menambah fakta penaabiran ke papan hitam.
(vi) Memadankan papan hitam dengan syarat-syarat.
(vii) Jika terdapat padanan, lancarkan syarat-syarat.
(viii) Jika terdapat lebih daripada satu padanan, periksa dan lihat sama ada objektif tercapai.
(ix) Lancarkan syarat paling rendah yang belum lagi dilancarkan.

1.2.3 Antaramuka Pengguna
Antaramuka pengguna (user interface) adalah perkakasan dan perisian yang membantu komunikasi dan interaksi di antara pengguna dan komputer. Antaramuka pengguna adalah hasil satu bidang kajian komputer yang dipanggil interaksi manusiakomputer (human-computer interaction), iaitu kajian tentang kelakuan manusia, teknologi komputer, dan bagaimana kedua-duanya berinteraksi. Antaramuka biasanya memberi respons kepada pengguna dan melibatkan pertukaran grafik, akustik, sentuhan, dan cara-cara komunikasi yang lain.

Antaramuka pengguna boleh dilihat sebagai permukaan di mana data dihantar dari komputer ke pengguna dan sebaliknya. Seperti yang dipaparkan dalam Rajah 1.4, aspek fizikal antaramuka pengguna termasuk peranti input (seperti tetikus, mikrofon, atau papan-kunci) dan juga peranti output (seperti monitor CRT, pencetak atau speaker).


Rajah 1.4: Antaramuka pengguna

Data yang dipaparkan memberi konteks untuk interaksi dan isyarat untuk tindakan daripada penguna. Pengguna kemudiannya mengatur respons dan mengambil tindakan susulan. Proses kitaran ini juga dipaparkan dalam Rajah 1.4 di atas dan ia terdiri daripada elemen-elemen berikut:

(a) Pengetahuan
Pengetahuan adalah maklumat atau kebolehan yang diperlukan oleh pengguna untuk mengoperasikan komputer. Pengetahuan ini mungkin tersimpan dalam fail bantuan (help file) atas talian atau buku rujukan pengguna.
(b) Dialog
Dialog adalah suatu siri pertukaran maklumat dan interaksi yang boleh diperhatikan di antara pengguna dan komputer.
(c) Bahasa Tindakan (Action Language)
Bahasa tindakan pengguna boleh berada dalam pelbagai bentuk, seperti pemilihan suatu item daripada menu dengan menggunakan tetikus, kepada menulis arahan menggunakan papan-kunci. Peranti input biasanya digunakan untuk melancarkan tindakan.
(d) Komputer
Komputer menerima tindakan pengguna (input), menjalankan tugas yang berkenaan dan menjanakan suatu paparan (output).
(e) Bahasa Persembahan (Presentation Language)
Bahasa persembahan adalah maklumat yang ditunjuk kepada pengguna melalui peranti output. Maklumat ini boleh berada dalam bentuk teks, tetingkap, ataupun menu.
(f) Reaksi Pengguna
Pengguna akan menerima paparan, memproses kandungan paparan tersebut, dan merancang tindakan susulan.

Sistem pintar mengandungi pemproses bahasa untuk komunikasi berorientasikan masalah yang mesra pengguna antara manusia dengan komputer. Komunikasi ini lebih sesuai jika dilakukan dalam bahasa tabii. Kadangkala ia ditambahkan dengan menu dan grafik



SOALAN 2
a) Discuss Artificial Intelligence compared to Natural Intelligence. In your discussion, include these points:
i. Advantages of Artificial Intelligence and Natural Intelligence.
.
2.1 Pengenalan
Sistem pintar adalah suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia yang disimpan dalam komputer untuk menyelesaikan masalah yang biasanya memerlukan kepakaran manusia. Sistem yang direka dengan elok, meniru proses taakulan yang digunakan oleh pakar untuk menyelesaikan suatu masalah spesifik. Sistem-sistem sebegini boleh digunakan oleh orang yang bukan pakar untuk menambahbaikkan keupayaan menyelesaikan masalahnya. Sistem pintar juga boleh digunakan oleh pakar sebagai alat pembantu yang pintar. Sistem pintar digunakan untuk mengaplikasikan sumber pengetahuan yang sukar dicari untuk mendapat hasil yang lebih baik dan konsisten. Lama-kelamaan, apabila teknologi komputer bertambah maju, sistem-sistem sebegini mungkin boleh berfungsi dengan lebih baik berbanding dengan seorang manusia yang pakar dalam membuat keputusan dalam suatu kepakaran (atau domain) yang khusus dan spesifik. Kemungkinan ini boleh mendatangkan kesan yang besar dalam bidang-bidang rundingan profesional (seperti undang-undang, analisis kewangan, dan lain-lain lagi) dan juga pada organisasi-organisasi dan pengurusannya

Walaupun objektif utama kepintaran buatan adalah untuk membina mesin yang boleh meniru kepintaran manusia, keupayaan produk kepintaran buatan yang dikomersilkan masih lagi jauh dari segi kebolehan-kebolehan yang disenaraikan di atas..



Berikut dibincangkan kelebihan kepintaran buatan dan kepintaran tabii

2.1.1 Kelebihan Kepintaran Buatan
Nilai sebenar kepintaran buatan lebih mudah difahami apabila kita membandingkannya dengan kepintaran manusia, atau lebih dikenali sebagai kepintaran tabii (natural intelligence). Menurut Kaplan (1985), kepintaran buatan mempunyai beberapa kelebihan komersil seperti berikut:
(a) Kepintaran buatan lebih kekal.
Apabila dipandang dari sudut komersil, kepintaran tabii lebih mudah terhapus kerana pekerja-pekerja boleh berhenti kerja dan berpindah ke tempat lain, dan pekerja juga mungkin lupa maklumat yang diperlukan. Kepintaran buatan kekal selagi system komputer dan perisian di dalamnya tidak berubah.
(b) Kepintaran buatan membenarkan kemudahan penyalinan dan penyebaran.
Memindahkan pengetahuan daripada seorang individu kepada seorang individu yang lain biasanya memerlukan proses pembelajaran yang agak lama; dan benda yang dipelajari itu biasanya tidak lengkap atau sama sepenuhnya. Apabila pengetahuan disemadikan dalam sistem komputer, pengetahuan ini boleh disalin daripada computer tersebut ke komputer lain yang berada di mana-mana lokasi skop perbincangan dengan mudah.

(c) Kepintaran buatan mungkin lebih murah daripada kepintaran tabii.
Ada kalanya menggunakan tenaga komputer untuk menyelesaikan suatu masalah atau melakukan suatu tugas lebih murah berbanding manusia melakukan tugas tersebut.
(d) Kepintaran buatan lebih konsisten dan lengkap kerana ia berasaskan system komputer.
Kepintaran tabii adalah berbeza-beza kerana manusia juga berbeza-beza, dan tidak selalu melakukan tugas dengan cara yang sama.

(e) Kepintaran buatan boleh didokumenkan.
Mendokumenkan keputusan yang dibuat oleh sistem komputer boleh dilakukan dengan mudah dengan mengikuti turutan aktiviti yang dilakukan oleh sistem tersebut. Kepintaran tabii sangat sukar diikut semula kerana proses penentuan yang membawa kepada suatu kesimpulan mungkin tidak mampu difikirkan.
(f) Kepintaran buatan boleh melakukan beberapa perkara lebih pantas daripada manusia.
Melalui bantuan keupayaan memproses yang dibawa oleh komputer, kelajuan sesuatu keputusan itu dicapai bergantung kepada kelajuan komputer yang menyimpan kepintaran buatan tersebut. Kita boleh menambah kapasiti pemprosesan berkali-kali dengan menaik taraf komponen-komponen tertentu seperti ingatan dan cip pemproses.
(g) Kepintaran buatan boleh melakukan beberapa perkara dengan lebih cekap berbanding dengan manusia.
Jika diberi arahan yang lengkap dan betul, sebuah komputer boleh membuat pemproses dengan lebih tepat dan lengkap. Begitu juga untuk kepintaran buatan yang menggunakan pengkomputeran untuk menyelesaikan masalah. Tahap penelitian yang lebih tajam boleh diaturcarakan untuk mendapat hasil taakulan yang lebih tepat.

2.1.2Kelebihan kepintaran Tabii
Namun begitu, kepintaran tabii juga mempunyai beberapa kelebihan berbanding
kepintaran buatan seperti berikut:

(i) Kepintaran tabii sangat kreatif.
Manakala kepintaran buatan akan sentiasa mengikut cara yang sama. Manusia boleh menimba ilmu yang baru dengan mudah, tetapi untuk suatu sistem mempelajari sesuatu yang baru, ia memerlukan proses penstrukturan semula sistem yang agak rumit.

(ii) Kepintaran tabii membolehkan manusia mendapat hasil daripada rangsangan deria secara terus.
Kepintaran buatan pula hanya boleh berinteraksi dengan input simbolik dan perwakilan sahaja.
(iii) Kepintaran tabii membolehkan manusia menggunakan pengalaman yang luas untuk menyelesaikan suatu masalah.
Kepintaran buatan bergantung kepada penumpuan yang lengkap berkenaan sejenis pengalaman sahaja untuk menyelesaikan masalah yang sama. Kelebihan kepintaran tabii berbanding dengan kepintaran buatan menunjukkan beberapa had kemampuan teknologi kepintaran buatan. Walau bagaimanapun, terdapat kes-kes di mana teknologi kepintaran buatan memberi kelebihan dari segi produktiviti dan juga kualiti. Untuk membolehkan suatu sistem komputer itu bertindak dengan lebih bijak berbanding dengan manusia, sistem tersebut perlu mampu membuat perhubungan antara objek, kejadian, dan proses dengan mudah seperti yang biasa dilakukan oleh manusia

ii. Different types of daily activities that are suitable to be solved by Artificial
Intelligence and by Natural Intelligence


2.2 Aktiviti-Aktiviti harian yang sesuai dilakukan oleh kepintaran buatan dan kepintaran tabii
Berikut adalah senarai beberapa aktiviti harian. Antara aktiviti ini, ada yang boleh dibuat oleh kepintaran buatan, dan ada juga yang mustahil atau terlalu sukar untuk dilaksanakan.

Berikut beberapa contoh aktiviti harian yang sesuai dilakukan oleh kepintaran buatan ataupun kepintaran Tabii:


Aktiviti 1:
Mengawal perjalanan roket berpandu agar tepat ke sasaran. Aktiviti ini sesuai dilakukan oleh kepintaran buatan kerana Kepintaran buatan boleh melakukan beberapa perkara dengan lebih cekap berbanding dengan manusia. Jika diberi arahan yang lengkap dan betul, sebuah komputer boleh membuat pemproses dengan lebih tepat dan lengkap.

Aktiviti 2:
Menjalin hubungan diplomatic antara dua Negara. Aktiviti ini sesuai dilakukan oleh kepintaran tabii kerana Kepintaran tabii membolehkan manusia menggunakan pengalaman yang luas untuk menyelesaikan suatu masalah. Kepintaran buatan bergantung kepada penumpuan yang lengkap berkenaan sejenis pengalaman sahaja untuk menyelesaikan masalah yang sama

Aktiviti 3:
Membuat ramalan cuaca. Aktiviti ini sesuai dilakukan oleh kepintaran buatan kerana Kepintaran buatan boleh melakukan beberapa perkara dengan lebih cekap berbanding dengan manusia. Jika diberi arahan yang lengkap dan betul, sebuah komputer boleh membuat pemproses dengan lebih tepat dan lengkap. Begitu juga untuk kepintaran buatan yang menggunakan pengkomputeran untuk menyelesaikan masalah. Tahap penelitian yang lebih tajam boleh diaturcarakan untuk mendapat hasil taakulan yang lebih tepat

Aktiviti 4:
Mendapat sokongan orang ramai tentang sesuatu isu. Aktiviti ini lebih sesuai dilakukan oleh kepintaran tabii kerana Kepintaran tabii membolehkan manusia mendapat hasil daripada rangsangan deria secara terus. Kepintaran buatan pula hanya boleh berinteraksi dengan input simbolik dan perwakilan sahaja



Soalan 2b
2.3 Aplikasi Semasa Kepintaran Buatan
Pembangunan mesin yang menunjukkan sifat-sifat pintar melibatkan penyelidikan dalam pelbagai bidang sains dan teknologi seperti linguistik, psikologi, falsafah, perkakasan dan perisian komputer, mekanik, hidrolik serta optik. Kebelakangan ini terdapat juga sumbangan kepada penyelidikan dan pengajian kepintaran buatan daripada teori organisasi dan pengurusan, kimia, fizik, statistik, matematik, sains pengurusan dan juga pengurusan system maklumat (Management Information Systems – MIS).

Secara amnya, kepintaran buatan bukanlah suatu bidang komersil; ia adalah suatu jurusan sains dan juga suatu jenis teknologi. Walau bagaimanapun, kepintaran buatan memberi asas saintifik untuk beberapa teknologi komersil. Bidang-bidang utama adalah sistem pakar, pemprosesan bahasa tabii, pemahaman pertuturan, logik kabur (fuzzy logic), robotik, dan lain-lain lagi.

Berikut dibincangkan aplikasi-aplikasi kepintaran buatan iaitu system pakar dan robotic:
2.3.1 Sistem Pakar
Menurut Hart (1998), Sistem Pakar merupakan program komputer yang dibangunkan untuk memanipulasi maklumat dengan cara yang paling baik dan bertujuan menandingi kepakaran dan pengetahuan yang dipunyai oleh manusia.
Profesor Edward Feigenbaum (1986) mendefinisikan sistem pakar sebagai satu pengaturcaraan cerdas yang menggunakan pengetahuan dan tatacara penaakulan untuk menyelesaikan masalah yang sukar serta memerlukan kepakaran manusia dalam memperolehi penyelesaiannya.
Sistem pakar merupakan suatu aplikasi kejuruteraan pengetahuan yang bergantung kepada pengetahuan kepakaran domain. Ia adalah suatu pengaturcaraan komputer yang direka bentuk supaya berupaya memodelkan penyelesaian masalah sepertimana seorang pakar (Durkin 1994

Sistem pakar adalah perisian penasihat berkomputer yang berusaha meniru gaya proses penentuan dan pengetahuan pakar-pakar dalam menyelesaikan masalah spesifik. Sistem ini adalah aplikasi kepintaran buatan yang paling luas berbanding aplikasi-aplikasi yang lain. Sistem pakar digemari oleh pelbagai organisasi kerana kemampuannya untuk menaikkan produktiviti dan berupaya menggantikan tenaga kerja di bidang-bidang di mana pakar bidang tersebut sukar dicari dan dikekalkan dalam organisasi tersebut.

Rajah 2.1 di bawah menunjukkan struktur asas untuk sesebuah sistem pakar.


Rajah 2.1: Struktur asas Sistem Pakar
Sistem pakar secara asasnya terdiri dari dua komponen persekitaran yang utama, iaitu persekitaran pembangunan dan persekitaran khidmat nasihat. Persekitaran pembangunan sesebuah sistem pakar selalunya digunakan oleh para pembangun sistem untuk membina kesemua komponen yang diperlukan dan memperkenalkan pengetahuan untuk domain yang dipilih ke dalam pangkalan pengetahuan sistem. Persekitaran khidmat nasihat pula digunakan oleh pengguna akhiran sistem bagi memperolehi pengetahuan, panduan, dan nasihat kepakaran di dalam domain pilihannya. Komponen-komponen yang biasanya terdapat pada setiap sistem pakar boleh disenaraikan seperti berikut:
• Subsistem capaian pengetahuan
• Pangkalan pengetahuan
• Enjin pentaabiran
• Ruangkerja
• Pengguna akhiran
• Antaramuka pengguna
2.3.1.1 Subsistem capaian pengetahuan
Proses capaian pengetahuan bolehlah diringkaskan sebagai sebuah proses yang meliputi beberapa peringkat seperti pengumpulan, pemindahan, dan transformasi kepakaran penyelesaian masalah, bermula dari sumber pengetahuan yang dipilih ke sesebuah program komputer untuk digunakan bagi membangun dan mengembangkan pangkalan pengetahuan sistem. Sumber pengetahuan yang digunakan di sini termasuklah pengetahuan dari pakar manusia, buku teks, pangkalan data, maklumat grafik, dan lain-lain.
2.3.1.2 Pangkalan pengetahuan
Pangkalan pengetahuan sesebuah sistem pakar terdiri dari bebrapa jenis pengetahuan yang diperlukan untuk proses pemahaman, pembentukan formula, dan akhirnya penyelesaian masalah. Komponen ini juga mengandungi dua unsur asas, iaitu fakta dan heuristik khusus, atau senarai petua yang mengarahkan penggunaan sesuatu pengetahuan untuk menyelesaikan masalah di dalam domain tertentu yang dipilih. Maklumat pengetahuan di dalam pangkalan pengetahuan sistem dimasukkan ke dalam pangkalan pengetahuan ini oleh sebuah proses yang dinamai perwakilan pengetahuan.
2.3.1.3 Enjin pentaabiran
Komponen enjin pentaabiran sistem bolehlah diibaratkan sebagai 'otak' kepada sesebuah sistem pakar, di mana ia hanyalah merupakan sebuah program komputer yang menyediakan metodologi atau tatacara untuk proses penaakulan (reasoning) pengetahuan. Secara ringkasnya komponen ini terdiri dari tiga unsur utama:
• Penterjemah (interpreter) - berfungsi menjalankan agenda yang dipilih dengan menggunakan petua pangkalan pengetahuan yang dibangunkan
• Penjadual (scheduler) - berfungsi mengekalkan kawalan terhadap agenda yang dipilih
• Penguatkuasa ketetapan (consistency enforcer) - berfungsi mengekalkan proses perwakilan yang konsisten terhadap keputusan keluaran sistem
2.3.1.4 Ruangkerja
Ruangkerja pula adalah sebuah kawasan set ingatan berkerja untuk sistem, selain turut digunakan sebagai kawasan simpanan keputusan awal. Tiga jenis keputusan yang boleh disimpan oleh ruangkerja termasuklahlah:
• Perancangan (plan) - bagaimana cara untuk menangani sesuatu masalah yang diberi
• Agenda - langkah yang berpotensi akan dipilih dan dikenal pasti untuk dijalankan (execute)
• Penyelesaian - calon hipotesis dan tindakan alternatif yang boleh dijana oleh sistem



2.3.1.5 Antaramuka pengguna
Sesebuah sistem pakar seharusnya mempunyai pemproses bahasa yang mesra-pengguna, memandangkan komunikasi berteraskan masalah di antara pengguna akhiran dan sistem adalah merupakan titik-tolak kepada keberkesanan pembangunan dan penggunaan sistem tersebut. Komunikasi yang baik selalunya dapat dilakukan apabila antaramuka pengguna dibangunkan menggunakan bahasa tabii, selain dari paparan menu dan grafik yang menarik.

2.3.2 Robotik
Apabila kepintaran buatan digabungkan dengan sistem deria, sistem penglihatan, system sentuhan, dan sistem pemprosesan isyarat, gabungan ini jatuh di bawah satu kategori yang dipanggil robotik. Suatu robot yang pintar mempunyai sekurang-kurangnya beberapa alat deria, seperti kamera yang mengumpul maklumat tentang operasi dan persekitaran robot tersebut. Bahagian pintar robot ini membenarkannya menginterpretasi maklumat yang dikumpulkan dan untuk bertindak dan mengubahsuai dirinya kepada persekitaran, dan tidak mengikut arahan sahaja.

PENGETAHUAN robotik semakin berkembang pesat dan kadang¬kadang kita tidak menyangka kemajuan teknologi yang bakal di¬capai oleh kepakaran manusia dan kemodenan ilmu. Pada masa sekarang, kebanyakan robot yang dicipta adalah untuk digunakan dalam sektor industri. Robot-robot diperlukan untuk mengilang pelbagai jenis produk, yang kecil hingga yang besar, daripada barang makanan sehinggalah kepada produk teknologi canggih seperti kereta dan cip peranti elektronik. Robot¬-robot rutinnya diaplikasikan untuk memateri tin, mengisi sos di dalam botol, menyapu cat pada kereta, memasang skru pada perabot dan pelbagai tugasan industri lain. Segalanya dilakukan secara au¬tomatik, minda robot sedia di program untuk melakukan apa-apa sahaja.

Merujuk etimologi, perkataan "ro¬bot" itu berasal daripada bahasa Czech, iaitu robotovat yang beerti “mengham¬bakan diri”. la dicipta oleh seorang pe¬nulis bernama Karel Capek pada tahun 1920an. Mengikut istilah saintifiknya pula, sebuah robot merupakan peranti elektro mekanikal ( mesin yang berfungsi dengan kuasa elektrik ) atau biomekani¬kal ( berfungsi dengan kuasa biologi ) yang boleh bertindak mengikut program asal manusia. Walau bagaimanapun buat masa ini, belum ada lagi robot yang boleh menghasilkan `spesiesnya' sendiri tanpa bantuan manusia.

Kerja-kerja robotik selalu¬nya melibatkan tugasan tiga D iaitu Dull, Dirty, and Dangerous yang bermaksud Hambar, Kotor, dan Bahaya. Kebiasaannya, robot digunakan untuk melakukan kerja hambar yang berulahg-ulang, seperti menampal la¬bel kertas pada tin makanan dalam landasan produksi kilang. Manusia tentu kebosanan jika me¬nampal label jenama sardin pada tin berjam-jam hingga beratus ribu karton. Tetapi robot tidak kisah membuat kerja berulang¬ulang malah tidak kompelin sepatah pun.

Robot-robot juga kerap digunakan dalam situasi kotor dan berisiko tinggi. Contoh aplikasi robot adalah di dalam kawasan yang menyebarkan gas ba¬haya (seperti bencana kebocoran gas sulfur) atau mempunyai atmosfera yang dicemari virus atau bakteria, kawasan asidik atau beralkali tinggi, kawah gunung berapi, ombak kuat, dikerumuni haiwan buas, gurun yang bahang, atau ke kancah peperangan. Robot-robot seperti iRobot Packbot dan Foster-Miller TALON, contohnya, digunakan untuk melupuskan born dalam perang Iraq dan Afghanistan. Kerja-kerja seperti itu, jika dihantar manusia untuk menjadi sukarela tentu tidak ada yang mahu menjadi sukarela kerana ia boleh mengancam nyawa.


Rujukan

Artificial Intelligence in Medicine (1998) Diperolehi HTTP: http://www.coiera.com/ailist/list-main [1 Julai 2000]
Cawsey, A (1998) The Essence of Artificial Intelligence. Prentice-Hall: Englewood Cliffs, NJ
Hill, H (1985) An Expert System to Assist Physicians with Stroke Diagnosis and Treatment. University Microfilms International: Chicago
Jackson, P (1999) Introduction to Expert Systems. Addison Wesley: USA
Sawar, J (1995) Overview of POEMS. Diperolehi HTTP: http://cbl.leeds.ac.uk/sawar/projects/overview.htm [1 Julai 2000]
MALAYSIA, Open University (2007) CBIS3203 Development of Intelligent Systems. Kuala Lumpur: UNITEM Sdn. Bhd.

Sila Klik Jika Ingin Bantu