Kecerdasan Buatan

BAB I

Kecerdasan Buatan

 Sejarah kecerdasan buatan

          Awal munculnya kecerdasan buatan dimulai 2 tahun setelah General Electric menginstal komputer pertama untuk tujuan bisnis. Pada tahun 1956 istilah artificial intelligence diperkenalkan oleh John McCharty sebagai tema pada sutau konferensi yang diadakan di Darmouth College. Di tahun yang sama program komputer kecerdasan buatan pertama yang disebut Teori Logika diperkenalkan. Keterbatasan teori logika dalam memberikan alasan-alasan pada jawaban (atau memberikan teori-teori kalkulus) menggugah para peneliti untuk mengembangkan program lain yang disebut Pemecah Masalah Umum (General Problem Solver-GPS). GPS digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam masalah.namun masalah-masalah yang cukuo kompleks tidak mampu ditangani oleh program GPS sehingga para ahli teknologi informasi mengembangkan program-program kecerdasan buatan lanjutan untuk aplikasi komputer, seperti program SIM dan DSS. Hingga saat ini, penelitian-penelitian di bidang kecerdasan buatan terus berlanjut dan kecerdasan buatan telah berkembang menjadi salah satu area aplikasi komputer yang solid.

Definisi kecerdasan buatan
 Definisi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) atau disingkat AI, adalah suatu pengetahuan yang membuat komputer dapat meniru kecerdasan manusia sehingga diharapkan komputer dapat melakukan hal-hal yang apabila dikerjakan manusia memerlukan kecerdasan; misalnya.. melakukan penalaran untuk mencapai suatu kesimpulan atau melalukan translasi dari satu bahasa manusia ke bahasa manuasi yang lain.

Berbagai Definisi Artificial Intelligence menurut para Sumber:

1.      Schalkoff (1990) Artificial Intelligence adalah bidang studi yang berusaha menerangkan dan meniru perilaku cerdas dalam bentuk proses komputasi

2.      Rich dan Knight (1991) Artificial Intelligence adalah studi tentang cara membuat komputer melakukan sesuatu yang sampai saat ini orang dapat melakukannya lebih baik.

3.      Luger dan Stubblefield (1993) Artificial Intelligence adalah cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan otomasi perilaku yang cerdas

Haag dan Keen (1996) Kecerdasan Buatan adalah bidang studi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut dapat memfasilitasi proses pengambilan keputusan yang biasanya dilakukan oleh manusia.

Tujuan Artificial Intelligence menurut Winston dan Prendergast (Tuban, McLean dan Wetherbe, 1990) bahwa:

1.      Membuat mesin lebih pintar

2.      Memahami kecerdasan

3.      Membuat mesin lebih berguna Sedangkan pada sekarang ini tujuan AI tidak sekedar membuat komputer dapat berfikir, akan tetapi juga dapat melihat, mendengar, berjalan, bermain dan bahkan merasakan.

O'Brien (2001) dalam bukunya pada halaman 371 menyebutkan atribut perilaku cerdas adalah :

1.      Berfikir dan Bernalar

2.      Memakai penalaran untuk memecahkan persoalan

3.      Menyerap dan menerapkan pengetahuan

4.      Meperlihatkan kreativitas dan imajinasi

5.      Bekerja dengan situasi yang kompleks dan membingungkan

6.      Melakukan tanggapan dengan cepat dan berhasil terhadap situasi baru

7.      Mengenali elemen-elemen yang relatif penting dalam suatu situasi

8.      Menangani informasi yang rancu, tak lengkap atau salah

Nah, atribut-atribut inilah yang antara lain ingin diterapkan pada komputer.

Pertanyaannya adalah:

1.      Benarkah AI membuat komputer secerdas manusia?

2.      Benarkan komputer dapat melakukan hal-hal yang dijabarkan didepan?

Pertanyaan diatas ini sering muncul dan jawabannya adalah memang itulah yang diharapkan. Namun dalam prakteknya kecerdasan yang dimiliki komputer berbeda dengan kederdasan manusia. Komputer dapat menyelesaikan suatu persoalan yang apabila dikerjakan manusia memerlukan kecerdasan, tetapi cara yang dilakukan komputer tidak harus sama dengan cara manusia memecahkan persoalan tersebut.

Menurut Kaplan, diutarakan oleh Turban, McLean dan Wetherbe tahun 1999, pada halam 478, AI atau Artificial Intelligence mempunyai beberapa kelebihan dibandingkan dengan kecerdasan alami (Kecerdaran Manusia). Kelebihan tersebut dipaparkan sebagai berikut:

1. AI Lebih Bersifat Permanen

2. AI Menawarkan Kemudahan untuk digandakan dan disebarkan

3. AI dapat lebih murah daripada kecerdasan Alami

4. AI bersifat konsisten dan teliti

5. AI dapat didokumentasi

Penjabaran dari kelima kelebihan AI adalah:

a.    AI Lebih bersifat Permanen

Berbeda dengan AI, kecerdasan Alami yang dipunyai oleh seseorang tidak dapat disimpan. Ketika orang tersebut pindah kerja, pengetahuan yang dimilikinya ikut terbawa. AI lebih bersifat Permanen karena tetap ada sepanjang sistem komputer dan program masih terpelihara.

b.    AI Menawarkan Kemudahan untuk digandakan dan disebarkan

Pemindahan pengetahuan dari satu orang ke orang lain memerlukan waktu yang panjang dan bahkan mungkin pengetahuan itu tidak dapat diduplikasi secara lengkap. Adapun pengetahuan dalam sistem komputer mudah sekali untuk disalin dan dipidahkan ke sistem lain.

c.     AI dapat lebih murah daripada kecerdasan alami

Telah banyak dibuktikan bahwa biaya membeli jasa dengan komputer lebih murah daripada biaya untuk membiayai manusia yang melaksanakan tugas yang sama.

d.    AI bersifat Konsisten dan Teliti

Hal ini berbeda dengan manusia yang sering tak menentu atau tidak konsisten.

e.    AI dapat didokumentasi

Keputusan yang dibuat oleh komputer dapat didokumentasi dengan mudah dengan cara mencatat semua kegiatan yang dilakukan sistem. Kecerdasan alami sulit untuk didokumentasi.
Sebagai contoh, seseorang bisa jadi melakukan penyimpulan, tetapi pada saat yang lain mungkin tidak dapat melakukan kembali proses penalaran yang membimbingnya ke kesimpulan ataupun mengingat kembali asumsi-asumsi yang mendasari keputusan.

BAB II

Perkembangan Kecerdasan Buatan

Penerapan kecerdasan buatan pada saat ini sudah sangat maju bahkan bisa dikatakan sangat canggih. Hal ini dapat kita lihat bahwa padasaat ini sudah banyak sekali alat-alat yang dapat membantu kehidupan manusia menjadi lebih mudah.

Berikut ini saya akan mencoba mengkelompokan kecerdasan buatan menjadi beberapa kelompok antara lain :

1.   Bidang Komputer dan Sains

Para Peneliti kecerdasan buatan telah membuat banyak alat untuk memecahkan beberapa masalah yang dapat dikategorikan paling rumit pada bidang komputer dan sains. Kebanyakan dari penemuan mereka telah diambil alih oleh cabang ilmu komputer dan sains dan tidak lagi menjadi bagian dari bidang ilmu kecerdasan buatan. Namun, bidang ilmu kecerdasan buatan tetap saja sulit untuk dilepaskan dari bidang ilmu ini, dikarenakan banyak bagian dari kecerdasan buatan yang digunakan dalam bidang komputer dan sains ini. Salah satu contohnya adalah konsep jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk mengkalkulasi probabilitas kondisi-kondisi yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Beberapa daftar aplikasi yang sebelumnya dikembangkan oleh para peneliti kecerdasan buatan adalah GUI (Graphical User Interface), Kalkulasi koordinat mouse pada layar monitor, manajemen penyimpanan otomatis, pemrograman dinamis serta pemrograman orientasi objek.

2.   Finansial
Pada bidang finansial, penggunaan kecerdasan buatan ditujukan pada pengorganisasian operasi, investasi saham, dan memanajemen properti. Sebuah sistem yang memiliki kecerdasan buatan dapat mengkalkulasi inflasi maupun deflasi yang akan terjadi di masa depan serta dapat mengkalkulasi probabilitas naik turunnya harga saham sehingga dapat digunakan untuk menentukan investasi secara detail. Menggunakan jaringan syaraf tiruan yang dapat mendeteksi adanya perubahan-perubahan harga saham pada masa yang akan datang, membuat sistem kecerdasan buatan ini sangat layak digunakan dalam bidang Finansial.

3.   Kesehatan
Pada bidang kesehatan, sistem kecerdasan buatan telah digunakan, salah satunya adalah algoritma genetika yang memungkinkan simulasi proses evolusi dan rekayasa genetika diuji coba tanpa memerlukan “korban” makhluk hidup. Algoritma ini juga dapat digunakan untuk pencocokan DNA yang sering digunakan dan saat ini mungkin populer untuk mengidentifikasi identitas seseorang. Konsep sistem pakar yang juga merupakan salah satu cabang ilmu dari kecerdasan buatan juga digunakan untuk mendiagnosa penyakit yang diderita oleh pasien sehingga memudahkan kerja dokter.

4.   Industri
Pada bidang Industri penggunaan mesin sudah merupakan hal yang umum. Mesin biasanya digunakan dalam industri untuk pekerjaan yang membahayakan manusia dan yang sulit untuk dilakukan manusia. sebagai contoh memindahkan barang yang mempunyai berat ber ton-ton, pemotongan besi dan baja. bahkan dalam industri manufaktur, pekerjaan yang membutuhkan tingkat ketelitian tinggi dan konsistensi sudah diambil alih oleh mesin. Hal ini dikarenakan manusia mempunyai konsentrasi yang tidak tetap dan stamina yang cepat habis. Kondisi seperti ini yang berbahaya, baik bagi pekerja tersebut, pabrikan, dan konsumen tentunya. Oleh karena itu, sistem kecerdasan buatan telah diimplementasikan secara nyata pada bidang industri ini.
Satu lagi impementasi dari sistem kecerdasan buatan pada bidang industri, yakni Quality Control yang dilakukan menggunakan sistem image processing.

5.   Transportasi
Pada bidang transportasi kecerdasan buatan sudah diimplementasikan pada banyak hal seperti sistem kontrol perpindahan gigi otomatis pada gearbox mobil bertransmisi otomatis yang menggunakan Fuzzy Logic sebagai salah satu cabag ilmu kecerdasan buatan. Penentuan rute tercepat juga dapat dilakukan oleh decision support system yang juga merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang menggunakan GPS sebagai alat bantu navigasinya. Baru-baru ini juga telah dikembangkan sistem kecerdasan buatan yang dapat mengemudi secara otomatis serta melakukan parkir serial tanpa bantuan manusia sama sekali.

6.   Telekomunikasi
Pada Bidang telekomunikasi, sistem kecerdasan buatan juga banyak digunakan antara lain untuk pencarian heuristik tentang tenaga kerja mereka, mengatur penjadwalan puluhan ribu pekerjanya, serta menentukan jumlah gaji sesuai dengan kualitas kerja mereka. Semuanya dilakukan secara otomatis dengan kecerdasan buatan yang telah diimplementasikan ke dalam sistemnya.

7.   Pengembangan Game

Perkembangan Game yang pesat pada masa ini juga membutuhkan sesuatu yang berbeda pada rule permainannya. Sebuah sistem game, jika sudah dimainkan sampai tuntas oleh seorang player, maka ketika player yang sama memulai lagi permainan dari awal, maka rule permainannya akan sama. namun berbeda untuk game-game yang telah ada saat ini. sistem dalam game, dapat belajar mengenali pola permainan dari player dan ketika player tersebut memulai permainan kembali, maka sistem ini akan menggunakan rule yang berbeda untuk pemain yang sama ini. sehingga game menjadi lebih menarik dan menantang untuk dimainkan.

8.   Pengembangan Mainan(Robotika)

Peralatan permainan seperti AIBO dan ASIMO, robot anjing cerdas dan robot yang menyerupai manusia yang dapat berinteraksi dengan manusia menjadi salah satu favorit alat bermain yang telah menggunakan kecerdasan buatan pada sistemnya. AIBO dan ASIMO ini dapat berinteraksi dengan manusia melalui suara, fitur speech recognition di dalamnya, robot ini dapat mengerti apa yang diucapkan manusia dan menanggapinya.

9.   Musik
Evolusi di bidang musik hampir selalu terkena dampak dari teknologi yang ada pada zamannya. Sebagai contoh, era musik digital yang memungkinkan sebuah suara dapat direkan dan diputar ulang. dengan mengimplementasikan kecerdasan buatan, proses penciptaan komposisi lagu, pemrosesan suara, dan teori-teori tentang musik dapat dilakukan. Pengolahan suara adalah fokus dari pengembangan kecerdasan buatan di bidang music ini.

10.  Militer

Pada bidang militer, teknologi kecerdasan buatan dapat diimplementasikan pada sistem yang mensimulasikan kondisi-kondisi perang yang mungkin akan terjadi di lapangan, mengatur strategi serta mengkalkulasi kemungkinan beberapa strategi terhadap kondisi medan perang secara simultan dan menampilkan hasilnya.

11.  Penerbangan
Simulasi penerbangan pada pelatihan calon pilot sebelum benar-benar terbang dilakukan menggunakan perangkat yang telah mengimplementasikan kecerdasan buatan di dalamnya. perangkat ini dapat memberikan beragam simulasi kondisi penerbangan dengan puluhan variabel yang kompleks. Pelatihan calon pilot menerbangakan pesawat menggunakan simulator ini sangat efisien, selain mengurangi biaya untuk penerbangan yang sebenarnya, resiko kecelakaan para calon pilot juga dapat diminimalisir.

12.  Otomotif
Proses perancangan dan desain chassis serta body otomotif pada saat ini sudah semakin canggih. Computational Fluid Dynamics atau sering disebut dengan CFD saja, telah digunakan dalam proses perancangan dan pengujian. CFD menghitung variabel-variabel yang digunakan dalam perancangan mobil. Salah satunya adalah komputasi aliran arus udara yang melalui mobil dengan ribuan jalur udara yang mengelilingi seluruh body mobil.

Demikianlah beberapa aplikasi kecerdasan buatan pada kehidupan nyata yang masih banyak lagi yang belum sempat disebutkan oleh penulis. Semoga artikel ini dapat menjadi inspirasi pembaca sekalian untuk terus berkarya dalam mengembangkan sistem kecerdasan buatan.

BAB III

Konsep Kecerdasan Buatan

Pada awal abad 17, Rene 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.

1.   Kecerdasan Buatan Dalam Robotika

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) dalam robotik adalah suatu algorithma (yang dipandang) cerdas yang diprogramkan ke dalam kontroler robot. Pengertian cerdas di sini sangat relatif, karena tergantung dari sisi mana sesorang memandang.

Para filsuf diketahui telah mulai ribuan tahun yang lalu mencoba untuk memahami dua pertanyaan mendasar: bagaimanakah pikiran manusia itu bekerja, dan, dapatkah yang bukan-manusia itu berpikir? (Negnevitsky, 2004). Hingga sekarang, tak satupun mampu menjawab dengan tepat dua pertanyaan ini. Pernyataan cerdas yang pada dasarnya digunakan untuk mengukur kemampuan berpikir manusia selalu menjadi perbincangan menarik karena yang melakukan penilaian cerdas atau tidak adalah juga manusia. Sementara itu, manusia tetap bercita-cita untuk menularkan kecerdasan manusia kepada mesin. Dalam literatur, orang pertama yang dianggap sebagai pionir dalam mengembangkan mesin cerdas (intelligence machine) adalah Alan Turing, sorang matematikawan asal Inggris yang memulai karir saintifiknya di awal tahun 1930-an. Di tahun 1937 ia menulis paper tentang konsep mesin universal (universal machine). Kemudian, selama perang dunia ke-2 ia dikenal sebagai pemain kunci dalam penciptaan Enigma, sebuah mesin encoding milik militer Jerman. Setelah perang, Turing membuat automatic computing engine. Ia dikenal juga sebagai pencipta pertama program komputer untuk bermain catur, yang kemudian program ini dikembangkan dan dimainkan di komputer milik Manchester University. Karya-karyanya ini, yang kemudian dikenal sebagai Turing Machine, dewasa ini masih dapat ditemukan aplikasi-aplikasinya. Beberapa tulisannya yang berkaitan dengan prediksi perkembangan komputer di masa datang akhirnya juga ada yang terbukti. Misalnya tentang ramalannya bahwa di tahun 2000-an komputer akan mampu melakukan percakapan dengan manusia. Meski tidak ditemukan dalam paper-papernya tentang istilah resmi: artificial intelligence, namun para peneliti di bidang ini sepakat untuk menobatkan Turing sebagai orang pertama yang mengembangkan kecerdasan buatan.
Secara saintifik, istilah kecerdasan buatan untuk selanjutnya disebut sebagai AI (artificial intelligence) pertama kali diperkenalkan oleh Warren McCulloch, seorang filsuf dan ahli perobatan dari Columbia University, dan Walter Pitts, seorang matematikawan muda pada tahun 1943, (Negnevitsky, 2004). Mereka mengajukan suatu teori tentang jaringan saraf tiruan (artificial neural network, ANN) untuk selanjutnya disebut sebagai ANN bahwa setiap neuron dapat dipostulasikan dalam dua keadaan biner, yaitu ON dan OFF. Mereka mencoba menstimulasi model neuron ini secara teori dan eksperimen di laboratorium. Dari percobaan, telah didemonstrasikan bahwa model jaringan saraf yang mereka ajukan mempunyai kemiripan dengan mesin Turing, dan setiap fungsi perhitungan dapat dapat diselesaikan melalui jaringan neuron yang mereka modelkan. Kendati mereka meraih sukses dalam pembuktian aplikasinya, pada akhirnya melalui eksperimen lanjut diketahui bahwa model ON-OFF pada ANN yang mereka ajukan adalah kurang tepat. Kenyataannya, neuron memiliki karakteristik yang sangat nonlinear yang tidak hanya memiliki keadaan ON-OFF saja dalam aktifitasnya. Walau demikian, McCulloch akhirnya dikenal sebagai orang kedua setelah Turing yang gigih mendalami bidang kecerdasan buatan dan rekayasa mesin cerdas. Perkembangan ANN sempat mengalami masa redup pada tahun 1970-an. Baru kemudian pada pertengahan 1980-an ide ini kembali banyak dikaji oleh para peneliti.
Sementara itu, metoda lain dalam AI yang sama terkenalnya dengan ANN adalah Fuzzy Logic (FL) untuk selanjutnya ditulis sebagai FL. Kalau ANN didisain berdasarkan kajian cara otak biologis manusia bekerja (dari dalam), maka FL justru merupakan representasi dari cara berfikir manusia yang nampak dari sisi luar. Jika ANN dibuat berdasarkan model biologis teoritis, maka FL dibuat berdasarkan model pragmatis praktis. FL adalah representasi logika berpikir manusia yang tertuang dalam bentuk kata-kata.
Kajian saintifik pertama tentang logika berfikir manusia ini dipublikasikan oleh Lukazewicz, seorang filsuf, sekitar tahun 1930-an. Ia mengajukan beberapa representasi matematik tentang kekaburan (fuzziness) logika ketika manusia mengungkapkan atau menyatakan penilaian terhadap tinggi, tua dan panas (tall, old, & hot). Jika logika klasik hanya menyatakan 1 atau 0, ya atau tidak, maka ia mencoba mengembangkan pernyataan ini dengan menambahkan faktor kepercayaan (truth value) di antara 0 dan 1.

Di tahun 1965, Lotfi Zadeh, seorang profesor di University of California, Berkeley US, mempublikasikan papernya yang terkenal, Fuzzy Sets. Penelitian-penelitian tentang FL dan fuzzy system dalam AI yang berkembang dewasa ini hampir selalu menyebutkan paper Zadeh itulah sebagai basis pijakannya. Ia mampu menjabarkan FL dengan pernyataan matematik dan visual yang relatif mudah untuk dipahami. Karena basis kajian FL ini kental berkaitan dengan sistem kontrol (Zadeh adalah profesor di bidang teknik elektro) maka pernyataan matematiknya banyak dikembangkan dalam konteks pemrograman komputer.

Metoda AI lain yang juga berkembang adalah algorithma genetik (genetic algorithm, GA) untuk selanjutnya disebut sebagai GA. Dalam pemrograman komputer, aplikasi GA ini dikenal sebagai pemrograman berbasis teori evolusi (evolutionary computation, EC) untuk selanjutnya disebut sebagai EC. Konsep EC ini dipublikasikan pertama kali oleh Holland (1975). Ia mengajukan konsep pemrograman berbasis GA yang diilhami oleh teori Darwin. Intinya, alam (nature), seperti manusia, memiliki kemampuan adaptasi dan pembelajaran alami tanpa perlu dinyatakan: apa yang harus dilakukan. Dengan kata lain, alam memilih kromosom yang baik secara buta alami. Seperti pada ANN, kajian GA juga pernah mengalami masa vakum sebelum akhirnya banyak peneliti memfokuskan kembali perhatiannya pada teori EC. GA pada dasarnya terdiri dari dua macam mekanisme, yaitu encoding dan evaluation. Davis (1991) mempublikasikan papernya yang berisi tentang beberapa metoda encoding. Dari berbagai literatur diketahui bahwa tidak ada metoda encoding yang mampu menyelesaikan semua permasalahan dengan sama baiknya. Namun demikian, banyak peneliti yang menggunakan metoda bit string dalam kajian-kajian EC dewasa ini. Kontrol robot loop tertutup berbasis AI Penggunaan AI dalam kontroler dilakukan untuk mendapatkan sifat dinamik kontroler secara cerdas. Seperti telah dijelaskan di muka, secara klasik, kontrol P, I, D atau kombinasi, tidak dapat melakukan adaptasi terhadap perubahan dinamik sistem selama operasi karena parameter P, I dan D itu secara teoritis hanya mampu memberikan efek kontrol terbaik pada kondisi sistem yang sama ketika parameter tersebut di-tune. Di sinilah kemudian dikatakan bahwa kontrol klasik ini belum cerdas karena belum mampu mengakomodasi sifat-sifat nonlinieritas atau perubahan-perubahan dinamik, baik pada sistem robot itu sendiri maupun terhadap perubahan beban atau gangguan lingkungan. Banyak kajian tentang bagaimana membuat P, I dan D menjadi dinamis, seperti misalnya kontrol adaptif, namun di sini hanya akan dibahas tentang rekayasa bagaimana membuat sistem kontrol bersifat cerdas melalui pendekatan-pendekatan AI yang populer, seperti ANN, FL dan EC atau GA. Dalam aplikasi lain, AI juga dapat digunakan untuk membantu proses identifikasi model dari sistem robot, model lingkungan atau gangguan, model dari tugas robot (task) seperti membuat rencana trajektori, dan sebagainya. Dalam hal ini konsep AI tidak digunakan secara langsung (direct) ke dalam kontroler, namun lebih bersifat tak langsung (indirect).