Trend Artificial Inteligensi untuk pembelajaran kimia
Artificial Intelligence (AI) Kecerdasan Buatan adalah bagian dari ilmu komputer. Dengan penelitian dan pengembangan kecerdasan buatan, ia berusaha untuk tidak hanya mensimulasikan tetapi untuk melengkapi pemikiran manusia dengan program komputer belajar mandiri. AI sudah banyak digunakan dalam bisnis, misalnya, dalam algoritma RankBrain Google. Istilah “jaringan saraf” dan “pembelajaran mendalam” terkait erat dengan pengembangan kecerdasan buatan.
Sejarah
Sejarah kecerdasan buatan dimulai pada pertengahan 1950-an di AS. Pada konferensi ilmiah di Dartmouth, M. Minsky, J. McCarthy, A. Newell, dan HA Simon adalah yang pertama kali berbicara tentang “kecerdasan buatan.” Definisi yang sering dikutip untuk kecerdasan buatan diberikan oleh salah satu pendiri dari subjek, Marvin Minsky, pada tahun 1966: “Kecerdasan Buatan adalah ilmu membuat mesin melakukan hal-hal yang akan membutuhkan kecerdasan jika dilakukan oleh manusia.” Jadi, ditentukan bahwa kecerdasan buatan adalah ilmu dan kedua bahwa mesin dapat mengambil alih pekerjaan manusia yang membutuhkan kecerdasan manusia.
Produk pertama kecerdasan buatan adalah pemecah masalah umum dari para peneliti Newell, Shaw, dan Simon dari tahun 1960-an. Perangkat ini bisa memecahkan masalah sederhana. Namun, hasil penelitian aparat tidak dapat digeneralisasikan. Pada akhir 1960-an, program lain ditulis dengan ELIZA. Dalam hal ini, Joseph Weizenbaum, seorang peneliti MIT, menyimulasikan sesi terapi.
Pada tahun-tahun berikutnya ilmu pengetahuan yang masih muda terus dikembangkan, yang dihasilkan oleh MYCIN pada awal tahun 1970-an dalam sistem inovatif lain berdasarkan AI. The MYCIN mampu membantu dokter dengan diagnosa.
Kemajuan sistem dengan kecerdasan buatan telah dipicu oleh kemampuan memori yang terus meningkat dan kinerja prosesor komputer. Sorotan lain adalah superkomputer “Deep Blue” milik IBM, yang dikembangkan pada tahun 1990-an. Sistem ini tidak lagi hanya berdasarkan masukan manusia, tetapi bisa juga belajar dengan sendirinya. Komputer mampu memainkan permainan catur pada tahun 1997 dengan juara dunia saat itu. Setelah enam pertandingan, komputer menang.
Dengan semakin pentingnya Internet, kemungkinan penerapan AI juga telah tumbuh. Pada tahun 2016, Microsoft ingin meluncurkan akun Twitter, yang hanya didasarkan pada kecerdasan buatan. Namun pada saat yang sama, sistem ini menunjukkan batas-batas AI. Setelah waktu yang singkat, akun tersebut hanya mempublikasikan tweet dan tweet rasis yang ditujukan untuk perempuan. Kinerja pembelajaran dari akun tersebut mungkin dimanipulasi oleh tindakan terkoordinasi. Microsoft menutup akun untuk publik hanya setelah satu hari.
Raksasa mesin pencari Google menyebabkan kehebohan ketika seorang karyawan melaporkan pada bulan Oktober bahwa Google menggunakan kecerdasan buatan untuk menjawab pertanyaan pencarian. [1]. Google menyebut sistem AI-nya “Pangkat Otak.” Pada bulan Maret 2016, Google mengumumkan secara terbuka bahwa “Pangkat Otak” adalah salah satu dari tiga faktor peringkat yang paling penting. [2]
Pada tahun-tahun berikutnya ilmu pengetahuan yang masih muda terus dikembangkan, yang dihasilkan oleh MYCIN pada awal tahun 1970-an dalam sistem inovatif lain berdasarkan AI. The MYCIN mampu membantu dokter dengan diagnosa.
Kemajuan sistem dengan kecerdasan buatan telah dipicu oleh kemampuan memori yang terus meningkat dan kinerja prosesor komputer. Sorotan lain adalah superkomputer “Deep Blue” milik IBM, yang dikembangkan pada tahun 1990-an. Sistem ini tidak lagi hanya berdasarkan masukan manusia, tetapi bisa juga belajar dengan sendirinya. Komputer mampu memainkan permainan catur pada tahun 1997 dengan juara dunia saat itu. Setelah enam pertandingan, komputer menang.
Dengan semakin pentingnya Internet, kemungkinan penerapan AI juga telah tumbuh. Pada tahun 2016, Microsoft ingin meluncurkan akun Twitter, yang hanya didasarkan pada kecerdasan buatan. Namun pada saat yang sama, sistem ini menunjukkan batas-batas AI. Setelah waktu yang singkat, akun tersebut hanya mempublikasikan tweet dan tweet rasis yang ditujukan untuk perempuan. Kinerja pembelajaran dari akun tersebut mungkin dimanipulasi oleh tindakan terkoordinasi. Microsoft menutup akun untuk publik hanya setelah satu hari.
Raksasa mesin pencari Google menyebabkan kehebohan ketika seorang karyawan melaporkan pada bulan Oktober bahwa Google menggunakan kecerdasan buatan untuk menjawab pertanyaan pencarian. [1]. Google menyebut sistem AI-nya “Pangkat Otak.” Pada bulan Maret 2016, Google mengumumkan secara terbuka bahwa “Pangkat Otak” adalah salah satu dari tiga faktor peringkat yang paling penting. [2]
Turing test
“Turing test” memainkan peran penting dalam menentukan kecerdasan buatan. Tes yang dikembangkan oleh matematikawan Inggris Alan Turing pada awal 1950-an didasarkan pada fakta bahwa seseorang berkomunikasi secara paralel dengan mesin dan orang lain melalui semacam program obrolan.
Prasyaratnya adalah bahwa tidak ada kontak visual atau audio. Jika orang yang diuji setelah “percakapan” tidak dapat menentukan apakah pasangan percakapan mereka adalah orang atau mesin, mesin tersebut dianggap cerdas. Sampai hari ini, para ilmuwan berasumsi bahwa kecerdasan buatan saat ini tidak akan dapat sepenuhnya lulus uji.
“Turing test” memainkan peran penting dalam menentukan kecerdasan buatan. Tes yang dikembangkan oleh matematikawan Inggris Alan Turing pada awal 1950-an didasarkan pada fakta bahwa seseorang berkomunikasi secara paralel dengan mesin dan orang lain melalui semacam program obrolan.
Prasyaratnya adalah bahwa tidak ada kontak visual atau audio. Jika orang yang diuji setelah “percakapan” tidak dapat menentukan apakah pasangan percakapan mereka adalah orang atau mesin, mesin tersebut dianggap cerdas. Sampai hari ini, para ilmuwan berasumsi bahwa kecerdasan buatan saat ini tidak akan dapat sepenuhnya lulus uji.
Latar Belakang
Definisi kecerdasan buatan didasarkan pada gagasan bahwa kecerdasan manusia adalah jumlah dari perhitungan yang berbeda. Pria Berpikir telah dianggap sebagai mesin sejak zaman Pencerahan.
Kecerdasan buatan itu sendiri diproduksi dengan cara yang berbeda.
- Pengenalan pola: Sistem AI mengenali pola dan dapat melakukan tindakan yang tepat.
- Akses ke basis pengetahuan yang luas: Beberapa sistem AI diberi banyak pengetahuan. Sistem ini menggunakan solusi atau jawaban dari kumpulan data ini ketika mencari jawaban atau solusi.
- Prediksi pola: Dengan menghitung probabilitas, sistem AI tertentu dapat bereaksi terhadap pola yang mungkin di masa depan.
Uniknya Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan BuatanAI (Artificial Intelligence) atau Kecerdasan Buatan merupakan salah satu cabang ilmu computer yang mempelajari bagaimana cara membuat sebuah mesin cerdas, yaitu mesin yang mempunyai kemampuan untuk belajar dan beradaptasi terhadap sesuatu.
Jika diartikan tiap kata, artificial artinya buatan, sedangkan intelligence adalah kata sifat yang berarti cerdas. Jadi artificial intelligence maksudnya adalah sesuatu buatan atau suatu tiruan yang cerdas. Cerdas di sini kemungkinan maksudnya adalah kepandaian atau ketajaman dalam berpikir, seperti halnya otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah.
Tujuan dari riset-riset Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan adalah bagaimana membuat sebuah mesin bisa berfikir sama halnya dengan manusia yang bisa berfikir. AI digunakan untuk menjawab problem yang tidak dapat diprediksi dan tidak bersifat algoritmik atau prosedural. Sampai saat ini, para peneliti di bidang AI masih banyak menyimpan pekerjaan rumah mereka disebabkan kompleksitas penelitian di bidang Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan serta faktor dukungan teknologi untuk merealisasikannya. Karena area cakupan yang luas, Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan dibagi lagi menjadi subsub bagian di mana sub-sub bagian tersebut dapat berdiri sendiri dan juga dapat saling melengkapi satu dengan lainnya.
4 Dasar Kategori di Konsep dasar Ai(Kecerdasan Buatan)
1. Acting Humanly
Acting humanly ialah system yang melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku seperti manusia yang dikenalkan pada tahun 1950 degan cara kerja pengujian melalui teletype yaitu jika penguji (integrator) tidak dapat membedakan yang mengintrogasai antara manusia dan computer maka computer tersebut dikatakan lolos(menjadi kecerdasan buatan).
2. Thinking Humanly
Yaitu system yang dilakukan dengan cara intropeksi yaitu penangkapan pemikiran psikologis
Manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen.
3. Thinking Rationaly
Ini merupakn system yang sangat sulit ,karena sering terjadi kesalah dala, prinsip dan prakteknya,system ini dikenal dengan penalaran komputasi.
4. Actng Rationaly
Yaitu system yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang menggantikan tugas manusia.
1. Acting Humanly
Acting humanly ialah system yang melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku seperti manusia yang dikenalkan pada tahun 1950 degan cara kerja pengujian melalui teletype yaitu jika penguji (integrator) tidak dapat membedakan yang mengintrogasai antara manusia dan computer maka computer tersebut dikatakan lolos(menjadi kecerdasan buatan).
2. Thinking Humanly
Yaitu system yang dilakukan dengan cara intropeksi yaitu penangkapan pemikiran psikologis
Manusia pada computer,hal ini sering diujikan dengan neuron ke neuron lainnya atau sel otak dengan sel otak lainnya cara pembelajarannya yaitu melalui experiment-experimen.
3. Thinking Rationaly
Ini merupakn system yang sangat sulit ,karena sering terjadi kesalah dala, prinsip dan prakteknya,system ini dikenal dengan penalaran komputasi.
4. Actng Rationaly
Yaitu system yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang menggantikan tugas manusia.
Disiplin Ilmu AI
Seperti yang telah disebutkan di atas bahwa AI merupakan salah satu cabang Ilmu Komputer. Tapi karena kompleksitas area AI maka dibuat sub-sub bagian yang dapat berdiri sendiri dan dapat saling bekerja sama dengan sub bagian lain atau dengan disiplin ilmu lain. Berikut ini beberapa cabang ilmu sub bagian dari AI :
1. Natural Languange Processing (NLP)
Natural Languange Processing (NLP) atau Pemrosesan Bahasa Alami, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sistem untuk menerima masukan bahasa alami manusia. Dalam perkembangannya, NLP berusaha untuk mengubah bahasa alami komputer (bit dan byte) menjadi bahasa alami manusia yang dapat kita mengerti. NLP merupakan ilmu dasar yang dapat dijadikan jembatan untuk membuat komunikasi antara mesin dengan manusia.
2. Expert System (ES)
Expert System (ES) atau Sistem Pakar, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem yang dapat bekerja layaknya seorang pakar. ES dapat menyimpan pengetahuan seorang pakar dan memberikan solusi berdasarkan pengetahuan yang dimilikinya tadi. ES juga merupakan salah satu cabang AI yang sering melakukan kerja sama dengan disiplin ilmu lain karena sifatnya yang dapat menyimpan pengetahuan.
3. Pattern Recognition (PR)
Pattern Recognition (PR) atau Pengenalan Pola, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem untuk dapat mengenali suatu pola tertentu. Misalnya sistem PR untuk mengenali huruf dari tulisan tangan, walaupun terdapat perbedaan penulisan huruf A dari masing-masing orang tetapi PR dapat mengenali bahwa huruf tersebut adalah huruf A. Beberapa aplikasi dari PR antara lain : voice recognition, Fingerprint Identification, Face Identification, Handwriting Identification, Optical Character Recognition, Biological Slide Analysis, Robot Vision dan lainnya.
4. Robotic
Robotic atau Robotika, merupakan salah satu cabang AI yang menggabungkan cabang-cabang AI yang lain termasuk ketiga cabang di atas untuk membentuk sebuah sistem robotik. Keempat cabang AI di atas merupakan cabang umum yang banyak dipelajari, masih banyak cabang-cabang AI yang lainnya. Seiring perkembangan riset dalam AI, dapat dimungkinkan akan muncul cabang-cabang baru yang melengkapi unsur AI sehingga AI menjadi sebuah sistem lengkap dan akan mencapai goal-nya yang sampai sekarang masih belum sempurna.
Seperti yang telah disebutkan di atas bahwa AI merupakan salah satu cabang Ilmu Komputer. Tapi karena kompleksitas area AI maka dibuat sub-sub bagian yang dapat berdiri sendiri dan dapat saling bekerja sama dengan sub bagian lain atau dengan disiplin ilmu lain. Berikut ini beberapa cabang ilmu sub bagian dari AI :
1. Natural Languange Processing (NLP)
Natural Languange Processing (NLP) atau Pemrosesan Bahasa Alami, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sistem untuk menerima masukan bahasa alami manusia. Dalam perkembangannya, NLP berusaha untuk mengubah bahasa alami komputer (bit dan byte) menjadi bahasa alami manusia yang dapat kita mengerti. NLP merupakan ilmu dasar yang dapat dijadikan jembatan untuk membuat komunikasi antara mesin dengan manusia.
2. Expert System (ES)
Expert System (ES) atau Sistem Pakar, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem yang dapat bekerja layaknya seorang pakar. ES dapat menyimpan pengetahuan seorang pakar dan memberikan solusi berdasarkan pengetahuan yang dimilikinya tadi. ES juga merupakan salah satu cabang AI yang sering melakukan kerja sama dengan disiplin ilmu lain karena sifatnya yang dapat menyimpan pengetahuan.
3. Pattern Recognition (PR)
Pattern Recognition (PR) atau Pengenalan Pola, merupakan salah satu cabang AI yang mempelajari pembuatan sebuah sistem untuk dapat mengenali suatu pola tertentu. Misalnya sistem PR untuk mengenali huruf dari tulisan tangan, walaupun terdapat perbedaan penulisan huruf A dari masing-masing orang tetapi PR dapat mengenali bahwa huruf tersebut adalah huruf A. Beberapa aplikasi dari PR antara lain : voice recognition, Fingerprint Identification, Face Identification, Handwriting Identification, Optical Character Recognition, Biological Slide Analysis, Robot Vision dan lainnya.
4. Robotic
Robotic atau Robotika, merupakan salah satu cabang AI yang menggabungkan cabang-cabang AI yang lain termasuk ketiga cabang di atas untuk membentuk sebuah sistem robotik. Keempat cabang AI di atas merupakan cabang umum yang banyak dipelajari, masih banyak cabang-cabang AI yang lainnya. Seiring perkembangan riset dalam AI, dapat dimungkinkan akan muncul cabang-cabang baru yang melengkapi unsur AI sehingga AI menjadi sebuah sistem lengkap dan akan mencapai goal-nya yang sampai sekarang masih belum sempurna.
Aplikasi Artificial Intelligence
Berikut ini beberapa contoh-contoh aplikasi AI yang sudah diterapkan dan memberikan sumbangsih yang cukup diperhitungkan dalam kemajuan teknologi. Kebanyakan aplikasi AI yang banyak dipakai diambil dari bidang Expert System, diantaranya adalah :
a. Bidang Pertanian
Pada bidang Pertanian, dibuat ES untuk memprediksi kerusakan pada jagung yang disebabkan oleh ulat hitam dan memberikan konsultasi untuk mendiagnosa kerusakan pada kacang kedelai dengan menggunakan pengetahuan tentang gejala kerusakan dan lingkungan tanaman.
b. Bidang Kimia
Pada bidang Kimia, dibuat ES untuk menganalisa struktur DNA dari pembatasan segmentasi data enzim dengan menggunakan paradigmagenerate & test.
c. Bidang Sistem Komputer
Pada bidang Sistem Komputer, dibuat ES untuk membantu operator komputer untuk monitoring dan mengontrol MVS (multiple virtual storage) sistem operasi pada komputer mainframe IBM.
d. Bidang Elektronik
Pada bidang Elektronik, dibuat ES untuk mengidentifikasi masalah pada jaringan telepon, ES untuk simulasi perancangan DLC (digital logic circuits) dan mengajari pelajar bagaimana cara mengatasi masalah pada sirkuit elektronik.
e. Bidang Hukum
Pada bidang Hukum, dibuat ES untuk membantu para auditor profesional dalam mengevaluasi potensi kegagalan pinjaman klien berdasarkan sejarah pinjaman, status ekonomi, kondisi piutang.
f. Bidang Militer
Pada bidang Militer, dibuat ES untuk membantu menganalisa perkiraan situasi pertempuran, memberikan interpretasi taktik laporan sensor intelijen dan memberikan rekomendasi alokasi senjata kepada komandan militer pada saat situasi perang.
Berikut ini beberapa contoh-contoh aplikasi AI yang sudah diterapkan dan memberikan sumbangsih yang cukup diperhitungkan dalam kemajuan teknologi. Kebanyakan aplikasi AI yang banyak dipakai diambil dari bidang Expert System, diantaranya adalah :
a. Bidang Pertanian
Pada bidang Pertanian, dibuat ES untuk memprediksi kerusakan pada jagung yang disebabkan oleh ulat hitam dan memberikan konsultasi untuk mendiagnosa kerusakan pada kacang kedelai dengan menggunakan pengetahuan tentang gejala kerusakan dan lingkungan tanaman.
b. Bidang Kimia
Pada bidang Kimia, dibuat ES untuk menganalisa struktur DNA dari pembatasan segmentasi data enzim dengan menggunakan paradigmagenerate & test.
c. Bidang Sistem Komputer
Pada bidang Sistem Komputer, dibuat ES untuk membantu operator komputer untuk monitoring dan mengontrol MVS (multiple virtual storage) sistem operasi pada komputer mainframe IBM.
d. Bidang Elektronik
Pada bidang Elektronik, dibuat ES untuk mengidentifikasi masalah pada jaringan telepon, ES untuk simulasi perancangan DLC (digital logic circuits) dan mengajari pelajar bagaimana cara mengatasi masalah pada sirkuit elektronik.
e. Bidang Hukum
Pada bidang Hukum, dibuat ES untuk membantu para auditor profesional dalam mengevaluasi potensi kegagalan pinjaman klien berdasarkan sejarah pinjaman, status ekonomi, kondisi piutang.
f. Bidang Militer
Pada bidang Militer, dibuat ES untuk membantu menganalisa perkiraan situasi pertempuran, memberikan interpretasi taktik laporan sensor intelijen dan memberikan rekomendasi alokasi senjata kepada komandan militer pada saat situasi perang.
Di atas merupakan beberapa contoh dari AI yang sudah diaplikasikan dalam beberapa bidang. Masih banyak aplikas-aplikasi AI yang tidak mungkin disebutkan semua di sini. Beberapa contoh di atas sudah dapat memberikan gambaran bahwa cakupan Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan tidak hanya dibidang ilmu komputer tetapi bisa bekerja sama dengan bidang lain untuk menciptakan sebuah sistem yang saling mendukung.
Contoh kecerdasan buatan
- IBM Deep Blue: Superkomputer IBM telah memainkan beberapa permainan catur melawan juara dunia.
- Cortana: Kontrol suara Microsoft didasarkan pada AI.
- Siri: Kontrol suara Apple dapat menanggapi pertanyaan dan melakukan tugas untuk penggunanya.
- Echo: Kontrol suara Amazon dapat menempatkan pesanan secara independen.
- DeepText: AI Facebook menganalisis email dan pembaruan status.
- Bursa kalkulator atau laporan stok: Program digunakan untuk menghitung probabilitas nilai tukar. Laporan pasar saham sudah dibuat oleh sistem AI di beberapa rumah media.
- Kantor: Di AS, sistem AI sudah digunakan untuk mencari email, surat dan teks hukum, untuk mengembangkan kontrak secara mandiri.
Sistem Informasi Berbasis Artificial Intelligence
Untuk mendukung hal tersebut digunakan sistem informasi dengan basis komputer dengan kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang dapat membantu kita dalam mendapatkan informasi yang kita inginkan dari data yang mendukung, walaupun tanpa bantuan secara langsung dari ahli sehingga lebih efisien. Kecepatan dan keakuratan mengolah data menjadi informasi yang berarti menjadi hal yang sangat penting. Selain cepat dan akurat, kualitas informasi yang dibutuhkan juga tak kalah penting. Saat ini terdapat Sistem Informasi Berbasis Komputer atau Computer Based Information System (CBIS) dan Artificial Intelligence yang dapat membantu kita dalam mengolah data menjadi informasi yang kita butuhkan. Berikut ini penjelasannya:
Untuk mendukung hal tersebut digunakan sistem informasi dengan basis komputer dengan kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang dapat membantu kita dalam mendapatkan informasi yang kita inginkan dari data yang mendukung, walaupun tanpa bantuan secara langsung dari ahli sehingga lebih efisien. Kecepatan dan keakuratan mengolah data menjadi informasi yang berarti menjadi hal yang sangat penting. Selain cepat dan akurat, kualitas informasi yang dibutuhkan juga tak kalah penting. Saat ini terdapat Sistem Informasi Berbasis Komputer atau Computer Based Information System (CBIS) dan Artificial Intelligence yang dapat membantu kita dalam mengolah data menjadi informasi yang kita butuhkan. Berikut ini penjelasannya:
1. Sistem Informasi Berbasis Komputer
Sistem Informasi Berbasis Komputer atau Computer Based Information System (CBIS)merupakan suatu sistem pengolah data menjadi sebuah informasi yang berkualitas dan dipergunakan untuk suatu alat bantu pengambilan keputusan. Dalam Sistem Informasi Berbasis Komputer, komputer memainkan peranan yang penting dalan suatu sistem pembangkit informasi. Dengan integrasi yang dimiliki antar subsistemnya, sistem informasi akan mampu menyediakan informasi yang berkualitas, tepat, cepat dan akurat sesuai dengan kebutuhan. Komponen-komponen yang ada dalam Sistem Informasi Berbasis Komputer adalah perangkat keras, perangkat lunak, database, telekomunikasi, dan manusia (user).
Sistem Informasi Berbasis Komputer atau Computer Based Information System (CBIS)merupakan suatu sistem pengolah data menjadi sebuah informasi yang berkualitas dan dipergunakan untuk suatu alat bantu pengambilan keputusan. Dalam Sistem Informasi Berbasis Komputer, komputer memainkan peranan yang penting dalan suatu sistem pembangkit informasi. Dengan integrasi yang dimiliki antar subsistemnya, sistem informasi akan mampu menyediakan informasi yang berkualitas, tepat, cepat dan akurat sesuai dengan kebutuhan. Komponen-komponen yang ada dalam Sistem Informasi Berbasis Komputer adalah perangkat keras, perangkat lunak, database, telekomunikasi, dan manusia (user).
Pemanfaatan Sistem Informasi Berbasis Komputer pada perusahaan akan membantu dalam mengenalkan produk, sehingga mempermudah pemasaran. Terdapat beberapa Sistem Informasi Berbasis Komputer yang digunakan, dua di antaranya akan dijelaskan dalam tulisan ini yaitu, Sistem Pakar dan Sistem Pengambilan Keputusan.
a. Sistem Pakar
Sistem pakar atau Expert System (ES) adalah sebuah sistem informasi yang memiliki intelegensia buatan (Artificial Intelegent) yang menyerupai intelegensia manusia. Sistem pakar bertujuan untuk menyediakan dukungan pemecahan masalah tingkat tinggi untuk pemakai dengan cara yang efektif. Sistem pakar memiliki kemampuan untuk menjelaskan alur penalarannya dalam mencapai suatu pemecahan tertentu. Sangat sering terjadi penjelasan cara pemecahan masalah ternyata lebih berharga dari pemecahannya itu sendiri. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman.
Contoh Aplikasi Sistem Pakar
a. Sistem Pakar
Sistem pakar atau Expert System (ES) adalah sebuah sistem informasi yang memiliki intelegensia buatan (Artificial Intelegent) yang menyerupai intelegensia manusia. Sistem pakar bertujuan untuk menyediakan dukungan pemecahan masalah tingkat tinggi untuk pemakai dengan cara yang efektif. Sistem pakar memiliki kemampuan untuk menjelaskan alur penalarannya dalam mencapai suatu pemecahan tertentu. Sangat sering terjadi penjelasan cara pemecahan masalah ternyata lebih berharga dari pemecahannya itu sendiri. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman.
Contoh Aplikasi Sistem Pakar
- MYCIN : Membantu petugas medis dalam mendiagnosa penyakit yang disebabkan bakteri.
- DENDRAL : Mengidentifikasi struktur molekular campuran yang tak dikenal.
- XCON & XSEL : Membantu konfigurasi sistem komputer besar.
- SOPHIE : membantu dalam analisis sirkuit elektronik.
- PROSPECTOR : Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit.
- FOLIO : Menbantu memberikan keputusan bagi seorang manajer dalam hal stok broker dan investasi.
- DELTA : Membantu dalam pemeliharaan lokomotif listrik disel.
Sistem Pengambilan Keputusan atau Decision Support System (DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Sistem pengambilan keputusan merupakan sebuah sistem yang memberikan pertimbangan kepada bagian manager sampai ke direktur atau pemilik saham dalam perusahaan, untuk memutuskan sebuah kebijakan tertentu dalam perusahaan. Menurut Bonczek, R.H, C.W. Holsapple dan A.B. Whinston, DSS sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi : sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen DSS lain), sistem pengetahuan (repository pengetahuan domain masalah yang ada pada DSS entah sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan).
Contoh Aplikasi Sistem Pengambilan Keputusan (DSS)
Institutional DSS: Membantu dalam perencanaan strategis perusahaan.
Ad hoc DSS: untuk masalah & situasi tertentu
Industrial DSS: Airline DSS, Real Estate DSS
GIS (Geographic Information Systems) : merupakan DSS yang mendukung keputusan menyangkup distribusi geografis dari sumber daya.
2. Artificial Intelligence
Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan, secara luas diartikan sebagai cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan pengembangan komputer (perangkat keras) dan program-program komputer (perangkat lunak) yang mampu meniru fungsi kognisi manusia. (Solso, 2008)
Contoh Aplikasi Artificial Intelligence
ELIZA : Program yang dapat mengambil peran seperti seorang psikiater, namun untuk kasus-kasus tertentu tidak dapat digunakan dan tetap harus dengan psikiater.
PARRY : Program simulasi komputer yang bertindak sebagai pasien yang akan diajak bicara oleh psikiater (kebalikan dari program ELIZA)
NETtalk : Program yang dapat membaca tulisan dan mengucapkan kata.
(Solso, 2008)
Keterbatasan kecerdasan buatan
Sama membantu seperti kecerdasan buatan, banyak bahaya dan masalah dapat muncul melalui AI juga. Itulah sebabnya para peneliti terus berusaha mengidentifikasi risiko menggunakan sistem belajar mandiri.
Pada Maret 2016, para peneliti Google merumuskan pertanyaan spesifik tentang kecerdasan buatan. [3] Mereka ingin mengklarifikasi kemungkinan risiko keamanan mesin cerdas. Sebagai contoh, para ilmuwan mempertanyakan bagaimana efek samping negatif dari pekerjaan mesin dapat dihilangkan. Selain itu, para peneliti menginginkan jawaban atas pertanyaan tentang bagaimana AI dapat dengan aman menjelajahi lingkungannya tanpa membahayakan oran
Kesimpulan
Baik Sistem Informasi Berbasis Komputer maupun Artificial Intelligence merupakan hasil dari kemajuan teknologi komputer yang diciptakan guna membantu pekerjaan manusia. Keduanya dapat digunakan dalam pengolahan data untuk diproses melalui program-program yang dibuat, sehingga mampu menyajikan informasi yang relevan bagi pengguna secara efektif. Peran ahli dapat digantikan sehingga dapat membantu penyelesaian masalah bagi orang awam sekalipun. Meskipun memudahkan dalam menyelesaikan masalah tanpa bantuan ahli, namun dalam beberapa kasus, penyajian informasi akan bermanfaat setelah pengkajian lebih dalam dari beberapa ahli. Pada Sistem Pakar alur penyelesaian masalah terdapat penjelasan mengenai alur penalaran hingga menghasilkan informasi, tetapi tidak pada Sistem Pengambilan Keputusan. Sistem Pakar sendiri merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence.
Untuk aplikasiannya dalam pembelajaran kimia yaitu pembelajran berbasis Quipper, dan yang terbarunya sekarang adanya ruang guru. untuk kedepannya mungkin saja pembelajaran menggunakan robot manusia untuk mengganti guru dikelas. bisa juga menggunakan gabungan virtual Reality dan augmented reality seprti pada game pokemon, namun hal ini bisa kita ubah fungsinya sehingga dijadikan media tambahan dalam pembelajaran kimia baik dalam teori dan praktek sehingga peserta didik merasakan sensasi di dalam ruangan praktikum
berdasarkan hasil sajian diatas, menururt anda efektifkah AL digunakan dalam pembelajaran? jika anda sebagai pendidik, inovasi apa yang anda dapat tawarkan untuk mengembangkan media pembelajaran ? kenapa anda menawarkan inovasi tersebut?
AI (Articial Intellegence) tentunya memiliki kelebihan dan kelemahan. Kelebihannya yaitu guru tidak perlu repot-repot dalam mengajar atau menerangkan didepan kelas lalu saat siswa bertanya pun AI pasti memberi jawaban sebenar-benarnya. Namun tentu memiliki kelemahan atau sisi tidak efektifnya yaitu AI tidak mampu mengajarkan atau menanamkan budi pekerti kepada peserta didik seluwes tenaga pengajar manual.
ReplyDeletesaya setuju dengan pendapat anda terkait Kelebihannya yaitu guru tidak perlu repot-repot dalam mengajar atau menerangkan didepan kelas lalu saat siswa bertanya pun AI pasti memberi jawaban sebenar-benarnya. akan tetapi penyataan anda selanjutnya menggatakan tidak sesuai. jadi efektifkah Al ini?
Deletesaya ingin menambahkan jawaban dari fanny, aya setuju dengan pendapat fanny, bahwa kelebihannya yakni guru tidak perlu repot-repot dalam mengajar atau menerangkan didepan kelas lalu saat siswa bertanya pun AI pasti memberi jawaban sebenar-benarnya. nah inikan secara kognitif, untuk menambahkan atau meningkatkan efektivitas pembelajaran yakni guru bisa melakukan penilaian secara afektif dan psikomotor yang menurut saya hanya guru yang bisa menilainya. dengan kolaborasi antara AI dan guru dalam pembelajaran kemungkinan untuk pengoptimalan hasil belajar pun akan meningkat, karena kerja guru dalam pembelajaran dapat terbantu dengan adanya AI/robot
Deletesaya sependapat dengan rekan-rekan mengenai dampak positif yang ditimbulkan oleh AI, saya ingin menembahkan sediki yaitu Pembelajaran dalam sistem AI ini merupakan pembelajaran yang dipersonalisasi sehingga meningkatkan pengalaman belajar siswa. Pembelajaran AI dalam sistem individual ini menunjukkan bahwa hal ini dapat meningkatkan fokus siswa. Pasalnya, AI memiliki kemampuan untuk mengajar siswa secara individu dan mengenali area yang dibutuhkan untuk menemukan cara pengajaran yang tepat pada siswa melalui kecerdasan buatan tersebut.
Deletesetuju saya dengan pendapat kakak dan abang diatas mengenai dampak postif dati AI BAHWA uru tidak perlu repot-repot dalam mengajar atau menerangkan didepan kelas lalu saat siswa bertanya pun AI pasti memberi jawaban sebenar-benarnya. nah inikan secara kognitif, untuk menambahkan atau meningkatkan efektivitas pembelajaran yakni guru bisa melakukan penilaian secara afektif dan psikomotor yang menurut saya hanya guru yang bisa menilainya. dengan kolaborasi antara AI dan guru dalam pembelajaran kemungkinan untuk pengoptimalan hasil belajar pun akan meningkat, karena kerja guru dalam pembelajaran dapat terbantu dengan adanya AI/robot. Namun tentu memiliki kelemahan atau sisi tidak efektifnya yaitu AI tidak mampu mengajarkan atau menanamkan budi pekerti kepada peserta didik seluwes tenaga pengajar manual..
Deletemananggapi permasalahan tentang inovasi yang anda dapat ditawarkan untuk mengembangkan media pembelajaran menggunakan AI (Articial Intellegence) yaitu dari dimasa depan mungkin saja media yang sudah ada dapat di gabung dengan camera yang dapat membaca ekspresi wajah, sehingga media tersebut dapat menentukan sendiri apakah siswa sudah mengerti atau belum, lalu apakah pembelajaran dapat dilanjutkan atau diulang. saya menawarkan inovasi ini untuk memudahkan pekerjaan guru dalam proses pembelajaran.
ReplyDeleteinovasi yang anda tawarkan sangat bangus. menurut anda efektif kah hal tersebut ditinjau dari psikologi peserta didik?
Deletesaya akan menjawab permasalahan yang pertama, efektifkah AI digunakan dalam pembelajaran, menurut saya jika sudah sesuai zamannya pada saat ini sudah cukup efektif, dengan adanya AI tidak mengurangi peran guru dalam menghadapi psikologis siswa, karna pada dasarnya AI diciptakan adalah sebagai alat bantu, bahkan AI lah yang nantinya akan banyak membantu guru dalam penerapan pembelajaran di kelas dan mempermudah penjelasan/penyampaian materi kimia yang abstrak, sehingga guru juga bisa fokus pada permasalahan apa yang dihadapi siswa dan penilaian pada diri siswa secara keseluruhan baik itu kognitif, afektif dan psikomotor siswa
ReplyDeleteSaya setuju dengan saudari melda.
Deletesesuai zamannya pada saat ini sudah cukup efektif, dengan adanya AI tidak mengurangi peran guru dalam menghadapi psikologis siswa, karna pada dasarnya AI diciptakan adalah sebagai alat bantu, bahkan AI lah yang nantinya akan banyak membantu guru dalam penerapan pembelajaran di kelas dan mempermudah penjelasan/penyampaian materi kimia yang abstrak, sehingga guru juga bisa fokus pada permasalahan apa yang dihadapi siswa dan penilaian pada diri siswa secara keseluruhan baik itu kognitif, afektif dan psikomotor siswa.
saya setuju dengan kakak :
Deleteefektifkah AL digunakan dalam pembelajaran?
sesuai dengan perkembangan zaman yang begitu cepat AI cukup efektif dalam proses pembelajaran karena pada dasarnya AI diciptakan adalah sebagai alat bantu, bahkan AI lah yang nantinya akan banyak membantu guru dalam penerapan pembelajaran di kelas dan mempermudah penjelasan/penyampaian materi kimia yang abstrak, sehingga guru juga bisa fokus pada permasalahan apa yang dihadapi siswa dan penilaian pada diri siswa secara keseluruhan baik itu kognitif, afektif dan psikomotor siswa, dan dapat digunakan dalam pengolahan data untuk diproses melalui program-program yang dibuat, sehingga mampu menyajikan informasi yang relevan bagi pengguna secara efektif.
Beberapa subjek atau mata pelajaran memiliki konsep abstrak yang perlu dipahami, seperti sains dan matematika. Tidak semua anak dapat memahami atau menerima dengan baik konsep-konsep abstrak yang diterangkan secara dikte atau tulisan di papan tulis. Namun jika ingin memperagakan konsep tersebut, tentunya memakan biaya lebih—dan bahkan mungkin waktu lebih. dengan menggunakan AL dalam pembelajaran dapat membantu guru untuk menyampaikan materi pembelajaran.
ReplyDeleteRobot edukasi (yang dirancang khusus untuk bidang edukasi/pendidikan) mempermudah pengajar untuk menerangkan konsep abstrak dengan mudah. Aplikasi pemrograman yang dimiliki robot edukasi, seperti SPRK Edition dari Sphero, mempermudah pengajar dalam menerangkan konsep abstrak dengan cara yang lebih mudah pada anak-anak.
saya setuju dengan solusi yang anda berikan. tapi efektifkah semua hal tersebut?
DeleteMenurut saya AI bisa membuat pembelajaran menjadi ekektif karena Artificial Intelligence merupakan hasil dari kemajuan teknologi komputer yang diciptakan guna membantu pekerjaan manusia. Keduanya dapat digunakan dalam pengolahan data untuk diproses melalui program-program yang dibuat, sehingga mampu menyajikan informasi yang relevan bagi pengguna secara efektif. Peran ahli dapat digantikan sehingga dapat membantu penyelesaian masalah bagi orang awam sekalipun. Meskipun memudahkan dalam menyelesaikan masalah tanpa bantuan ahli, namun dalam beberapa kasus, penyajian informasi akan bermanfaat setelah pengkajian lebih dalam dari beberapa ahli. Pada Sistem Pakar alur penyelesaian masalah terdapat penjelasan mengenai alur penalaran hingga menghasilkan informasi, tetapi tidak pada Sistem Pengambilan Keputusan. Sistem Pakar sendiri merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence.
ReplyDeleteUntuk aplikasiannya dalam pembelajaran kimia yaitu pembelajran berbasis Quipper, dan yang terbarunya sekarang adanya ruang guru. untuk kedepannya mungkin saja pembelajaran menggunakan robot manusia untuk mengganti guru dikelas. bisa juga menggunakan gabungan virtual Reality dan augmented reality seprti pada game pokemon, namun hal ini bisa kita ubah fungsinya sehingga dijadikan media tambahan dalam pembelajaran kimia baik dalam teori dan praktek sehingga peserta didik merasakan sensasi di dalam ruangan praktikum
menurut pendapat saya, AI akan sangat efektif jika diterapkan di sekolah. karena AI ini dapat membantu siswa dalam mencari referensi tambahan, dapat membantu siswa dalam belajar lebih ADVANCE, jika mereka tidak mendapatkannya di sekolah.
ReplyDeletedan inovasi yang mungkin akan saya tawarkan addalah seperti Photomath dimana didalam photomath ini, siswa hanya perlu memfoto soal aljabar maka mereka akan mendapatkan grafik dan penjelasan dari aplikasi tsb. dan juga saya ingin sekali mengembangkan sebuah software dimana siswa dapat mengakses pembelajaran kimia hingga ke permasalahan sehari-hari.
sependapat dengan rina bahwa AI akan sangat efektif jika diterapkan di sekolah. karena AI ini dapat membantu siswa dalam mencari referensi tambahan, dapat membantu siswa dalam belajar lebih ADVANCE, jika mereka tidak mendapatkannya di sekolah.
Deletedan inovasi yang mungkin akan saya tawarkan addalah seperti Photomath dimana didalam photomath ini, siswa hanya perlu memfoto soal aljabar maka mereka akan mendapatkan grafik dan penjelasan dari aplikasi tsb. dan juga saya ingin sekali mengembangkan sebuah software dimana siswa dapat mengakses pembelajaran kimia hingga ke permasalahan sederhana
saya setuju dengan teman" diatas bahwa AI akan sangat efektif jika diterapkan di sekolah. karena AI ini dapat sangat membantu guru dalam menjelaskan materi, jika AI di desain dengan sesungguhnya sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dari suatu pembelajaran saya rasa AI sangat efektif.
ReplyDelete