Ensiklopedia Dunia

Temukan artikel dan sumber daya untuk membantu menjawab pertanyaan Anda.

Penerapan Kecerdasan Buatan


Diagram hubungan antara Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence), Pembelajaran Mesin (Machine Learning), Pembelajaran Mendalam (Deep Learning), dan Kecerdasan Buatan Generatif (Generative AI).

Penerapan Kecerdasan Buatan (atau Penerapan AI) merupakan program yang merekayasa kecerdasan manusia untuk dapat diterapkan pada perangkat mesin atau sistem komputer.[1] Tujuan kecerdasan buatan adalah memfasilitasi komputer agar memiliki kemampuan berpikir dan bertindak seperti manusia. Untuk mencapai kecerdasan tersebut, kecerdasan buatan dikembangkan melalui berbagi sub-bidang utama, termasuk Pembelajaran Mesin (Machine Learning), Pembelajaran Mendalam (Deep Learning), Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP), dan Visi Komputer (Computer Vision).[1]

Pendidikan

Dalam dunia pendidikan, kecerdasan buatan telah memberikan peluang baru untuk meningkatkan efektivitas pendidikan. kecerdasan buatan dapat digunakan untuk menyediakan materi pembelajaran yang disesuaikan, mengidentifikasi pola belajar siswa, dan meningkatkan efisiensi proses evaluasi.[2]

Beberapa penerapan kecerdasan buatan dalam dunia pendidikan seperti (Chatbot) program komputer yang mensimulasikan percakapan manusia baik tertulis atau lisan yang memungkinkan manusia berinteraksi dengan perangkat digital seolah-olah mereka sedang berkomunikasi dengan orang sungguhan; (Mentor Visual) Bertindak sebagai asisten belajar yang interaktif dengan mengembangkan keterampilan melalui gambar, grafik, animasi, atau video.[2]

Bisnis E-Commerce

Kecerdasan buatan dengan segala kemampuannya dapat memproses dan menganalisis big data secara cepat dan akurat, membuka peluang bagi perusahaan e-commerce untuk meningkatkan strategi pemasaran.[3]

Evolusi kecerdasan buatan dalam e-commerce dimulai dengan penggunaan algoritma canggih sistem rekomendasi berdasarkan filter item, tahun 1990. Pada tahun 2000 melahirkan integrasi pemrosesan bahasa alami dengan visi komputer. Perkembangan berikutnya memanfaatkan big data dan analisis prediktif, memungkinkan e-commerce dapat memprediksi kebutuhan dan perilaku pelanggan.[4]

Beberapa penerapan kecerdasan buatan dalam bisnis e-commerce seperti pencarian visual dan fitur try-on virtual memungkinkan pengguna mencari produk dengan mengunggah gambar. NLP dan analisis sentimen untuk menggali dalam ulasan dan feedback pelanggan.

Kesehatan

Dalam 4 dekade terakhir, kecerdasan buatan dalam bidang kesehatan mengalami perkembangan diawali dengan kemunculan Machine Learning dan Deep Learning. Tahun 1961 muncul pembuatan lengan robot yang mampu melakukan die casting otomatis. Kemudian tahun 1964, Joseph Weizenbaum memperkenalkan ELIZA yang memanfaatkan Natural Language Procesing yang mampu berkomunikasi atau meniru percakapan manusia.[5]

Tahun 1966 di Stanford Research Institute, muncul Robot Shakey.[6] Pada tahun-tahun ini perkembangan kecerdasan buatan di bidang kesehatan masih bergerak pelan. Pada Tahun 1960, mengembangkan sistem analisis dan mesin pencarian berbasis web yang dibuat oleh National Library of Medicine dikenal dengan PubMed. PubMed menyimpan data informasi klinis dan sistem medis.[7]

Tahun 1970, munculnya sistem kecerdasan buatan menggunakan algoritma backward chaining dikenal MYCIN.[8] Aplikasi tersebut dikembangkan berdasarkan informasi pasien dan 600 aturan yang diinputkan oleh dokter. MYCIN mampu memberikan daftar bakteri patogen potensial serta memberikan rekomendasi obat yang digunakan sesuai dengan kondisi pasien.Pada tahun 2000 perusahaan IBM memperkenalkan Question-Answering (QA) bernama Watson.[9] Selanjutnya muncul Aplikasi bernama DeepQA menggunakan NLP untuk menganalisa data tidak terstruktur.

Proses terjemahan bahasa

Artikel utama: Terjemahan mesin

Teknologi terjemahan ucapan (speech translation) berupaya mengubah ucapan lisan dari satu bahasa ke bahasa lain. Hal ini berpotensi mengurangi hambatan bahasa dalam perdagangan internasional dan pertukaran antarbudaya, memungkinkan penutur dari berbagai bahasa berkomunikasi satu sama lain.[10]

Kecerdasan Buatan (AI) telah diterapkan untuk menerjemahkan bahasa lisan dan konten tekstual secara otomatis dalam berbagai produk terjemahan mesin, seperti Microsoft Translator, Google Translate, dan DeepL Translation.[11] Selain itu, penelitian dan pengembangan juga terus dilakukan untuk menguraikan dan melakukan terjemahan komunikasi hewan.[12][13][14]

Makna dalam komunikasi disampaikan tidak hanya melalui teks, tetapi juga melalui konteks dan cara penggunaan bahasa (lihat semantik dan pragmatik). Dua pendekatan utama untuk kategorisasi terjemahan mesin adalah terjemahan mesin statik (statistical machine translation – SMT) dan terjemahan mesin saraf (neural machine translations – NMT). Metode SMT terdahulu menggunakan metodologi statistik untuk memprediksi keluaran terbaik yang paling mungkin dengan algoritma tertentu. Sementara itu, pendekatan NMT menggunakan algoritma dinamis yang mencapai terjemahan yang lebih akurat dan baik berdasarkan konteks.[15]

Tingkat adopsi teknologi terjemahan AI di Indonesia tergolong tinggi. Bahasa Indonesia dilaporkan menjadi salah satu bahasa yang paling sering menggunakan layanan Google Translate di dunia, khususnya dalam terjemahan pasangan bahasa Inggris ke Indonesia.[16] Selain mendukung komunikasi global, AI juga memberikan peluang baru dalam perlindungan dan revitalisasi bahasa daerah. AI juga dapat mendukung proses dokumentasi bahasa daerah, termasuk pemetaan bahasa, dan pengembangan alat penerjemah dari bahasa Indonesia ke bahasa daerah serta antarbahasa daerah.[17] Badan Bahasa menyarankan pembangunan korpus linguistik untuk mendukung pengembangan terjemahan antarbahasa ini.

Referensi

  1. ^ a b Lubis, M. Sobron Yamin (2021). Implementasi Artificial Intelligence pada Sistem Manufaktur Terpadu. Medan: UISU Press. hlm. 1–7. ISBN 978-623-7297-39-0. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  2. ^ a b vendoronline (2023-11-21). "13 Kecerdasan Buatan yang Kita Gunakan Sehari-hari". BINUS UNIVERSITY BANDUNG - Kampus Teknologi Kreatif. Diakses tanggal 2025-11-09.
  3. ^ Aldoseri, Abdulaziz; Al-Khalifa, Khalifa N.; Hamouda, Abdel Magid (2023-06-13). "Re-Thinking Data Strategy and Integration for Artificial Intelligence: Concepts, Opportunities, and Challenges". Applied Sciences (dalam bahasa Inggris). 13 (12): 7082. doi:10.3390/app13127082. ISSN 2076-3417. Pemeliharaan CS1: DOI bebas tanpa ditandai (link)
  4. ^ Mahendra, Gede Surya (2024). TREN TEKNOLOGI AI (Pengantar dan Contoh Penerapan Artificial Intelligence di Berbagai Bidang). PT Sonpedia. ISBN 978-623-8598-77-9. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  5. ^ Weizenbaum, Joseph (1966). "ELIZA—A Computer Program for the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine". Communications of the ACM. 9 (1): 36–45. doi:10.1145/365153.365168.
  6. ^ International, S. R. I. (1966-11-15). "Shakey the Robot". SRI (dalam bahasa American English). Diakses tanggal 2025-11-09.
  7. ^ "About". PubMed (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2025-11-09.
  8. ^ Shortliffe, Edward H. (1976). Computer-Based Medical Consultations: MYCIN. Elsevier. ISBN 978-0-444-00152-7.
  9. ^ Ferrucci, David (2010). "Building Watson: An Overview of the DeepQA Project". AI Magazine. 31 (3): 59–79. doi:10.1609/aimag.v31i3.2303.
  10. ^ Nakamura, Satoshi (2009). "Overcoming the language barrier with speech translation technology" (PDF). Science & Technology Trends Quarterly Review.
  11. ^ Clark, Jack (2015-12-8). "Why 2015 Was a Breakthrough Year in Artificial Intelligence". Bloomberg.com.
  12. ^ Briefer, Elodie F.; Sypherd, Ciara C.-R.; Linhart, Pavel; Leliveld, Lisette M. C.; Padilla de la Torre, Monica; Read, Eva R.; Guérin, Carole; Deiss, Véronique; Monestier, Chloé (2022-03-07). "Classification of pig calls produced from birth to slaughter according to their emotional valence and context of production". Scientific Reports. 12 (1): 3409. doi:10.1038/s41598-022-07174-8. ISSN 2045-2322. PMC 8901661. PMID 35256620.
  13. ^ Corbyn, Zoë (2022-07-31). "Can artificial intelligence really help us talk to the animals?". The Guardian (dalam bahasa Inggris (Britania)). ISSN 0261-3077. Diakses tanggal 2025-12-02.
  14. ^ "Chinese Researchers Develop AI Tech to Help Interpret Animal Social Behavior----Chinese Academy of Sciences". english.cas.cn. Diakses tanggal 2025-12-02.
  15. ^ Mishra, Brojo Kishore, ed. (2020). Natural Language Processing in Artificial Intelligence (1st ed.). New York: Apple Academic Press. ISBN 978-0-367-80849-5. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  16. ^ Untara, Wahyu; Setiawan, Teguh (2020-06-15). "PROBLEMA MESIN PENERJEMAH BERBASIS AI DALAM PROSES PENERJEMAHAN BUKU INGGRIS-INDONESIA DAN SOLUSINYA". Adabiyyāt: Jurnal Bahasa dan Sastra. 4 (1): 92–115. doi:10.14421/ajbs.2020.04105. ISSN 2549-2047.
  17. ^ Nasrullah, Riki. "RISALAH KEBIJAKAN Nomor 7, Agustus 2024. Revitalisasi Bahasa Daerah di Indonesia: Integrasi Teknologi AI dan Pendekatan Berbasis Komunitas" (PDF). Diakses tanggal 2025-12-2.

Konten ini disalin dari wikipedia, mohon digunakan dengan bijak.

Toploker.com

Beranda

Program Studi

Karirnews
×
Advertisement