Penerapan Kecerdasan Buatan

**Penerapan Kecerdasan Buatan (**atau Penerapan **''[[Kecerdasan buatan|AI]]'')** merupakan program yang merekayasa kecerdasan manusia untuk dapat diterapkan pada perangkat mesin atau sistem komputer. 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|(Machine Learning)]]*, Pembelajaran Mendalam *[[Deep learning|(Deep Learning)]]*, Pemrosesan Bahasa Alami *(Natural Language Processing/NLP)*, dan Visi Komputer *(Computer Vision)*.

## 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.

Beberapa penerapan kecerdasan buatan dalam dunia pendidikan seperti *[[ChatGPT|(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.

## 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.

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.

Beberapa penerapan kecerdasan buatan dalam bisnis e-commerce seperti pencarian visual dan *[[Realitas berimbuh|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.

Tahun 1966 di *[[Stanford Research Institute]]*, muncul Robot Shakey. 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.

Tahun 1970, munculnya sistem kecerdasan buatan menggunakan algoritma *backward chaining* dikenal MYCIN. 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. 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. 

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 Translator|DeepL Translation]]*. Selain itu, penelitian dan pengembangan juga terus dilakukan untuk menguraikan dan melakukan terjemahan komunikasi hewan.

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. 

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. 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. Badan Bahasa menyarankan pembangunan korpus linguistik untuk mendukung pengembangan terjemahan antarbahasa ini.

## Referensi