Transformasi Digital Menggunakan Kecerdasan Buatan pada Smart Healthcare Beserta Tantangannya untuk Kemaslahatan Umat: Pidato Pengukuhan Guru Besar

Shofwatul ‘Uyun, - (2024) Transformasi Digital Menggunakan Kecerdasan Buatan pada Smart Healthcare Beserta Tantangannya untuk Kemaslahatan Umat: Pidato Pengukuhan Guru Besar. UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta, Yogyakarta.

Preview

Text (Transformasi Digital Menggunakan Kecerdasan Buatan pada Smart Healthcare Beserta Tantangannya untuk Kemaslahatan Umat: Pidato Pengukuhan Guru Besar) Prof Shofwatul Uyun_Transformasi Digital Menggunakan Kecerdasan Buatan pada Smart Healthcare Beserta Tantangannya untuk Kemaslahatan Umat Pidato Guru Besar.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

Banyak definisi yang menjabarkan makna dari kata Artificial intelligence, salah satunya menyebutkan, Kecerdasan buatan adalah cabang dari ilmu komputer yang memiliki kemampuan untuk mensimulasikan perilaku cerdas manusia pada komputer. Gambar 1 menunjukkan beberapa definisi dari kecerdasan buatan. Menurut Russell dan Norvig (2010), definisi AI memiliki makna yang sangat luas sebagai thinking humanly dan acting humanly, karena sampai saat ini kemampuan manusia dalam berfikir di luar rasio yang bersifat refleks dan intuitif belum dapat ditiru oleh komputer atau mesin. Sedangkan definisi AI sebagai thinking rationally lebih sempit maknanya jika dibandingkan dengan acting rationally [1]. Oleh karena itu saat ini definisi AI yang paling tepat adalah acting rationally, komputer mampu melakukan penalaran secara logis dan juga melakukan aksi secara rasional berdasarkan dari proses penalaran tersebut Sejak awal perkembangannya, AI telah mengalami transformasi yang signifikan. Evaluasi AI tidak hanya mencakup kemampuan pengenalan pola pada data, tetapi juga fokus pada kemampuan sistem dalam melakukan penalaran logis dan pembelajaran adaptif. Ada beberapa kondisi yang mendorong AI mengalami kebangkitan pada beberapa dekade akhir ini, antara lain: kecepatan dari processor komputer, kapasitas memori yang meningkat, dan peningkatan beberapa algoritma untuk pemrosesan data. Teknologi GPU yang semakin canggih mampu memberikan kemudahan komputer dalam menyelesaikan tugas optimasi, seperti halnya proses pembelajaran atau biasa disebut dengan training pada machine learning menggunakan dataset dalam jumlah yang sangat besar. Adopsi pada machine learning secara luas menunjukkan bahwa backbone dari AI telah terbentuk. Gambar 2 menunjukkan ilustrasi peningkatan kinerja yang berbanding lurus dengan jumlah data.

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item