1. Jelaskan Perbedaan Artifical Neural Network dan Expert System! 2. Sebutkan dua jenis utama AI berdasarkan fungsinya! 3. yang terdapat dalam expert system terdiri dari beberapa eleman, sebutkan! 4. Mengapa etika AI menjadi isu penting dalam pengembangar dan penggunaan teknologi kecerdasan buatan?

Berikut jawaban untuk pertanyaan Anda:

1. Perbedaan Artificial Neural Network (ANN) dan Expert System:

Artificial Neural Network (ANN) dan Expert System (ES) merupakan dua pendekatan berbeda dalam kecerdasan buatan, dengan kekuatan dan kelemahan masing-masing. Perbedaan utamanya terletak pada cara mereka memproses informasi dan bagaimana mereka "belajar":

| Fitur | Artificial Neural Network (ANN) | Expert System (ES) |
|-----------------|-------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------|
| Cara Kerja | Pemrosesan informasi paralel, terinspirasi oleh otak manusia. Belajar dari data melalui pelatihan. | Berbasis aturan (rule-based), menggunakan pengetahuan pakar yang telah diprogram. |
| Representasi Pengetahuan | Bobot koneksi antar neuron. Pengetahuan tersirat dalam bobot dan struktur jaringan. | Aturan "IF-THEN", fakta, dan prosedur. Pengetahuan eksplisit dan terstruktur. |
| Pembelajaran | Belajar dari data melalui algoritma pelatihan (misalnya, backpropagation). Membutuhkan data pelatihan yang besar. | Pengetahuan dimasukkan secara manual oleh pakar. Tidak belajar secara otomatis dari data. |
| Kemampuan Generalisasi | Dapat menggeneralisasi ke data baru yang belum pernah dilihat selama pelatihan, meskipun kualitas generalisasi bergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan. | Generalisasi terbatas pada aturan yang telah diprogram. Tidak mampu menangani situasi yang tidak terduga. |
| Penjelasan (Explainability) | Sulit untuk menjelaskan bagaimana ANN sampai pada kesimpulannya (black box). | Lebih mudah dijelaskan karena logika penalarannya transparan berdasarkan aturan yang telah ditetapkan. |
| Ketahanan terhadap Noise | Lebih tahan terhadap noise atau data yang tidak akurat dalam data pelatihan. | Rentan terhadap noise dan data yang tidak konsisten. |


2. Dua Jenis Utama AI Berdasarkan Fungsinya:

Dua jenis utama AI berdasarkan fungsinya adalah:

* AI Narrow/Weak AI: AI jenis ini dirancang untuk melakukan tugas spesifik. Contohnya termasuk sistem rekomendasi pada platform e-commerce, chatbot, dan pengenalan wajah. AI Narrow tidak memiliki kesadaran atau kemampuan umum seperti manusia.

* AI General/Strong AI: AI jenis ini memiliki kemampuan kognitif yang setara atau melampaui manusia. AI General dapat belajar, memahami, dan menerapkan pengetahuan di berbagai bidang tanpa perlu diprogram secara spesifik untuk setiap tugas. AI General masih merupakan konsep yang belum terwujud sepenuhnya.


3. Elemen dalam Expert System:

Sebuah expert system terdiri dari beberapa elemen kunci, antara lain:

* Basis Pengetahuan (Knowledge Base): Berisi fakta, aturan, dan prosedur yang merepresentasikan pengetahuan pakar dalam suatu domain tertentu.
* Mesin Inferensi (Inference Engine): Komponen yang memproses basis pengetahuan untuk menarik kesimpulan dan menjawab pertanyaan. Ia menggunakan logika untuk mencocokkan fakta dengan aturan dan menghasilkan solusi.
* Antarmuka Pengguna (User Interface): Memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan sistem, memasukkan data, mengajukan pertanyaan, dan menerima jawaban.
* Modul Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition Module): Digunakan untuk memasukkan dan memperbarui pengetahuan ke dalam basis pengetahuan. Proses ini seringkali melibatkan kerja sama dengan pakar.
* Penjelasan (Explanation Module): Menjelaskan bagaimana sistem sampai pada kesimpulan tertentu, sehingga pengguna dapat memahami proses penalarannya.


4. Pentingnya Etika AI dalam Pengembangan dan Penggunaan Teknologi Kecerdasan Buatan:

Etika AI menjadi isu penting karena potensi dampak negatif yang signifikan dari teknologi ini jika tidak dikembangkan dan digunakan secara bertanggung jawab. Beberapa alasannya meliputi:

* Bias dan Diskriminasi: Sistem AI dapat mewarisi bias dari data pelatihan yang digunakan, yang dapat menyebabkan diskriminasi terhadap kelompok tertentu.
* Privasi dan Keamanan Data: Penggunaan AI seringkali melibatkan pengumpulan dan analisis data pribadi yang sensitif, sehingga perlu dijamin kerahasiaan dan keamanannya.
* Akuntabilitas dan Transparansi: Sulit untuk memahami bagaimana beberapa sistem AI (terutama ANN) sampai pada kesimpulannya, sehingga sulit untuk menentukan siapa yang bertanggung jawab jika terjadi kesalahan.
* Penggunaan yang Salah: AI dapat digunakan untuk tujuan yang merugikan, seperti penyebaran informasi palsu, manipulasi, atau bahkan senjata otonom.
* Pengangguran: Otomatisasi pekerjaan melalui AI dapat menyebabkan pengangguran massal jika tidak dikelola dengan baik.

Oleh karena itu, pengembangan dan penggunaan AI harus didasarkan pada prinsip-prinsip etika yang kuat untuk memastikan bahwa teknologi ini bermanfaat bagi kemanusiaan dan tidak menimbulkan kerugian yang signifikan.