1. Sistem Pakar vs Kecerdasan Buatan Modern (Artificial Intelligence) Dengan perkembangan teknologi seperti deep learning dan model berbasis data besar (big data) apakah Sistem Pakar masih relevan? Berikan argumen mendalam yang mendukung atau menolak relevansi tersebut, mohon dijelaskan dengan memberikan studi kasus akan hal ini . 2. Dalam bidang yang berkembang pesat seperti kedokteran atau teknologi, bagaimana Sistem Pakar dapat memastikan bahwa basis pengetahuannya selalu terkini?Apakah memungkinkan untuk melakukan pembaruan secara real-time?

1. Sistem Pakar vs Kecerdasan Buatan Modern

Penjelasan:

Sistem pakar adalah sistem komputer yang dirancang untuk meniru kecerdasan manusia dalam membuat keputusan dan memecahkan masalah. Meskipun teknologi seperti deep learning dan model berbasis data besar (big data) telah berkembang pesat, sistem pakar masih relevan dalam beberapa konteks.

Argumen Mendukung Relevansi Sistem Pakar:

1. Keandalan dan Kejelasan: Sistem pakar sering kali lebih andal dan jelas dalam pengambilan keputusan karena didasarkan pada aturan yang ditetapkan oleh ahli. Ini penting dalam situasi di mana keputusan yang tepat sangat penting, seperti dalam sistem medis atau hukum.

2. Konteks dan Pengetahuan Domain: Sistem pakar memiliki kemampuan untuk memahami konteks dan pengetahuan domain yang mendalam. Misalnya, dalam bidang kedokteran, sistem pakar dapat memberikan diagnosis yang akurat berdasarkan gejala dan riwayat pasien.

3. Pembaruan dan Penyesuaian: Sistem pakar dapat diperbarui dan disesuaikan dengan mudah untuk mengakomodasi perubahan dalam pengetahuan medis atau teknologi.

Argumen Menolak Relevansi Sistem Pakar:

1. Keterbatasan Data: Sistem pakar mungkin tidak sefleksibel atau sekuat model berbasis data besar dalam menangani volume data yang sangat besar dan kompleksitas masalah yang tinggi.

2. Kurangnya Fleksibilitas: Sistem pakar cenderung kurang fleksibel dibandingkan dengan kecerdasan buatan modern yang dapat belajar dari data baru dan beradaptasi dengan situasi yang berubah.

Studi Kasus:

Dalam bidang kedokteran, sistem pakar digunakan untuk membantu diagnosis penyakit. Misalnya, sistem pakar dapat menganalisis gejala pasien dan memberikan diagnosis yang mungkin, yang kemudian dapat dikonfirmasi oleh dokter. Namun, dengan kemajuan teknologi, model berbasis data besar juga digunakan untuk menganalisis data kesehatan besar dan memberikan prediksi yang lebih akurat. Dalam kasus ini, kedua pendekatan dapat digunakan secara bersamaan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

2. Pembaruan Basis Pengetahuan Sistem Pakar

Penjelasan:

Dalam bidang yang berkembang pesat seperti kedokteran atau teknologi, memastikan bahwa basis pengetahuan sistem pakar selalu terkini adalah tantangan besar. Namun, ini tidak mustahil dilakukan.

Cara Memastikan Pembaruan Secara Real-Time:

1. Integrasi Data Real-Time: Sistem pakar dapat diintegrasikan dengan sumber data real-time, seperti jaringan sensor medis atau platform IoT, yang menyediakan data terbaru secara langsung.

2. Pembaruan Berkelanjutan: Basis pengetahuan sistem pakar dapat diperbarui secara berkala dengan memasukkan penelitian terbaru, temuan ilmiah, dan perkembangan teknologi.

3. Pembelajaran Berkelanjutan: Sistem pakar dapat dilengkapi dengan mekanisme pembelajaran berkelanjutan yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data baru dan menyesuaikan diri dengan perubahan dalam domain pengetahuannya.

Kemungkinan Pembaruan Secara Real-Time:

Memungkinkan untuk melakukan pembaruan secara real-time tergantung pada kompleksitas sistem pak sumber data yang digunakan. Dalam beberapa kasus, ini memerlukan infrastruktur yang kuat dan integrasi yang cermat dengan sumber data real-time. Namun, dengan kemajuan teknologi, ini semakin layak secara ekonomi dan teknis.

Kesimpulan:

Sistem pakar masih relevan dalam banyak konteks, terutama di mana keandalan dan kejelasan pengambilan keputusan sangat penting. Meskipun kecerdasan buatan modern menawarkan fleksibilitas dan kemampuan untuk menangani data besar, sistem pakar memiliki keunggulan dalam pemahaman konteks dan pengetahuan domain yang mendalam. Pembaruan real-time dari basis pengetahuan sistem pakar memang tantangan, tetapi dengan integrasi data real-time dan pembelajaran ber