Assalamualaikum, wr,wb
Setelah minggu lalu kita bahas mengenai, media pembelajaran berbasis ICT, kali ini kita akan review mengenai AI atau yang lebih dikenal dengan kecerdasan buatan. Semoga bermanfaat ^-^
Seiring berjalanya waktu, sejarah manusia
dikembangkan oleh rangkaian langkah-langkah yang berturut-turut, bahkan sampai
kecanggihan relatif dari otak modern dan budayanya. Dan yang sedang booming
saat ini adalah Artificial Intelligence. Kecerdasan
buatan atau Artificial Intelligence (AI) istilah yang mungkin akan
mengingatkan kita akan kehebatan optimus prime dalam film The Transformers.
Kecerdasan buatan memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot yang dapat
berperilaku seperti manusia.
Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan
diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer)
agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia.
Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem
pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan saraf
tiruan dan robotika. Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan
manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh:
mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat
permainan catur atau Backgammon.
Selain paparan singkat di atas, penulis merujuk pada salah satu
jurnal yang tentunya berkaitan AI yang berjudul “Mathematics and
Artificial Intelligence, two branches of
the same tree” yang disusun oleh Angel Garrido dari Faculty of Sciences,
UNED, Madrid, Spain. Dan telah di terima pada tanggal 06 Januari 2010
dengan nomor procedia social and behavioral sciences 2(2010) 1133-1136.
Dalam jurnal tersebut terdapat beberapa kata kunci
yakni Pendidikan Matematika; Ilmu Komputer; Kecerdasan buatan; Teori Game;
Teori grafik; Heuristik; Matematika. Dimana terdapat hubungan diantara beberapa
kata kunci tersebut, sesuai dengan judul dalam jurnal tersebut, yakni “Matematika
dan Kecerdasan Buatan, Dua Cabang dari Pohon yang Sama”. Dan pada kesempatan ini, kami mendapat bagian pembahasan pada kesimpulan jurnalnya.
Ada beberapa permainan ilmu komputer yang merupakan AI dalam pembelajaran
matematika, contohnya
adalah untuk memotivasi siswa, yang terkait dengan kehidupan buku hariannya bisa
menggunakan teka-teki Sudoku. Ini telah mencapai popularitas di seluruh dunia
dalam beberapa kali, dan menarik perhatian besar dari komunitas intelijen
komputasi. Sudoku selalu dianggap sebagai Masalah Kepuasan atau Kendala
Kepuasan Hambatan. Menurut [Chen, 2009] untuk
fokus pada struktur grafik penting yang mendasari teka-teki Sudoku. Pertama,
dengan formalisasi permainan Sudoku sebagai grafik. Kemudian, algoritma
pemecahan berdasarkan penalaran heuristik pada grafik dapat diusulkan. Untuk mengevaluasi tingkat
kesulitan teka-teki, pengukuran kuantitatif tingkat kompleksitas teka-teki
Sudoku berdasarkan struktur grafik dan teori informasi dapat diusulkan. Hasil
eksperimen menunjukkan bahwa semua teka-teki dapat diselesaikan dengan cepat
menggunakan penalaran heuristik, dan bahwa metrik kompleksitas permainan yang
diusulkan dapat membedakan antara tingkat kesulitan teka-teki.
Origami adalah seni
melipat kertas. Itu juga memang memiliki banyak manfaat pendidikan. Hubungannya
dengan geometri jelas. Tetapi juga studi tentang Origami dan Matematika dapat
dipertimbangkan ke dalam bidang Topologi, meskipun mungkin lebih terkait dengan
Combinatorics, atau Teori Grafik.
Di antara hal-hal yang
perlu AI untuk menerapkan representasi adalah Kategori, Objek, Properti,
Hubungan dan sebagainya. Semuanya terhubung ke Matematika, serta menjadi contoh
ilustratif yang sangat memadai. Misalnya, menunjukkan Fuzzy Set bersama dengan
Renyah atau Set Klasik, yang merupakan kasus khusus dari sebelumnya; atau
memperkenalkan konsep dan strategi dari Matematika Diskrit, sebagai penggunaan
yang mudah dari alat Grafik Teori di berbagai bidang. Masalah dalam AI dapat
diklasifikasikan dalam dua tipe umum, Masalah Pencarian dan Masalah
Representasi. Kemudian, kami memiliki Logika, Aturan, Bingkai, Nets, sebagai
model dan alat yang saling berhubungan. Semua itu adalah topik yang sangat
matematis. Tujuan dasar dari A I adalah untuk menciptakan model yang dapat
diterima untuk pengetahuan manusia. Karena itu, subjeknya adalah "bentuk
murni". Kami mencoba meniru cara penalaran otak manusia. Ini harus
berturut-turut, mendekati langkah-langkah, tetapi upaya terus berjalan dalam
pengertian ini.
Dalam
jurnal ini peneliti juga memberikan contoh studi kasus untuk grafik dan
probabilitas, yakni kita dapat menunjukkan kasus studi ini: Bayesian Networks,
sebagai grafik terarah, asiklik, terhubung, bersama-sama dengan distribusi
probabilitas yang terkait dengan setiap node, yang menyatakan hubungan timbal balik
antara node mewakili negara, dengan ujung terarah. Untuk mengungkapkan beberapa
contoh yang sangat klasik dan ilustratif, seperti juga ASIA bersih, tentang
penyakit menular, seperti tuberkulosis. Atau lebih sederhananya, kasus rumput
basah yang terkenal, dan jika itu karena hari ini hujan, atau mungkin itu
karena air-spinkler. Contoh-contoh tersebut memotivasi tidak hanya untuk
belajar dengan minat dan motivasi yang lebih besar alat-alat teori grafik,
tetapi juga memungkinkan survei unsur pada penelitian saat ini di AI, atau
lebih umum, dalam Ilmu Komputer.
Selain
itu, peneliti juga memberikan saran yakni untuk
mengusulkan metode tersebut melalui studi paralel yayasan Matematika dan Ilmu
Komputer. Subbidang Ilmu Komputer lainnya dapat menjadi pembawa metode ini
juga, tapi mungkin AI adalah pilihan yang lebih baik saat ini, mengingat
karakteristiknya, yang secara praktis bertepatan dengan banyak teknik dan
tujuan matematika. Pembelajaran kreatif memungkinkan untuk memahami perkembangan
dan praktik kreativitas. Kemungkinan menemukan solusi baru adalah salah satu
karakteristik spesifik dari proses kreatif. Ini mungkin terdiri dari seni
merumuskan pertanyaan untuk mendapatkan ide, meningkatkan kapasitas, menentang
konvensionalisme saat ini di dunia edukatif. Jadi, manfaat dari metode edukatif
yang inovatif harus terdiri dalam hal yang lebih progresif dari Matematika
Pendidikan di zaman modern, dengan tujuan akhir menghasilkan pikiran yang
adaptif dan kreatif, mampu memecahkan masalah dan tantangan baru.
Nah itulah salah satu bentuk AI yang berkaitan dengan pembelajaran matematika. Namun, di benak penulis, terpikir apakah efektif jika ilmu komputer(permainan* komputer) sebagai AI dalam pembelajaran matematika? Bukankah akan menyebabkan ketergantungan/kecanduan terhadap permainan tersebut? Bagi pembaca yang ingin memberikan tanggapan, kritikan ataupun saran mengenai AI, silahkan tuliskan di kolom komentar, Mari saling berbagi :)

