# data[].attributes.body
Pembahasan: Revolusi industri merupakan perubahan besar dengan mengubah cara barang di produksi melibatkan teknologi.

Penerapan:

•belanja online

Mengubah cara berbelanja dengan memanfaatkan teknologi digital

• pembayaran digital

Melakukan Metode pembayaran secara digital melalui e wallet seperti gopay ovo dll

Manfaat:

Mempercepat pengerjaan dan efisien

# data[].attributes.body
Pembahasan :

Revolusi Industri 4.0 adalah istilah yang mengacu pada transformasi digital dalam proses produksi dan sistem manufaktur yang didorong oleh perkembangan teknologi canggih seperti Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), big data, dan teknologi lainnya.

Contoh penerapan :

Berapa teknologi yang di gunakan saat kemajuan teknologi revolusi 4.0

1. AI

2. Cloud computing

3. Aplikasi pintar

4. Aplikasi kesehatan tubuh

5. Aplikasi pembelajaran digital

Manfaat :

1. Mempermudah

2. Meng efisiensi kan waktu

3. Teknologi semakin canggih

4. Menghemat energi

# data[].attributes.body
Pembahasan:big data adalah data dengan jumlah yang sangat besar dan beragam

Penerapan:

•data media sosial

memahami tren,mngetahui topik atau isu yang sedang populer di kalangan pengguna

•data transaksi

mencatat informasi terjadinya pertukaran Barang atau uang bisa mencakup tanggal,waktu,jumlah,dan harga

Manfaat:

Membantu pengambilan keputusan, peningkatan kinerja dan mengatasi masalah

# data[].attributes.body
Pembahasan: Revolusi industri adalah sebuah perubahan/perkembangan digital

contoh penerapan : E book, pembelajaran daring, Ai

Manfaat : efisiensi, konektivitas

# data[].attributes.body
Pembahasan: internet of things(Iot) adalah suatu objek atau benda yang terhubung melalui bantuan internet.

Penerapan:

•lampu pintar

Dikendalikan melalui suara ataupun smartphone

•kunci pintu

Manfaat:

Meningkatkan Kenyamanan dan mempermudah aktivitas

# data[].attributes.body
ADITYA Xll4

NAUFAL MAULANA RAHMAAN Xll2

TIAN VITEX PUBESCENS Xll5

# data[].attributes.body
Berikan pembahasan, contoh dan manfaat

Revolusi industri 4.0, internet of things(Iot), Big data, artificial intellige (AI), dan cloud Computing di kehidupan sehari-hari kalian!!

# data[].attributes.body
Pembahasan :

Contoh penerapan :

Manfaat :

# data[].attributes.body
Pemahaman : istilah umum untuk kumpulan data dalam jumlah sangat besar/kompleks.Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti media sosial, transaksi online dan lain lain

Contoh : rekomendasi produk, algoritma

Manfaat : Rekomendasi produk yang lebih akurat/mudah mencari produk

# data[].attributes.body
Pembahasan : sebuah konsep di mana berbagai perangkat fisik, seperti sensor, perangkat elektronik, dan objek lainnya, terhubung dan berkomunikasi melalui internet.

Contoh : TV (mi remote), e wallet, strava

Manfaat : Bisa mengontrol jarak jauh sehingga memudahkan pengguna dan mengevesiensikan waktu

# data[].attributes.body
Pemahaman : simulasi proses kecerdasan manusia dalam mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia dan meniru tindakannya. Mencakup kemampuan untuk belajar (dari data), berpikir (menalar), dan mengambil keputusan.

Contoh : ChatGpt, gemini ai, logo maker, eraser bg dll

Manfaat : memudahkan pekerjaan

# data[].attributes.body
Pemahaman : adalah model pengiriman layanan komputasi, seperti server, penyimpanan, database, jaringan, perangkat lunak, analisis, dan kecerdasan buatan, melalui internet

Contoh : Google drive, Facebook, Ig dll

Manfaat : Berbagi file menjadi lebih efisien, Data secara otomatis dicadangkan ke cloud, mengurangi risiko kehilangan data.

# data[].attributes.body
Pembahasan :

Big Data adalah kumpulan data yang sangat besar dan kompleks , digunakan untuk menganalisis dan menemukan pola atau tren yang dapat membantu pengambilan keputusan.

Contoh penerapan

1. Rekomendasi produk di media sosial bila kita mencari sebuat produk di e commerce

2. Menyesuaika kebutuhan minat,ilanya saya suka seni nah konten seni yang akan sellau di tampilkan

Manfaat

1. Memudahkan rekomendasi produk yang di butuhkan

2. Mudah untuk mendapatkan ide

3. Membuat rekomendasi searah/terstruktur

# data[].attributes.body
Pembahasan :

Internet of Things (IoT) adalah konsep di mana perangkat fisik, seperti sensor, alat rumah tangga, kendaraan, dan lainnya, terhubung ke internet dan dapat berkomunikasi satu sama lain.

Contoh penerapan :

1. Remote Digital

2. Lampu led yang di control melalui aplikasi

3. Smartwatch

4. E-wallet

5. Lampu jalan sensor

6. Aplikasi cuaca

7. Strava( Aplikasi jogging)

Manfaat :

1. Memungkinkan pengontrolan perangkat dari jarak jauh

2. Mengurangi interaksi fisik dengan perangkat

# data[].attributes.body
Pembahasan: Artificial intelligance(AI) merupakan kecerdasan buatan yang memungkinkan mesin/komputer berpikir seperti manusia.

Penerapan:

•mencari jawaban

•mengedit foto atau video

•membuat teks jadi video

•membuat gambar dari text

•mendesain

Manfaat:

Mempermudah,Mengurangi pekerjaan manual,membantu menyelesaikan tugas

# data[].attributes.body
Pembahasan:cloud computing adalah teknologi yang memungkinkan penyimpanan dan akses data melalui internet

Penerapan:

•penyimpanan file seperti google drive,one Drive dan terabox

•Email

Manfaat:

Akses mudah,untuk Penyimpanan

dan data cadangan

# data[].attributes.body
Pembahasan :

Artificial Intelligence (AI) adalah teknologi yang memungkinkan komputer atau mesin untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

Contoh penerapan :

1. Chatbots: Asisten virtual yang menjawab pertanyaan pelanggan secara otomatis di situs web.

2. Rekomendasi Produk: Algoritma AI yang menyarankan produk berdasarkan riwayat pembelian atau penelusuran.

3. Pengenalan Wajah: Teknologi yang digunakan untuk membuka kunci ponsel atau untuk keamanan di tempat umum.

5. Analisis Data: AI digunakan untuk memproses dan menganalisis data

6. Pengeditan Foto dan Video: AI membantu memperbaiki kualitas gambar, menghapus objek yang tidak diinginkan, atau mengubah gaya visual.

7. Asisten Suara: Seperti Google Assistant, yang memahami perintah suara dan membantu menjalankan tugas seperti mengatur alarm atau mencari informasi.

Manfaat :

1. Mengurangi beban kerja dengan otomatisasi proses rutin.

2. Mempercepat analisis data dan pengambilan keputusan.

3. Meminimalkan kesalahan dalam tugas-tugas presisi.

4. Memacu penelitian dan pengembangan teknologi baru.

5. Mengurangi Penggunaan energi

6. Mengurangi biaya operasional

7. Kemampuan menganalisis data dalam jumlah besar

8. Peningkatan akurasi

9. Mengurangi kesalahan yang dibuat manusia

# data[].attributes.body
Pembahasan :

Cloud computing adalah teknologi yang memungkinkan akses, penyimpanan, dan pengelolaan data serta aplikasi melalui internet

Contoh penerapan :

1. Penyimpanan Data: seperti Google Drive atau Dropbox untuk menyimpan dan berbagi file secara online.

2. Backup Data: Layanan cadangan otomatis untuk data penting, seperti iCloud Backup

3. Platform Pengembangan: mengembangkan, menguji, dan menyebarluaskan aplikasi.

4. Kolaborasi Tim

5. Streaming Media: Layanan seperti Netflix atau Spotify yang menyediakan konten media melalui internet.

Manfaat :

1. Penyimpanan data

2. Alat backupata

3. Memutar video atau foto tanpandownload

# data[].attributes.body
Kesimpulan materi mengenai hubungan antara Revolusi Industri 4.0, Internet of Things (IoT), Big Data, Artificial Intelligence (AI), dan Cloud Computing adalah sebagai berikut:

1. Revolusi Industri 4.0 adalah transformasi besar dalam industri yang mengintegrasikan teknologi digital ke dalam proses produksi dan bisnis, menggabungkan otomatisasi, data, dan analitik untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi.

2. Internet of Things (IoT) merupakan salah satu pilar Revolusi Industri 4.0 yang melibatkan konektivitas perangkat fisik ke internet, memungkinkan pengumpulan dan pertukaran data secara real-time.

3. Big Data menyediakan kapasitas untuk mengumpulkan dan menganalisis volume besar data yang dihasilkan oleh perangkat IoT dan sistem lainnya, membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data yang lebih akurat dan efektif.

4. Artificial Intelligence (AI) menggunakan data yang dikumpulkan (termasuk Big Data) untuk melakukan analisis, otomatisasi, dan prediksi, memberikan wawasan dan solusi cerdas yang meningkatkan efisiensi dan inovasi dalam berbagai aplikasi.

5. Cloud Computing mendukung Revolusi Industri 4.0 dengan menyediakan infrastruktur dan platform yang skalabel untuk menyimpan, mengelola, dan memproses data dari perangkat IoT, serta menjalankan aplikasi berbasis AI secara efisien dan terjangkau.

Kombinasi dari teknologi-teknologi ini memungkinkan integrasi dan otomatisasi yang lebih canggih, meningkatkan produktivitas, inovasi, dan keputusan berbasis data dalam berbagai sektor.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Pengertian Revolusi Industri 4.0 - Dengan adanya berbagai perubahan yang terjadi di dunia saat ini dimana segala hal menjadi berkembang dengan pesat begitu pula dengan bidang industri. Belakangan ini kata industri 4.0 sering diutarakan oleh banyak orang. Namun apa sebenarnya yang dimaksud dengan industri 4.0 tersebut ?

Istilah ini pertama kali didengar saat Hannover Fair tepatnya pada tanggal 4 hingga 8 April 2011, yang digunakan oleh pemerintah Jerman untuk memajukan bidang industri yang ada saat itu ke tingkat selanjutnya dengan adanya bantuan dari teknologi.

Revolusi industri 4.0 atau juga yang biasa dikenal dengan istilah " cyber physical system" ini sendiri merupakan sebuah fenomena dimana terjadinya kolaborasi antara teknologi siber dengan teknologi otomatisasi.

Dengan adanya revolusi ini sendiri membawa banyaknya perubahan di berbagai sektor. Seperti yang pada awalnya banyak perusahaan yang membutuhkan tenaga kerja dalam jumlah yang besar, sekarang dapat digantikan dengan penggunaan mesin teknologi. Berikut penjelasan lebih lanjut mengenai industri 4.0 yang saat ini terjadi di kehidupan masyarakat.

Pengertian Revolusi Industri 4.0

Revolusi Industri 4.0 atau yang sering disebut dengan cyber physical system merupakan revolusi yang menitikberatkan pada otomatisasi serta kolaborasi antara teknologi saber. Revolusi 4.0 ini sendiri muncul di abad ke-21 dengan ciri utama yang ada adalah penggabungan antara informasi serta teknologi komunikasi ke dalam bidang industri.

Dengan kemunculan revolusi ini, mengubah banyak hal di berbagai sektor. Dimana yang pada awalnya membutuhkan banyak pekerja untuk menjalankan operasionalnya, sekarang digantikan dengan penggunaan mesin teknologi.

Menurut Kanselir Jerman yaitu Angela Merkel pada tahun 2014 yang menyatakan arti dari revolusi industri 4.0 sebagai sebuah transformasi komprehensif dari segala aspek produksi yang terjadi di dunia industri melalui penggabungan antara teknologi digital serta internet dengan industri konvensional.

Selain itu, menurut Schlechtendahl dkk (2015) mendefinisikan revolusi industri yang menekankan pada unsur kecepatan dari ketersediaan sebuah informasi, yaitu sebuah lingkungan industri dimana seluruh entitasnya dapat selalu terhubung serta mampu berbagai informasi dengan mudah antara satu sama lain.

Adanya revolusi industri membuat adanya perubahan dalam cara hidup, bekerja, serta berhubungan manusia yang dibahas secara lengkap pada buku Revolusi Industri Keempat dibawah ini.

Jenis Teknologi di Dalam Revolusi Industri 4.0

Di tengah terjadinya revolusi industri 4.0, terdapat 9 teknologi yang menjadi pilar utama dalam pengembangan setiap industri yang ada menjadi siap digital, sebagai berikut.

Teknologi yang pertama dalam pengembangan yang terjadi di revolusi industri 4.0 adalah Internet of Things atau IoT yang merupakan sebuah konsep dimana sebuah objek yang memiliki kemampuan untuk dapat mentransfer data yang ada melalui jaringan tanpa diperlukannya interaksi antar manusia.

IoT sendiri merupakan sebuah sistem yang menggunakan berbagai perangkat komputasi, mekanis, serta mesin digital yang menjadi satu kesatuan yang terhubung. Sistem Internet of Things didalamnya sendiri terdapat empat komponen yang terdiri dari perangkat sensor, konektivitas, pemrosesan data, serta antarmuka pengguna.

Salah satu contoh produk dari teknologi IoT ini adalah jarvis yang dapat mematikan lampu ketika sudah pagi hari. Selain itu beberapa aplikasi lain yang memanfaatkan IoT adalah Gowes yang menggunakan IoT untuk bike sharing, eFishery yang menggunakan IoT untuk memberi pakan ikan secara otomatis, Qlue yang menggunakan IoT untuk smart city, serta Hara yang menggunakan IoT untuk pangan serta pertanian.

Temukan perjalanan Ddotty & Sleepground yang menjelajahi dunia masa depan dengan teknologi super canggih beserta informasi menarik terkait Revolusi Industri 4.0 yang dikemas melalui ilustrasi menarik melalui buku Sains Terkini: Ddotty & Sleepground - Revolusi Industri 4.

Teknologi yang kedua dalam pengembangan yang terjadi di revolusi industri 4.0 adalah Big Data. Big Data merupakan istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume data dalam jumlah yang besar, baik data yang terstruktur maupun tidak terstruktur.

Big Data sendiri telah digunakan pada banyak bisnis dan dapat membantu sebuah perusahaan menentukan arah bisnisnya. Berikut beberapa penyedia layanan yang termasuk ke dalam penggunaan teknologi Big Data di Indonesia, sebagai berikut.

Teknologi yang ketiga dalam pengembangan yang terjadi di revolusi industri 4.0 adalah Augmented Reality atau yang dikenal dengan AR.

AR merupakan sebuah teknologi dimana menggabungkan antara benda dunia maya dua dimensi dengan benda tiga dimensi yang ada ke dalam sebuah lingkungan nyata tersebut, kemudian memproyeksikan benda maya yang ada tersebut ke dalam waktu nyata.

Beberapa aplikasi yang menggunakan teknologi AR atau Augmented Reality ini adalah aplikasi chatbot serta pengenalan wajah atau yang lebih dikenal face recognition.

Teknologi yang keempat dalam pengembangan yang terjadi di revolusi industri 4.0 adalah Cyber Security yang merupakan sebuah bentuk upaya untuk melindungi segala informasi yang dimiliki dari adanya cyber attack. Cyber attack sendiri merupakan segala jenis tindakan yang sengaja dilakukan untuk mengganggu kerahasiaan atau confidentiality, integritas atau integrity, serta ketersediaan atau availability sebuah informasi.

Teknologi yang kelima dalam pengembangan yang terjadi di revolusi industri 4.0 adalah Artificial Intelligence atau yang bisa disebut dengan AI. AI sendiri merupakan sebuah bentuk teknologi komputer maupun sebuah mesin yang memiliki kecerdasan layaknya seorang manusia.

Fungsi utama dari adanya Artificial Intelligence adalah kemampuannya yang dapat digunakan untuk mempelajari data yang diterima secara berkesinambungan. Dengan semakin banyaknya data yang diterima maupun dianalisis, maka akan semakin baik pula dalam melakukan sebuah prediksi.

Teknologi yang keenam dalam pengembangan yang terjadi di revolusi industri 4.0 adalah Additive Manufacturing yang merupakan sebuah terobosan baru yang ada di bidang industri manufaktur dan sering dikenal menggunakan printer 3D.

Dengan kemajuan era teknologi saat ini dan berkembangnya era digital saat ini, gambar atau desain digital yang telah dibuat dapat dijadikan sebagai barang nyata dengan ukuran maupun bentuk yang dapat disesuaikan seperti halnya yang dapat Grameds baca pada buku Revolusi Industri 4.0 dibawah ini.

Teknologi yang ketujuh dalam pengembangan yang terjadi di revolusi industri 4.0 adalah Simulation yang merupakan bentuk perwakilan dari operasi waktu ke waktu. Simulasi seringkali digunakan untuk berbagai konteks, seperti dalam simulasi teknologi yang digunakan untuk optimalisasi kinerja, teknik keselamatan, pengujian, serta pelatihan.

Teknologi yang kedelapan dalam pengembangan yang terjadi di revolusi industri 4.0 adalah system integration atau sistem integrasi yang merupakan sebuah rangkaian penghubung antara beberapa sistem baik secara fisik maupun fungsional. SIstem tersebut juga yang akan menggabungkan antara komponen sub sistem yang ada dalam satu sistem sehingga dapat menjamin setiap fungsi yang ada dapat bekerja dengan baik sebagai satu kesatuan dari sistem yang ada.

Teknologi yang kesembilan dalam pengembangan yang terjadi di revolusi industri 4.0 adalah cloud computing yang merupakan sebuah teknologi yang menjadikan internet saat ini sebagai pusat pengelolaan data maupun aplikasi. Dengan adanya cloud computing ini, para pengguna komputer diberikan hak akses untuk dapat masuk ke dalam server virtual yang dapat digunakan sebagai konfigurasi server melalui internet. Terdapat tiga jenis model layanan dari cloud computing atau komputasi awan ini sendiri, yang terdiri sebagai berikut.

SaaS yang merupakan singkatan dari Cloud Software as a Service merupakan sebuah layanan yang diberikan untuk menggunakan aplikasi yang telah disediakan oleh infrastruktur awan.

PaaS yang merupakan singkatan dari Cloud Platform as a Service yang merupakan sebuah layanan yang diberikan untuk menggunakan platform yang telah diberikan, sehingga pengembang yang menggunakannya hanya perlu fokus pada pengembangan sebuah aplikasi.

IaaS yang merupakan singkatan dari Infrastructure as a Service yang merupakan sebuah layanan yang diberikan untuk menggunakan infrastruktur yang telah disediakan, dimana seseorang dapat memproses, menyimpan, berjaringan, serta memakai sumber daya yang diperlukan..

Berikut ini beberapa aplikasi yang dihasilkan oleh penggunaan teknologi cloud computing yang ada di Indonesia adalah K-Cloud, CloudKilat, Dewaweb, dan masih banyak lagi.

Pembahasan revolusi industri yang terjadi di Indonesia juga secara lengkap dibahas didalam buku Tafsir Di Era Revolusi Industri 4.0 yang dilengkapi dengan komentar ulama tafsir,baik klasik maupun temporer.

Dampak dari adanya Revolusi Industri 4.0

Terjadinya revolusi ini sendiri membuat banyak sektor industri mendapatkan kemudahan. Namun, selain adanya dampak positif tersebut, terdapat pula dampak negatif yang terjadi akibat revolusi ini. Berikut beberapa dampak positif serta negatif dari adanya Revolusi Industri 4.0 menurut situs Binus University (Binus.ac.id).

Kemudahan dalam mengakses informasi dikarenakan dapat menggunakan gadget maupun teknologi lainnya.

Efektivitas dalam bidang produksi dengan mengganti tenaga manusia yang ada dan menggantinya dengan teknologi mesin. Selain mengurangi biaya produksi karena mengurangi penggunaan tenaga kerja, dengan menggunakan teknologi dapat meningkatkan hasil produksi.

Dapat meningkatkan pendapatan nasional karena dapat memproduksi barang dalam waktu yang relatif singkat dengan kualitas yang baik.

Peningkatan peluang kerja bagi tenaga ahli, hal ini dikarenakan walaupun menggunakan mesin tetap saja membutuhkan tenaga ahli manusia untuk menggerakkannya.

Lebih rentan terhadap serangan siber, hal ini dikarenakan proses produksinya menggunakan mesin teknologi, oleh sebab sangat penting untuk memiliki sistem keamanan yang baik.

Butuh biaya besar dalam investasi alat serta pekerja, hal ini dikarenakan harus mengeluarkan uang untuk membeli alat terlebih dahulu serta pelatihan keterampilan pegawai agar dapat menjalankannya.

Adanya urbanisasi, dimana meningkatnya jumlah populasi masyarakat yang ada di kota besar.

Berdampak untuk lingkungan, hal ini dikarenakan dengan penggunaan mesin yang ada dapat menghasilkan polusi udara, limbah dalam jumlah besar, serta hal negatif lainnya yang dapat merusak lingkungan.

Baca juga : Perjalanan Revolusi Industri dari 1.0 sampai 5.0

Prinsip Rancangan dalam Revolusi Industri 4.0

Dalam membantu perusahaan untuk dapat mengidentifikasi serta mengimplementasikan skenario ke dalam revolusi industri 4.0 terdapat empat prinsip rancangan, yang terdiri dari sebagai berikut.

Prinsip rancangan yang pertama adalah interoperabilitas atau kesesuaian yang terdiri dari kemampuan mesin, sensor, perangkat, serta manusia untuk berhubungan maupun berkomunikasi dengan satu sama lain lewat IoT atau Internet of Things maupun IoP atau Internet of People.

Prinsip rancangan yang kedua adalah transparansi informasi yang merupakan bentuk dari kemampuan sistem informasi untuk menciptakan salinan dunia fisik dan membuatnya ke bentuk virtual yang dilakukan dengan cara memperkaya model pabrik digital yang ada menggunakan data sensor. Prinsip ini sendiri membutuhkan pengumpulan data sensor dalam bentuk mentah agar dapat menghasilkan sebuah informasi konteks yang memiliki nilai yang tinggi.

Prinsip rancangan yang ketiga adalah bantuan teknis yang terbagi menjadi dua, yaitu:

Kemampuan sebuah sistem bantuan yang digunakan dalam membantu seseorang dengan mengumpulkan serta membuat sebuah visualisasi dari informasi yang ada secara menyeluruh agar dapat membuat keputusan yang bijak serta menyelesaikan masalah genting dalam waktu singkat.

Kemampuan sistem siber-fisik yang dapat digunakan untuk membantu manusia secara fisik yang dapat dilakukan dengan serangkaian tugas yang kurang menyenangkan, terlalu berat, atau bahkan tidak aman bagi manusia untuk melakukannya.

Prinsip rancangan yang keempat adalah keputusan mandiri yang merupakan kemampuan sistem siber-fisik yang ada agar dapat membuat keputusan mandiri serta melakukan tugasnya sendiri. Jika terjadi sebuah pengecualian, gangguan, maupun tujuan yang berseberangan, maka tugas akan didelegasikan ke atasan.

Contoh Penerapan Industri 4.0

Contoh dari penerapan industri 4.0 di Indonesia sendiri dapat kita lihat pada industri makanan serta minuman, tekstil, otomotif, elektronik, serta kimia. Salah satu contohnya adalah adanya kebijakan e-sart IKM, yang diberikan kepada pelaku usaha agar dapat mempromosikan produk yang ditawarkannya melalui platform digital agar proses pemasarannya bisa lebih masif. Selain itu, terdapat lima contoh industri yang lahir karena adanya perkembangan teknologi digital, sebagai berikut.

Contoh yang pertama adalah e-commerce yang merupakan transformasi dari industri retail yang tersentuh pengaruh teknologi yang kemudian berubah menjadi hal tersebut. Pada awalnya, e-commerce merupakan sebuah platform yang digunakan untuk transaksi jual beli antar pengguna yang sama sekali tidak ada sangkut pautnya dengan pengusaha besar.

Salah satu platform e-commerce terlama yang ada di Indonesia seperti Tokobagus, Kaskus FJB, serta Berniaga. Namun, dengan seiring berjalannya waktu serta perkembangan teknologi dan infrastruktur logistik, industri e-commerce ini menjadi sangat menjanjikan dan berkembang hingga masuk ke industri retail konvensional.

Hal ini terjadi dikarenakan, penggunaan e-commerce memberikan pengalaman berbelanja yang lebih mudah untuk digunakan serta nyaman dibandingkan dengan cara yang lama.

Contoh kedua adalah aggregator layanan, yang dimulai dari aggregator properti, transportasi, layanan kesehatan, hingga reksa dana. Semua hal tersebut sekarang dapat diakses melalui sentuhan jari dan gadget yang kamu miliki.

Jika sebelumnya, seseorang harus mencari berbagai informasi serta sebagai sebuah perusahaan yang harus menunggu datangnya klien, dengan perkembangan yang ada menjadi kebalikan. Dengan adanya aggregator layanan terdapat keuntungan lain yaitu adanya transparansi data.

Hal ini dikarenakan aggregator mengumpulkan berbagai data dari berbagai vendor layanan menjadi satu, sehingga bagi para konsumen dapat dengan mudah menentukan pilihan yang mereka inginkan. Selain itu, melalui aggregator seseorang dapat dengan mudah mengakses serta penggunaannya yang lebih praktis.

Contoh ketiga adalah agency digital marketing yang bertugas untuk mengeksekusi berbagai strategi pemasaran digital yang dimiliki perusahaan berdasarkan tujuan atau objektif yang ingin dicapai. Dengan berkembang pesatnya industri ini, semakin banyak agensi pemasaran digital yang bermunculan, hal ini dikarenakan pemasaran digital merupakan sebuah metode pemasaran yang efektif dan juga terkendali.

Hal tersebut yang membuat banyak perusahaan serta organisasi yang memanfaatkan jasa pemasaran digital yang terpercaya. Dibandingkan dengan melatih karyawannya, mereka lebih memilih untuk memanfaatkan jasa pihak ketiga karena lebih efisien dan menghemat waktu.

Contoh keempat adalah pembayaran digital. Hal ini dapat kita lihat melalui industri pembayaran digital yang saat ini terus menerus bertumbuh. Hingga saat ini, terdapat lebih dari 10 vendor pembayaran digital yang beroperasi di Indonesia dengan fitur dan keunggulannya yang berbeda masing-masing.

Pembayaran digital ini tumbuh dengan pesat karena memberikan kemudahan serta keamanan bagi penggunanya dalam melakukan transaksi. Dengan menggunakan layanan ini, pengguna dapat dengan mudah membayar tanpa memerlukan membawa barang lain saat keluar rumah dan hanya memerlukan gadget yang dibawanya setiap hari.

Contoh kelima adalah kursus online. Hal ini juga didukung dengan adanya pandemi saat ini yang sudah terjadi sejak awal 2020. Oleh sebab itu, industri di bidang ini semakin tumbuh dengan pesat, karena masyarakat yang tidak memiliki pilihan lain untuk menuntut ilmu dan menerima informasi ditengah keadaan ini.

Namun, perkembangan kursus online yang pesat ini juga bisa dikarenakan memberikan pengalaman belajar yang berbeda jika kita bandingkan dengan pendidikan pada umumnya. Hal ini dikarenakan, kursus online dapat dilaksanakan kapan dan dimanapun.

Baca juga artikel terkait "Pengertian Revolusi Industri 4.0" :

ePerpus adalah layanan perpustakaan digital masa kini yang mengusung konsep B2B. Kami hadir untuk memudahkan dalam mengelola perpustakaan digital Anda. Klien B2B Perpustakaan digital kami meliputi sekolah, universitas, korporat, sampai tempat ibadah."

Custom log

Akses ke ribuan buku dari penerbit berkualitas

Kemudahan dalam mengakses dan mengontrol perpustakaan Anda

Tersedia dalam platform Android dan IOS

Tersedia fitur admin dashboard untuk melihat laporan analisis

Laporan statistik lengkap

Aplikasi aman, praktis, dan efisien

# data[].attributes.attachment_link.title
Pengertian Revolusi Industri 4.0: Jenis, Dampak dan Contoh Penerapannya

# data[].attributes.attachment_link.description
Apa itu revolusi industri 4.0? Berikut ini adalah pengertian revolusi industri 4.0, jenis tekonologi, dampak dan contoh penerapannya..

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
The general problem of simulating (or creating) intelligence has been broken down into sub-problems. These consist of particular traits or capabilities that researchers expect an intelligent system to display. The traits described below have received the most attention and cover the scope of AI research.[a]

Reasoning, problem-solving

Early researchers developed algorithms that imitated step-by-step reasoning that humans use when they solve puzzles or make logical deductions.[10] By the late 1980s and 1990s, methods were developed for dealing with uncertain or incomplete information, employing concepts from probability and economics.[11]

Many of these algorithms are insufficient for solving large reasoning problems because they experience a "combinatorial explosion": they became exponentially slower as the problems grew larger.[12] Even humans rarely use the step-by-step deduction that early AI research could model. They solve most of their problems using fast, intuitive judgments.[13] Accurate and efficient reasoning is an unsolved problem.

Knowledge representation

An ontology represents knowledge as a set of concepts within a domain and the relationships between those concepts.

Knowledge representation and knowledge engineering[14] allow AI programs to answer questions intelligently and make deductions about real-world facts. Formal knowledge representations are used in content-based indexing and retrieval, scene interpretation, clinical decision support, knowledge discovery (mining "interesting" and actionable inferences from large databases), and other areas.

A knowledge base is a body of knowledge represented in a form that can be used by a program. An ontology is the set of objects, relations, concepts, and properties used by a particular domain of knowledge. Knowledge bases need to represent things such as: objects, properties, categories and relations between objects;[21] situations, events, states and time;[22] causes and effects;[23] knowledge about knowledge (what we know about what other people know);[24]default reasoning (things that humans assume are true until they are told differently and will remain true even when other facts are changing);[25] and many other aspects and domains of knowledge.

Among the most difficult problems in KR are: the breadth of commonsense knowledge (the set of atomic facts that the average person knows is enormous);[26] and the sub-symbolic form of most commonsense knowledge (much of what people know is not represented as "facts" or "statements" that they could express verbally).[13]

Knowledge acquisition is the difficult problem of obtaining knowledge for AI applications.[c] Modern AI gathers knowledge by " scraping" the internet (including Wikipedia). The knowledge itself was collected by the volunteers and professionals who published the information (who may or may not have agreed to provide their work to AI companies). This " crowd sourced" technique does not guarantee that the knowledge is correct or reliable. The knowledge of Large Language Models (such as ChatGPT) is highly unreliable -- it generates misinformation and falsehoods (known as " hallucinations"). Providing accurate knowledge for these modern AI applications is an unsolved problem.

Planning and decision making

An "agent" is anything that perceives and takes actions in the world. A rational agent has goals or preferences and takes actions to make them happen.[d] In automated planning, the agent has a specific goal.[31] In automated decision making, the agent has preferences - there are some situations it would prefer to be in, and some situations it is trying to avoid. The decision making agent assigns a number to each situation (called the " utility") that measures how much the agent prefers it. For each possible action, it can calculate the " expected utility": the utility of all possible outcomes of the action, weighted by the probability that the outcome will occur. It can then choose the action with the maximum expected utility.[32]

In classical planning, the agent knows exactly what the effect of any action will be.[33] In most real-world problems, however, the agent may not be certain about the situation they are in (it is "unknown" or "unobservable") and it may not know for certain what will happen after each possible action (it is not "deterministic"). It must choose an action by making a probabilistic guess and then reassess the situation to see if the action worked.[34] In some problems, the agent's preferences may be uncertain, especially if there are other agents or humans involved. These can be learned (e.g., with inverse reinforcement learning) or the agent can seek information to improve its preferences.[35]Information value theory can be used to weigh the value of exploratory or experimental actions.[36] The space of possible future actions and situations is typically intractably large, so the agents must take actions and evaluate situations while being uncertain what the outcome will be.

A Markov decision process has a transition model that describes the probability that a particular action will change the state in a particular way, and a reward function that supplies the utility of each state and the cost of each action. A policy associates a decision with each possible state. The policy could be calculated (e.g. by iteration), be heuristic, or it can be learned.[37]

Learning

Machine learning is the study of programs that can improve their performance on a given task automatically.[39] It has been a part of AI from the beginning.[e]

There are several kinds of machine learning. Unsupervised learning analyzes a stream of data and finds patterns and makes predictions without any other guidance.[42]Supervised learning requires a human to label the input data first, and comes in two main varieties: classification (where the program must learn to predict what category the input belongs in) and regression (where the program must deduce a numeric function based on numeric input).[43] In reinforcement learning the agent is rewarded for good responses and punished for bad ones. The agent learns to choose responses that are classified as "good".[44]Transfer learning is when the knowledge gained from one problem is applied to a new problem.[45] Deep learning uses artificial neural networks for all of these types of learning.

Natural language processing

Natural language processing (NLP)[47] allows programs to read, write and communicate in human languages such as English. Specific problems include speech recognition, speech synthesis, machine translation, information extraction, information retrieval and question answering.[48]

Early work, based on Noam Chomsky's generative grammar and semantic networks, had difficulty with word-sense disambiguation[f] unless restricted to small domains called " micro-worlds" (due to the common sense knowledge problem[26]).

Modern deep learning techniques for NLP include word embedding (how often one word appears near another), transformers (which finds patterns in text), and others.[51] In 2019, generative pre-trained transformer (or "GPT") language models began to generate coherent text, and by 2023 these models were able to get human-level scores on the bar exam, SAT, GRE, and many other real-world applications.

Perception

Machine perception is the ability to use input from sensors (such as cameras, microphones, wireless signals, active lidar, sonar, radar, and tactile sensors) to deduce aspects of the world. Computer vision is the ability to analyze visual input.[55] The field includes speech recognition, image classification, facial recognition, object recognition, and robotic perception.

Robotics

This section needs expansion. You can help by adding to it.

An AI robot

Social intelligence

Kismet, a robot with rudimentary social skills

Affective computing is an interdisciplinary umbrella that comprises systems that recognize, interpret, process or simulate human feeling, emotion and mood.[62] For example, some virtual assistants are programmed to speak conversationally or even to banter humorously; it makes them appear more sensitive to the emotional dynamics of human interaction, or to otherwise facilitate human-computer interaction. However, this tends to give naïve users an unrealistic conception of how intelligent existing computer agents actually are. Moderate successes related to affective computing include textual sentiment analysis and, more recently, multimodal sentiment analysis, wherein AI classifies the affects displayed by a videotaped subject.

General intelligence

AI research uses a wide variety of tools to accomplish the goals above.[b]

Search and optimization

AI can solve many problems by intelligently searching through many possible solutions.[65] There are two very different kinds of search used in AI: state space search and local search.

State space search

State space search searches through a tree of possible states to try to find a goal state.[66] For example, Planning algorithms search through trees of goals and subgoals, attempting to find a path to a target goal, a process called means-ends analysis.

Simple exhaustive searches[68] are rarely sufficient for most real-world problems: the search space (the number of places to search) quickly grows to astronomical numbers. The result is a search that is too slow or never completes.[12] " Heuristics" or "rules of thumb" can help to prioritize choices that are more likely to reach a goal.[69]

Adversarial search is used for game-playing programs, such as chess or Go. It searches through a tree of possible moves and counter-moves, looking for a winning position.[70]

Local search

Evolutionary computation uses a form of optimization search. For example, they may begin with a population of organisms (the guesses) and then allow them to mutate and recombine, selecting only the fittest to survive each generation (refining the guesses).[72]

Distributed search processes can coordinate via swarm intelligence algorithms. Two popular swarm algorithms used in search are particle swarm optimization (inspired by bird flocking) and ant colony optimization (inspired by ant trails).

Neural networks and statistical classifiers (discussed below), also use a form of local search, where the "landscape" to be searched is formed by learning.

Logic

Formal Logic is used for reasoning and knowledge representation.[74] Formal logic comes in two main forms: propositional logic (which operates on statements that are true or false and uses logical connectives such as "and", "or", "not" and "implies")[75] and predicate logic (which also operates on objects, predicates and relations and uses quantifiers such as " Every X is a Y" and "There are some Xs that are Ys").[76]

Logical inference (or deduction) is the process of proving a new statement ( conclusion) from other statements that are already known to be true (the premises).[77] A logical knowledge base also handles queries and assertions as a special case of inference. An inference rule describes what is a valid step in a proof. The most general inference rule is resolution.[79] Inference can be reduced to performing a search to find a path that leads from premises to conclusions, where each step is the application of an inference rule.[80] Inference performed this way is intractable except for short proofs in restricted domains. No efficient, powerful and general method has been discovered.[81]

Fuzzy logic assigns a "degree of truth" between 0 and 1 and handles uncertainty and probabilistic situations.[82]Non-monotonic logics are designed to handle default reasoning.[25] Other specialized versions of logic have been developed to describe many complex domains (see knowledge representation above).

Probabilistic methods for uncertain reasoning

Bayesian networks[84] are a very general tool that can be used for many problems, including reasoning (using the Bayesian inference algorithm),[g][86]learning (using the expectation-maximization algorithm),[h][88]planning (using decision networks)[89] and perception (using dynamic Bayesian networks).[90]

Probabilistic algorithms can also be used for filtering, prediction, smoothing and finding explanations for streams of data, helping perception systems to analyze processes that occur over time (e.g., hidden Markov models or Kalman filters).[90]

Precise mathematical tools have been developed that analyze how an agent can make choices and plan, using decision theory, decision analysis,[91] and information value theory.[92] These tools include models such as Markov decision processes,[93] dynamic decision networks,[90]game theory and mechanism design.[94]

Classifiers and statistical learning methods

The simplest AI applications can be divided into two types: classifiers (e.g. "if shiny then diamond"), on one hand, and controllers (e.g. "if diamond then pick up"), on the other hand. Classifiers[95] are functions that use pattern matching to determine the closest match. They can be fine-tuned based on chosen examples using supervised learning. Each pattern (also called an " observation") is labeled with a certain predefined class. All the observations combined with their class labels are known as a data set. When a new observation is received, that observation is classified based on previous experience.[43]

There are many kinds of classifiers in use. The decision tree is the simplest and most widely used symbolic machine learning algorithm.[96] K-nearest neighbor algorithm was the most widely used analogical AI until the mid-1990s, and Kernel methods such as the support vector machine (SVM) displaced k-nearest neighbor in the 1990s.[97] The naive Bayes classifier is reportedly the "most widely used learner" at Google, due in part to its scalability.[99]Neural networks are also used as classifiers.[100]

Artificial neural networks

Artificial neural networks[100] were inspired by the design of the human brain: a simple "neuron" N accepts input from other neurons, each of which, when activated (or "fired"), casts a weighted "vote" for or against whether neuron N should itself activate. In practice, the input "neurons" are a list of numbers, the "weights" are a matrix, the next layer is the dot product (i.e., several weighted sums) scaled by an increasing function, such as the logistic function. "The resemblance to real neural cells and structures is superficial", according to Russell and Norvig. [i]

Learning algorithms for neural networks use local search to choose the weights that will get the right output for each input during training. The most common training technique is the backpropagation algorithm.[102] Neural networks learn to model complex relationships between inputs and outputs and find patterns in data. In theory, a neural network can learn any function.[103]

In feedforward neural networks the signal passes in only one direction.[104]Recurrent neural networks feed the output signal back into the input, which allows short-term memories of previous input events. Long short term memory is the most successful network architecture for recurrent networks.[105]Perceptrons[106] use only a single layer of neurons, deep learning[107] uses multiple layers. Convolutional neural networks strengthen the connection between neurons that are "close" to each other - this is especially important in image processing, where a local set of neurons must identify an "edge" before the network can identify an object.[108]

Deep learning

Representing images on multiple layers of abstraction in deep learning

Deep learning[107] uses several layers of neurons between the network's inputs and outputs. The multiple layers can progressively extract higher-level features from the raw input. For example, in image processing, lower layers may identify edges, while higher layers may identify the concepts relevant to a human such as digits or letters or faces.

Deep learning has drastically improved the performance of programs in many important subfields of artificial intelligence, including computer vision, speech recognition, image classification and others. The reason that deep learning performs so well in so many applications is not known as of 2023. The sudden success of deep learning in 2012-2015 did not occur because of some new discovery or theoretical breakthrough (deep neural networks and backpropagation had been described by many people, as far back as the 1950s)[j] but because of two factors: the incredible increase in computer power (including the hundred-fold increase in speed by switching to GPUs) and the availability of vast amounts of training data, especially the giant curated datasets used for benchmark testing, such as ImageNet.[k]

Specialized hardware and software

In the late 2010s, graphics processing units (GPUs) that were increasingly designed with AI-specific enhancements and used with specialized TensorFlow software, had replaced previously used central processing unit (CPUs) as the dominant means for large-scale (commercial and academic) machine learning models' training. Historically, specialized languages, such as Lisp, Prolog, and others, had been used.

Risks and harm

Privacy and copyright

Machine learning algorithms require large amounts of data. The techniques used to acquire this data have raised concerns about privacy, surveillance and copyright.

Technology companies collect a wide range of data from their users, including online activity, geolocation data, video and audio.[150] For example, in order to build speech recognition algorithms, Amazon others have recorded millions of private conversations and allowed temps to listen to and transcribe some of them. Opinions about this widespread surveillance range from those who see it as a necessary evil to those for whom it is clearly unethical and a violation of the right to privacy.

AI developers argue that this is the only way to deliver valuable applications. and have developed several techniques that attempt to preserve privacy while still obtaining the data, such as data aggregation, de-identification and differential privacy. Since 2016, some privacy experts, such as Cynthia Dwork, began to view privacy in terms of fairness -- Brian Christian wrote that experts have pivoted "from the question of 'what they know' to the question of 'what they're doing with it'.".

Generative AI is often trained on unlicensed copyrighted works, including in domains such as images or computer code; the output is then used under a rationale of " fair use". Experts disagree about how well, and under what circumstances, this rationale will hold up in courts of law; relevant factors may include "the purpose and character of the use of the copyrighted work" and "the effect upon the potential market for the copyrighted work". In 2023, leading authors (including John Grisham and Jonathan Franzen) sued AI companies for using their work to train generative AI.

Misinformation

YouTube, Facebook and others use recommender systems to guide users to more content. These AI programs were given the goal of maximizing user engagement (that is, the only goal was to keep people watching). The AI learned that users tended to choose misinformation, conspiracy theories, and extreme partisan content, and, to keep them watching, the AI recommended more of it. Users also tended to watch more content on the same subject, so the AI led people into filter bubbles where they received multiple versions of the same misinformation. This convinced many users that the misinformation was true, and ultimately undermined trust in institutions, the media and the government.[159] The AI program had correctly learned to maximize its goal, but the result was harmful to society. After the U.S. election in 2016, major technology companies took steps to mitigate the problem.

In 2022, generative AI began to create images, audio, video and text that are indistinguishable from real photographs, recordings, films or human writing. It is possible for bad actors to use this technology to create massive amounts of misinformation or propaganda. This technology has been widely distributed at minimal cost. Geoffrey Hinton (who was an instrumental developer of these tools) expressed his concerns about AI disinformation. He quit his job at Google to freely criticize the companies developing AI.

Algorithmic bias and fairness

Machine learning applications will be biased if they learn from biased data. The developers may not be aware that the bias exists. Bias can be introduced by the way training data is selected and by the way a model is deployed. If a biased algorithm is used to make decisions that can seriously harm people (as it can in medicine, finance, recruitment, housing or policing) then the algorithm may cause discrimination.[165]Fairness in machine learning is the study of how to prevent the harm caused by algorithmic bias. It has become serious area of academic study within AI. Researchers have discovered it is not always possible to define "fairness" in a way that satisfies all stakeholders.[166]

On June 28, 2015, Google Photos's new image labeling feature mistakenly identified Jacky Alcine and a friend as "gorillas" because they were black. The system was trained on a dataset that contained very few images of black people, a problem called "sample size disparity". Google "fixed" this problem by preventing the system from labelling anything as a "gorilla". Eight years later, in 2023, Google Photos still could not identify a gorilla, and neither could similar products from Apple, Facebook, Microsoft and Amazon.

COMPAS is a commercial program widely used by U.S. courts to assess the likelihood of a defendant becoming a recidivist. In 2016, Julia Angwin at ProPublica discovered that COMPAS exhibited racial bias, despite the fact that the program was not told the races of the defendants. Although the error rate for both whites and blacks was calibrated equal at exactly 61%, the errors for each race were different -- the system consistently overestimated the chance that a black person would re-offend and would underestimate the chance that a white person would not re-offend. In 2017, several researchers[m] showed that it was mathematically impossible for COMPAS to accommodate all possible measures of fairness when the base rates of re-offense were different for whites and blacks in the data.[172]

A program can make biased decisions even if the data does not explicitly mention a problematic feature (such as "race" or "gender"). The feature will correlate with other features (like "address", "shopping history" or "first name"), and the program will make the same decisions based on these features as it would on "race" or "gender".[173] Moritz Hardt said "the most robust fact in this research area is that fairness through blindness doesn't work."[174]

Criticism of COMPAS highlighted a deeper problem with the misuse of AI. Machine learning models are designed to make "predictions" that are only valid if we assume that the future will resemble the past. If they are trained on data that includes the results of racist decisions in the past, machine learning models must predict that racist decisions will be made in the future. Unfortunately, if an applications then uses these predictions as recommendations, some of these "recommendations" will likely be racist.[175] Thus, machine learning is not well suited to help make decisions in areas where there is hope that the future will be better than the past. It is necessarily descriptive and not proscriptive.[n]

Bias and unfairness may go undetected because the developers are overwhelmingly white and male: among AI engineers, about 4% are black and 20% are women.

Lack of transparency

Most modern AI applications can not explain how they have reached a decision. The large amount of relationships between inputs and outputs in deep neural networks and resulting complexity makes it difficult for even an expert to explain how they produced their outputs, making them a black box.[179]

There have been many cases where a machine learning program passed rigorous tests, but nevertheless learned something different than what the programmers intended. For example, Justin Ko and Roberto Novoa developed a system that could identify skin diseases better than medical professionals, however it classified any image with a ruler as "cancerous", because pictures of malignancies typically include a ruler to show the scale. A more dangerous example was discovered by Rich Caruana in 2015: a machine learning system that accurately predicted risk of death classified a patient that was over 65, asthma and difficulty breathing as "low risk". Further research showed that in high-risk cases like this, the hospital would allocate more resources and save the patient's life, decreasing the risk measured by the program. Mistakes like these become obvious when we know how the program has reached a decision. Without an explanation, these problems may not not be discovered until after they have caused harm.

A second issue is that people who have been harmed by an algorithm's decision have a right to an explanation. Doctors, for example, are required to clearly and completely explain the reasoning behind any decision they make.[182] Early drafts of the European Union's General Data Protection Regulation in 2016 included an explicit statement that this right exists.[o] Industry experts noted that this is an unsolved problem with no solution in sight. Regulators argued that nevertheless the harm is real: if the problem has no solution, the tools should not be used.

DARPA established the XAI ("Explainable Artificial Intelligence") program in 2014 to try and solve these problems.

There are several potential solutions to the transparency problem. Multitask learning provides a large number of outputs in addition to the target classification. These other outputs can help developers deduce what the network has learned. Deconvolution, DeepDream and other generative methods can allow developers to see what different layers of a deep network have learned and produce output that can suggest what the network is learning. Supersparse linear integer models use learning to identify the most important features, rather than the classification. Simple addition of these features can then make the classification (i.e. learning is used to create a scoring system classifier, which is transparent).[187]

Bad actors and weaponized AI

A lethal autonomous weapon is a machine that locates, selects and engages human targets without human supervision.[p] By 2015, over fifty countries were reported to be researching battlefield robots.[189] These weapons are considered especially dangerous for several reasons: if they kill an innocent person it is not clear who should be held accountable, it is unlikely they will reliably choose targets, and, if produced at scale, they are potentially weapons of mass destruction. In 2014, 30 nations (including China) supported a ban on autonomous weapons under the United Nations' Convention on Certain Conventional Weapons, however the United States and others disagreed.

AI provides a number of tools that are particularly useful for authoritarian governments: smart spyware, face recognition and voice recognition allow widespread surveillance; such surveillance allows machine learning to classify potential enemies of the state and can prevent them from hiding; recommendation systems can precisely target propaganda and misinformation for maximum effect; deepfakes and generative AI aid in producing misinformation; advanced AI can make authoritarian centralized decision making more competitive with liberal and decentralized systems such as markets.

Terrorists, criminals and rogue states can use weaponized AI such as advanced digital warfare and lethal autonomous weapons.

Machine-learning AI is also able to design tens of thousands of toxic molecules in a matter of hours.

Technological unemployment

Economists have frequently highlighted the risks of redundancies from AI, and speculated about unemployment if there is no adequate social policy for full employment.[195]

In the past, technology has tended to increase rather than reduce total employment, but economists acknowledge that "we're in uncharted territory" with AI.[196] A survey of economists showed disagreement about whether the increasing use of robots and AI will cause a substantial increase in long-term unemployment, but they generally agree that it could be a net benefit if productivity gains are redistributed. Risk estimates vary; for example, in the 2010s Michael Osborne and Carl Benedikt Frey estimated 47% of U.S. jobs are at "high risk" of potential automation, while an OECD report classified only 9% of U.S. jobs as "high risk".[q][199] The methodology of speculating about future employment levels has been criticised as lacking evidential foundation, and for implying that technology (rather than social policy) creates unemployment (as opposed to redundancies).[195]

Unlike previous waves of automation, many middle-class jobs may be eliminated by artificial intelligence; The Economist stated in 2015 that "the worry that AI could do to white-collar jobs what steam power did to blue-collar ones during the Industrial Revolution" is "worth taking seriously". Jobs at extreme risk range from paralegals to fast food cooks, while job demand is likely to increase for care-related professions ranging from personal healthcare to the clergy.[201]

In April 2023, it was reported that 70% of the jobs for Chinese video game illlustrators had been eliminated by generative artificial intelligence.[202][203]

Existential risk

First, AI does not require human-like "sentience" to be an existential risk. Modern AI programs are given specific goals and use learning and intelligence to achieve them. Philosopher Nick Bostrom argued that if one gives almost any goal to a sufficiently powerful AI, it may choose to destroy humanity to achieve it (he used the example of a paperclip factory manager). Stuart Russell gives the example of household robot that tries to find a way to kill its owner to prevent it from being unplugged, reasoning that "you can't fetch the coffee if you're dead." In order to be safe for humanity, a superintelligence would have to be genuinely aligned with humanity's morality and values so that it is "fundamentally on our side".[208]

Second, Yuval Noah Harari argues that AI does not require a robot body or physical control to pose an existential risk. The essential parts of civilization are not physical. Things like ideologies, law, government, money and the economy are made of language; they exist because there are stories that billions of people believe. The current prevalence of misinformation suggests that an AI could use language to convince people to believe anything, even to take actions that are destructive.

The opinions amongst experts and industry insiders are mixed, with sizable fractions both concerned and unconcerned by risk from eventual superintelligent AI. Personalities such as Stephen Hawking, Bill Gates, Elon Musk have expressed concern about existential risk from AI.[211] In the early 2010's, experts argued that the risks are too distant in the future to warrant research or that humans will be valuable from the perspective of a superintelligent machine.[212] However, after 2016, the study of current and future risks and possible solutions became a serious area of research. In 2023, AI pioneers including Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Demis Hassabis, and Sam Altman issued the joint statement that "Mitigating the risk of extinction from AI should be a global priority alongside other societal-scale risks such as pandemics and nuclear war".

Ethical machines and alignment

Machines with intelligence have the potential to use their intelligence to make ethical decisions. The field of machine ethics provides machines with ethical principles and procedures for resolving ethical dilemmas.[216] The field of machine ethics is also called computational morality,[216] and was founded at an AAAI symposium in 2005.

Other approaches include Wendell Wallach's "artificial moral agents" and Stuart J. Russell's three principles for developing provably beneficial machines.

Regulation

OpenAI CEO Sam Altman testifies about AI regulation before a US Senate subcommittee, 2023

The regulation of artificial intelligence is the development of public sector policies and laws for promoting and regulating artificial intelligence (AI); it is therefore related to the broader regulation of algorithms.[220] The regulatory and policy landscape for AI is an emerging issue in jurisdictions globally. According to AI Index at Stanford, the annual number of AI-related laws passed in the 127 survey countries jumped from one passed in 2016 to 37 passed in 2022 alone.[222][223] Between 2016 and 2020, more than 30 countries adopted dedicated strategies for AI. Most EU member states had released national AI strategies, as had Canada, China, India, Japan, Mauritius, the Russian Federation, Saudi Arabia, United Arab Emirates, US and Vietnam. Others were in the process of elaborating their own AI strategy, including Bangladesh, Malaysia and Tunisia. The Global Partnership on Artificial Intelligence was launched in June 2020, stating a need for AI to be developed in accordance with human rights and democratic values, to ensure public confidence and trust in the technology. Henry Kissinger, Eric Schmidt, and Daniel Huttenlocher published a joint statement in November 2021 calling for a government commission to regulate AI.[225] In 2023, OpenAI leaders published recommendations for the governance of superintelligence, which they believe may happen in less than 10 years.[226]

In a 2022 Ipsos survey, attitudes towards AI varied greatly by country; 78% of Chinese citizens, but only 35% of Americans, agreed that "products and services using AI have more benefits than drawbacks".[222] A 2023 Reuters/Ipsos poll found that 61% of Americans agree, and 22% disagree, that AI poses risks to humanity.[227] In a 2023 Fox News poll, 35% of Americans thought it "very important", and an additional 41% thought it "somewhat important", for the federal government to regulate AI, versus 13% responding "not very important" and 8% responding "not at all important".[228][229]

The word "robot" itself was coined by Karel Čapek in his 1921 play R.U.R., the title standing for "Rossum's Universal Robots".

Thought-capable artificial beings have appeared as storytelling devices since antiquity,[299] and have been a persistent theme in science fiction.

A common trope in these works began with Mary Shelley's Frankenstein, where a human creation becomes a threat to its masters. This includes such works as Arthur C. Clarke's and Stanley Kubrick's 2001: A Space Odyssey (both 1968), with HAL 9000, the murderous computer in charge of the Discovery One spaceship, as well as The Terminator (1984) and The Matrix (1999). In contrast, the rare loyal robots such as Gort from The Day the Earth Stood Still (1951) and Bishop from Aliens (1986) are less prominent in popular culture.

Several works use AI to force us to confront the fundamental question of what makes us human, showing us artificial beings that have the ability to feel, and thus to suffer. This appears in Karel Čapek's R.U.R., the films A.I. Artificial Intelligence and Ex Machina, as well as the novel Do Androids Dream of Electric Sheep?, by Philip K. Dick. Dick considers the idea that our understanding of human subjectivity is altered by technology created with artificial intelligence.

# data[].attributes.attachment_link.description
The general problem of simulating (or creating) intelligence has been broken down into sub-problems. These consist of particular traits or capabilities that researchers expect an intelligent system to display.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
jenis komputer berbasis Internet yang dibagikan

Komputasi awan atau komputasi gemawan ( bahasa Inggris: cloud computing) adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer (' komputasi') dan pengembangan berbasis Internet ('awan'). Awan (cloud) adalah metafora dari internet, sebagaimana awan yang sering digambarkan di diagram jaringan komputer. Sebagaimana awan dalam diagram jaringan komputer tersebut, awan (cloud) dalam Cloud Computing juga merupakan abstraksi dari infrastruktur kompleks yang disembunyikannya. Ia adalah suatu metoda komputasi di mana kapabilitas terkait teknologi informasi disajikan sebagai suatu layanan ( as a service), sehingga pengguna dapat mengaksesnya lewat Internet ("di dalam awan") tanpa mengetahui apa yang ada didalamnya, ahli dengannya, atau memiliki kendali terhadap infrastruktur teknologi yang membantunya. Menurut sebuah makalah tahun 2008 yang dipublikasi IEEE Internet Computing " Cloud Computing adalah suatu paradigma di mana informasi secara permanen tersimpan di server internet dan tersimpan secara sementara di komputer pengguna (client) termasuk di dalamnya adalah desktop, komputer tablet, notebook, komputer dinding, handheld, sensor-sensor, monitor dan lain-lain."

Diagram konsepsual dari Komputasi awan

Komputasi awan adalah suatu konsep umum yang mencakup SaaS, Web 2.0, dan tren teknologi terbaru lain yang dikenal luas, dengan tema umum berupa ketergantungan terhadap Internet untuk memberikan kebutuhan komputasi pengguna. Sebagai contoh, Google Apps menyediakan aplikasi bisnis umum secara daring yang diakses melalui suatu penjelajah web dengan perangkat lunak dan data yang tersimpan di server. Komputasi awan saat ini merupakan trend teknologi terbaru, dan contoh bentuk pengembangan dari teknologi Cloud Computing ini adalah iCloud

Pada tahun 50-an, Cloud Computing memiliki konsep yang mendasar. Ketika komputer mainframe yang tersedia dalam skala yang besar dalam dunia pendidikan dan perusahaan dapat diakses melalui komputer terminal disebut dengan Terminal statis. Terminal tersebut hanya dapat digunakan untuk melakukan komunikasi tetapi tidak memiliki kapasitas pemrosesan internal. Agar penggunaan komputer mainframe yang relatif mahal menjadi efisien maka mengembangkan akses fisik komputer dari pembagian kinerja CPU. Hal ini dapat menghilangkan periode tidak aktif pada mainframe, memungkinkan untuk kembali pada investasi. Hingga pertengahan tahun 70-an dikenal dengan RJE remote prosess Entry Home Job yang berkaitan besar dengan IBM dan DEC Mainframe.

Tahun 60-an, John McCarty berpendapat bahwa "Perhitungan suatu hari nanti dapat diatur sebagai utilitas publik." Di buku Douglas Parkhill, The Challenge of the Computer Utility menunjukkan perbandingan industri listrik dan penggunaan pada listrik di masyarakat umum dan pemerintahan dalam penyediaan cloud computing. Ketika Ilmuan Herb Grosch mendalilkan bahwa seluruh dunia akan beroperasi pada terminal bodah didukung oleh sekitar 15 pusat data yang besar. Karena komputer ini sangat canggih, banyak perusahaan dan entitas lain menyediakan sendiri kemampuan komputasi melalui berbagai waktu dan beberapa organisasi, seperti GE GEISCO, Anak perusahaan IBM Biro Corporation, Tymshare, CSS Nasional, Data Dial, Bolt, Beranek and Newman.

Tahun 90-an, perusahaan telekomunikasi mulai menawarkan VPN layanan jaringan pribadi dengan kualitas sebanding pelayanannya, tapi dengan biaya yang lebih rendah. Karena merasa cocok dengan hal tersebut untuk menyeimbangkan penggunaan server, mereka dapat menggunakan bandwidth jaringan secara keseluruhan. Lalu menggunakan simbol awan sebagai penunjuk titik demarkasi antara penyedia dan pengguna yang saling bertanggung jawab. Cloud computing memperluas batas ini untuk menutup server serta infrastruktur jaringan.

Sejak Tahun 2000, Amazon sebagai peran penting dalam semua pengembangan cloud computing dengan memodernisasi pusat data, seperti jaringan komputer yang menggunakan paling sedikit 10% dari kapasitas mereka pada satu waktu. Setelah menemukan arsitektur awan baru, mengalami peningkatan efisiensi internal sedikit bergerak cepat " Tim Dua-Pizza"(Tim kecil untuk memberi makan dengan dua pizza) dapat menambahkan fitur baru dengan cepat dan lebih mudah. Kemudian Amazon mulai mengembangkan produk baru sebagai penyedia cloud computing untuk pelanggan eksternal dan meluncurkan Amazon Web Service (AWS) tahun 2006.

Awal tahun 2008, Eucalypus menjadi yang pertama open source, AWS API Platform yang kompatibel menyebarkan awan swasta. Open Nebula ditingkatkan dalam proyek Eropa Reservoir Komisi yang sudah didanai. Pada tahun yang sama, agar difokuskan pada penyediaan jaminan kualitas layanan (seperti yang dipersyaratkan oleh aplikasi interaktif real-time) untuk infrastruktur berbasis cloud dalam rangka IRMOS Eropa Proyek yang didanai Komisi. Pertengahan 2008, Gartner melihat kesempatan untuk membentuk hubungan antara konsumen layanan TI, mereka menggunakan layanan TI dan menjualnya. Dan mengamati bahwa "Organisasi layanan TI yang beralih dari perangkat keras milik perusahaan dan aset perangkat lunak untuk digunakan layanan berbasis model sehingga pergeseran diproyeksikan untuk komputasi akan menghasilkan pertumbuhan dramatis dalam produk IT di beberapa daerah dan pengurangan yang signifikan di daerah lain.".

Tanggal 1 Maret 2011,IBM mengumumkan SmartCloud kerangka IBM Smarter Planet. Di antara berbagai komponen dasar Smarter Computing, cloud computing adalah bagian yang paling penting.

John McCarthy, Pakar Komputasi dan kecerdasan buatan dari MIT. "Suatu hari nanti, komputasi akan menjadi Infrastruktur publik seperti halnya listrik dan telepon." Ini adalah sebuah ide yang mengawali suatu bentuk komputasi yang kita kenal dengan istilah Komputasi awan.

Larry Ellison, pendiri perusahaan Oracle. "Network Computing" Ide ini sebenarnya cukup unik dan sedikit menyindir perusahaan Microsoft pada saat itu. Intinya, kita tidak harus "menanam" berbagai perangkat lunak kedalam PC pengguna, mulai dari sistem operasi hingga perangkat lunak lainya. Cukup dengan koneksi dengan server di mana akan disediakan sebuah environment yang mencakup berbagai kebutuhan PC pengguna.

Pada era ini juga wacana " Network Computing" cukup populer. Banyak perusahaan yang menggalang sistem ini contohnya Sun Mycrosystem dan Novell Netware. Disayangkan kualitas jaringan komputer saat itu masih belum memadai, pengguna pun cenderung memilih PC karena cenderung lebih cepat.

Lahir konsep ASP ( Application Service Provider) yang ditandai dengan kemunculan perusahaan pusat pengolahan data. Ini merupakan sebuah perkembangan pada kualitas jaringan komputer. Akses untuk pengguna menjadi lebih cepat.

Marc Benioff, mantan wakil direktur perusahaan Oracle. " salesforce.com" ini merupakan sebuah perangkat lunak CRM dengan basis SaaS ( Software as a Service). Tak disangka gebrakan ini mendapat tanggapan hebat. Sebagai suksesor dari visi Larry Ellison, boss-nya. Dia memiliki sebuah misi yaitu " The End of Software ".

Cloud Computing sudah semakin meningkat popularitasnya, dari mulai penerapan sistem, pengunaan nama, dll. Amazon dengan EC2 (Elastic Computer Cloud); Google dengan Google App. Engine; IBM dengan Blue Cord Initiative; dsb. Perhelatan cloud computing meroket sebagaimana berjalannya waktu. Sekarang, sudah banyak sekali pemakaian sistem komputasi itu, ditambah lagi dengan sudah meningkatnya kualitas jaringan komputer dan beragamnya gadget yang ada. Contoh dari pengaplikasianya adalah Evernote, Dropbox, Google Drive, Sky Drive, Youtube, Scribd, dll.

Masa pengembangan sistem komputasi awan semakin kompleks dan beragam saat mulai munculnya era Material Requirement Planning (MRP) untuk selanjutnya berubah menjadi Enterprise Resource Planning (ERP). Fitur pada ERP pada biasanya menggunakan teknologi yang berbasis cloud system untuk dapat memaksimalkan fitur user interface.. Oracle Corporation muncul menjadi pemain pertama yang mengembangkan komputasi awan ke dalam sistem ERP ini.. Untuk kemudian mulai muncul pengembang lainnya seperti Ukirama, Moka (perusahaan), SAP SE, Netsuite, Odoo, HashMicro, dan lain-lain.

Dari penjelasan tentang cloud computing diatas, ada banyak manfaat yang bisa kita ambil dari cloud computing, yaitu:

Skalabilitas, yaitu dengan cloud computing kita bisa menambah kapasitas penyimpanan data kita tanpa harus membeli peralatan tambahan, misalnya hardisk dll. Kita cukup menambah kapasitas yang disediakan oleh penyedia layanan cloud computing.

Aksesibilitas, yaitu kita bisa mengakses data kapanpun dan di manapun kita berada, asal kita terkoneksi dengan internet, sehingga memudahkan kita mengakses data disaat yang penting.

Keamanan, yaitu data kita bisa terjamin keamanan nya oleh penyedia layanan cloud computing, sehingga bagi perusahaan yang berbasis IT, data bisa disimpan secara aman di penyedia cloud computing. Itu juga mengurangi biaya yang diperlukan untuk mengamankan data perusahaan.

Kreasi, yaitu para user bisa melakukan/mengembangkan kreasi atau project mereka tanpa harus mengirimkan project mereka secara langsung ke perusahaan, tapi user bisa mengirimkan nya lewat penyedia layanan cloud computing.

Kecemasan, ketika terjadi bencana alam data milik kita tersimpan aman di cloud meskipun hardisk atau gadget kita rusak

Infrastructure as a Service adalah layanan komputasi awan yang menyediakan infrastruktur IT berupa CPU, RAM, storage, bandwith dan konfigurasi lain. Semua komponen tersebut digunakan untuk membangun komputer virtual. Komputer virtual dapat diinstal sistem operasi dan aplikasi sesuai kebutuhan. Keuntungan layanan IaaS ini adalah tidak perlu membeli komputer fisik sehingga lebih menghemat biaya. Konfigurasi komputer virtual juga bisa diubah sesuai kebutuhan. Misalkan saat storage hampir penuh, storage bisa ditambah dengan segera. Perusahaan yang menyediakan IaaS adalah Amazon EC2, Telkom Cloud dan BizNet Cloud.

Platform as a Service adalah layanan yang menyediakan computing platform. Biasanya sudah terdapat sistem operasi, database, web server dan framework aplikasi agar dapat menjalankan aplikasi yang telah dibuat. Perusahaan yang menyediakan layanan tersebutlah yang bertanggung jawab dalam pemeliharaan computing platform ini. Keuntungan layanan PaaS ini bagi pengembang adalah mereka bisa fokus pada aplikasi yang mereka buat tanpa memikirkan tentang pemeliharaan dari computing platform. Contoh penyedia layanan PaaS adalah Amazon Web Service dan Windows Azure.

Software as a Service adalah layanan komputasi awan di mana kita bisa langsung menggunakan aplikasi yang telah disediakan. Penyedia layanan mengelola infrastruktur dan platform yang menjalankan aplikasi tersebut. Contoh layanan aplikasi E-mail yaitu Gmail, Yahoo Mail dan Microsoft Outlook sedangkan contoh aplikasi media sosial adalah Twitter, Facebook dan Google+. Keuntungan dari layanan ini adalah pengguna tidak perlu membeli lisensi untuk mengakses aplikasi tersebut. Pengguna hanya membutuhkan perangkat klien komputasi awan yang terhubung ke internet. Ada juga aplikasi yang mengharuskan pengguna untuk berlangganan agar bisa mengakses aplikasi yaitu Office 365 dan Adobe Creative Cloud.

Berikut merupakan cara kerja penyimpanan data dan replikasi data pada pemanfaatan teknologi cloud computing. Dengan Cloud Computing komputer lokal tidak lagi harus menjalankan pekerjaan komputasi berat untuk menjalankan aplikasi yang dibutuhkan, tidak perlu menginstal sebuah paket perangkat lunak untuk setiap komputer, kita hanya melakukan installasi operating system pada satu aplikasi. Jaringan komputer yang membentuk awan ( internet) menangani mereka sebagai gantinya. Server ini yang akan menjalankan semua aplikasi mulai dari E-mail, Pengolah kata, sampai program analisis data yang kompleks. Ketika pengguna mengakses awan (internet) untuk sebuah website populer, banyak hal yang bisa terjadi. Pengguna Internet Protokol (IP) misalnya dapat digunakan untuk menetapkan di mana pengguna berada (geolocation). Domain Name System (DNS) jasa kemudian dapat mengarahkan pengguna ke sebuah cluster server yang dekat dengan pengguna sehingga situs bisa diakses dengan cepat dan dalam bahasa lokal mereka. Pengguna tidak login ke server, tetapi mereka login ke layanan mereka menggunakan id sesi atau cookie yang telah didapatkan yang disimpan dalam browser mereka. Apa yang user lihat pada browser biasanya datang dari web server. Webservers menjalankan perangkat lunak dan menyajikan pengguna dengan cara interface yang digunakan untuk mengumpulkan perintah atau instruksi dari pengguna (klik, mengetik, upload dan lain-lain) Perintah-perintah ini kemudian diinterpretasikan oleh webservers atau diproses oleh server aplikasi. Informasi kemudian disimpan pada atau diambil dari database server atau file server dan pengguna kemudian disajikan dengan halaman yang telah diperbarui. Data di beberapa server disinkronisasikan di seluruh dunia untuk akses global cepat dan juga untuk mencegah kehilangan data.[butuh rujukan]

Web service adalah komponen perangkat lunak yang berdiri sendiri, memiliki URI unik ( Uniform Resource Identifier), serta beroperasi melalui Internet terutama Web. Web service telah memberikan mekanisme umum untuk pengiriman layanan, hal ini membuat Service-Oriented Architecture (SOA) ideal untuk diterapkan. Tujuan dari SOA adalah untuk mengatasi persyaratan yang bebas digabungkan, berbasis standar, dan Protocol-Independent Distributed Computing. Dalam SOA, sumber daya perangkat lunak yang dikemas sebagai "layanan," yang terdefinisi dengan baik, modul mandiri yang menyediakan fungsionalitas bisnis standar dan konteks jasa lainnya. Kematangan web service telah memungkinkan penciptaan layanan yang kuat yang dapat diakses berdasarkan permintaan, dengan cara yang seragam.

Ada tiga poin utama yang diperlukan dalam implementasi cloud computing, yaitu:

Biasanya merupakan Komputer desktop biasa.

Computer back end dalam skala besar biasanya berupa server komputer yang dilengkapi dengan data center dalam rak-rak besar. Pada umumnya Computer back end harus mempunyai kinerja yang tinggi, karena harus melayani mungkin hinggga ribuan permintaan data.

Penghubung antara keduanya

Penghubung keduanya bisa berupa jaringan LAN atau internet.

Implementasi cloud computing dalam pemerintahan (E-Goverment)

Cloud Computing dalam pemerintahan (E-Goverment) dapat mendongkrak kinerja khususnya dalam bidang pemerintahan. E-Goverment dapat membantu para staf di bidang pemerintahan untuk memberikan pelayanan yang lebih baik ke masyarakat. Pemerintah dalam negara Indonesia telah menggunakan cloud computing. Contoh pertama yaitu sebagai penyediaan sumber informasi. Badan Pengkajian Dan Penerapan Teknologi (BPPT) telah menyediakan layanan Cloud Computing sebagai layanan jasa alih daya pengelolaan TIK untuk instansi pemerintah. Layanan ini bertujuan untuk dapat mewujudkan percepatan E-government, karena memungkinkan pengguna pemerintah berkonsentrasi dalam memberikan layanan dan tidak dipusingkan dengan konfigurasi maupun pemeliharan perangkat teknologi informasi.[butuh rujukan]

Dunia komputasi awan merupakan dunia baru karena tidak semua orang mengetahui teknologi baru tersebut. Karena masih baru tersebut muncul beberapa masalah dalam pengenalannya ke dunia luar. Contohnya komputasi awan merupakan sarana penyimpanan data melalui jaringan internet maka internet wajib bagi pemakai komputasi awan apabila terjadi masalah dalam internet maka akan menyebabkan komputer tersebut menjadi lambat karena proses yang terlalu lama. Masalah lain adalah jika suatu perusahaan menggunakan komputasi awan dalam penyimpanan datanya maka akan sangat tergantung pada vendor (penyedia layanan komputasi awan) karena perusahaan tersebut tidak mempunyai server langsung dalam komputasi awan dan juga apabila vendor mempunyai layanan backup yang buruk atau server pada vendor rusak akan menyebabkan kerugian besar pada perusahaan tersebut karena semua data yang tersimpan pada vendor akan mengalami masalah. Jika ingin menggunakan komputasi awan juga harus tersedia bandwidth yang besar karena data yang keluar masuk dalam sebuah akun tidak sedikit, maka dari itu dibutuhkan bandwidth yang berukuran besar agar mampu menampung data yang ditransfer. Masalah keamanan dan privasi menjadi masalah baru karena jika kita sudah meletakkan suatu data dalam internet maka itu bisa dilihat oleh masyarakat luas apabila data tersebut sangat rahasia maka bisa menyebabkan kefatalan dalam mengelola sesuatu. Selain itu belum banyak dukungan dari berbagai pihak karena beberapa masalah dalam komputasi awan. Beberapa masalah yang timbul disebabkan karena masih barunya teknologi komputasi awan dalam penyimpanan sebuah data dalam internet. Masalah lain yang dapat timbul selain diatas adalah dengan banyak para peretas yang muncul dari berbagai dunia dalam meretas internet membuat vendor harus berhati-hati dalam mengelola sumber daya yang dipakai dalam komputasi awan.

Google Drive adalah layanan penyimpanan Online yang dimiliki Google. Google Drive diluncurkan pada tanggal 24 April 2012. Sebenarnya layanan ini merupakan pengembangan dari Google Docs. Google Drive memberikan kapasitas penyimpanan sebesar 5 GB kepada setiap penggunanya. Kapasitas tersebut dapat ditambahkan dengan melakukan pembayaran atau pembelian Storage. Penyimpanan file di Google Drive dapat memudahkan pemilik file dapat mengakses file tersebut kapanpun dan di manapun dengan menggunakan komputer desktop, laptop, komputer tablet ataupun smartphone. File tersebut juga dapat dengan mudah dibagikan dengan orang lain untuk berbagi pakai ataupun melakukan kolaborasi dalam pengeditan.

Fitur-fitur Google Drive

Penyimpanan gratis sebesar 15 GB

Google Drive memberikan fasilitas penyimpanan sebesar 15GB kepada penggunanya dengan cuma-cuma untuk menyimpan dokumen, baik berupa gambar, video, musik, ataupun file-file lain.

Memungkinkan membuat dokumen

Pada fitur ini Google Drive memungkinkan para penggunanya untuk membuat dokumen, seperti mengolah data, mengolah angka, membuat presentasi, form dan dokumen lainnya.

Google Drive memudahkan untuk berbagi file dengan orang lain, dan juga memudahkan orang lain untuk melakukan pengeditan terhadap file yang kita buat.

Terintegrasi dengan layanan Google lainnya

Para pengguna layanan Google lainnya akan merasakan kemudahan dalam memanajemen file dari Google Drive. Karena Google Drive secara otomatis terintegrasi dengan layanan google lainnya.

Google Drive memberikan layanan pencarian yang lebih baik dan lebih cepat untuk para penggunanya dengan menggunakan kata kunci tertentu. Google Drive juga dapat mengenali gambar atau teks dari dokumen hasil scan.

Menampilkan berbagai file

Lebih dari 30 type file yang dapat dibuka dan ditampilkan oleh Google Drive, termasuk file video, file image, dan lain-lain tanpa mengharuskan pengguna untuk mengunduh dan menginstal software yang sesuai dengan tipe atau ekstensi file tersebut.

Google Drive juga mempunyai kemampuan untuk membuat, menjalankan dan membagi file aplikasi favorit yang dimiliki oleh pengguna.

Microsoft Azure adalah sistem operasi yang berbasis komputasi awan, dibuat oleh Microsoft untuk mengembangkan dan mengatur aplikasi serta melayani sebuah jaringan global dari Microsoft Data Centers. Microsoft Azure yang mendukung berbagai macam bahasa dan alat pemrograman. Sistem operasi ini dirilis pada 1 Februari 2010.

Fitur-fitur Microsoft Azure

Microsoft Azure menyediakan infrastruktur dengan skala yang sesuai dengan kebutuhan. Baik dalam membuat aplikasi baru atau menjalankan aplikasi yang telah disediakan.

Kembangkan dan Lakukan Percobaan

Microsoft Azure memungkinkan pengguna untuk melakukan pengembangan aplikasi dan langsung melakukan percobaan pada aplikasi tersebut secara cepat.

Microsoft Azure menyediakan kapasitas data yang besar. Kapasitas ini didukung oleh Apache Hadoop.

Microsoft Azure memberikan kemudahan dalam pembuatan aplikasi mobile. Aplikasi yang telah dibuat dan dapat langsung dimasukan ke penyimpanan komputasi awan.

Layanan media Microsoft Azure memperbolehkan untuk mengembangkan solusi penyebaran media, yang mana bisa menampilkan media dari Adobe Flash, Android, iOS, Windows, dan platform lainnya

Microsoft Azure menawarkan keamanan dan fleksibilitas pengembangan, penyebaran, dan pilihan skala untuk berbagai macam ukuran aplikasi web.

Penyimpanan, Pencadangan, dan Pemulihan

Microsoft Azure menyediakan penyimpanan, pencadangan, dan solusi pemulihan data apapun.

Identitas dan Manajemen Akses

Microsoft Azure Active Directory memberikan layanan pengamanan pada identitas perusahaan. Serta melakukan manajemen pada banyak pengguna di sebuah perusahaan.

Microsoft Azure memperbolehkan pengguna untuk membawa seluruh aplikasi, data, perangkat, mitra ke perangkat lokal dan ke awan.

Microsoft Azure menyediakan solusi yang tepat untuk kebutuhan data pengguna.

sebuah perusahaan internet multinasional yang berpusat di Sunnyvale, California, Amerika Serikat. Perusahaan ini terkenal karena portal webnya, serta mesin pencari (Yahoo! Search), Yahoo! Directory, Yahoo! Mail, Yahoo! News, Yahoo! Finance, Yahoo! Groups, Yahoo! Answers, situs dan layanan periklanan, peta daring, berbagi video, olahraga fantasi dan media sosialnya.

mungkin biasanya kita membuat catatan dalam microsoft word, tapi apakah kita harus membawa kemana-mana laptop atau PC untuk mencatat sesuatu? Evernote dapat membuat catatan atau notes, menyimpan beberapa artikel yang ditemukan ketika browsing, menyimpan ide-ide, dan ditambah lagi bisa di akses dengan PC, smartphone, ipad dan lainnya.

dapat menyimpan dan membagikan file, berkolaborasi pada proyek, dan mewujudkan ide terbaik, baik saat bekerja sendiri atau sebagai bagian dari tim.

layanan penyimpanan data milik microsoft yang berbasis cloud server. Dimana kita bisa 'menitipkan' data-data ke server microsoft dengan satu akun yang sama (Windows Live ID). Layanan ini setara dengan layanan lain semisal dropbox atau google drive.

sebuah website yang berisikan berbagai macam dokumen / data yang menyatu dalam sebuah halaman web dengan menggunakan i-paper format.

Millard, Christopher (2013). Cloud Computing Law. Oxford University Press. ISBN 978-0-19-967168-7.

Singh, Jatinder; Powles, Julia; Pasquier, Thomas; Bacon, Jean (July 2015). "Data Flow Management and Compliance in Cloud Computing". IEEE Cloud Computing. 2 (4): 24-32. doi:10.1109/MCC.2015.69. ISSN 2325-6095.

Armbrust, Michael; Stoica, Ion; Zaharia, Matei; Fox, Armando; Griffith, Rean; Joseph, Anthony D.; Katz, Randy; Konwinski, Andy; Lee, Gunho; Patterson, David; Rabkin, Ariel (1 April 2010). "A view of cloud computing". Communications of the ACM. 53 (4): 50. doi:10.1145/1721654.1721672  .

Hu, Tung-Hui (2015). A Prehistory of the Cloud. MIT Press. ISBN 978-0-262-02951-3.

Mell, P. (2011, September 31). The NIST Definition of Cloud Computing. Retrieved November 1, 2015, from National Institute of Standards and Technology website

# data[].attributes.attachment_link.title
Komputasi awan - Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas

# data[].attributes.attachment_link.description
jenis komputer berbasis Internet yang dibagikan Komputasi awan atau komputasi gemawan ( bahasa Inggris: cloud computing) adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer (' komputasi') dan pengembangan berbasis Internet ('awan'). Awan (cloud) adalah metafora dari internet, sebagaimana awan yang sering digambarkan di diagram jaringan komputer.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
What is the Internet of Things (IoT)?

The Internet of Things, or IoT, is a network of physical devices. These devices can transfer data to one another without human intervention. IoT devices are not limited to computers or machinery. The Internet of Things can include anything with a sensor that is assigned a unique identifier (UID). The primary goal of the IoT is to create self-reporting devices that can communicate with each other (and users) in real time.

Internet of Things examples

You likely use IoT devices every day. The list below outlines a few IoT devices that you may be familiar with:

You can learn more about connected devices and build your own IoT device with the University of Colorado Boulder's online specialization, Hands-On Internet of Things.

3 types of IoT applications

Billions of devices are connected to the internet, collecting and sharing information with one another. They range from smart home setups like cooking appliances and smoke detectors to military-grade surveillance equipment. The list below outlines a few of the most common types of IoT applications.

1. Consumer IoT

Consumer IoT refers to personal and wearable devices that connect to the internet. These devices are often referred to as smart devices.

2. Industrial Internet of Things (IIoT)

The industrial Internet of Things is the system of interconnected devices in the industrial sector. Manufacturing machinery and devices used for energy management are a part of the industrial Internet of Things.

3. Commercial IoT

Commercial IoT refers to the tools and systems used outside of the home. For example, businesses and health care organizations leverage commercial IoT for auditable data trails and consumer management.

How does IoT work?

The next few sections break down the components that make the Internet of Things work.

Internet of Things platform

An IoT platform manages device connectivity. It can be a software suite or a cloud service. The purpose of an IoT platform is to manage and monitor hardware, software, processing abilities, and application layers.

Sensor technologies

IoT sensors, sometimes called smart sensors, convert real-world variables into data that devices can interpret and share. Many different types of sensors exist. For example, temperature sensors detect heat and convert temperature changes into data. Motion sensors detect movement by monitoring ultrasonic waves and triggering a desired action when those waves are interrupted.

Unique identifiers

The core concept of the IoT is communication among devices and users. Unique identifiers (UIDs) establish the context of a device within the larger network to enable this communication. Identifiers are patterns, like numeric or alphanumeric strings. One example of a UID that you might be familiar with is an internet protocol (IP) address. They can identify a single device (instance identifier) or the class to which that device belongs (type identifier).

Internet connectivity

Sensors can connect to cloud platforms and other devices through a host of network protocols for the internet. This enables communication between devices.

Artificial intelligence (AI) and machine learning

Natural language processing (NLP) in IoT devices makes it easier for users to input information and interact with devices. One common example of an IoT device that utilizes NLP technology is the Amazon Alexa. Machine learning also enhances the analytical capabilities of IoT devices.

Edge computing

Edge computing is a computing framework. It aims to conserve resources and speed up response time by moving computational resources like data storage closer to the data source. The IoT accomplishes this by utilizing edge devices like IoT gateways.

Benefits of the Internet of Things

Before the introduction of the IoT, devices could only collect and share information with human interaction. Today, the IoT enables lower operational costs, increased safety and productivity, and overall improved customer experience. Here are a few notable pros of the Internet of Things:

You can learn more about how the IoT benefits certain industries in the sections below.

The Internet of Things in health care

The IoT helps decrease the need for traditional record-keeping and protects patients with real-time alerts. For example, glucose monitors can alert the patient or caretaker when glucose levels become problematic and prompt the appropriate action.

The Internet of Things in business

The IoT is essential to business. It makes it possible to collect and analyze massive amounts of data in real time. IoT devices also enable automation. They allow people to gain more control over their environments, health, and even safety. For example, smart home security systems can automatically assess threats like burglary or carbon monoxide poisoning and call for help.

Potential drawbacks of IoT

Managing large amounts of data poses certain risks and disadvantages. For example, more IoT devices mean more human intervention through network and device monitoring. Some security researchers believe that cybersecurity professionals may face an increased workload as the IoT grows. Here are a few more potential drawbacks of the Internet of Things:

IoT jobs

Many different career paths exist for someone who wants to work with the IoT. You can learn about a few of the most common job titles with the list below.
Read more: Read more: What Are Embedded Systems (+ How to Work with Them) What is a Technical Project Manager + How Do You Become One?
Do you want to learn more about IoT development or prepare for a career in IoT? Start today with An Introduction to Programming the IoT, an online specialization from the University of California Irvine.

Learn more about IoT on Coursera

Deepen your knowledge of the skills and tools that enable the Internet of Things, or start learning them today with these top-rated courses on Coursera:

For an introductory course, start with the University of California, Irvine's Introduction to the Internet of Things and Embedded systems. In just 11 hours, you'll learn the importance of IoT in society, the components of a typical IoT device, and common IoT design considerations. Best of all, if you enjoy the course, you'll be on your way to completing a specialization in the field.

To learn how to build your own IoT device, try the University of California, Irvine's An Introduction to Programming the Internet of Things (IoT) Specialization. Here, in just two months, you'll learn how to design, create, and deploy your own IoT device by using Arduino and Raspberry Pi platforms coded with C and Python.

To enhance your IoT cybersecurity skills, explore the University System of Georgia's Cybersecurity and the Internet of Things. In 11 hours, you'll explore some of the security and privacy issues facing IoT devices used by industrial sectors, homeowners, and consumers today.

# data[].attributes.attachment_link.title
What Is the Internet of Things (IoT)? With Examples

# data[].attributes.attachment_link.description
Find out how the Internet of Things works and why it's important.