AI atau kecerdasan buatan telah mengalami banyak perkembangan dalam berapa-berapa tahun terakhir ini, beberapa contoh konkret dari "AI" ini adalah Google Assistant kepunyaan Google, Siri dari Apple, dan Alexa by Amazon.
Apa itu Artificial Intelligence?
Andreas Kaplan dan Michael Haenlein mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai “kemampuan sistem untuk menafsirkan data eksternal dengan benar, untuk belajar dari data tersebut, dan menggunakan pembelajaran tersebut guna mencapai tujuan dan tugas tertentu melalui adaptasi yang fleksibel".
Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan saraf tiruan dan robotika.
Secara singkat, AI mengacu pada simulasi kecerdasan manusia dalam mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia dan meniru tindakannya.
Bagaimana awal mula Artificial Intelligence ini?
Istilah "Artificial Intelligence” ini pertama kali diperkenalkan oleh John McCarthy pada tahun 1956, seorang profesor di perguruan tinggi Dartmouth di Hanover, New Hampshire, Amerika Serikat.
Bertahun-tahun kebelakang ada sebuah pemikiran yang menganggap bahwa komputer tidak akan pernah bisa mengimbangi kecerdasan otak manusia. Kendala pada tahun-tahun tersebut adalah keterbatasan data dan keterbatasan kekuatan komputasi, tetapi sekarang dengan adanya Big Data dan kehadiran GPU (Graphics Processing Unit), membuat Artificial Intelligence mungkin untuk diciptakan dan terus dikembangkan.
1943
- Pada tahun 1943 Warren McCullough dan Walter Pitts mempublikasikan sebuah ide/teori tentang logika calculus berjudul "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity". Teori tersebut merupakan model matematika pertama pertama dalam sejarah pengembangan sebuah neural network.
1949
- Dalam bukunya yang berjudul "The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory", Donald Hebb mengusulkan sebuah teori bahwa neural network diciptakan melalui pengalaman-pengalaman dan pengalaman-pengalaman tersebut menjadi suatu koneksi antara neuron yang terus bertambah kuat semakin sering ia digunakan. Penelitian Donald Hebb terus menjadi model penting dalam pengembangan AI.
1950
- Alan Turing memplublikasikan "Computing Machinery and Intelligence, proposing what is now known as the Turing Test, a method for determining if a machine is intelligent".
- Dua oran lulusan Harvard, Marvin Minsky dan Dean Edmonds menciptakan neural network pertama untuk komputer bernama "SNARC".
- Claude Shannon mempublikasikan sebuah tesis dengan judul "Programming a Computer for Playing Chess".
- Isaac Asimov mempublikasikan "Three Laws of Robotics".
1952
- Arthur Samuel mengembangkan sebuah program self-learning yang dapat memainkan game checkers.
1954
- Eksperimen masin penerjemah bernama Georgetown milik IBM secara otomatis menerjemahkan 60 kata dalam bahasa Rusia ke dalam bahasa Inggris.
1956
- Istilah Artificial Intelligence diciptakan pada konferensi "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence". Konferensi ini dipimpin John McCarthy, dimana pada konferensi ini dijelaskan apa saja ruang lingkup AI dan tujuan dari AI, yang dikenal sebagai cikal bakal kelahiran Artificial Intelligence
- Allen Newell and Herbert Simon mendemonstrasikan Logic Theorist (LT), yaitu sebuah reasoning program pertama.
1958
- John McCarthy mengembangkan sebuah bahasa pemrograman khusus AI bernama "LIPS" dan mempublikasikan sebuah tesis bernama "Programs with Common Sense". Tesis ini mengemukakan "hypothetical Advice Taker", sebuah sistem AI dengan kemampuan belajar seperti halnya seorang manusia.
1959
- Allen Newell, Herbert Simon and J.C. Shaw mengembangkan sebuah program yang didisain untuk meniru kemampuan manusia untuk melakukan pemecahan masalah atau problem-solving bernama "General Problem Solver".
- Herbert Gelernter mengembangkan program bernama "Geometry Theorem Prover".
- Arthur Samuel mencipkatan istilah machine learning saat berkerja di IBM.
- John McCarthy and Marvin Minsky menciptakan proyek bernama "MIT Artificial Intelligence Project".
1963
- John McCarthy memulai laboratorium AI di Stanford.
1966
- The Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) milik pemerintah Amerika Serikat melaporkan bahwa perkembangan dalam penelitian mesin penerjemah bahasa dianggap lamban dan laporan tersebut menyebabkan seluruh proyek mesin penerjemah yang didanai oleh pemerintah AS dihentikan.
1969
- Sistem AI pertama yang berhasil dikembangakan adalah DENDRAL dan MYCIN, yang dibuat di Stanford.
1972
- The logic programming language PROLOG telah diciptakan.
1973
- Sebuah laporan "Lighthill Report", menjelaskan kekecewaan dalam penelitian AI dirilis oleh pemerintah Inggris menyebabkan potongan pendanaan yang besar untuk penelitian AI.
1974-1980
- Frustasi dengan kemjuan dari pengembangan AI mengarah kepada pemotongan beasiswa mahasiswa di DARPA. Ditambah dengan laporan ALPAC dan laporan Lighthill Report sebelumnya menyebabkan pendanaan AI mengering dan penelitian pun terhenti. Periode waktu ini dinamakan dengan "First AI Winter".
1980
- Digital Equipment Corporations mengembangkan R1 atau yang disebut juga XCON adalah sistem komersial profesional pertama yang berhasil dan R1 ini didisain untuk mengatur sistem komputer generasi baru. Keberhasilan dari R1 ini mengakhiri periode First AI Winter.
1982
- Kementerian Perdagangan dan Industri Internasional Jepang meluncurkan sebuah proyek ambisius bernama "Fifth Generation Computer Systems project". Tujuan dari FGCS adalah untuk menciptakan komputer degan performa yang super dan sebagai platform untuk pengembangan teknologi AI.
1983
- Sebagai respon dari proyek FGCS ini pemerintah AS menluncurkan "Strategic Computing Initiative" untuk menyediakan pendanaan bagi penelitian DARPA dalam teknologi komputer yang mutakhir dan artificial intelligence.
1985
- Banyak perusahaan-perusahaan berbondong-bondong melakukan investasi miliyaran dollar untuk expert systems dan sebuah industri yang bernama Lisp machine market untuk mnedukung mereka. Perusahaan-perusahaan seperti Symbolics dan Lisp Machines Inc. membuat komputer khusus untuk menjalankan bahasa pemrograman LISP.
1987-1993
- Seiring berkembangnya teknologi komputer, alternatif yang lebih murah bermunculan lalu kemudian Lisp machine market bangkrut pada tahun 1987. Menghantarkan ke periode "Second AI Winter". Pada periode ini expert system yang ada terlalu mahal untuk di-mantain dan di-update akhirnya berujung dengan kegagalan.
- Setelah sedekade proyek ambisius FGCS milik Jepang pun menemui ujungnya dan berakhir gagal pada tahun 1992.
- Proyek DARPA milik AS berakhir setelah menghabiskan hampir dari 1 miliyar dollar.
1991
- Angkatan militer Amerika Serikat menggerakan DART, sebuah alat penercanaan logistik dan penjadwalan, selama perang GULF (GULF war).
1997
- Deep Blue milik IBM mengalahkan sang juara dunia catur Gary Kasparov.
2005
- STANLEY, sebuah mobil dengan kemampuan self-driving, memenangkan DARPA Grand Challenge.
2008
- Google melakukan terobosan yang dikenal dengan speech recognition dan menperkenalkan fitur ini pada aplikasi iPhone.
2011
- Watson milik IBM menjuarai kompetisi di acara Jeopardy.
2012
- Andrew Ng, founder dari Google Brain Deep Learning project, memberi sample data berupa 10 juta video kepada sebuah neural network dengan deep learning algorithms sebagai training set. Neural network tersebut kemudian dapat mengenali seekor kucing tanpa diberi tahu bahwa itu merupakan seekor kucing. hal ini merupakan terobosan era baru untuk pendanaan neural network dan deep learning.
2014
- Google untuk pertama kalinya membuat mobil dengan kemampuan self-driving untuk lulus tes mengemudi.
2016
- AlphaGo milik Google DeepMind mengalahkan juara dunia Go player Lee Sedol. Kompleksitas dari permainan tradisional Cina yang dianggap sebagai permaian yang sulit berhasil dipecahkan menggunakan AI.
Tipe-tipe Artificial Intelligence
Secara popularitas AI dapat dikelompokan menjadi 2:
- Narrow AI
- Wide AI
Narrow AI:
Narrow AI adalah kecerdasan buatan yang di-design dan dilatih untuk satu masalah atau satu tugas tertentu. asisten virtual seperti Alexa milik Amazon dan Siri milik Apple keduanya menggunakan narrow AI. Narrow AI seringkali juga disebut Weak AI, tapi itu bukan berarti narrow AI merupakan AI yang lemah atau tidak efisien. Pada bidangnya narrow AI bekerja dengan sangat baik terutama dalam mengerjakan hal-hal yang sifatnya rutinitas, baik fisik maupun kognitif.
Berikut ini contoh dari Narrow AI:
- Google search.
- Image recognition software.
- Siri, Alexa dan asisten personal lainnya.
- Sistem kemudi otomatis pada mobil.
- Sistem komputer bernama Watson milik IBM.
Wide AI:
Wide AI adalah sebuah sistem dengan kemampuan kognitif yang sedemikian rupa sehingga ketika sistem tersebut dihadapkan dengan sebuah tugas yang ia tidak kenali maka dirinya cukup cerdas untuk dapat menemukan solusinya. Wide AI cukup pintar untuk mampu mencari solusi dari berbagai masalah, mulai dari mengemudikan mobil hingga menyampaikan sebuah lelucon. Teknik dari AI ini menargetkan kepada mereplikasi dan melebihi kapasitas kecerdasan manusia seperti analisa risiko dan proses kognitif yang dilakukan oleh manusia.
Baca Juga : Rahasia JavaScript Terungkap! Kehebatannya dan Tips Optimalisasi Super Praktis
Dimana biasanya Artificial Intelligence digunakan?
AI digunakan hampir di setiap sistem informasi saat ini, seperti filter spam pada e-mail, sistem deteksi penipuan pada kartu kredit, asisten virtual, autopilot pada mobil dan masih banyak lagi, berikut ini diantarannya:
Artificial Intelligence pada sistem komputer bernama "Deep Blue" yang mengalahkan juara dunia catur
Deep Blue adalah sebuah computer yang khusus diprogram untuk memainakan permainan catur yang dibuat dan dikembangkan oleh IBM.
Deep Blue terkenal sebagai sistem computer pertama yang menang pada pertandingan catur menghadapi juara dunia catur dalam aturan waktu normal.
Deep Blue pertama kali bertanding melawan Garry Kasparov sang juara dunia pada tanggal 10 Februari 1996 dan kalah. Pada bulan Mei 1997 Deep Blue di-upgrade dengan sangat kuat, pada pertandingan selanjutnya melawan Garry Kasparov, Deep Blue menang dan itu menjadi komputer pertama yang mengalahkan juara dunia catur.
Artificial Intelligence untuk misi penyelamatan
Apa yang kita butuhkan dari AI dan teknologi adalah untuk memastikan bantuan datang dengan segera. Kita dapat memulai membuat sebuah program yang membantu responden pertama untuk menemukan korban dari bencana gempa bumi, banjir, dan bencana alam lainnya.
Biasanya responden perlu menganalisa rekaman kamera atau cctv atau drone untuk dapat melacak dimana keberadaan seorang korban. Tapi untuk menganalisa rekaman dengan waktu yang panjang membutuhkan waktu yang tidak sebentar. Dan pada waktu inilah nyawa seorang korban dipertaruhkan.
Sebuah sistem AI dibuat dan dikembangkan di Universitas A&M Texas memungkinkan seorang programmer membuat algoritma dasar yang dapat menganalisa sebuah rekaman sisi tv dengan durasi yang panjang dalam kurun waktu kurang dari 2 jam.
Artificial Intelligence untuk pencegahan terhadap perburuan liar
Pemburuan terhadap satwa yang dilindungi dapat mengakibatkan masalah global untuk keseimbangan ekosistem karena dapat berujung kepunahan bagi spesies satwa tersebut. Sebagai contoh sensus gajah africa pada tahung 2007 hingga 2014 memnyebutkan bahwa terjadi penurunan populasi gajah sebanyak 30%. Cagar alam biasanya menjadi tempat satwa-satwa yang dilindungi yang di awasi oleh penjaga taman, akan tetapi patroli dari para penjaga jaga taman ini tidak dapat melindungi area yang luas dengan efisien.
Queen Elizabeth National Park di Uganda menggunakan predictive modeling untuk memprediksi perburuan liar. Teknologi yang dapat memberikan rute patroli yang efisien kepada para penjaga taman atau cargar alam ini.
Artificial Intelligence untuk pertanian (Smart Agriculture)
Neural networks dapat digunakan untuk membuat sebuah sistem pertanian pintar yang hemat tenaga dan biaya serta efisien dalam memantau perkembangan tanaman, semuanya mulai dari monitoring media tanam, bibit tanaman, hasil panen hingga menyediakan analisa model yang prediktif dan juga menganalisa dan memprediksi faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi hasil panen.
Sebagai contoh di Berlin ada sebuah strartup agrikultural bernama PEAT yang membuat sebuah aplikasi mobile dengan dasar algoritma deep learning bernama Plantix yang dapat menidentifikasi jika ada cacat dan kekurangan nutrisi pada tahan/media tanam.
Artificial Intelligence pada bidang kedokteran untuk pembedahan/operasi yang lebik baik
Robot di dunia kedokteran pada saat ini adalah sebuah alat dengan mesin yang dapat terus belajar (machine learning) yang juga memberikan dokter presisi/ketelitian dan kendali yang lebih. Robot ini secara positif dapat meningkatkan pengalaman operasi, mengurangi biaya medis, dan mempersingkat lama inap pasien di rumah sakit.
Secara keseluruhan, Machine Learning dan AI membantu meningkatkan pengalaman pasien dalam menjalani operasi.
Artificial Intelligence untuk melacak populasi margasatwa
Aplikasi seperti iNaturalist dan eBirds dapat mengumpulkan data dari setiap spesies yang ditemui oleh pengguna aplikasi tersebut. Ini membantu Melacak populasi, ekosistem, pola, dan migrasi dari spesies satwa tersebut.
Sebagai hasilnya adalah aplikasi-aplikasi seperti ini memiliki peran penting dalam pengidentifikasian dan perlindungan yang lebih baik untuk kelautan dan juga ekosistem air.
Sumber:
