SEJARAH SINGKAT KECERDASAN BUATAN : AI MENIRU PRILAKU MANUSIA

Sejarah Artificial Intelligence

Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan adalah salah satu bidang ilmu komputer yang sangat penting di era masa kini dan masa akan datang. Hal itu dikarenakan kecerdasan buatan dapat membantu mewujudkan sistem komputer yang cerdas.

Istilah AI telah diterapkan dalam program dan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang lebih kompleks daripada program komputer biasa, walaupun masih jauh dapat menandingi pemikiran manusia. Walaupun masih jauh daripada kepintaran manusia, kemampuan AI kini digunakan secara meluas di bidang-bidang seperti pemprosesan maklumat, permainan komputer, keselamatan negara, perdagangan elektronik, dan sistem diagnostik.

Saat ini, hampir semua perangkat komputer dan perangkat elektronika canggih menerapkan kccerdasan buatan untuk membuat sistem lebih handal. Di masa yang akan datang, diperkirakan semua perangkat elektronika dan komputer menjadi jauh lebih cerdas karena telah ditanamkan berbagai metode kecerdasan buatan.

Sejarah Artificial Intelligence

Sebenarnya, area kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) atau disingkat dengan AI bermula dari kemunculan komputer sekitar tahun 1940-an. Pada masa ini, perhatian difokuskan pada kemampuan komputer mengerjakan sesuatu yang dapat dilakukan oleh manusia. Dalam hal ini, komputer tersebut dapat meniru kemampuan kecerdasan dan perilaku manusia

McMulloh dan Pitts pada tahun 1943 mengusulkan model matematis bernama perceptron dari neuron di dalam otak. Mereka juga menunjukkan bagaimana neuron menjadi aktif seperti saklar on-off dan neuron tersebut mampu untuk belajar dan memberikan aksi berbeda terhadap waktu dari input yang diberikan. Sumbangan terbesar di bidang AI diawali pada paper Alan Turing, pada tahun 1950 yang mencoba menjawab “Dapatkah computer berfikir” dengan menciptakan mesin Turing.

Paper Alan Turing pada tahun 1950 berjudul “Computing Machineri and Intelligence” mendiskusikan syarat sebuah mesin dianggap cerdas. Dia beranggapan bahwa jika mesin dapat dengan sukses berprilaku seperti manusia, kita dapat menganggapnya cerdas.

Pada akhir 1955, Newell dan Simon mengembangkan The Logic Theorist, program AI pertama. Program ini merepresentasikan masalah sebagai model pohon, lalu penyelesaiannya dengan memilih cabang yang akan menghasilkan kesimpulan terbenar. Program ini berdampak besar dan menjadi batu loncatan penting dalam mengembangkan bidang AI.

Pada tahun 1956 John McCarthy dari Massacuhetts Institute of Technology dianggap sebagai bapak AI, menyelenggarakan konferensi untuk menarik para ahli komputer bertemu, dengan nama kegiatan “The Dartmouth summer research project on artificial intelligence.”

Konferensi Dartmouth itu mempertemukan para pendiri dalam AI, dan bertugas untuk meletakkan dasar bagi masa depan pemgembangan dan penelitian AI. John McCarthy di saat itu mengusulkan definisi AI adalah “ AI merupakan cabang dari ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan komputer untuk dapat memiliki kemampuan dan berprilaku seperti manusia”.

Pada tahun 1960 hingga 1970, muncul berbagai dikusi bagaimana komputer dapat meniru sedetail mungkin pada kemampuan otak manusia, dimana saat itu dapat dikategorikan sebagai “classical AI”.

Pada tahun 1980, dimana computer yang semakin mudah diperoleh dengan harga yang lebih murah menjadikan berbagai riset di bidang kecerdasan buatan berkembang sangat pesat pada berbagai universitas seperti dirangkum dari berbagai sumber.

Cabang Artificial Intelligence

Artificial Intelligence memiliki beberapa cabang ilmu pengetahuan yaitu :

1. Natural Language Processing (NLP)

NLP mempelajari bagaimana bahasa alami itu diolah sedemikian hingga user dapat berkomunikasi dengan komputer. Konsentrasi ilmu ini adalah interaksi antara komputer dengan bahasa natural yang digunakan manusia, yakni bagaimana komputer melakukan ekstraksi informasi dari input yang berupa natural language dan atau menghasilkan output yang juga berupa natural language, misalnya pada system Automated online assistant seperti gambar 1.3 dan deteksi email spam yang cerdas.

2. Computer Vision

Computer Vision merupakan bidang pengetahuan yang berfokus pada bidang sistem kecerdasan buatan dan berhubungan dengan akuisisi dan pemrosesan image. Machine vision merupakan proses menerpakan teknologi untuk inspeksi automatis berbasis image, kontrol proses dan pemanduan robot pada berbagai aplikasi industri dan rumah tangga.

Cabang ilmu ini erat kaitannya dengan pembangunan arti/makna dari image ke obyek secara fisik. Yang dibutuhkan didalamnya adalah metode-metode untuk memperoleh, melakukan proses, menganalisa dan memahami image. Apabila cabang ilmu ini dikombinasikan dengan Artificial Intelligence secara umum akan mampu menghasilkan sebuah visual intelligence system.

3. Robotika dan Sistem Navigasi

Bidang ilmu inilah yang mempelajari bagaimana merancang robot yang berguna bagi industri dan mampu membantu manusia, bahkan yang nantinya bisa menggantikan fungsi manusia. Robot mampu melakukan beberapa task dengan berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Untuk melakukan hal tersebut, robot diperlengkapi dengan actuator seperti lengan, roda, kaki, dll.

Kemudian, robot juga diperlengkapi dengan sensor, yang memampukan mereka untuk menerima dan bereaksi terhadap environment mereka Al-Jajari (1136-1206) seorang ilmuwan Islam pada dinasti Artuqid yang dianggap pertama kali menciptakan robot humanoid dimana berfungsi sebagai 4 musisi, hebat kan? Bahkan pada tahun 1796 sudah dihasilkan boneka mekanik bernama Karakuri yang mampu menuangkan air teh atau menulis karakter Kanji yang dibuat oleh Hisashige Tanaka.

Ada beberapa istilah penting di dalam robot vision yang saling berhubungan, diantaranya computer vision, machine vision dan robot vision. Computer vision merupakan teknologi paling penting di masa yang akan datang dalam pengembangan robot yang interaktif.

Robot vision merupakan pengetahuan mengenai penerapan computer vision pada robot. Robot membutuhkan informasi vision untuk memutuskan aksi apa yang akan dilakukan. Penerapan saat ini vision pada robot antara lain sebagai alat bantu navigasi robot, mencari obyek yang diinginkan, inspeksi lingkungan dan lainnya.

Vision pada robot menjadi sangat penting karena informasi yang diterima lebih detail dibanding hanya sensor jarak atau sensor lainnya. Misalnya dengan vision, robot dapat mengenal apakah obyek yang terdeteksi merupakan wajah orang atau bukan.

4. Game Playing

Game biasanya memiliki karakter yang dikontrol oleh user, dan karakter lawan yang dikontrol oleh game itu sendiri. Dimana kita harus merancang aturan-aturan yang nantinya akan dikerjakan oleh karakter lawan.

Game akan menjadi menarik apabila karakter lawan (non-player) bereaksi dengan baik terhadap apa yang dilakukan oleh player. Hal ini akan memancing penasaran user dan membuat game menarik untuk dimainkan. Tujuan intinya adalah membuat non-player memiliki strategi yang cerdas untuk mengalahkan player. Pada bidang ini, AI dibutuhkan, yaitu untuk merancang dan menghasilkan game yang fun serta antarmuka antara man-machine yang cerdas dan menarik untuk dimainkan.

5. Sistem Pakar

Bidang ilmu ini mempelajari bagaimana membangun sistem atau komputer yang memiliki keahlian untuk memecahkan masalah dan menggunakan penalaran dengan meniru atau mengadopsi keahlian yang dimiliki oleh pakar.

Dengan sistem ini, permasalahan yang seharusnya hanya bisa diselesaikan oleh para pakar/ahli, dapat diselesaikan oleh orang biasa/awam. Sedangkan, untuk para ahli, sistem pakar juga akan membantu aktivitas mereka sebagai asisten yang seolah-olah sudah mempunyai banyak pengalaman. Sedangkan definisi lain dari sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang

Penggunaan AI

Program AI mempunyai banyak aplikasi. Ia digunakan oleh institusi-institusi kewangan, saintis, ahli psikologi, pengamal perubatan, jurutera rekabentuk, perancang bandar, dan perkhidmatan keselamatan, dan pelbagai lagi. Teknik AI juga diterapkan dalam sistem yang digunakan untuk melayari Internet.

Program AI cenderung digunakan secara khusus untuk tugas-tugas tertentu. Ia boleh digunakan dalam permainan komputer, meramal pergerakan saham, menafsirkan foto-foto, mendiagnosis penyakit, merancang perjalanan, menterjemah bahasa, melakarkan analogi, membantu membina mesin yang kompleks, mengajar logik, menulis muzik, membuat gambar, dan belajar untuk melakukan tugas-tugas dengan lebih baik.

Program AI menjalankan beberapa tugas-tugas ini dengan baik. Contoh paling terkenal kegunaan AI adalah superkomputer Deep Blue yang mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov pada tahun 1997.

Dalam permainan catur ini, Deep Blue memanfaatkan pemprosesan selari (pemprosesan aplikasi komputer yang berjalan serentak dan berkait) untuk memproses 200 juta pergerakan catur per saat. Program AI lazimnya lebih baik daripada manusia dalam meramal harga saham, dan ia boleh mencipta kejayaan jangka panjang dalam rancangan perniagaan.

Program AI digunakan dalam perdagangan elektronik untuk mengesan kemungkinan penipuan, menggunakan algoritma yang kompleks, dan digunakan untuk transaksi kewangan bernilai jutaan setiap hari. Program AI juga dapat meniru perilaku manusia yang kreatif. Sebagai contoh, muzik yang dihasilkan oleh program AI sukar dibezakan dengan komposisi oleh penggubah lagu terkenal.

Sejarah Singkat Kecerdasan Buatan

Robot cerdas dan makhluk buatan pertama kali muncul dalam mitos kuno Yunani Kuno. Perkembangan silogisme Aristoteles dan penggunaan penalaran deduktifnya merupakan momen kunci dalam pencarian umat manusia untuk memahami kecerdasannya sendiri. Meskipun akarnya panjang dan dalam, sejarah kecerdasan buatan seperti yang kita pikirkan saat ini hanya berlangsung kurang dari satu abad. Berikut ini adalah sekilas beberapa peristiwa terpenting dalam AI.

Tahun 1940-an

(1943) Warren McCullough dan Walter Pitts menerbitkan "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity." Makalah ini mengusulkan model matematika pertama untuk membangun jaringan saraf.

(1949) Dalam bukunya The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory, Donald Hebb mengusulkan teori bahwa jalur saraf diciptakan dari pengalaman dan bahwa hubungan antar neuron menjadi lebih kuat semakin sering digunakan. Pembelajaran Hebbian terus menjadi model penting dalam AI.

Tahun 1950-an

(1950) Alan Turing menerbitkan "Mesin Komputasi dan Kecerdasan, mengusulkan apa yang sekarang dikenal sebagai Tes Turing, sebuah metode untuk menentukan apakah sebuah mesin cerdas.

(1950) mahasiswa Harvard Marvin Minsky dan Dean Edmonds membangun SNARC, komputer jaringan saraf pertama.

(1950) Claude Shannon menerbitkan makalah "Pemrograman Komputer untuk Bermain Catur."

(1950) Isaac Asimov menerbitkan "Tiga Hukum Robotika."

(1952) Arthur Samuel mengembangkan program belajar mandiri untuk bermain catur.

(1954) Eksperimen terjemahan mesin Georgetown-IBM secara otomatis menerjemahkan 60 kalimat bahasa Rusia yang dipilih dengan cermat ke dalam bahasa Inggris.

(1956) Ungkapan kecerdasan buatan diciptakan di "Proyek Penelitian Musim Panas Dartmouth tentang Kecerdasan Buatan." Dipimpin oleh John McCarthy, konferensi yang mendefinisikan ruang lingkup dan tujuan AI, secara luas dianggap sebagai kelahiran kecerdasan buatan seperti yang kita kenal sekarang.

(1956) Allen Newell dan Herbert Simon mendemonstrasikan Logic Theorist (LT), program penalaran pertama.

(1958) John McCarthy mengembangkan bahasa pemrograman AI Lisp dan menerbitkan makalah "Programs with Common Sense." Makalah ini mengusulkan Advice Taker hipotetis, sistem AI lengkap dengan kemampuan untuk belajar dari pengalaman seefektif manusia.

(1959) Allen Newell, Herbert Simon dan J.C. Shaw mengembangkan Pemecah Masalah Umum (GPS), sebuah program yang dirancang untuk meniru pemecahan masalah manusia.

(1959) Herbert Gelernter mengembangkan program Pembukti Teorema Geometri.

(1959) Arthur Samuel menciptakan istilah pembelajaran mesin saat berada di IBM.

(1959) John McCarthy dan Marvin Minsky mendirikan Proyek Kecerdasan Buatan MIT.

Tahun 1960-an

(1963) John McCarthy memulai AI Lab di Stanford.

(1966) Laporan Komite Penasihat Pemrosesan Bahasa Otomatis (ALPAC) oleh pemerintah AS merinci kurangnya kemajuan dalam penelitian terjemahan mesin, sebuah inisiatif Perang Dingin utama dengan janji terjemahan otomatis dan instan dari bahasa Rusia. Laporan ALPAC menyebabkan pembatalan semua proyek MT yang didanai pemerintah.

(1969) Sistem pakar pertama yang berhasil dikembangkan di DENDRAL, sebuah program XX, dan MYCIN, yang dirancang untuk mendiagnosis infeksi darah, dibuat di Stanford.

Tahun 1970-an

(1972) Bahasa pemrograman logika PROLOG dibuat.

(1973) The "Lighthill Report," yang merinci kekecewaan dalam penelitian AI, dirilis oleh pemerintah Inggris dan menyebabkan pemotongan besar-besaran dalam pendanaan untuk proyek kecerdasan buatan.

(1974-1980) Frustrasi dengan kemajuan pengembangan AI menyebabkan pengurangan besar DARPA dalam hibah akademik. Dikombinasikan dengan laporan ALPAC sebelumnya dan "Laporan Lighthill" tahun sebelumnya, pendanaan kecerdasan buatan mengering dan penelitian terhenti. Periode ini dikenal sebagai "Musim Dingin AI Pertama."

Tahun 1980-an

(1980) Digital Equipment Corporations mengembangkan R1 (juga dikenal sebagai XCON), sistem pakar komersial pertama yang sukses. Dirancang untuk mengonfigurasi pesanan untuk sistem komputer baru, R1 memulai ledakan investasi dalam sistem pakar yang akan berlangsung selama sebagian besar dekade, yang secara efektif mengakhiri "AI Musim Dingin" pertama.

(1982) Kementerian Perdagangan dan Industri Internasional Jepang meluncurkan proyek Sistem Komputer Generasi Kelima yang ambisius. Tujuan FGCS adalah untuk mengembangkan kinerja seperti komputer super dan platform untuk pengembangan AI.

(1983) Menanggapi FGCS Jepang, pemerintah AS meluncurkan Inisiatif Komputasi Strategis untuk menyediakan penelitian yang didanai DARPA dalam komputasi canggih dan kecerdasan buatan.

(1985) Perusahaan menghabiskan lebih dari satu miliar dolar setahun untuk sistem pakar dan seluruh industri yang dikenal sebagai pasar mesin Lisp bermunculan untuk mendukungnya. Perusahaan seperti Symbolics dan Lisp Machines Inc. membangun komputer khusus untuk dijalankan pada bahasa pemrograman AI Lisp.

(1987-1993) Ketika teknologi komputasi meningkat, alternatif yang lebih murah muncul dan pasar mesin Lisp runtuh pada tahun 1987, mengantarkan "Musim Dingin AI Kedua." Selama periode ini, sistem pakar terbukti terlalu mahal untuk dipelihara dan memperbarui, akhirnya tidak disukai.

Tahun 1990-an

(1991) Pasukan AS mengerahkan DART, alat perencanaan dan penjadwalan logistik otomatis, selama Perang Teluk.

(1992) Jepang mengakhiri proyek FGCS pada tahun 1992, dengan alasan kegagalan dalam memenuhi tujuan ambisius yang digariskan satu dekade sebelumnya.

(1993) DARPA mengakhiri Inisiatif Komputasi Strategis pada tahun 1993 setelah menghabiskan hampir $ 1 miliar dan jauh dari harapan.

(1997) Deep Blue dari IBM mengalahkan juara catur dunia Gary Kasparov

Tahun 2000-an

(2005) STANLEY, mobil self-driving, memenangkan DARPA Grand Challenge.

(2005) Militer AS mulai berinvestasi dalam robot otonom seperti "Big Dog" dari Boston Dynamics dan "PackBot" dari iRobot.

(2008) Google membuat terobosan dalam pengenalan suara dan memperkenalkan fitur di aplikasi iPhone-nya.

Tahun 2010-2014

(2011) IBM Watson mengalahkan persaingan di Jeopardy!.

(2011) Apple merilis Siri, asisten virtual bertenaga AI melalui sistem operasi iOS-nya.

(2012) Andrew Ng, pendiri proyek Google Brain Deep Learning, memberi makan jaringan saraf menggunakan algoritma pembelajaran mendalam 10 juta video YouTube sebagai satu set pelatihan. Jaringan saraf belajar mengenali kucing tanpa diberi tahu apa itu kucing, mengantarkan era terobosan untuk jaringan saraf dan pendanaan pembelajaran mendalam.

(2014) Google membuat mobil self-driving pertama yang lulus tes mengemudi negara.

(2014) Alexa Amazon, rumah virtual dirilis

2015-2021

(2016) AlphaGo dari Google DeepMind mengalahkan juara dunia pemain Go Lee Sedol. Kompleksitas permainan Tiongkok kuno dipandang sebagai rintangan utama yang harus diselesaikan dalam AI.

(2016) "warga robot" pertama, robot humanoid bernama Sophia, dibuat oleh Hanson Robotics dan mampu mengenali wajah, komunikasi verbal, dan ekspresi wajah. Baca Juga : Bagaimana-memberikan-tanggapan-BPK

(2018) Google merilis mesin pemrosesan bahasa alami BERT, mengurangi hambatan dalam terjemahan dan pemahaman oleh aplikasi pembelajaran mesin.

(2018) Waymo meluncurkan layanan Waymo One, yang memungkinkan pengguna di seluruh wilayah metropolitan Phoenix untuk meminta penjemputan dari salah satu kendaraan self-driving perusahaan. 

(2020) Baidu merilis algoritma AI LinearFold kepada tim ilmiah dan medis yang bekerja untuk mengembangkan vaksin selama tahap awal pandemi SARS-CoV-2. Algoritma ini mampu memprediksi urutan RNA virus hanya dalam 27 detik, 120 kali lebih cepat dari metode lain.

Related Posts