Kecerdasan buatan memang sedang banyak diperdebatkan oleh banyak kalangan yang tidak ingin suatu saat kehidupan manusia dipimpin oleh mesin. Tokoh-tokoh besar penggiat bisnis teknologi besar seperti CEO SpaceX yaitu Elon Musk hingga Ilmuwan besar dibidang Kosmologi seperti S.W Hawking (alm) sangat menentang keberadaan kecerdasan buatan. Adapun salah satu upaya untuk mencegah mesin memimpin manusia adalah dengan diadakannya sebuah konferensi mengenai “Asimolar AI Principles” yang berisi sebanyak 23 point prinsip-prinsip dalam pengembangan kecerdasan buatan[1].
Baca juga Prinsip Asimolar: Sebuah Prinsip (Panduan) dalam Pengembangan Kecerdasan Buatan
Teknologi kecerdasan buatan memang sangat mengagumkan dan menjanjikan dalam upaya menyelesaikan setiap persoalan yang sulit untuk dipecahkan. Bulan demi bulan dan tahun demi tahun, perkembangan kecerdasan buatan sangatlah luar biasa. Berikut ada 4 bidang yang dimana kecerdasan buatan telah mampu mengalahkan manusia, baik di bidang game, hukum, seni, dll yang akan penulis tulis pada part 1 ini.
1. Permainan Catur
Mungkin beberapa dari kita sudah kenal dengan komputer Deep Blue yang merupakan master catur berbasis komputer. Pertempuran pada permainan catur paling terkenal antara Mesin dengan Manusia adalah antara Komputer Deep Blue (tertanam kecerdasan buatan) dengan Garry Kasparov (juara catur dunia) pada tahun 1997. Komputer Deep Blue yang digunakan untuk mengalahkan juara catur dunia tersebut dianggap tidak cerdas secara teknis, hanya saja komputer mampu menganalisis setiap gerakan catur dan memilih langkah yang betul. Sebagai informasi, terdapat 10120 peluang dalam permainan catur. Angka tersebut juga disebut sebagai angka Shannon.
2. Mesin untuk analisis data sains
Penerapan teknologi kecerdasan buatan pada bidang analisis data menjadi sangat penting guna mendapatkan hasil yang jauh lebih cepat dan efisien. Analisis data banyak sekali penerapan pentingnya pada bidang kesehatan, pemilu, penelitian, dll. Perkumpulan sejumlah data besar ini disebut sebagai “Big Data”.
Analisis data yang dilakukan oleh manusia terdapat kekurangan yaitu semakin besar dan banyak jumlah data yang harus dinalisis semakin banyak memakan waktu atau lama. Namun, permasalahan ini, kini dapat dipecahkan oleh manusia dengan bantuan Kecerdasan Buatan.
Sebuah penelitian yang dilakukan oleh MIT dengan menggunakan kecerdasan buatan dapat menyelesaikan analisis data yang jauh lebih cepat. Pengujian dari kecerdasan buatan dalam upaya menganalisis data sains yaitu diadu dengan sekelompok peneliti. Adapun hasilnya adalah kecerdasan buatan mampu mengalahkan peneliti jauh lebih cepat. Dimana kecerdasan buatan hanya membutuhkan 2-12 jam untuk menganalisis data, sedangkan ilmuwan membutuhkkan waktu beberapa bulan untuk analisis data yang sama.
3. Sistem Pengenalan visual
Teknologi pengenalan secara visual banyak digunakan dalam berbagai bidang aplikasi, misalnya untuk pengenalan wajah dalam aplikasi penyimpanan foto dalam menganalisis gambar di media sosial dengan tingkat akurasi yang lebih baik. Pengenalan visual merupakan cabang ilmu yang menerapkan teknik pengolahan citra untuk mengenali sebuah pola atau apapun yang akan dikenali. Tugas-tugas yang melibatkan pengenalan visual yang dilakukan oleh teknologi lebih cepat dan efisien dari pada manusia[2][3][4].
Menurut Satya Mallick pendiri Big Vision LLC dan LearnOpenCV.com yang penulis ambil pernyataannya dari web interestingengineering.com, menyatakan bahwa “kita sekarang dapat melatih komputer untuk melakukan banyak tugas yang lebih baik dari manusia, misalnya untuk tugas-tugas pengenalan secara visual”. “Tugas-tugas semacam ini memiliki satu kesamaan, yaitu ada sejumlah besar data yang dapat dikumpulkan untuk menyelesaikan tugas-tugas tersebut dan itu semua merupakan sebuah tugas yang dilakukan secara berulang yang kemudian akan dipelajari oleh komputer”.
4. Kecerdasan buatan dan Alibaba
Sebuah perusahaan raksasa yaitu Alibaba milik Jack Ma yang berbasis di Cina, berhasil mengembangkan kecerdasan buatan yang mampu mengalahkan manusia dalam memahami sebuah teks bacaan. Kecerdasan buatan yang mereka bangun diminta untuk ikut berpartisipasi dalam Stanford Question Answering Dataset sebagai bentuk penilaaian kepemahaman membaca antara manusia dengan kecerdasan buatan.
Adapun isi dari tes tersebut dimulai dari masalah pertanyaan pelayan pelanggan hingga masalah darurat bidang medis. Hasil akhir dari tes tersebut adalah komputer berada beberapa poin lebih tinggi dibandingkan dengan rata-rata hasil tanggapan yang diberikan oleh manusia.
Masa kita kalah sama kecerdasan buatan yang dibuat oleh manusia, lalu bagaimana dengan yang malas baca?
Referensi:
- Dadang, Wayan. 2017. “Prinsip Asimolar: Sebuah Prinsip (Panduan) dalam Pengembangan Kecerdasan Buatan“. Warstek, 17 Desember 2017 (https://warstek.com/2017/12/17/asimolar/) diakses pada 8 Mei 2018
- Miley, Jessica. 2018. “11 Times AI Beat Humans at Games, Art, Law and Everything in Between“. Interesting Engineering, 12 Maret 2018 (https://interestingengineering.com/11-times-ai-beat-humans-at-games-art-law-and-everything-in-between) diakses pada 10 Mei 2018
- Whitney, Lance. 2017. “Are Computers Already Smarter Than Humans?“. Time, 29 September 2017 (http://time.com/4960778/computers-smarter-than-humans/) diakses pada 10 Mei 2018
- LearnOpenCV, about (Satya Mallick) (https://www.learnopencv.com/about/) diakses pada 10 Mei 2018
Lulusan S1 Teknik Elektro Universitas Sriwijaya, menekuni Kecerdasan Buatan, Machine Learning, Deep Learning, Sistem Kontrol, dan Robotika. Mencintai kegiatan membaca Paper Sains, Belajar, Menulis, dan Riset.