Artificial Intelligence (AI): Apa Itu AI dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Di Googling - Apa yang dimaksud dengan artificial intelligence dan bagaimana cara kerjanya?. Kalimat itu mungkin sering terbesit dipikiran kita dalam dunia bidang teknologi dimasa sekarang ini ataupun sering kita dengar di sekitar kita, jadi pengertian Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah cabang ilmu komputer yang luas yang berkaitan dengan pembuatan smart machines yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Meskipun AI adalah ilmu interdisipliner dengan berbagai pendekatan, kemajuan dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, khususnya, menciptakan perubahan paradigma di hampir setiap industri.

Kecerdasan buatan memungkinkan mesin untuk memodelkan, atau bahkan meningkatkan, kemampuan pikiran manusia. Dan mulai dari pengembangan mobil tanpa pengemudi hingga perkembangan alat AI generatif, AI semakin menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari.

APA ITU AI, CARA KERJA, JENIS AI

APA ITU KECERDASAN BUATAN?

       Kecerdasan buatan mengacu pada sistem komputer yang dapat melakukan tugas-tugas yang umumnya terkait dengan fungsi kognitif manusia — seperti menafsirkan ucapan, bermain game, dan mengidentifikasi pola. Biasanya, sistem AI mempelajari cara melakukannya dengan memproses data dalam jumlah besar dan mencari pola untuk dimodelkan dalam pengambilan keputusannya sendiri. Dalam banyak kasus, manusia akan mengawasi proses pembelajaran AI, memperkuat keputusan yang baik dan mencegah keputusan yang buruk. Namun beberapa sistem AI dirancang untuk belajar tanpa pengawasan; misalnya dengan memainkan suatu permainan berulang-ulang hingga mereka akhirnya mengetahui aturan dan cara untuk menang.

       Strong AI vs. Weak AI

       Kecerdasan buatan sering kali dibedakan antara AI yang lemah dan AI yang kuat. AI yang lemah (atau narrow AI) mengacu pada AI yang mengotomatiskan tugas-tugas tertentu, biasanya mengungguli manusia tetapi beroperasi dalam batasan. AI yang kuat (atau artificial general intelligence) menggambarkan AI yang dapat meniru pembelajaran dan pemikiran manusia, meskipun saat ini masih bersifat teoritis.

• Weak AI

       Juga disebut AI narrow atau AI sempit, AI lemah beroperasi dalam konteks terbatas dan diterapkan pada masalah yang didefinisikan secara sempit. Ini sering kali hanya menjalankan satu tugas dengan sangat baik. Contoh AI lemah yang umum mencakup filter spam kotak masuk email, penerjemah bahasa, mesin rekomendasi situs web, dan chatbot percakapan.

• Strong AI 

       Sering disebut sebagai kecerdasan umum buatan atau artificial general intelligence (AGI) atau sekadar AI umum, AI yang kuat menggambarkan sistem yang dapat memecahkan masalah yang belum pernah dilatih untuk diselesaikan, seperti yang dapat dilakukan manusia. AGI sebenarnya belum ada. Untuk saat ini, AI tersebut tetap merupakan jenis AI yang kita lihat digambarkan dalam budaya populer dan fiksi ilmiah.

BAGAIMANA CARA KERJA AI?

Sistem kecerdasan buatan bekerja dengan menggunakan sejumlah teknik AI.

       1. Machine Learning

       Algoritme Machine Learning (ML) memasukkan data ke komputer dan menggunakan teknik statistik untuk membantunya “mempelajari” cara menjadi lebih baik dalam suatu tugas, tanpa harus diprogram untuk tugas tertentu tersebut. Ia menggunakan data historis sebagai masukan untuk memprediksi nilai keluaran baru.

Machine Learning terdiri dari supervised learning (di mana keluaran yang diharapkan dari masukan tersebut diketahui berkat kumpulan data berlabel) dan unsupervised learning (di mana keluaran yang diharapkan tidak diketahui karena penggunaan kumpulan data yang tidak berlabel).

       2. Deep Learning

       Deep Learning adalah jenis pembelajaran mesin yang menjalankan masukan melalui arsitektur jaringan saraf yang terinspirasi secara biologis. Jaringan saraf berisi sejumlah lapisan tersembunyi di mana data diproses, memungkinkan mesin untuk mempelajari pembelajarannya secara “dalam”, membuat koneksi, dan memberi bobot pada masukan untuk hasil terbaik.

       3. Neural Networks

       Neural Networks adalah serangkaian algoritma dan bagian dari pembelajaran mesin yang memproses data dengan meniru struktur otak manusia. Setiap jaringan saraf terdiri dari sekelompok model neuron yang terpasang, atau node, yang meneruskan informasi satu sama lain. Sistem ini memungkinkan mesin mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data, serta belajar dari kesalahan. Hal ini membuat jaringan saraf berguna untuk mengenali gambar, memahami ucapan manusia, dan menerjemahkan kata antarbahasa.

       4. Natural Language Processing 

       Natural Language Processing (NLP) adalah bidang kecerdasan buatan yang berkaitan dengan memberikan mesin kemampuan untuk menafsirkan bahasa tertulis dan lisan dengan cara yang sama seperti manusia. NLP menggabungkan ilmu komputer, linguistik, pembelajaran mesin, dan konsep pembelajaran mendalam untuk membantu komputer menganalisis data teks atau suara yang tidak terstruktur dan mengekstrak informasi yang relevan darinya. NLP terutama menangani pengenalan ucapan dan pembuatan bahasa alami, dan dimanfaatkan untuk kasus penggunaan seperti deteksi spam dan asisten virtual.

       5. Computer Vision

       Computer Vision adalah bidang kecerdasan buatan di mana mesin memproses gambar mentah, video, dan media visual, lalu mengambil wawasan yang berguna darinya. Kemudian pembelajaran mendalam dan jaringan saraf konvolusional digunakan untuk memecah gambar menjadi piksel dan memberi tag yang sesuai, yang membantu komputer membedakan perbedaan antara bentuk dan pola visual. Computer vision digunakan untuk pengenalan gambar, klasifikasi gambar, dan deteksi objek, serta menyelesaikan tugas seperti pengenalan dan deteksi wajah pada mobil self-driving.

JENIS KECERDASAN BUATAN

Kecerdasan buatan sering dikategorikan menjadi empat jenis utama AI: Reactive Machines, memori terbatas, teori pikiran, dan kesadaran diri.

       A. Reactive Machines

       Seperti namanya, Reactive Machines melihat dunia di depannya dan bereaksi. Mereka dapat menjalankan perintah dan permintaan tertentu, namun mereka tidak dapat menyimpan memori atau mengandalkan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan pengambilan keputusan mereka secara real time. Hal ini membuat reactive machines berguna untuk menyelesaikan sejumlah tugas khusus.

       B. Limited Memory 

       Limited Memory AI memiliki kemampuan untuk menyimpan data dan prediksi sebelumnya saat mengumpulkan informasi dan mengambil keputusan. Pada dasarnya, hal ini melihat ke masa lalu sebagai petunjuk untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi selanjutnya. AI dengan memori terbatas tercipta ketika tim terus-menerus melatih model tentang cara menganalisis dan memanfaatkan data baru, atau lingkungan AI dibangun sehingga model dapat dilatih dan diperbarui secara otomatis.

       C. Theory of Mind 

       Theory of Mind adalah jenis AI yang sebenarnya belum ada, namun menggambarkan gagasan sistem AI yang dapat memahami dan memahami emosi manusia, dan kemudian menggunakan informasi tersebut untuk memprediksi tindakan di masa depan dan mengambil keputusan sendiri.

       D. Self-Awareness

       AI yang sadar diri mengacu pada kecerdasan buatan yang memiliki Self-Awareness, atau perasaan akan diri sendiri. AI jenis ini saat ini belum ada. Namun secara teori, AI yang sadar diri memiliki kesadaran seperti manusia dan memahami keberadaannya sendiri di dunia, serta keadaan emosional orang lain.

PENTINGNYA AI, MANFAAT, KEKURANGAN

MENGAPA AI ITU PENTING ?

       Kecerdasan buatan bertujuan untuk menyediakan mesin dengan kemampuan pemrosesan dan analisis yang serupa dengan manusia, sehingga menjadikan AI sebagai mitra yang berguna bagi manusia dalam kehidupan sehari-hari. AI mampu menafsirkan dan mengurutkan data dalam skala besar, memecahkan masalah rumit, dan mengotomatiskan berbagai tugas secara bersamaan, sehingga dapat menghemat waktu, tenaga, dan mengisi kesenjangan operasional yang terlewatkan oleh manusia. AI berfungsi sebagai dasar pembelajaran komputer dan digunakan di hampir setiap industri mulai dari layanan kesehatan hingga manufaktur dan pendidikan untuk membantu membuat keputusan bisnis berdasarkan data dan melakukan tugas yang berulang atau intensif secara komputasi.

Banyak teknologi yang ada menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Kami melihatnya di ponsel pintar dengan asisten AI, platform online dengan sistem rekomendasi, dan kendaraan dengan kemampuan mengemudi otomatis. AI juga membantu melindungi masyarakat dengan melakukan uji coba deteksi penipuan dan robotika untuk pekerjaan berbahaya, serta memimpin penelitian dalam inisiatif perawatan kesehatan dan iklim.

MANFAAT AI

AI bermanfaat untuk mengotomatiskan tugas yang berulang, memecahkan masalah yang kompleks, mengurangi kesalahan manusia, dan banyak lagi.

       A. Automating Repetitive Tasks

       Tugas berulang seperti entri data dan pekerjaan pabrik, serta percakapan layanan pelanggan, semuanya dapat diotomatisasi menggunakan teknologi AI. Hal ini memungkinkan manusia fokus pada prioritas lain.

       B. Solving Complex Problems

       Kemampuan AI untuk memproses data dalam jumlah besar sekaligus memungkinkannya menemukan pola dengan cepat dan memecahkan masalah kompleks yang mungkin terlalu sulit bagi manusia, seperti memprediksi prospek keuangan atau mengoptimalkan solusi energi.

       C. Improving Customer Experience

       AI dapat diterapkan melalui personalisasi pengguna, chatbots, dan teknologi layanan mandiri otomatis, menjadikan pengalaman pelanggan lebih lancar dan meningkatkan retensi pelanggan bagi bisnis.

       D. Advancing Healthcare and Medicine 

        AI berupaya memajukan layanan kesehatan dengan mempercepat diagnosis medis, penemuan dan pengembangan obat, serta penerapan robot medis di seluruh rumah sakit dan pusat perawatan.

       E. Reducing Human Error 

       Kemampuan untuk dengan cepat mengidentifikasi hubungan dalam data menjadikan AI efektif dalam menangkap kesalahan atau anomali di antara tumpukan informasi digital, sehingga secara keseluruhan mengurangi kesalahan manusia dan memastikan akurasi.

KEKURANGAN AI

Meskipun kecerdasan buatan mempunyai manfaat, teknologi ini juga mempunyai risiko dan potensi bahaya yang perlu dipertimbangkan.

       A. Job Displacement 

       Kemampuan AI untuk mengotomatiskan proses, menghasilkan konten dengan cepat, dan bekerja dalam jangka waktu lama dapat menyebabkan perpindahan pekerjaan bagi pekerja manusia.

       B. Bias and Discrimination

       Model AI dapat dilatih berdasarkan data yang mencerminkan keputusan manusia yang bias, sehingga menghasilkan keluaran yang bias atau diskriminatif terhadap demografi tertentu.

       C. Privacy Concerns 

       Data yang dikumpulkan dan disimpan oleh sistem AI dapat dilakukan tanpa persetujuan atau sepengetahuan pengguna, dan bahkan dapat diakses oleh individu yang tidak berwenang jika terjadi pelanggaran data.

       D. Ethical Concerns 

       Sistem AI mungkin dikembangkan dengan cara yang tidak transparan, inklusif, atau berkelanjutan, sehingga mengakibatkan kurangnya penjelasan mengenai potensi keputusan AI yang merugikan serta dampak negatifnya terhadap pengguna dan bisnis.

       E. Environmental Costs

       Sistem AI skala besar memerlukan sejumlah besar energi untuk mengoperasikan dan memproses data, sehingga meningkatkan emisi karbon dan konsumsi air.

APLIKASI DAN CONTOH KECERDASAN BUATAN

APLIKASI KECERDASAN BUATAN

Kecerdasan buatan dapat diterapkan di berbagai industri, yang pada akhirnya membantu menyederhanakan proses dan meningkatkan efisiensi bisnis.

       1. Healthcare 

       AI digunakan dalam layanan kesehatan untuk meningkatkan keakuratan diagnosis medis, memfasilitasi penelitian dan pengembangan obat, mengelola data perawatan kesehatan yang sensitif, dan mengotomatiskan pengalaman pasien secara online. Hal ini juga merupakan faktor pendorong di balik robot medis, yang berfungsi memberikan terapi bantuan atau memandu ahli bedah selama prosedur pembedahan.

       2. Retail 

       AI di bidang ritel memperkuat pengalaman pelanggan dengan mendukung personalisasi pengguna, rekomendasi produk, asisten belanja, dan pengenalan wajah untuk pembayaran. Bagi pengecer dan pemasok, AI membantu mengotomatiskan pemasaran ritel, mengidentifikasi produk palsu di pasar, mengelola inventaris produk, dan menarik data online untuk mengidentifikasi tren produk.

       3. Manufacturing

       AI di bidang manufaktur dapat mengurangi kesalahan perakitan dan waktu produksi sekaligus meningkatkan keselamatan pekerja. Lantai pabrik dapat dipantau oleh sistem AI untuk membantu mengidentifikasi insiden, melacak kontrol kualitas, dan memprediksi potensi kegagalan peralatan. AI juga menggerakkan robot pabrik dan gudang, yang dapat mengotomatisasi alur kerja manufaktur dan menangani tugas-tugas berbahaya.

       4. Finance

        Industri keuangan memanfaatkan AI untuk mendeteksi penipuan dalam aktivitas perbankan, menilai kedudukan kredit keuangan, memprediksi risiko keuangan untuk bisnis, serta mengelola perdagangan saham dan obligasi berdasarkan pola pasar. AI juga diterapkan di seluruh aplikasi fintech dan perbankan, yang berfungsi untuk mempersonalisasi perbankan dan menyediakan dukungan layanan pelanggan 24/7.

       5. Gaming 

       Pengembang video game menerapkan AI untuk membuat pengalaman bermain game lebih mendalam. Karakter yang tidak dapat dimainkan (NPC) dalam video game menggunakan AI untuk merespons interaksi pemain dan lingkungan sekitar, menciptakan skenario game yang bisa lebih realistis, menyenangkan, dan unik bagi setiap pemain.

       6. Military

       AI membantu militer di dalam dan di luar medan perang, baik untuk membantu memproses data intelijen militer dengan lebih cepat, mendeteksi serangan perang siber, atau mengotomatiskan persenjataan, sistem pertahanan, dan kendaraan militer. Drone dan robot khususnya mungkin dilengkapi dengan AI, sehingga dapat digunakan untuk pertempuran otonom atau operasi pencarian dan penyelamatan.

CONTOH KECERDASAN BUATAN

Contoh spesifik AI meliputi:

       1. Generative AI Tools 

       Generative AI Tools, terkadang disebut sebagai chatbots — termasuk ChatGPT, Gemini, Claude, dan Grok — menggunakan kecerdasan buatan untuk menghasilkan konten tertulis dalam berbagai format, mulai dari esai hingga kode dan jawaban atas pertanyaan sederhana.

       2. Smart Assistants 

       Asisten AI pribadi, seperti Alexa dan Siri, menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menerima instruksi dari pengguna untuk melakukan berbagai 'tugas cerdas'. Mereka dapat menjalankan perintah seperti mengatur pengingat, mencari informasi online, atau mematikan lampu dapur Anda.

       3. Self-Driving Cars

       Self-Driving Cars adalah contoh pembelajaran mendalam yang dapat dikenali, karena mobil menggunakan jaringan saraf dalam untuk mendeteksi objek di sekitar, menentukan jarak dari mobil lain, mengidentifikasi sinyal lalu lintas, dan banyak lagi.

       4. Wearables 

       Banyak sensor dan perangkat wearables yang digunakan dalam industri kesehatan menerapkan pembelajaran mendalam untuk menilai kondisi kesehatan pasien, termasuk kadar gula darah, tekanan darah, dan detak jantung. Mereka juga dapat memperoleh pola dari data medis pasien sebelumnya dan menggunakannya untuk mengantisipasi kondisi kesehatan di masa depan.

       5. Visual Filters

       Filter yang digunakan pada platform media sosial seperti TikTok dan Snapchat mengandalkan algoritme untuk membedakan subjek gambar dan latar belakang, melacak pergerakan wajah, dan menyesuaikan gambar di layar berdasarkan apa yang dilakukan pengguna.

BANGKITNYA AI GENERATIF 

       AI Generatif menggambarkan algoritme kecerdasan buatan yang dapat membuat konten baru — seperti teks, gambar, video, atau audio — berdasarkan permintaan pengguna tertentu. Agar dapat berfungsi, model AI generatif diberi kumpulan data yang sangat besar dan dilatih untuk mengidentifikasi pola di dalamnya, kemudian menghasilkan keluaran yang menyerupai data pelatihan ini. AI Generatif menggunakan pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan model bahasa besar berbasis pembelajaran mendalam untuk menghasilkan kontennya.

AI generatif telah mendapatkan popularitas besar dalam beberapa tahun terakhir, terutama dengan chatbots seperti ChatGPT, Gemini dan Claude — serta generator gambar seperti DALL-E 2 dan Midjourney — yang hadir. Alat semacam ini sering digunakan untuk membuat salinan tertulis, kode, seni digital, desain objek, dan banyak lagi. Mereka dimanfaatkan dalam industri seperti hiburan, pemasaran, barang konsumsi, dan manufaktur.

PERATURAN DAN MASA DEPAN AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

PERATURAN AI

       Seiring dengan semakin kompleks dan canggihnya algoritma kecerdasan buatan, teknologi AI – dan perusahaan yang menciptakannya – semakin menarik perhatian regulator di seluruh dunia.

Pada tahun 2021, Parlemen Uni Eropa mengusulkan kerangka peraturan yang bertujuan untuk memastikan sistem AI yang diterapkan di Uni Eropa “aman, transparan, dapat dilacak, tidak diskriminatif, dan ramah lingkungan.” Berdasarkan kerangka kerja ini, sistem AI yang dapat digunakan untuk melakukan pengawasan secara real-time, atau untuk memanipulasi orang, mengkategorikan populasi, atau mendiskriminasi kelompok rentan, akan dilarang digunakan di UE (meskipun beberapa pengecualian terbatas dapat dibuat untuk tujuan penegakan hukum. ).

Pada tahun 2022, Gedung Putih saat pemerintahan Biden memperkenalkan RUU Hak Asasi Manusia (AI) yang menguraikan prinsip-prinsip penggunaan AI secara bertanggung jawab. Dan pada tahun 2023, pemerintahan Biden-Harris memperkenalkan Perintah Eksekutif tentang AI yang Aman, Terjamin, dan Dapat Dipercaya, yang bertujuan untuk mengatur industri AI sambil mempertahankan status Amerika Serikat sebagai pemimpin dalam inovasi kecerdasan buatan.

Perintah tersebut mengharuskan perusahaan yang mengoperasikan sistem AI besar untuk melakukan pengujian keamanan dan melaporkan hasilnya kepada pemerintah federal sebelum produk mereka tersedia untuk umum. Hal ini juga menyerukan pelabelan konten yang dihasilkan oleh AI dan peningkatan upaya untuk menjawab pertanyaan tentang dampak AI terhadap hak kekayaan intelektual. Selain itu, perintah eksekutif tersebut menyerukan beberapa perlindungan pekerja termasuk terhadap penerapan AI yang tidak aman dan gangguan berbahaya terhadap angkatan kerja. Perintah tersebut juga menyerukan pemerintah Amerika Serikat untuk bekerja sama dengan negara-negara lain untuk menetapkan standar global guna memitigasi risiko AI dan mempromosikan keselamatan AI secara lebih umum.

MASA DEPAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

       Dalam waktu dekat, AI siap untuk meningkatkan kemampuan pembelajaran mesin dan kerangka kerja terkait seperti generative adversarial network (GAN), yang dapat membantu mengembangkan lebih lanjut AI generatif dan sistem otonom. Tidak dapat dipungkiri, AI akan terus memberikan dampak di berbagai industri, berpotensi menyebabkan hilangnya lapangan kerja, dan juga peluang kerja baru.

Ke depan, salah satu langkah besar berikutnya dalam kecerdasan buatan adalah melampaui AI yang lemah atau sempit dan mencapai kecerdasan umum buatan (AGI). Dengan AGI, mesin akan dapat berpikir, belajar, dan bertindak dengan cara yang sama seperti manusia, sehingga mengaburkan batas antara kecerdasan organik dan kecerdasan mesin. Hal ini dapat membuka jalan bagi peningkatan otomatisasi dan kemampuan pemecahan masalah di bidang kedokteran, transportasi, dan lainnya – serta AI yang hidup di masa depan.

Meskipun mungkin merupakan sebuah terobosan, kemajuan AI di masa depan telah menimbulkan kekhawatiran seperti meningkatnya kehilangan pekerjaan, meluasnya disinformasi, perilaku AI yang tidak dapat diprediksi, dan kemungkinan dilema moral terkait dengan pencapaian singularitas teknologi.

Saat ini, sebagian besar masyarakat sedang mencari peraturan AI di tingkat federal dan bisnis untuk membantu memandu masa depan teknologi.

SEJARAH ARTIFICIAL INTELLIGENCE

SEJARAH AI

       Kecerdasan buatan sebagai sebuah konsep mulai berkembang pada tahun 1950an ketika ilmuwan komputer Alan Turing merilis makalah "Computing Machinery and Intelligence," yang mempertanyakan apakah mesin dapat berpikir dan bagaimana seseorang akan menguji kecerdasan mesin. Makalah ini menjadi landasan bagi penelitian dan pengembangan AI, dan merupakan proposal pertama uji Turing, sebuah metode yang digunakan untuk menilai kecerdasan mesin. Istilah “artificial intelligence” diciptakan pada tahun 1956 oleh ilmuwan komputer John McCartchy dalam sebuah konferensi akademik di Dartmouth College.

Setelah konferensi McCarthy dan sepanjang tahun 1970-an, minat terhadap penelitian AI tumbuh dari lembaga akademis dan pendanaan pemerintah AS. Inovasi dalam komputasi memungkinkan beberapa pondasi AI dibangun pada masa ini, termasuk machine learning, neural networks and natural language processing. Meskipun terdapat kemajuan, teknologi AI pada akhirnya menjadi lebih sulit untuk dikembangkan daripada yang diperkirakan dan menurunnya minat dan pendanaan, yang mengakibatkan terjadinya musim dingin AI yang pertama hingga tahun 1980an.

Pada pertengahan tahun 1980-an, minat terhadap AI bangkit kembali ketika komputer menjadi lebih canggih, deep learning dipopulerkan, dan “sistem pakar” yang didukung AI diperkenalkan. Namun, karena kerumitan sistem baru dan ketidakmampuan teknologi yang ada untuk mengimbanginya, musim dingin AI yang kedua terjadi dan berlangsung hingga pertengahan tahun 1990-an.

Pada pertengahan tahun 2000-an, inovasi dalam kekuatan pemrosesan, data besar, dan teknik deep learning yang canggih mengatasi hambatan AI sebelumnya, sehingga memungkinkan terobosan AI lebih lanjut. Teknologi AI modern seperti virtual assistants, driverless cars and generative AI mulai memasuki arus utama pada tahun 2010-an, menjadikan AI seperti sekarang ini.

TAHUN 1940-an

• (1942) Isaac Asimov menerbitkan Tiga Hukum Robotika, sebuah gagasan yang umum ditemukan di media fiksi ilmiah tentang bagaimana kecerdasan buatan tidak boleh membahayakan manusia.
• (1943) Warren McCullough dan Walter Pitts menerbitkan makalah “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity,” yang mengusulkan model matematika pertama untuk membangun neural network.
• (1949) Dalam bukunya The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory, Donald Hebb mengajukan teori bahwa jalur saraf diciptakan dari pengalaman dan bahwa hubungan antar neuron menjadi lebih kuat jika semakin sering jalur tersebut digunakan. Pembelajaran Hebbian terus menjadi model penting dalam AI.

TAHUN 1950-an

• (1950) Alan Turing menerbitkan makalah “Computing Machinery and Intelligence,” mengusulkan apa yang sekarang dikenal sebagai Tes Turing, sebuah metode untuk menentukan apakah suatu mesin cerdas.
• (1950) Mahasiswa Harvard Marvin Minsky dan Dean Edmonds membangun SNARC, neural network pertama.
• (1950) Claude Shannon menerbitkan makalah “Programming a Computer for Playing Chess”
• (1952) Arthur Samuel mengembangkan program belajar mandiri untuk bermain catur.
• (1954) Eksperimen terjemahan mesin Georgetown-IBM secara otomatis menerjemahkan 60 kalimat Rusia yang dipilih dengan cermat ke dalam bahasa Inggris.
• (1956) Ungkapan “artificial intelligence” diciptakan di Proyek Penelitian Musim Panas Dartmouth tentang Kecerdasan Buatan. Dipimpin oleh John McCarthy, konferensi ini secara luas dianggap sebagai tempat lahirnya AI.
• (1956) Allen Newell dan Herbert Simon mendemonstrasikan Logic Theorist (LT), program penalaran pertama.
• (1958) John McCarthy mengembangkan bahasa pemrograman AI Lisp dan menerbitkan “Programs with Common Sense,” sebuah makalah yang mengusulkan Advice Taker hipotetis, sebuah sistem AI lengkap dengan kemampuan untuk belajar dari pengalaman seefektif manusia.
• (1959) Allen Newell, Herbert Simon dan J.C. Shaw mengembangkan General Problem Solver (GPS), sebuah program yang dirancang untuk meniru pemecahan masalah manusia.
• (1959) Herbert Gelernter mengembangkan program Pepatah Teorema Geometri.
• (1959) Arthur Samuel menciptakan istilah “machine learning” saat berada di IBM.
• (1959) John McCarthy dan Marvin Minsky mendirikan Proyek Kecerdasan Buatan MIT.

TAHUN 1960-an

• (1963) John McCarthy memulai Lab AI di Stanford.
• (1966) Laporan The Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) oleh pemerintah AS merinci kurangnya kemajuan dalam penelitian terjemahan mesin, sebuah inisiatif besar Perang Dingin dengan janji terjemahan bahasa Rusia secara otomatis dan instan. Laporan ALPAC menyebabkan pembatalan semua proyek MT yang didanai pemerintah.
• (1969) Sistem pakar pertama yang sukses, DENDRAL dan MYCIN, dibuat di Stanford.

TAHUN 1970-an

• (1972) PROLOG bahasa pemrograman logika dibuat.
• (1973) Laporan Lighthill, yang merinci kekecewaan dalam penelitian AI, dirilis oleh pemerintah Inggris dan menyebabkan pemotongan besar-besaran dalam pendanaan proyek AI.
• (1974-1980) Frustrasi terhadap kemajuan pengembangan AI menyebabkan pengurangan besar-besaran dana hibah akademik DARPA. Jika digabungkan dengan laporan ALPAC sebelumnya dan Laporan Lighthill tahun sebelumnya, pendanaan AI berkurang dan penelitian terhenti. Periode ini dikenal sebagai “First AI Winter”.

TAHUN 1980-an

• (1980) Digital Equipment Corporations mengembangkan R1 (juga dikenal sebagai XCON), sistem pakar komersial pertama yang sukses. Dirancang untuk mengonfigurasi pesanan sistem komputer baru, R1 memulai ledakan investasi dalam sistem pakar yang akan berlangsung selama sebagian besar dekade ini, yang secara efektif mengakhiri Musim Dingin AI yang pertama.
• (1982) Kementerian Perdagangan dan Industri Internasional Jepang meluncurkan proyek Sistem Komputer Generasi Kelima yang ambisius. Tujuan FGCS adalah untuk mengembangkan kinerja seperti superkomputer dan platform untuk pengembangan AI.
• (1983) Menanggapi FGCS Jepang, pemerintah AS meluncurkan Inisiatif Komputasi Strategis untuk menyediakan penelitian yang didanai DARPA dalam komputasi tingkat lanjut dan AI.
• (1985) Perusahaan menghabiskan lebih dari satu miliar dolar per tahun 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) Seiring dengan kemajuan teknologi komputasi, alternatif yang lebih murah muncul dan pasar mesin Lisp runtuh pada tahun 1987, yang mengantarkan pada “Second AI Winter.” Selama periode ini, sistem pakar terbukti terlalu mahal untuk dipelihara dan diperbarui, sehingga akhirnya tidak lagi disukai.

TAHUN 1990-an

• (1991) Pasukan AS mengerahkan DART, alat perencanaan dan penjadwalan logistik otomatis, selama Perang Teluk.
• (1992) Jepang menghentikan 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 IBM mengalahkan juara catur dunia Gary Kasparov.

TAHUN 2000an

• (2005) STANLEY, mobil self-driving, memenangkan DARPA Grand Challenge.
• (2005) Militer AS mulai berinvestasi pada robot otonom seperti “Big Dog” dari Boston Dynamics dan “PackBot” dari iRobot.
• (2008) Google membuat terobosan dalam pengenalan suara dan memperkenalkan fitur tersebut di aplikasi iPhone-nya.

TAHUN  2010-an

• (2011) Watson dari IBM dengan mudah mengalahkan persaingan di Jeopardy!.
• (2011) Apple merilis Siri, virtual assistant bertenaga AI melalui sistem operasi iOS-nya.
• (2012) Andrew Ng, pendiri proyek Google Brain Deep Learning, memberi neural network using deep learning algorithms 10 juta video YouTube sebagai training set. Neural network belajar mengenali kucing tanpa perlu diberi tahu apa itu kucing, sehingga mengantarkan era terobosan jaringan saraf dan pendanaan pembelajaran mendalam.
• (2014) Google membuat mobil self-driving pertama yang lulus tes mengemudi negara.
• (2014) Alexa dari Amazon, Perangkat virtual home smart, dirilis.
• (2016) AlphaGo Google DeepMind mengalahkan juara dunia pemain Go Lee Sedol. Kompleksitas permainan Tiongkok kuno dipandang sebagai rintangan besar yang harus diselesaikan dalam AI.
• (2016) “robot citizen” pertama, robot humanoid bernama Sophia, diciptakan oleh Hanson Robotics dan mampu mengenali wajah, komunikasi verbal, dan ekspresi wajah.
• (2018) Google merilis mesin pemrosesan bahasa alami BERT, yang mengurangi hambatan dalam penerjemahan dan pemahaman oleh aplikasi ML.
• (2018) Waymo meluncurkan layanan Waymo One, yang memungkinkan pengguna di seluruh wilayah metropolitan Phoenix untuk meminta penjemputan dari salah satu kendaraan self-driving milik perusahaan.

TAHUN  2020-an

• (2020) Baidu merilis algoritme LinearFold AI-nya kepada tim ilmiah dan medis yang berupaya mengembangkan vaksin pada tahap awal pandemi SARS-CoV-2. Algoritme tersebut mampu memprediksi urutan RNA virus hanya dalam 27 detik, 120 kali lebih cepat dibandingkan metode lainnya.
• (2020) OpenAI merilis model pemrosesan bahasa alami GPT-3, yang mampu menghasilkan teks yang meniru cara orang berbicara dan menulis.
• (2021) Parlemen Uni Eropa mengusulkan kerangka peraturan yang bertujuan untuk memastikan bahwa sistem AI yang diterapkan di UE “aman, transparan, dapat dilacak, tidak diskriminatif, dan ramah lingkungan.”
• (2021) OpenAI memanfaatkan GPT-3 untuk mengembangkan DALL-E, yang mampu membuat gambar dari perintah teks.
• (2022) Institut Standar dan Teknologi Nasional merilis draf pertama Kerangka Manajemen Risiko AI, yang merupakan pedoman sukarela AS “untuk mengelola risiko terhadap individu, organisasi, dan masyarakat yang terkait dengan kecerdasan buatan dengan lebih baik.”
• (2022) DeepMind memperkenalkan Gato, sistem AI yang dilatih untuk melakukan ratusan tugas, termasuk memainkan Atari, memberi teks pada gambar, dan menggunakan lengan robot untuk menumpuk balok.
• (2022) Gedung Putih memperkenalkan Undang-undang Hak AI yang menguraikan prinsip-prinsip pengembangan dan penggunaan AI yang bertanggung jawab.
• (2022) OpenAI meluncurkan ChatGPT, chatbot yang didukung oleh model bahasa besar yang memperoleh lebih dari 100 juta pengguna hanya dalam beberapa bulan.
• (2023) Microsoft meluncurkan versi Bing yang didukung AI, mesin pencarinya, yang dibangun dengan teknologi yang sama dengan yang mendukung ChatGPT.
• (2023) Google mengumumkan Bard, AI percakapan yang bersaing.
• (2023) OpenAI Meluncurkan GPT-4, model bahasa tercanggih yang pernah ada.
• (2023) Pemerintahan Biden-Harris mengeluarkan Perintah Eksekutif tentang AI yang Aman, Terjamin, dan Dapat Dipercaya, yang menyerukan pengujian keamanan, pelabelan konten yang dihasilkan AI, dan peningkatan upaya untuk menciptakan standar internasional untuk pengembangan dan penggunaan AI. Perintah tersebut juga menekankan pentingnya memastikan bahwa kecerdasan buatan tidak digunakan untuk menghindari perlindungan privasi, memperburuk diskriminasi atau melanggar hak-hak sipil atau hak konsumen.

       Itulah  pembahasan digoogling.com terkait Artificial Intelligence (AI): Apa Itu AI dan Bagaimana Cara Kerjanya?. Semoga dapat memberikan pemahaman terkait apa itu artificial inteligence atau kecerdasan buatan dan semoga dapat bermanfaat.....!