Perkembangan kecerdasan buatan (AI) dalam beberapa tahun terakhir menunjukkan kemajuan yang sangat luar biasa. AI saat ini telah menjelma menjadi seperti makhluk hidup yang mampu berinteraksi dengan manusia. Dia bisa diajak berbicara dan berdiskusi. Lebih jauh lagi, AI kini memiliki kemampuan untuk melaksanakan beragam tugas yang kompleks, misalnya saja melakukan analisis data dan membuat konten kreatif.
Aku dulu sebenarnya juga tertarik mempelajari tentang AI lho. 🤭 Bahkan skripsiku waktu kuliah S1 juga berkaitan dengan AI. Tapi aku merasa bukan AI seperti sekarang ini yang aku kerjakan saat itu. Yang aku pelajari adalah AI seperti DFS, BFS, IDA*, Algoritma Genetik, dan lain-lain. Tidak satupun AI yang aku pelajari mengarah pada menciptakan sesuatu yang bisa diajak bicara. Jadi bagaimana AI bisa berkembang seperti saat ini.
Perbedaan AI Klasik dan Modern
Setelah aku tanya kesana kemari, dari deepseek hingga gemini. 😂 Ternyata AI yang aku perlajari dulu merupakan teknik klasik yang tujuannya adalah pemecahan masalah, pencarian solusi dan optimasi. Sedangkan AI yang ada saat ini disebut dengan AI modern yang berfokus pada machine learning (pembelajaran mesin) dan deep learning (pembelajaran mendalam). Kedua AI tersebut memungkinan komputer belajar dari data.
AI klasik dapat mengerjakan tugas saat kita memberikan aturan-aturan rinci yang harus dia kerjakan. Sementara itu, AI modern akan mencari pola dalam data untuk mengerjakan sesuatu. Kita bisa mengibaratkan AI klasik itu sebagai tukang masak amatiran yang bisa memasak jika kita memberikan resep dan cara memasaknya. Sedangkan AI modern adalah koki berpengalaman yang tidak perlu diberi tahu resep atau caranya. Dia bisa mendapatkan resep dan cara dari pengalaman yang dia miliki. Semakin banyak pengalamannya semakin akurat hasil masakannya. Jadi AI modern akan lebih canggih jika kita melatihnya dengan data yang sangat besar.
Perkembangan Kecerdasan Buatan Modern
Nah, pertanyaannya adalah sejak kapan perkembangan kecerdasan buatan modern ini dimulai? Aku dulu mengerjakan AI sekitar tahun 2012, artinya dalam kurun waktu sekitar 12 tahun aku sudah ketinggalan sangat jauh. Atau jangan-jangan sejak itu memang sudah ada AI modern?
Menurut sumber yang aku dapatkan perkembangan kecerdasan buatan modern itu dimulai sejak awal 2010-an. Ini berarti waktu aku mengerjakan AI klasik, dibelahan dunia lain juga mulai mengembangkan AI modern. Mungkin aku dulu tidak ketinggalan, hanya saja aku salah jalan. 🤣
Tahun 2012 terjadi suatu lompatan pada cabang Deep Learning, dimana pada tahun itu sebuah project yang dilakukan oleh Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever, dan Alex Krizhevsky memenangkan kompetisi ImageNet dengan model AI bernama AlexNet. Bagi yang belum tahu ImageNet adalah jutaan data gambar. Gambar-gambar tersebut dikelompokkan menjadi 1000 kategori. Misal kategori gambar anjing, kategori gambar kucing dan lain-lain. AlexNet mampun memprediksi gambar-gambar tersebut dengan error rate hanya 15% dimana Machine Learning Tradisional memiliki error rate terbaik di 26%.
Keberhasilan AlexNet
Keberhasilan AlexNet karena dia menggunakan arsitektur CNN (Convolutional Neural Networks) yang inovatif yang kini menjadi standar modern, yaitu:
- ReLU Activation, menggantikan fungsi aktivasi tradisional (sigmoid/tanh) yang lambat, mempercepat pelatihan 6x dan mengurangi vanishing gradient.
- Dropout, mematikan neuron secara acak selama pelatihan untuk mencegah overfitting.
- Overlap Pooling, meningkatkan akurasi dengan mempertahankan lebih banyak informasi spasial.
Selain itu AlexNet dilatih menggunakan GPU selama 6 hari. Pelatihan menggunakan GPU mempercepat proses pelatihan hingga puluhan kali jika dibandingkan dengan CPU. Tanpa GPU mungkin pelatihan akan memakan waktu hingga berminggu-minggu.
Keberhasilan AlexNet ini memicu minat yang besar dalam deep learning, dan CNN menjadi arsitektur dominan untuk tugas-tugas visi komputer seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, segmentasi semantik, dan lainnya. Hingga kini, pengenalan yang dilakukan AI tidak hanya pengenalan gambar saja, tapi dia juga bisa mengenali bahasa. Dengan pengenalan bahasa, AI bisa mengerti apa yang sedang kita bicarakan dan memberikan respon sesuai yang kita harapkan.
Kesimpulan
Nah, jadi kunci perkembangan kecerdasan buatan modern, khususnya deep learning ini adalah penggunaan data yang besar. AI harus dilatih menggunakan data yang besar agar dia dapat memberikan respon yang tepat. Sedangkan AI klasik hampir tidak perlu data yang besar, karena dia sudah diberikan aturan-aturan apa yang dia kerja.
