Perkembangan AI selama 80 Tahun: Pengalaman dan Pelajaran
Kecerdasan buatan ( AI ) telah mengalami pasang surut selama 80 tahun terakhir. Meskipun memprediksi perkembangan masa depan AI masih sulit, melihat kembali sejarah dapat membantu kita lebih memahami mengapa prediksi masa lalu tidak terwujud, serta dalam aspek apa, dengan cara apa, dan alasan apa yang menyebabkan hal itu tidak terwujud.
Perkembangan AI dimulai pada bulan Desember 1943, ketika ahli neurofisiologi McCulloch dan ahli logika Pitts menerbitkan sebuah makalah tentang jaringan neuron yang diidealkan. Meskipun makalah ini kurang memiliki dasar eksperimen, tetapi menginspirasi "koneksionisme", yaitu AI pembelajaran mendalam yang saat ini mendominasi. Namun, pendekatan ini tidak memiliki hubungan dengan cara kerja otak yang sebenarnya, meskipun sering digambarkan sebagai "meniru otak".
Ini mengingatkan kita untuk waspada terhadap mencampuradukkan rekayasa dan sains, serta mencampuradukkan sains dengan spekulasi. Yang lebih penting, kita harus menahan ilusi "kita seperti dewa", yaitu keyakinan bahwa manusia dapat menciptakan mesin yang mirip dengan manusia. Kebanggaan ini telah menjadi katalisator gelembung teknologi dan kegilaan siklus AI selama 80 tahun terakhir.
Sejak tahun 1950-an, ada yang meramalkan bahwa AI umum ( AGI ) akan segera muncul. Namun, ramalan ini sering kali didasarkan pada "kesalahan langkah pertama", yaitu percaya bahwa selama mesin dapat menyelesaikan tugas yang sebelumnya dianggap tidak dapat diselesaikan, bahkan jika dilakukan dengan buruk, hanya perlu pengembangan teknologi lebih lanjut untuk menyelesaikannya dengan sempurna. Faktanya, jarak dari tidak dapat melakukan sesuatu hingga melakukannya dengan buruk biasanya jauh lebih pendek daripada jarak dari melakukannya dengan buruk hingga melakukannya dengan sangat baik.
Pada pertengahan tahun 1960-an, sistem pakar mulai memfokuskan perhatian pada pengambilan dan pemrograman pengetahuan dunia nyata. Namun, pada awal tahun 1990-an, gairah AI ini memudar, terutama karena proses pengambilan pengetahuan yang rumit, memakan waktu, dan mahal. Ini menunjukkan bahwa bahkan setelah sepuluh atau lima belas tahun adopsi luas dan investasi besar, tidak selalu dapat melahirkan "industri baru" yang bertahan lama.
Selama ini, AI berbasis aturan dan konektivisme berbasis statistik telah bersaing untuk mendapatkan dominasi. Sebelum kebangkitan konektivisme pada tahun 2012, penelitian AI sebagian besar didorong oleh akademisi, yang ada dogmatisme. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, fokus pengembangan AI telah beralih ke sektor swasta, tetapi seluruh bidang masih terobsesi dengan satu arah penelitian. Ini mengingatkan kita untuk tidak menempatkan semua "telur" AI kita di "keranjang" yang sama.
Menelusuri 80 tahun perkembangan AI, pengalaman dan pelajaran ini mungkin dapat membantu perusahaan-perusahaan terkemuka AI saat ini menghadapi naik turunnya masa depan. Menjaga kewaspadaan, mengembangkan diversifikasi, serta menyadari ketidakpastian dalam perkembangan teknologi, akan menjadi kunci untuk perkembangan AI di masa depan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
20 Suka
Hadiah
20
2
Bagikan
Komentar
0/400
SchrodingerWallet
· 07-20 08:42
Teknologi juga tidak bisa lepas dari siklus suckers.
Lihat AsliBalas0
LiquidityNinja
· 07-20 08:26
Dunia teknologi berubah setiap hari, sungguh aneh.
AI berkembang selama 80 tahun: dari kegilaan ke pencerahan yang rasional
Perkembangan AI selama 80 Tahun: Pengalaman dan Pelajaran
Kecerdasan buatan ( AI ) telah mengalami pasang surut selama 80 tahun terakhir. Meskipun memprediksi perkembangan masa depan AI masih sulit, melihat kembali sejarah dapat membantu kita lebih memahami mengapa prediksi masa lalu tidak terwujud, serta dalam aspek apa, dengan cara apa, dan alasan apa yang menyebabkan hal itu tidak terwujud.
Perkembangan AI dimulai pada bulan Desember 1943, ketika ahli neurofisiologi McCulloch dan ahli logika Pitts menerbitkan sebuah makalah tentang jaringan neuron yang diidealkan. Meskipun makalah ini kurang memiliki dasar eksperimen, tetapi menginspirasi "koneksionisme", yaitu AI pembelajaran mendalam yang saat ini mendominasi. Namun, pendekatan ini tidak memiliki hubungan dengan cara kerja otak yang sebenarnya, meskipun sering digambarkan sebagai "meniru otak".
Ini mengingatkan kita untuk waspada terhadap mencampuradukkan rekayasa dan sains, serta mencampuradukkan sains dengan spekulasi. Yang lebih penting, kita harus menahan ilusi "kita seperti dewa", yaitu keyakinan bahwa manusia dapat menciptakan mesin yang mirip dengan manusia. Kebanggaan ini telah menjadi katalisator gelembung teknologi dan kegilaan siklus AI selama 80 tahun terakhir.
Sejak tahun 1950-an, ada yang meramalkan bahwa AI umum ( AGI ) akan segera muncul. Namun, ramalan ini sering kali didasarkan pada "kesalahan langkah pertama", yaitu percaya bahwa selama mesin dapat menyelesaikan tugas yang sebelumnya dianggap tidak dapat diselesaikan, bahkan jika dilakukan dengan buruk, hanya perlu pengembangan teknologi lebih lanjut untuk menyelesaikannya dengan sempurna. Faktanya, jarak dari tidak dapat melakukan sesuatu hingga melakukannya dengan buruk biasanya jauh lebih pendek daripada jarak dari melakukannya dengan buruk hingga melakukannya dengan sangat baik.
Pada pertengahan tahun 1960-an, sistem pakar mulai memfokuskan perhatian pada pengambilan dan pemrograman pengetahuan dunia nyata. Namun, pada awal tahun 1990-an, gairah AI ini memudar, terutama karena proses pengambilan pengetahuan yang rumit, memakan waktu, dan mahal. Ini menunjukkan bahwa bahkan setelah sepuluh atau lima belas tahun adopsi luas dan investasi besar, tidak selalu dapat melahirkan "industri baru" yang bertahan lama.
Selama ini, AI berbasis aturan dan konektivisme berbasis statistik telah bersaing untuk mendapatkan dominasi. Sebelum kebangkitan konektivisme pada tahun 2012, penelitian AI sebagian besar didorong oleh akademisi, yang ada dogmatisme. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, fokus pengembangan AI telah beralih ke sektor swasta, tetapi seluruh bidang masih terobsesi dengan satu arah penelitian. Ini mengingatkan kita untuk tidak menempatkan semua "telur" AI kita di "keranjang" yang sama.
Menelusuri 80 tahun perkembangan AI, pengalaman dan pelajaran ini mungkin dapat membantu perusahaan-perusahaan terkemuka AI saat ini menghadapi naik turunnya masa depan. Menjaga kewaspadaan, mengembangkan diversifikasi, serta menyadari ketidakpastian dalam perkembangan teknologi, akan menjadi kunci untuk perkembangan AI di masa depan.