Terjemahan ini adalah bagian dari
masalah AI Dunia Nyata .
Ini adalah fakta yang terkenal - jika Anda mengulangi kata apa pun berkali-kali, maka pada akhirnya itu akan kehilangan semua makna, akan berubah menjadi tidak ada fonetik. Ini adalah alasan mengapa bagi banyak dari kita istilah "kecerdasan buatan" telah lama tidak berarti. AI sekarang hampir ada di mana-mana, dari TV hingga pipi Anda, tetapi istilah ini tidak pernah berarti begitu sedikit.
Ada yang salah.
Terlepas dari kenyataan bahwa istilah "kecerdasan buatan", tanpa diragukan lagi, digunakan secara salah, teknologi yang terkait dengannya masih berkembang sangat aktif - dan ini baik dan buruk. Teknologi ini menembus
urusan kesehatan dan
militer , membantu orang untuk menulis
musik dan menulis
buku , memeriksa
resume Anda dan menilai
kelayakan kredit Anda, dan juga meningkatkan foto yang diambil di ponsel Anda. Singkatnya, teknologi mengubah hidup Anda apakah Anda inginkan atau tidak.
Pada saat yang sama, sangat sulit untuk memahami AI macam apa yang sedang dibahas oleh perusahaan teknologi dan pemasar. Ambil, misalnya, Sikat Gigi Oral-B Genius X, yang, di antara banyak perangkat
AI lainnya
, diperkenalkan di CES. Jika Anda mempelajari siaran pers perusahaan dengan hati-hati, menjadi jelas bahwa sikat ini hanya membantu menentukan durasi yang benar dari prosedur menyikat gigi, memproses persis di tempat Anda membutuhkannya. Ya, ada beberapa sensor "pintar" di sikat yang menyediakan fungsionalitas perangkat, tetapi menyebutnya kecerdasan buatan sangat bodoh.
Bahkan dalam kasus di mana tidak ada hype yang berlebihan, ada kesalahpahaman tentang esensi dari istilah tersebut. Misalnya, liputan pers tentang peristiwa tertentu disertai dengan
ilustrasi dengan Terminator , dan ini cukup sering terjadi. Terkadang penulis menjadi bingung tentang apa itu kecerdasan buatan itu sendiri. Semua ini sulit bagi seseorang yang bukan ahli, sehingga kebanyakan orang mendefinisikan AI sebagai komputer dengan kesadaran yang berkali-kali lebih pintar daripada seseorang. Para ahli menyebut kecerdasan buatan hipotetis semacam itu sebagai bentuk AI yang kuat, tetapi penciptaannya adalah masalah masa depan yang jauh. Sementara itu, jangan melebih-lebihkan.
Apa itu AI? Searah jarum jam, mulai dari atas: karakter dari film Metropolis, sikat gigi Oral-B, kurir robot yang berdiri sendiri.Jauh lebih baik untuk menyebut apa yang kita miliki "pembelajaran mesin," bukan AI. Teknologi ini memiliki dampak yang sangat kuat pada dunia (bersamaan dengan pembelajaran yang mendalam). Istilah-istilah ini tidak memiliki mistik, seperti "kecerdasan buatan" dan mereka lebih baik menggambarkan apa itu teknologi.
Bagaimana cara kerja pembelajaran mesin? Selama beberapa tahun terakhir, saya telah membaca dan meninjau banyak penjelasan. Dan salah satu yang paling berguna adalah sebagai berikut: pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk belajar sendiri. Tapi apa artinya itu? Pertanyaan besar lainnya.
Mari kita mulai dengan masalahnya. Katakanlah Anda ingin membuat program yang mengenali kucing (selalu kucing karena alasan tertentu). Anda dapat mencoba menerapkan metode "kakek" ini dengan menetapkan aturan seperti "kucing berbulu" ke mesin. Tapi apa yang akan dilakukan program jika Anda menunjukkan padanya foto harimau? Mengembangkan setiap aturan secara manual adalah proses yang panjang, dan Anda harus menggambarkan semua nuansa yang muncul di benak Anda. Cara terbaik adalah memberi mesin kesempatan untuk belajar sendiri. Jadi, Anda memberinya koleksi besar foto kucing, dan mesin sudah menentukan polanya, dan dengan sendirinya. Pada awalnya itu adalah proses primitif, yang kemudian rumit.
Sebenarnya, ini sudah sangat jelas. Bahkan, Anda mungkin sudah membaca penjelasan serupa sebelumnya, dan tolong maafkan saya untuk itu. Tetapi yang penting adalah memahami cara kerjanya. Apa yang bisa menjadi konsekuensi dari pelatihan sistem seperti itu?
Yang utama adalah Anda tidak perlu memprogramnya. Ya, tentu saja, ada banyak hal untuk dikonfigurasikan, dioptimalkan, efisiensi pemrosesan data dan semua yang perlu ditingkatkan, tetapi Anda tidak memberi tahu mesin apa yang harus dilakukan. Dan mobil itu benar-benar berfungsi, menyoroti pola-pola yang dilewati seseorang. Yah, karena mesin hanya bekerja dengan satu dan nol, ada banyak area di mana Anda dapat menerapkan teknologi seperti itu, karena dunia modern penuh dengan data. Dengan palu pembelajaran mesin di tangan, Anda dapat menangani banyak masalah yang perlu diselesaikan segera.
Tapi ada juga kelemahannya, pikirkan saja. Jika Anda tidak bisa melatih mesin, bagaimana Anda tahu cara membuat keputusan? Sistem mesin tidak tahu bagaimana menjelaskan kemajuan mereka dalam menyelesaikan masalah tertentu. Jadi mungkin ternyata algoritma tersebut tidak berfungsi dengan benar. Mesin tidak memiliki kesadaran tentang apa yang dilakukannya - apa yang kita harapkan dari seseorang. Anda dapat membuat mesin pengenalan foto kucing terbaik di dunia, tetapi mobil tidak akan menjelaskan kepada Anda bahwa anak kucing tidak tahu cara mengendarai sepeda motor, atau bahwa kucing cenderung disebut Vaska, dan bukan Megalort Immortal.
Mengajarkan komputer untuk belajar secara mandiri sangat baik. Tetapi dalam sistem AI tidak ada rasionalitas. Ini bukan pikiran sama sekali, bukan pikiran organik, dan mobil tidak akan bermain sesuai aturan orang. Anda mungkin bertanya, "Seberapa pintar buku itu?" Apa yang bisa dilakukan roti goreng pintar? ”
Jadi pada tahap apa kecerdasan buatan kita berada? Setelah bertahun-tahun dengan editorial yang berbicara tentang "terobosan besar yang akan segera terjadi," para ahli percaya bahwa kita telah mencapai puncak.
Namun demikian, kemajuan bukanlah halangan. Adapun penelitian di bidang AI, yaitu, sejumlah besar peluang untuk belajar, sekarang kita hanya di puncak gunung es algoritmik.
Kai-fu Lee, seorang kapitalis ventura dan pakar kecerdasan buatan, menggambarkan momen saat ini sebagai "zaman realisasi" - ketika teknologi mulai dipilih dari laboratorium ke dunia luar. Benedict Evans membandingkan pembelajaran mesin dengan teknologi basis data relasional, jenis perangkat lunak perusahaan yang merevolusi seluruh industri. Tapi sekarang ini sudah biasa. Kemungkinan besar ini akan terjadi dengan pembelajaran mesin - itu akan ada di mana-mana, dan tidak ada yang akan khawatir tentang ini. Tetapi semua ini adalah masa depan yang jauh.
