Pelajaran sejarah perkembangan AI selama 80 tahun

Sejak tahun 1943, kecerdasan buatan (AI) telah berjalan selama 80 tahun. Dalam perjalanan panjang ini, AI telah mengalami banyak pasang surut, dari awal mula konsepnya hingga berkembang pesat saat ini. Melihat kembali sejarah perkembangan AI, kita dapat merangkum beberapa pengalaman berharga yang dapat dijadikan referensi untuk perkembangan AI di masa depan.

Asal usul AI dapat ditelusuri kembali ke bulan Desember 1943. Pada saat itu, ahli neurofisiologi McCulloch dan logikawan Pitts menerbitkan sebuah makalah tentang jaringan neuron, yang memperkirakan bagaimana jaringan neuron yang disederhanakan dapat melakukan operasi logika sederhana melalui pengiriman impuls. Meskipun makalah ini kurang memiliki dasar eksperimen, namun menginspirasi "konektivisme" dan menjadi dasar teori untuk pembelajaran mendalam modern.

Pelajaran pertama adalah: kita harus waspada terhadap mencampur adukkan rekayasa dengan sains, dan membingungkan spekulasi dengan sains. Selain itu, kita harus berhati-hati terhadap makalah yang dipenuhi dengan simbol dan rumus matematika. Yang terpenting, kita harus menolak ilusi bahwa "manusia dapat menciptakan mesin yang setara dengan dirinya sendiri". Sikap sombong ini telah menjadi katalis bagi gelembung teknologi dan antusiasme AI selama 80 tahun terakhir.

Pada tahun 1950-an, beberapa pel先驱 AI mulai meramalkan kedatangan Kecerdasan Buatan Umum (AGI). Mereka percaya bahwa mesin dengan kecerdasan manusia atau bahkan kecerdasan super akan segera muncul. Harapan ini bahkan mempengaruhi pengeluaran dan kebijakan pemerintah. Namun, hingga awal abad ke-21, orang mulai menyadari batasan AGI dan AI tradisional.

Pelajaran kedua adalah: untuk melihat dengan hati-hati teknologi baru yang tampak cemerlang. Mereka mungkin tidak berbeda jauh dari spekulasi sebelumnya tentang kecerdasan mesin. Seperti yang dikatakan oleh ahli pembelajaran mendalam LeCun, kita masih kekurangan beberapa elemen kunci yang memungkinkan mesin belajar dengan efisien seperti manusia.

Pelajaran ketiga adalah: jarak dari tidak dapat menyelesaikan suatu tugas hingga menyelesaikannya dengan susah payah biasanya jauh lebih pendek daripada jarak dari menyelesaikannya dengan susah payah hingga menyelesaikannya dengan sempurna. Banyak orang terjebak dalam "fallacy langkah pertama", percaya bahwa selama teknologi terus berkembang, mesin pada akhirnya akan dapat menyelesaikan tugas dengan sempurna. Namun, kenyataannya sering kali tidak demikian.

Pada pertengahan tahun 1960-an, perkembangan AI memasuki fase baru dengan diperkenalkannya dua elemen baru, yaitu perangkat lunak dan pengumpulan data. Sistem ahli sempat sangat populer, tetapi tiba-tiba merosot pada awal tahun 1990-an. Ini terutama disebabkan oleh proses pengambilan pengetahuan yang rumit dan memakan waktu, serta biaya pemeliharaannya yang tinggi.

Pelajaran keempat adalah: bahkan jika suatu teknologi telah mencapai keberhasilan awal, mendapatkan penerapan yang luas dan investasi besar, itu belum tentu dapat berkembang secara berkelanjutan. Gelembung teknologi bisa pecah kapan saja.

Dalam perkembangan AI, dua pendekatan, simbolisme dan konektivisme, telah bersaing untuk mendapatkan dominasi. Selama ini, penelitian AI terutama didorong oleh akademisi, dengan adanya perpecahan yang kuat antara kelompok. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, fokus perkembangan AI telah beralih ke sektor swasta, tetapi seluruh bidang masih cenderung memusatkan perhatian pada satu arah penelitian.

Pelajaran kelima adalah: Jangan menginvestasikan semua sumber daya ke dalam satu arah penelitian AI. Strategi penelitian yang beragam mungkin lebih menguntungkan untuk perkembangan jangka panjang AI.

Secara keseluruhan, perjalanan perkembangan AI selama 80 tahun telah memberikan banyak pelajaran bagi kita. Kita harus tetap waspada dan memiliki sikap terbuka, baik untuk menyadari potensi AI, maupun untuk memahami batasan-batasannya dengan jelas. Hanya dengan mengambil pelajaran dari sejarah, kita dapat lebih baik memahami arah perkembangan masa depan AI.