Meskipun AI mungkin masih terasa seperti sesuatu yang baru, istilah ini sendiri lahir lebih dari tujuh dekade yang lalu, saat sebuah proposal sederhana untuk proyek penelitian musim panas di Dartmouth yang meminta anggaran sebesar $13.500.
Itu adalah sebuah dokumen akademis, bukan sebuah manifesto, namun diam-diam meletakkan dasar bagi salah satu gerakan teknologi paling penting dalam sejarah manusia.
Ironi yang menyedihkan adalah nenek moyang filosofis paling terkenal di bidang ini, Alan Turing, sudah tiada pada saat ini.
Turing telah menanyakan pertanyaan yang menentukan beberapa tahun sebelumnya – “dapatkah mesin berpikir?” — dan merancang apa yang kemudian dikenal sebagai Tes Turing, sebuah metode untuk menilai apakah suatu mesin dapat meniru pemikiran manusia secara meyakinkan.
Karyanya mendasari keseluruhan diskusi, namun ia meninggal pada tahun 1954, dua tahun sebelum pertemuan Dartmouth yang secara resmi menyebutkan bidang yang ia bantu bayangkan.
Kematian Turing menyusul penuntutannya di Inggris karena homoseksualitas, kemudian dikriminalisasi, dan dia meninggal karena keracunan sianida, yang secara luas dianggap sebagai bunuh diri – sebuah kerugian yang menyingkirkan salah satu pemikir komputasi paling orisinal tepat sebelum idenya mulai membentuk kembali sains.
Permainan imitasi
Jauh sebelum kecerdasan buatan mempunyai nama, Turing telah mengajukan pertanyaan yang akan mendefinisikannya. Dalam makalahnya tahun 1950 Mesin Komputasi dan Kecerdasandia mengusulkan apa yang kemudian dikenal sebagai Tes Turingatau “permainan meniru”, menggantikan perdebatan abstrak tentang apakah mesin benar-benar dapat berpikir dengan tantangan yang lebih sederhana: dapatkah sebuah mesin melakukan percakapan tertulis dengan cukup baik sehingga hakim manusia tidak dapat membedakannya dengan manusia lain?
Dengan berfokus pada perilaku yang dapat diamati dan bukan pada filsafat, Turing mengubah kecerdasan menjadi sesuatu yang benar-benar dapat diuji oleh para peneliti.
Idenya sangat berwawasan ke depan mengingat realitas komputer pada saat itu. Mesin-mesin awal lambat, mahal dan terbatas pada perhitungan matematis, namun Turing menduga bahwa kecerdasan mungkin muncul dari pemrosesan simbol yang cukup kompleks.
Daripada mempertanyakan apakah mesin memiliki pikiran atau kesadaran, ia bertanya apakah mesin dapat meniru perilaku cerdas secara meyakinkan – sesuatu yang mengilhami para peneliti selanjutnya untuk memperlakukan pemikiran sebagai masalah rekayasa.
Lompatan konseptual tersebut secara langsung mempengaruhi kelompok yang berkumpul di Dartmouth beberapa tahun kemudian, meskipun orang yang mengajukan pertanyaan tidak akan pernah melihat nama resmi bidang tersebut.
Proyek Penelitian Musim Panas Dartmouth tentang Kecerdasan Buatan, yang diselenggarakan oleh John McCarthy bersama Marvin Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester, bersifat kecil dan ambisius.
Berdasarkan proposal tersebut, para peneliti berharap dapat membuktikan bahwa “setiap aspek pembelajaran atau fitur kecerdasan lainnya pada prinsipnya dapat dijelaskan dengan sangat tepat sehingga mesin dapat dibuat untuk mensimulasikannya.” Tujuannya terdengar ambisius pada saat itu dan masih berlanjut sampai sekarang: bahasa, abstraksi, penalaran, dan pengembangan diri, semuanya dikodekan ke dalam mesin.
McCarthy kemudian menjadi salah satu suara AI yang paling berpengaruh. Dalam edisi 1979 Dunia Komputeria mengatakan secara blak-blakan bahwa revolusi komputer “belum terjadi”, meskipun ia memperkirakan hal itu pada akhirnya akan terjadi.
Ia berargumentasi bahwa komputer belum memberikan dampak terhadap kehidupan seperti halnya listrik atau mobil, namun ia percaya bahwa penerapannya pada dekade mendatang akan memulai sebuah revolusi sejati.
Realisme McCarthy sering kali kontras dengan hype yang melingkupi lapangan, ketegangan yang terus mengikuti AI sejak saat itu.
AI sebagai topik hangat
Pada awal tahun 1980an, minat terhadap AI telah melonjak laginamun kebingungan mengenai arti sebenarnya tersebar luas.
Menulis dalam edisi 1984 InfoDuniareporter Peggy Watt mencatat bahwa kecerdasan buatan telah menjadi “topik hangat”, dengan rak-rak yang dipenuhi buku dan perusahaan perangkat lunak berlomba-lomba untuk memberi label produk sebagai produk cerdas. Namun ia memperingatkan bahwa “istilah tersebut digunakan dan disalahgunakan secara luas, hingga hampir kehilangan kegunaannya sebagai deskripsi.”
Rasa frustrasi di kalangan peneliti terlihat jelas. Dalam hal yang sama InfoDunia S. Jerrold Kaplan dari Teknowledge mengatakan, “Setiap kali ada orang yang mengatakan, ‘Saya menjual AI,’ saya curiga.”
Kaplan berpendapat bahwa AI bukanlah sebuah program tunggal. “Ilmu AI adalah seperangkat teknik pemrograman,” katanya, menggambarkan sistem yang mewakili “konsep dan ide, penjelasan dan hubungan,” bukan hanya angka atau kata-kata.
Ketegangan antara janji dan kenyataan juga mendefinisikan karya Marvin Minsky, salah satu arsitek asli Dartmouth. Dalam edisi tahun 1981 Dunia Komputersaat meliput konferensi Pelatihan Data ’81, Minsky menggambarkan AI sebagai sesuatu yang pada dasarnya bersifat paradoks: “Hal-hal sulit mudah dilakukan dan hal-hal mudah sulit dilakukan.”
Komputer unggul dalam perhitungan yang menantang manusia, namun kesulitan dengan akal sehat, ambiguitas bahasa, dan pemahaman kontekstual.
Minsky menjelaskan bahwa “akal sehat adalah hal tersulit untuk ditanamkan ke dalam komputer.”
Manusia menyerap pengecualian dan nuansa yang tak terhitung jumlahnya selama bertahun-tahun hidup, namun mesin memerlukan instruksi eksplisit. Aturan logis seperti “burung bisa terbang” langsung rusak ketika berhadapan dengan burung mati atau spesies yang tidak bisa terbang – sebuah contoh sederhana yang mengungkapkan mengapa kecerdasan lebih dari sekadar logika murni.
Sistem pakar
Tahun-tahun awal AI yang optimis telah menghasilkan pencapaian yang luar biasa. Laboratorium Nasional Lawrence Livermore kemudian menjelaskan bagaimana para peneliti di tahun 1960an mengembangkan program seperti SAINTsebuah “sistem pakar” awal yang mampu memecahkan masalah integrasi simbolik di tingkat mahasiswa baru.
Program ini memecahkan hampir semua masalah pengujian yang dihadapinya, mengisyaratkan bahwa mesin dapat meniru penalaran khusus jauh sebelum pembelajaran mesin modern.
Namun kemajuan terjadi secara bergelombang. Pendanaan melonjak pada tahun 1960an ketika lembaga-lembaga pemerintah mendukung penelitian yang ambisius, kemudian berkurang secara besar-besaran pada tahun 1970an.
Impian untuk membangun kecerdasan mirip manusia terbukti jauh lebih sulit dari yang diharapkan. Bahkan McCarthy mengakui bahwa AI “setingkat manusia” masih “beberapa revolusi konseptual lagi.”
Ketika AI kembali menjadi sorotan pada tahun 1980an, banyak perusahaan yang memasarkan sistem pakar dan alat bahasa alami sebagai terobosan.
Beberapa sistem mengesankan pengguna dengan menoleransi kesalahan ejaan atau menerjemahkan perintah sederhana dalam bahasa Inggris ke dalam kueri database.
Namun, ada pula yang lebih mengandalkan rekayasa cerdas daripada penalaran sejati. Seperti yang dikutip oleh seorang peneliti yang tidak disebutkan namanya InfoDunia diperingatkan, ujian sebenarnya dari sistem pakar adalah apakah sistem tersebut dapat menjelaskan kesimpulannya.
Namun, visi itu tetap ada. Pengamat industri membayangkan komputer mampu memahami bahasa alami, menerjemahkan dokumen, dan bahkan mengoreksi tata bahasa secara otomatis.
Kaplan memperkirakan AI akan mengubah cara orang memprogram karena “bekerja dengan istilah simbolik jauh lebih alami daripada algoritma matematika.” Gagasan bahwa perangkat lunak dapat membantu, memberi saran, dan berkolaborasi dengan manusia sudah mulai terbentuk.
Melihat ke belakang, yang menonjol adalah banyaknya prediksi awal yang salah dan benar. McCarthy mengira revolusi belum tiba, namun dia yakin revolusi akan terwujud melalui penerapan praktis. Minsky memperingatkan bahwa akal sehat akan tetap sulit dilakukan.
Hmm
Saat ini, ketika sistem AI menulis teks, menghasilkan gambar, dan membantu penemuan ilmiah, pengaruh dari percakapan awal tersebut masih tetap ada.
Penyelenggara Dartmouth membayangkan mesin yang dapat “menggunakan bahasa, membentuk abstraksi dan konsep, memecahkan berbagai masalah yang sekarang hanya bisa dilakukan manusia, dan memperbaiki diri.” Semuanya (kebanyakan) benar saat ini.
Proposal senilai $13.500 tampaknya bukan sesuatu yang luar biasa pada saat itu. Itu hanya satu dari sekian banyak permintaan pendanaan. Namun hal ini memberi nama pada sebuah gagasan yang terus mengubah masyarakat, dibentuk oleh optimisme, frustrasi, paradoks, dan pertanyaan-pertanyaan yang belum terselesaikan.
Dan mungkin itulah warisan nyata dari kecerdasan buatan. Ini dimulai bukan sebagai penemuan tunggal, seperti transistor atau mikroprosesor, namun sebagai taruhan bahwa kecerdasan itu sendiri dapat dipahami, dijelaskan, dan akhirnya direproduksi.
Tujuh puluh satu tahun kemudian, umat manusia masih menguji gagasan tersebut, masih memperdebatkan definisinya, dan masih mengejar visi yang dibayangkan oleh para pemikir abad ke-20 yang percaya bahwa suatu hari nanti mesin berpikir akan menjadi nyata.
Ikuti TechRadar di Google Berita Dan tambahkan kami sebagai sumber pilihan untuk mendapatkan berita, ulasan, dan opini pakar kami di feed Anda. Pastikan untuk mengklik tombol Ikuti!
Dan tentu saja Anda juga bisa Ikuti TechRadar di TikTok untuk berita, review, unboxing dalam bentuk video, dan dapatkan update rutin dari kami Ada apa juga.
