Artificial Intelligence: Terinspirasi dari Koloni Semut—Jadi Pelukis Ulung

Semut akan menempuh rute yang lebih pendek untuk mengirim makanan yang ia temukan menuju sarang nya. Ant Colony Optimization Algorithm with Mutation Operator (Sumber: Mehdi Ghasri-pada www.mathworks.com)

Dalam menjalani kehidupan, manusia yang mempunyai sumber daya yang terbatas dituntut untuk dapat beraktivitas secara optimal: efektif dan efisien. Inilah yang disebut mimpi menjadi manusia optimal. Sebagai contoh, ketika manusia akan bepergian dari titik awal A ke tujuan lain titik B.

Secara alamiah, manusia ingin menghemat waktu, tenaga, usaha dan mungkin energi/bahan bakar. Hal ini bisa diartikan bahwa yang diinginkan adalah rute terbaik. Rute terbaik ini bisa didefinisikan sebagai hasil kombinasi dari rute yang tergolong terpendek, tercepat dan termudah sehingga dapat memenuhi kepentingan efektif dan efisien.

Dengan latar belakang ini, manusia mencoba mengamati perilaku hewan yang hidup di alam. Nilai yang menginspirasi manusia dalam menciptakan AI, yang merupakan singkatan dari Artificial Intelligence (AI) dan memiliki arti kecerdasan buatan. Pengamatan yang dilakukan manusia terhadap hewan ternyata menemukan fakta bahwa hewan memiliki kecerdasan yang mengilhami manusia untuk menirunya.

Prof. Imam Robandi dalam bukunya "ARTIFICIAL INTELLIGENCE: Mengupas Rekayasa Kecerdasan Tiruan" menjelaskan bahwa untuk memperoleh cara-cara efektif dan efisien, manusia telah mengamati dan mengambil inspirasi dari kecerdasan perilaku hewan.

Manusia berusaha keras untuk meniru kecerdasan hewan. Kehebatan yang dilakukan hewan misalkan semut atau lebah dapat digunakan melalui kecerdasan buatan untuk mengatasi permasalahan dalam kehidupan.

Aplikasinya dalam kehidupan misalnya untuk pemecahan masalah pada di bidang manajemen, di perusahaan, pembuatan jadwal operasional pembangkit listrik dan sebagainya. AI yang berkembang telah membantu masyarakat dalam menyelesaikan berbagai hal dengan hasil memuaskan dan diselesaikan dalam waktu yang relatif cepat.

Metode kecerdasan buatan yang telah lahir terilhami dari kecerdasan hewan sedikitnya adalah sebagai berikut Kecerdasan Koloni Binatang, Fuzzy Logic, Neural Network, Particle Swarm Optimization, Genetic Algorithm, Firefly Algorithm, Bat Algorithm, Ant Colony Optimization, Artificial Bee Colony, Artificial Immune System, Flower Pollination.

Sejarah Singkat dan Perkembangan Kecerdasan Buatan

Ilustrasi Artificial Intelligence (AI). Foto: Shutterstock

Kecerdasan buatan (AI) bukanlah konsep yang baru; akarnya dapat dilacak kembali ke zaman dahulu. Namun sebagai bidang ilmu, AI mulai berkembang pada pertengahan abad ke-20. Menurut Russell dan Norvig dalam buku mereka Artificial Intelligence: A Modern Approach, tonggak penting dalam sejarah AI adalah ketika Alan Turing memperkenalkan Turing Test pada tahun 1950. Itu adalah eksperimen pemikiran untuk menilai kemampuan mesin dalam menunjukkan perilaku cerdas.

Pada tahun 1956, istilah artificial intelligence pertama kali diperkenalkan oleh John McCarthy di Konferensi Dartmouth, yang menandai awal dari AI sebagai bidang akademis.

Perkembangan AI mengalami pasang surut selama beberapa dekade berikutnya, sering disebut sebagai "musim panas" dan "musim dingin" AI. Pada 1960-an dan 1970-an, AI mengalami kemajuan signifikan, terutama dalam pemecahan masalah dan pemrograman bahasa.

Namun, keterbatasan teknologi dan harapan yang terlalu tinggi menyebabkan "musim dingin" pertama AI pada akhir 1970-an, seperti yang dijelaskan oleh Crevier dalam AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence. Kemajuan kembali terjadi pada 1980-an dengan munculnya sistem berbasis pengetahuan dan mesin penerjemah bahasa.

Era modern AI dimulai pada awal abad ke-21, ditandai dengan kemajuan besar dalam pembelajaran mesin dan jaringan saraf tiruan. Penelitian oleh LeCun, Bengio, dan Hinton, yang sering disebut sebagai "bapak-bapak pembelajaran dalam" (deep learning), telah membawa AI ke tingkat baru dalam hal pengenalan pola dan pemrosesan bahasa alami.

Kemajuan ini, bersamaan dengan peningkatan kapasitas komputasi dan ketersediaan data besar, telah memungkinkan aplikasi AI yang lebih luas dan canggih, mengubah banyak aspek kehidupan kita sehari-hari.

Prinsip dan Teknologi AI

Ilustrasi Artificial Intelligence (AI). Foto: Shutterstock

Kecerdasan buatan (AI) beroperasi pada prinsip dasar yang memungkinkannya meniru fungsi kognitif manusia. Menurut Poole dan Mackworth dalam Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, AI dibangun atas dasar algoritma dan model yang memproses data untuk menghasilkan keputusan cerdas.

Algoritma ini, seperti yang dijelaskan oleh Goodfellow, Bengio, dan Courville dalam "Deep Learning", dapat belajar dari data, menyesuaikan diri dengan pola baru, dan membuat prediksi atau rekomendasi. Pembelajaran mesin (machine learning), cabang utama AI, menggunakan metode statistik untuk memungkinkan mesin belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit.

Teknologi yang mendukung AI terus berkembang. Salah satu kemajuan terbesar adalah pengembangan jaringan saraf tiruan (neural networks), seperti yang diuraikan oleh LeCun, Bengio, dan Hinton. Jaringan saraf tiruan meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi, memungkinkan mesin untuk mengenali pola dan membuat keputusan kompleks.

Teknologi ini telah menjadi dasar dari pembelajaran dalam (deep learning), yang memungkinkan AI untuk mengolah data dalam jumlah besar dengan efisiensi yang tinggi. Selain itu, pengolahan bahasa alami (natural language processing) telah memungkinkan mesin untuk memahami dan merespons bahasa manusia dengan cara yang semakin alami dan intuitif.

Namun, pengembangan teknologi AI bukan berarti tanpa tantangan. Seperti yang dijelaskan oleh Dignum dalam Responsible Artificial Intelligence: How to Develop and Use AI in a Responsible Way, isu-isu seperti bias data, transparansi algoritma, dan keamanan menjadi perhatian utama.

Untuk mengatasi hal ini, penelitian terus dilakukan untuk membuat AI yang lebih bertanggung jawab dan etis. Hal ini termasuk pengembangan AI yang dapat menjelaskan keputusannya (explainable AI) dan teknik-teknik untuk mengurangi bias dalam pembelajaran mesin.

Peranan AI dalam Kehidupan Sehari-hari

Penulis mencoba memberi masukan pada DALL-E tentang peta Indonesia yang dihiasi aneka makanan, monume, bangunan dan ikon pariwisata khas Indonesia. Sumber: Pribadi pada OpenAI dengan DALL-E.

AI telah merasuk ke dalam banyak aspek kehidupan sehari-hari, sering kali tanpa kita sadari. Dalam bidang kesehatan, seperti yang dijelaskan oleh Jiang et al. dalam Artificial Intelligence in Healthcare: Past, Present and Future, AI telah digunakan untuk mendiagnosis penyakit, merancang rencana perawatan, dan bahkan dalam pengembangan obat baru.

Di sektor ritel, AI memungkinkan personalisasi pengalaman belanja melalui rekomendasi produk yang disesuaikan, seperti yang diuraikan oleh Zhou et al. dalam A Survey on Deep Learning for Recommender Systems.

Dalam transportasi, sistem navigasi yang didukung AI membantu mengoptimalkan rute dan mengurangi kemacetan. Hal ini terwujud pada kendaraan otonom, seperti yang dibahas oleh Grigorescu et al. dalam A Survey of Deep Learning Techniques for Autonomous Driving. Inovasi ini dapat merevolusi cara kita dalam ber-transportasi.

Di dalam rumah, contohnya adalah asisten virtual seperti Alexa dan Google Assistant. Keduanya menggunakan AI untuk pemrosesan input bahasa oleh manusia dan pembelajaran mesin (machine learning).

Proses ini telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Dalam pendidikan, AI telah digunakan untuk menyediakan pengalaman belajar yang dipersonalisasi dan mendukung guru, seperti yang dijelaskan oleh Luckin et al. dalam Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century.

Bahkan dalam hiburan, AI memainkan peran penting dalam menghasilkan efek visual yang realistis dan dalam pengembangan permainan yang lebih cerdas, seperti yang dijelaskan oleh Yannakakis dan Togelius dalam Artificial Intelligence and Games.

Paling baru, AI dapat membantu kita dalam menggambarkan imajinasi kita ke dalam sebuah citra atau gambar. Ialah DALL-E, sebuah model Deep Learning dari OpenAI yang menerima masukan berupa teks. Inputan teks ini dapat berisi arahan atau permintaan dari pengguna yang mendeskripsikan keinginannya untuk digambar oleh DALL-E.

Dengan munculnya DALL-E ini merupakan tantangan tersendiri bagi ilustrator, pelukis atau penggambar. Di sisi lain, DALL-E memberikan kesempatan bagi mereka yang kurang berbakat di bidang seni rupa untuk menuangkan kreasinya: dari teks ke sebuah citra. Semakin detil teks masukan pengguna, akan semakin lebih "sesuai" pula hasilnya sesuai keinginan pengguna.

Dengan demikian, AI tidak hanya merupakan teknologi yang berdiri sendiri, tetapi juga menjadi bagian integral dari solusi dan layanan yang meningkatkan kualitas hidup kita. Dari mempercepat penemuan ilmiah, meningkatkan kenyamanan sehari-hari hingga membantu melukiskan sebuah imajinasi. Peranan AI telah membuktikan potensinya yang luas dan beragam.