blog.thecurtiscasa.com

Beberapa contoh bagaimana kami memprogram komputer untuk memikirkan algoritma

Pada tahun 1950an orang-orang mulai menganggap serius kecerdasan buatan. Ini adalah masalah dua sisi yang menimbulkan pertanyaan: Bisakah mesin bertindak seperti manusia, atau bertindak seperti entitas rasional? Atau dengan kata lain, dapatkah kita memodelkan sebuah mesin untuk menyempurnakan dirinya dengan meniru perilaku manusia (dan segala kemuliaan yang tidak sempurna dan acak), atau dapatkah kita bekerja dari standar yang ideal (pragmatisme yang kejam di bawah fakta yang sulit)?

Apa yang dimulai sebagai sebuah latihan kecil telah berkembang menjadi sebuah pencarian selama satu dekade bagi umat manusia untuk membangun sesuatu yang serupa dengan intelektual kita, dan juga mencoba untuk memahaminya. Karena melalui pemahaman kita tentang entitas cerdas, kita juga berharap dapat memahami diri kita sendiri sedikit lebih baik.

Dengan membuat sesuatu menjadi cerdas, kita mencoba membuatnya berpikir sendiri. Kami menjadikannya otonom. Jadi kami membuat algoritma: cara untuk memecahkan masalah dalam jangka waktu tertentu. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana kami memprogram komputer untuk memikirkan algoritma:

Secara heuristik

Sebagai manusia, kita dirancang untuk bertindak dan memutuskan sesuatu hampir tanpa berpikir. Jika kita harus membuat keputusan tentang segala hal (yang penting atau tidak penting) yang terjadi, bayangkan waktu yang kita perlukan untuk memikirkan ratusan keputusan setiap hari! Jadi pikiran kita telah menghasilkan beberapa “aturan praktis” atau pendekatan yang secara tidak sadar diikuti untuk membuat keputusan lebih cepat. Tentu saja, beberapa di antaranya sudah tertanam dalam genetika kita selama evolusi, seperti terkejut saat mendengar suara keras, atau merasa gugup saat berbicara dengan lawan jenis yang menarik. Ada juga hal-hal yang dipelajari, seperti keinginan untuk menjawab telepon yang berdering, atau perasaan khawatir ketika pria berbaju biru itu menepi saat berkendara di sekitar Manila.

Melalui cara berpikir manusia inilah teknik heuristik ditemukan. Hal ini memungkinkan komputer untuk berpikir secara praktis, dan memungkinkan komputer memecahkan masalah sulit dalam waktu singkat. Namun, hal ini memiliki kekurangan karena jangka waktu yang singkat mempengaruhi “kebenaran” (akurasi, presisi, dan optimalisasi) solusi. Teknik ini bisa memberi Anda jawaban yang bagus, tapi bukan yang terbaik.

Logika kabur

Logika fuzzy pada dasarnya adalah cara untuk mengajarkan komputer bagaimana “merasakan” hal-hal yang kita lakukan dengan indera kita. Ia mencoba memahami konsep kualitatif seperti yang kita lakukan sebagai manusia. Seperti betapa kepanasan yang kita rasakan di teriknya siang hari di musim panas, atau betapa sakitnya kita saat tertusuk jarum. Jenis algoritma ini pada dasarnya berhubungan dengan perkiraan daripada nilai eksak.

Untuk insinyur dan pemrogram, nilai pastinya adalah biner (0 atau 1; putih atau hitam; ya atau tidak; dll), sedangkan logika fuzzy memecahnya menjadi rentang nilai tak terbatas di antaranya (nilai antara 0 dan 1; nuansa abu-abu; dan mungkin). Dengan melakukan ini, pemrograman memungkinkan komputer untuk “berpikir” seperti yang kita lakukan ketika kita harus berpikir dengan sebagian kebenaran dan wilayah abu-abu.

Jaringan saraf

Jaringan saraf tiruan, atau lebih tepatnya jaringan saraf tiruan, terinspirasi dari fungsi otak manusia. Algoritme ini mencoba meniru cara kita belajar dengan menggunakan masukan eksternal dan kemudian mengerjakannya melalui serangkaian instruksi yang diberikan oleh insinyur untuk menghasilkan keluaran.

Sistem belajar dari keluaran yang benar, dan melacak keluaran yang salah untuk menghasilkan keluaran yang lebih akurat seiring berjalannya waktu. Pemrograman seperti ini telah terbukti berguna dalam aplikasi di mana mesin harus beradaptasi, belajar melalui contoh, atau memberikan jawaban yang berarti secara real-time, dengan masukan yang tidak tepat. Singkatnya, alat pemrograman ini memungkinkan kita melakukan komputasi yang biasanya sulit dilakukan oleh mesin tetapi mudah bagi manusia.

Ketika kekuatan komputasi perangkat lunak menjadi semakin kuat melalui peningkatan perangkat keras dan perangkat lunak, kita akan mendorong batas depan kecerdasan komputer ke dalam apa yang sekarang kita kenal sebagai Artificial General Intelligence (Kecerdasan Umum Buatan), atau AGI. Pada tingkat ini, komputer akan mampu melakukan tugas apa pun sebaik manusia dalam jangkauan atau spektrum pemikiran penuh. Kemudian, secara bertahap atau bahkan seketika (karena kecepatan pembelajaran hal-hal ini), capailah ASI, atau Kecerdasan Super Buatan, yang pada akhirnya komputer akan mampu melampaui pikiran terpintar di planet kita.

Namun saat ini, ketika kita terus-menerus menjadikan teknologi kita lebih cerdas, teknologi tersebut pada gilirannya akan membantu kita mengambil keputusan yang lebih jelas dan membantu kita memecahkan masalah yang saat ini tidak dapat kita selesaikan sendiri. Semakin cerdas teknologi yang kita gunakan, semakin besar kendali yang kita berikan terhadap tugas-tugas sederhana yang dapat kita lakukan dalam kehidupan sehari-hari. Ini membantu kita untuk fokus pada hal-hal yang lebih penting dan keputusan-keputusan yang lebih penting. Pertanyaannya terletak pada seberapa besar kendali yang ingin kita berikan terhadap entitas cerdas yang dapat menyamai atau bahkan menggantikan pikiran paling cemerlang yang pernah ada.

Seiring berjalannya waktu, seiring dengan semakin meningkatnya penguasaan kita terhadap kecerdasan buatan, pemahaman kita tentang seperti apa kita sebagai entitas cerdas juga meningkat. Melalui hal ini kita juga berharap dapat memahami tujuan kita yang terselubung dalam struktur kosmos yang tak terbatas. – Rappler.com

(foto-foto (1, 2) milik Shutterstock; Grafik oleh Alejandro Edoria)