Dunia kembali dikejutkan dengan pengumuman peraih Nobel Fisika tahun ini. Dua ilmuwan terkemuka, John Hopfield dan Geoffrey Hinton, berhasil membawa pulang penghargaan bergengsi tersebut atas kontribusi luar biasa mereka dalam merintis jalan bagi perkembangan kecerdasan buatan (AI). Penemuan mereka dalam bidang pembelajaran mesin telah menjadi fondasi bagi kemajuan pesat teknologi AI yang kita nikmati saat ini.
Memahami Pembelajaran Mesin
Sebelum kita membahas lebih jauh tentang kontribusi Hopfield dan Hinton, penting untuk memahami apa itu pembelajaran mesin. Sederhananya, pembelajaran mesin adalah cabang ilmu komputer yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Algoritma pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan bahkan mengambil keputusan secara mandiri.
John Hopfield: Memori yang Terinspirasi Otak
John Hopfield, seorang fisikawan teoretis, dikenal atas karyanya dalam mengembangkan jaringan saraf tiruan yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia. Jaringan saraf tiruan ini, yang kemudian dikenal sebagai jaringan Hopfield, memiliki kemampuan untuk menyimpan dan mengingat pola-pola informasi. Konsep ini sangat revolusioner pada masanya dan menjadi dasar bagi pengembangan sistem memori asosiatif yang digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan pola hingga optimasi.
Jaringan Hopfield bekerja dengan cara yang mirip dengan neuron di otak manusia. Setiap neuron dalam jaringan memiliki keadaan aktif atau tidak aktif, dan koneksi antara neuron menentukan bagaimana informasi mengalir melalui jaringan. Dengan mengatur kekuatan koneksi antara neuron, jaringan Hopfield dapat menyimpan berbagai pola. Ketika diberikan sebagian dari pola yang telah disimpan, jaringan dapat melengkapi pola tersebut dan menghasilkan kembali pola lengkap.
BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 #NobelPrize in Physics to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton “for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks.” pic.twitter.com/94LT8opG79— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 8, 2024
Geoffrey Hinton: Bapak Deep Learning
Geoffrey Hinton adalah seorang ilmuwan komputer, sering disebut sebagai “bapak deep learning”. Deep learning adalah subbidang pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan (deep) untuk belajar dari data yang kompleks. Hinton telah berkontribusi secara signifikan dalam pengembangan algoritma deep learning, seperti backpropagation, yang memungkinkan jaringan saraf tiruan untuk belajar secara efisien dari kesalahan.
Salah satu kontribusi terbesar Hinton adalah dalam pengembangan jaringan saraf konvolusional (convolutional neural network, CNN). CNN sangat efektif dalam mengolah data gambar dan video, dan telah menjadi teknologi kunci di balik berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, deteksi objek, dan pemrosesan bahasa alami.
Hinton kerap disebut sebagai Bapak AI dan namanya muncul di berbagai pemberitaan ketika ia mundur dari Google tahun lalu, agar bisa lebih leluasa mengangkat bahaya dari teknologi yang ia ciptakan.
“Kita tidak punya pengalaman rasanya memiliki hal-hal yang lebih cerdas dari kita,” kata Hinton melalui sambungan telepon dalam konferensi pers Nobel.
“Teknologi ini akan bermanfaat di banyak bidang, misalnya layanan kesehatan,” kata Hinton,“Tapi kita juga harus mengkhawatirkan sejumlah konsekuensi buruk yang mungkin terjadi. Khususnya ancaman ketika teknologi ini menjadi di luar kendali.”
Menengok kembali perjalanan kariernya, Hinton mengakui adanya beberapa penyesalan terkait penelitiannya di bidang AI. Meski demikian, ia tetap optimis tentang masa depan AI dan berharap bahwa teknologi ini dapat digunakan untuk kebaikan umat manusia. Ia juga memuji Google atas upaya perusahaan dalam mengembangkan AI secara bertanggung jawab.
Dampak Penemuan Sang Penerima Nobel Fisika
Penemuan Hopfield dan Hinton telah membuka pintu bagi berbagai inovasi dalam bidang kecerdasan buatan. Beberapa contoh aplikasi AI yang dibangun di atas fondasi yang mereka letakkan antara lain:
- Pengenalan suara: Sistem pengenalan suara seperti Siri dan Alexa menggunakan deep learning untuk memahami perintah suara manusia.
- Terjemahan mesin: Alat terjemahan seperti Google Translate memanfaatkan deep learning untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan akurasi yang tinggi.
- Mobil otonom: Mobil tanpa pengemudi menggunakan berbagai sensor dan kamera yang dilengkapi dengan algoritma deep learning untuk mendeteksi lingkungan sekitar dan membuat keputusan mengemudi.
- Diagnosa medis: AI dapat digunakan untuk menganalisis gambar medis seperti X-ray dan MRI untuk membantu dokter mendiagnosis penyakit.
Masa Depan Kecerdasan Buatan
Penghargaan Nobel Fisika yang diberikan kepada Hopfield dan Hinton adalah pengakuan atas peran penting mereka dalam membentuk dunia yang kita tinggali saat ini. Namun, perjalanan pengembangan AI masih jauh dari selesai. Para peneliti terus berupaya untuk mengembangkan algoritma pembelajaran mesin yang lebih canggih dan efisien, serta mencari cara untuk mengatasi tantangan-tantangan etis yang terkait dengan AI.
John Hopfield dan Geoffrey Hinton adalah dua ilmuwan visioner yang telah memberikan kontribusi yang sangat berharga bagi perkembangan kecerdasan buatan. Penemuan mereka telah membuka pintu bagi berbagai kemungkinan baru, dan warisan mereka akan terus menginspirasi generasi ilmuwan berikutnya.
