Ilmu Ilmu Baru

untuk Indonesia tercinta

Memikirkan kembali Artificial Intelligence : Para peneliti berharap bisa membuat ‘co-processor’ untuk pikiran manusia

Penelitian di bidang artificial intelligence (AI), yang ditemukan lebih dari 50 tahun lalu, tampaknya menunjukkan bahwa banyak peneliti telah menghabiskan banyak waktu mengembara di belantara, menukar ambisi yang sangat besar dengan kenyataan pencapain yang relatif biasa-biasa saja. Saat ini, beberapa dari perintis bidang ini, bergabung dengan generasi pemikir saat ini memasukkan roda gigi untuk suatu kerja keras besar-besaran untuk menggali keseluruhan ide di bidang ini.

Saat ini, mereka memastikan untuk melakukannya dengan benar dan dengan keuntungan dari peninjauan ulang ke masa lalu, pengalaman, perkembangan pesat teknologi baru dan pengetahuan dari bidang baru yaitu computational neuroscience, mereka percaya mempunyai arah yang tepat.

Proyek baru yang diluncurkan dengan dana awal $5 juta dan jadwal selama 5 tahun ini disebut dnegan Mind Machine Project atau MMP, suatu kolaborasi sekitar dua lusin profesor, peneliti, mahasiswa dan mahasiswa postdoktoral. Menurut Neil Gershenfeld, satu dari pemimpin MMP dan direktur MIT’s Center for Bits and Atoms, satu dari tujuan utama proyek ini adalah untuk menciptakan mesin cerdas – “apapun artinya”

Proyek ini “meninjau kembali asumsi dasar” di dalam semua area yang diliputi bidang AI, termasuk sifat pikiran dan memori, dan bagaimana kecerdasan dapat diwujudkan dalam bentuk fisik, kata Gershenfeld, professor of media arts and sciences. “Yang penting, kami ingin kembali ke 30 tahun lalu dan meninjau kembali beberapa ide yang telah membeku,” katanya, dan menambahkan bahwa grup baru ini berharap untuk memperbaiki “kesalahan mendasar” yang telah dibuat dalam riset AI selama bertahun-tahun.

Lahirnya AI sebagai suatu konsep dan bidang ilmu muncul pertama kali pada konferensi pada musim panas 1956, dimana ide lepas landas dengan proyeksi kesuksesan yang cepat. Satu dari partisipan pertemuan tersebut, Herbert Simon, memprediksikan pada tahun 1960an, mesin-mesin akan mampu, dalam 20 tahun, melakukan pekerjaan apa pun yang bisa dilakukan manusia.” Namun, dua dekade telah terlampaui, tujuan besar itu sekarang tampaknya terabaikan.

Secara luas diterima bahwa AI telah gagal merealisasikan banyak janji-janji awalnya yang mulia. “mempertimbangkan optimisme yang berlebihan dari AI pada masa-masa awalnya, tidaklah mengherankan jika itu semua tidak tercapai. Ini merupakan resiko pekerjaan di banyak bidang baru,” kata Daniel Dennett, professor of philosophy at Tufts University and co-director of the Center for Cognitive Science. Dia mengatakan bahwa semua ini tidaklah sia-sia: “realitanya tidak mempesona, tetapi masih mengesankan, dan banyak aplikasi AI yang dianggap mustahil pada tahun 1980an sekarang ini menjadi hal yang sehari-hari.” termasuk sistem otomatis yang menjawab banyak pertanyaan telepon menggunakan pengenal suara.

Memperbaiki yang rusak

Gershenfeld mengatakan dia dan anggota MMP “ingin kembali ke belakang dan memperbaiki apa yang rusak dari pondasi teknologi informasi.“ Dia mengatakan bahwa ada tiga area spesifik – melakukan pekerjaan pada pikiran, memori dan body – dimana riset AI telah terhenti, dan masing-masing area tersebut akan dikerjakan dengan cara yang spesifik oleh proyek baru ini.

Area pertama, kata dia, adalah sifat pikiran: “bagaimana anda membuat model pikiran?” di dalam riset AI sekarang ini, kata dia,”apa yang telah hilang adalah suatu ekologi model, suatu sistem yang dapat memecahkan masalah-masalah dengan banyak cara,” seperti yang dilakukan pikiran.

Bagian yang sulit muncul dari sifat pikiran manusia yang sangat alami, berkembang selama milyaran tahun sebagai suatu campuran yang kompleks dari fungsi-fungsi dan sistem-sistem yang berbeda. “Potongan-potongan tersebut sangatlah berlainan, tidak perlu terbangun dengan suatu cara yang harmonis,” Gershenfeld mengatakan. “terdapat pola serupa dalam riset AI. Terdapat banyak potongan yang bekerja dengan baik memecahkan beberapa masalah tertentu, dan orang telah berusaha untuk mencocokkan semuanya ke dalam salah satunya. “Malahan, katanya, yang diperlukan adalah cara untuk “membuat sistem yang terbuat dari banyak potongan tersebut” yang bekerja bersama seperti elemen-elemen yang berbeda dari pikiran. “daripada mencari peluru perak, kami melihat pada range model, berusaha untuk menyatukannya dan mengumpulkannya,” katanya.

Area kedua yang menjadi fokus adalah memori. Banyak pekerjaan di AI telah berusaha memaksakan suatu konsistensi sistem buatan dan menguasai keberantakan, sifat kompleks pikiran dan memori manusia. “Sekarang ini dimungkinkan untuk menghimpun keseluruhan pengalaman hidup dari seseorang, kemudian berfikir dengan menggunakan kumpulan data ini yang penuh dengan ambiguitas dan inkonsistensi. Begitulah bagaimana kami berfungsi – kami tidak berfikir dengan kebenaran yang tepat,” katanya. Komputer perlu belajar “cara berpikir yang digunakan untuk dia bekerja, daripada menghindari ambiguitas dan inkonsistensi.”

Dan fokus ketiga adalah bekerja pada apa yang mereka jelaskan sebagai “body”. “Ilmu komputer dan ilmu ragawi berbeda sejak bertahun-tahun lalu,” kata Gershnfeld. Komputer diprogram dengan menulis suatu urutan barisan-barisan kode, tetapi “pikiran tidak bekerja dengan cara demikian. Di dalam pikiran, semua terjadi dimana saja sepanjang waktu.” Suatu pendekatan baru untuk pemprograman, disebut dengan RALA (reconfigurable asynchronous logic automata) berusaha untuk “mengimplementasikan kembali semua ilmu komputer pada suatu basis yang terlihat seperti fisik,” katanya, merepresentasikan komputasi “dengan suatu cara yang mempunyai unit-unit fisik yaitu waktu dan ruang, sehingga penjelasan sistem tersebut segaris dengan sistem yang direpresentasikan.” Ini akan dapat menjadi awal pembuatan komputer yang “bekerja dengan suatu cara yang paralel dengan yang digunakan otak,”katanya.

Anggota grup MMP merentang 5 generasi riset AI, Gershfeld mengatakan. Mewakili generasi pertama adalah Marvin Minsky, professor of media arts and sciences and computer science and engineering emeritus yang telah memimpin dalam bidang ilmu ini sejak kelahirannya. Ford Professor of Engineering Patrick Winston of the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory adalah satu dari peneliti generasi kedua, dan Gershenfeld mewakili generasi ketiga. Ed Boyden, seorang  Media Lab assistant professor dan pimpinan Synthetic Neurobiology Group, yang merupakan murid Gershenfeld, mewakili generasi keempat. Dan generasi kelima termasuk David Dalrymple, satu dari mahasiswa termuda di MIT, yang memulai kuliyahnya pada usia 14 tahun, dan Peter Schmidt-Nielson, anak prodigy yang melakukan home schooling yang, meskipun dia belum pernah mengambil kelas komputer, pada usia 15 tahun telah mengambil peran penting dalam pengembangan disain tool untuk software baru.

Proyek MMP dipimpin oleh Newton Howard, yang datang ke MIT untuk mengepalai proyek dari latar belakang pemerintah dan riset komputer industri dan ilmu kognitif. Proyek ini didanai oleh Make a Mind Company yang diketuai Richard Wirt, seorang Intel Senior Fellow.

“Untuk pengetahuan kita, ini merupakan kolaborasi pertama untuk yang seperti ini,”kata Boyden. Mengacu pada pertemuan awal grup baru ini pada musim panas, dia mengatakan “yang unik dari semua orang yang berada di ruangan itu adalah bahwa mereka benar-benar berpikir besar; mereka tidak takut untuk memecahkan masalah-masalah besar, pertanyaan-pertanyaan besar.”

Gambar Besar

Ahli psikologi Harvard Steven Pinker mengatakan bahwa ini merupakan berpikir dengan gambaran besar yang telah sangat kekurangan dalam riset AI sekarang ini. Sejak tahu 1980an, katanya “ada suatu fokus yang jauh lebih besar kepada mendapatkan produk-produk software untuk pasar, tanpa menghiraukan apakah mereka menginstantkan prinsip-prinsip yang menarik dari sistem inteligensia yang juga dapat menerangi pikiran manusia. Ini adalah sesuatu yang benar-benar memalukan, dalam pikiran saya, karena para ahli psikologi kognitif (orang-orang saya) sebagian besar adalah orang-orang lab ateoritis, ahli-ahli bahasa secara sempit fokus pada paradigma teorinya sendiri, dan ahli filsafat pikiran sebagian besar tidak tertarik dengan mekanisme.

“Memudarnya AI teoritis telah menyebabkan kurangnya teori dalam ilmu pikiran,” kata Pinker. “Saya berharap bahwa gerakan baru ini akan membawanya kembali.”

Boyden setuju bahwa waktu telah matang untuk meninjau kembali pertanyaan-pertanyaan besar ini, karena telah ada banyak kemajuan di berbagai bidang yang berkontribusi dalam AI. “Khususnya kemampuan untuk imaging sistem saraf dan mengganggu sistem saraf telah membuat kemajuan besar pada tahun-tahun terakhir ini. Dan komputer telah mengalami kemajuan pesat – sekarang ini ada superkomputer seharga beberapa ribu dolar yang dapat melakukan satu trilyun operasi per detik.”

Minsky, satu dari peneliti perintis AI, melihat harapan nyata untuk kontribusi penting sekarang ini. Beberapa dekade yang lalu, Alan Turing penghayal komputer telah terkenal mengajukan suatu tes sederhana – sekarang dikenal dengan Turing Test – untuk menentukan apakah suatu mesin bisa dikatakan benar-benar cerdas : jika seseorang berkomunikasi via terminal komputer dapat melakukan percakapan dengan mesin tetapi tidak bisa mengatakan apakah itu orang atau bukan, maka mesin tersebut bisa dianggap cerdas. Tetapi kompetisi “Turing test” tahunan masih belum menghasilkan suatu mesin yang dapat secara meyakinkan dipandang sebagai orang.

Sekarang ini, Minsky mengajukan suatu tes perbedaan yang akan menentukan ketika mesin telah mencapai suatu level kecanggihan yang dapat mulai benar-benar berguna : apakah mesin dapat membaca suatu buku anak-anak sederhana, memahami tentang apa ceritanya dan menjelaskannya dengan kata-katanya sendiri atau bertanya pertanyaan beralasan tentang cerita itu.

Tidaklah jelas apakah itu adalah suatu tujuan yang bisa dicapai dalam jangka waktu jadwal tersebut, tetapi Gershenfeld mengatakan, “Kami perlu proyek tantangan yang baik yang memberi kekuatan kepada kami untuk membawa program kami bersama.”

Satu dari proyek-proyek tersebut yang sedang dikembangkan oleh grup adalah suatu bentuk teknologi pembantu yang mereka sebut dengan co-processor otak. Sistem ini, juga disebut sebagai sistem bantu kognitif, akan pertama diarahkan pada penderita kelainan kognitif seperti penyakit Alzheimer. Konsepnya adalah bahwa sistem tersebut akan memonitor aktivitas orang dan fungsi otak, menentukan kapan mereka memerlukan bantuan dan memberikan dengan tepat dan benar bit informasi yang berguna – sebagai contoh, nama orang yang baru saja masuk ruangan, dan informasi tentang kapan pasien terakhir kali melihat orang itu – pada waktu yang tepat.

Jenis sistem yang sama, kata anggota grup, dapat juga menemukan aplikasi untuk orang tanpa kelainan apa pun, sebagai suatu bentuk tambahan otak – suatu cara untuk meningkatkan kemampuan mereka, misalnya membuat segala sesuatu dari database informasi personal untuk semua sumber internet yang secara instant tersedia seketika saat dibutuhkan. Idenya adalah untuk membuat alat yang se non invasif dan non obtrusif mungkin – mungkin sesuatu yang orang akan dengan mudah menyelipkannya seperti headphone.

Boyden menganggap bahwa jadwal 5 tahun untuk proyek permulaan ini adalah tepat. “Waktu yang cukup untuk orang dapat mengambil resiko dan mencoba ide yang benar-benar beresiko,”katanya, “tetapi tidak terlalu lama sehingga kita tidak akan kemana-mana.” Ini cukup pendek untuk menghasilkan “suatu jenis tekanan yang beguna” katanya. Di antara konsep-konsep yang mungkin  bisa dieksplorasi oleh grup adalah konsep-konsep buku adaptasi dan game yang “cerdas” – atau, seperti yang dimaksud oleh Gershenfeld, “buku yang berpikir”.

Pada jangka panjang, Minsky masih melihat harapan untuk tujuan yang jauh lebih besar. Misalnya, dia menunjuk pada fakta bahwa iPhone nya sekarang dapat mendownload ribuan aplikasi yang berbeda, secara instant memberi peluang untuk melakukan fungsi-fungsi baru. Mengapa tidak melakukan hal yang sama untuk otak? “saya akan mampu mendownload kemampuan main sulap,” katanya. “Tak ada yang lebih membosankan daripada belajar main sulap.”

Source:  Massachusetts Institute of Technology

Iklan

Desember 15, 2009 - Posted by | Komputer | , , , ,

1 Komentar »

  1. maksih informasinya . salam kenal ya 😀

    Komentar oleh devo avidianto p | Desember 16, 2009 | Balas


Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s

%d blogger menyukai ini: