Artificial Intelligence (2) : Mimpi atau Realita?

Begitu cepatnya perkembangan Teknologi Artificial Intelligence (AI) sampai-sampai kita tidak menyadari bahwa teknologi AI kini sudah merasuk ke berbagai bidang kehidupan seperti Artificial Intelligence untuk manajemen kota, manajemen transportasi, medis, teknologi informasi, otomotif, robotik, astronomi, ekonomi, matematika, linguistik, dll. Banyak teknik yang berkembang dalam bidang teknologi Artificial Intelligence, namun salah satu teknik yang sangat populer saat ini adalah Machine Learning atau Pembelajaran Mesin.

Bagaimana sebuah mesin bisa belajar?

Pada dasarnya sebuah mesin atau aplikasi tidak bisa berpikir sendiri. Sebuah mesin atau aplikasi bisa belajar seakan-akan manusia karena diberi algoritma pemrograman untuk menganalisis input A menjadi output B. Hubungan antara Input A dan output B dijabarkan dalam sebuah persamaan matematis. Kemudian persamaan matematis tersebut dibuat sebuah algoritma pemrograman. Kualitas output B akan ditentukan oleh banyaknya data input A. Semakin banyak input A maka menghasilkan output B yang semakin baik, begitu juga sebaliknya.

Apa teknik pembelajaran mesin yang paling populer saat ini? 

Teknik pembelajaran mesin yang paling populer saat ini adalah teknik machine learning dan metoda yang paling populer adalah Deep Learning atau Neural Network. Deep Learning atau Neural Network ini adalah jaringan syaraf buatan yang meniru cara kerja syaraf otak manusia yang memiliki banyak neuron-neuron untuk memproses data dan menghasilkan output tertentu.

Apa contoh aplikasi teknik pembelajaran mesin ini ? 

Berikut ini adalah contoh aplikasi penerapan pembelajaran mesin. Sebelumnya hubungan input, output dan aplikasinya sudah dipetakan dalam sebuah matriks.

Input (A)	Output (B)	Aplikasi
Email	Spam atau tidak?	Spam Filtering
Audio	Transkrip Teks	Speech Recognition
Bahasa Inggris	Bahasa Indonesia	Machine Translation
Iklan, Info Pengguna	Klik iklan atau tidak?	Online Advertising
Gambar, Info Radar	Posisi mobil lain	Self Driving Car

Metoda apalagi yang digunakan dalam teknik pembelajaran mesin?

Ternyata metoda dalam pembelajaran mesin itu sangat banyak. Memang salah satu yang paling populer adalah deep learning atau neural network. Namun selain metoda tersebut banyak metoda lain yang biasa digunakan dalam teknik machine learning/pembelajaran mesin yaitu:
a. K-nearest Neighbors and Training-Testing
b. Overfitting-Underfitting and Regularization
c. Linear Models for Regression
d. Machine Learning Perceptro
e. Logistic Regression
f. Decision Trees
g. Naive Bayes
h. Ensemble Methods
i. Neural Networks
j. Clustering
k. Association Rules
l. Markov Decision Process (MDP) m. MDP - Finding Optimal Policy
n. Bellman Equations
o. Value Function - Matrix Notation
p. Reinforcement Learning - Algorithms
q. Deep learning

Apa itu Deep Learning atau Neural Networks ?

Deep learning atau neural network adalah jaringan syaraf buatan yang cara kerjanya meniru cara kerja syaraf manusia. Jaringan syaraf buatan ini yang memiliki multi level yang terdiri dari neuron-neuron buatan. Lapisan paling paling kiri adalah lapisan input yang fungsinya seperti sensor. Sensor yang dimaksud adalah penerima informasi yang akan memproses dan meneruskannya ke neuron-neuron selanjutnya. Lapisan-lapisan itu mengirim dan mengklasifikasikan informasi lewat koneksi neuron. Di lapisan paling kanan adalah lapisan output, yang memiliki jumlah neuron buatan paling sedikit. Keterkaitan antar neuron ini didefinisikan dengan persamaan matematis dan diotomatisasi oleh sebuah algoritma pemrograman.

Pencapaian Terkini Artificial Intelligence

AI mampu belajar pemrograman sendiri

Dua diantara perusahaan TI besar yang mengembangkan AI dengan kemampuan belajar Coding sendiri adalah Microsoft dan Google. Produk AI yang bisa belajar pemrograman untuk mengembangkan dirinya antara lain adalah AutoML, DeepCoder, dan Bayou. AutoML belajar pemrograman untuk mengembangkan AI yang lebih baik lagi. DeepCoder mampu membangun sebuah kode dari building block yang disediakan para pengembang. Sementara, Bayou mempelajari semua kode yang diunggah ke Github, lalu menggunakannya untuk membuat kode sendiri.

AI bisa belajar dan mengembangkan bahasa sendiri

AI bahkan sudah bisa belajar bahasa dan mengembangkan bahasa sendiri. Contohnya adalah Chatbot buatan Facebook. Pada sebuah eksperimen yang dilakukan oleh facebook dua sosok chatbot dibuat untuk melakukan percakapan teks, tentu saja dalam Bahasa Inggris. Namun lama kelamaan percakapan tersebut menjadi semakin aneh dan bahasa yang digunakan, meskipun masih menggunakan kosakata yang digunakan adalah Bahasa Inggris, tapi tata bahasa dan polanya menjadi aneh, tidak dimengerti manusia.

AI bisa wawancara pada sebuah konferensi pers

Pada tahun 2013, berdiri sebuah perusahaan bernama Hansos Robotics yang fokus pada pengembangan robot seperti manusia. Hanya dalam waktu empat tahun, Hanson Robotics mampu menciptakan Sophia sebuah robot yang memiliki penampakan wanita cantik. Robot Sophia nampak begitu realistis karena perancangnya memasukkan unsur-unsur manusiawi ke dalam Sophia, yaitu kreativitas, empati, dan belas kasih. Robot ini nantinya diharapkan bisa memecahkan permasalahan yang kompleks.

AI mampu mengidentifikasi benda angkasa baru

Badan yang tetap konsisten melakukan penelitian ruang angkasa adalah NASA. Badan ini sangat terbantu dengan adanya AI karena dapat mencari dan mengidentifikasi benda angkasa baru. Baru-baru ini AI digunakan NASA untuk mengidentifikasi planet-planet baru pada sistem kapler-90 yang diberi nama Kapler 90i. Tanpa adanya AI ini, akan sulit bagi NASA untuk membedakan benda langit, apakah planet yang ada dalam seperti tata surya atau bintang di luar sistem.

AI milik Alibaba kalahkan manusia dalam tes ujibaca

Bukan hanya dalam ecommerce, Alibaba juga ternyata memiliki unit riset khusus pengembangan AI secara bertahap untuk berbagai aplikasi. Guna menguji kemampuan AI miliknya bulan Januari 2018 lalu, Alibaba melakukan beberapa tes yang dibuat oleh para ahli AI di Stanford untuk mengetahui kemampuan untuk membaca robot. Hasilnya? Ternyata AI buatan Alibaba menjadi yang pertama berhasil mendapatkan nilai lebih tinggi dari Manusia. Pada pengujian tersebut, Ai Alibaba mendapatkan nilai 82,44 sedikit lebih tinggi dari nilai yang didapatkan peserta manusia yaitu 82,304

Biomind Kalahkan Diagnosa 15 Dokter

AI juga populer digunakan dibidang kedokteran. Tim Riset dari Beijing Tiantian Hospital, berhasil mengembangkan teknologi AI yang diberi nama BioMind. Dalam suatu ujicoba BioMind mampu melakukan diagnosis dengan benar terhadap 225 kasus dengan tingkat akurasi 87 persen dalam waktu 15 menit. Sementara itu, lawan Biomind yaitu tim 15 dokter menghasilkan tingkat akurasi 66 persen dalam waktu 30 menit. Teknologi Biomind Ai dilatih dengan mengolah data dari ribuan gambar atau foto hasil diagnosis yang terkait dengan penyakit tersebut, yang merupakan data milik Tiantan hospital selama 10 tahun.

AI untuk Solusi Transportasi Perkotaan

Bekerjasama dengan National University Singapore (NUS), Grab menghadirkan laboratorium AI untuk mengembangkan solusi transportasi perkotaan di Kota-Kota Asia Tenggara. Dengan dana 6 juta dolar Singapura, Lab AI grab berlokasi di NUS Institute for Data Science akan berupaya untuk memetakan pola lalu lintas dan mengidentifikasi cara untuk meningkatkan mobilitas dan tingkat kenyamanan di perkotaan Asia Tenggara. AI Lab ini berfokus untuk meningkatkan efisiensi dan keandalan transportasi pada platform Grab di Asia Tenggara dalam upaya memahami dan mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan mitra.

AI untuk Membantu Manajemen Smart City

Di Indonesia sudah banyak startup yang muncul dan menggarap proyek AI untuk membantu manajemen smart city, salah satunya ada startup Node Flux yang saat ini digunakan oleh Transjakarta untuk mendeteksi jumlah antrian di halte bus. Bahkan Nodeflux juga pernah digandeng pemkot Bandung untuk memonitor permasalahan kota, seperti angkot ngetem dengan menghitung berapa lama sebuah angkot berhenti di sebuah titik. Bahkan rencana kedepannya Nodeflux akan mencoba untuk deteksi sistem kemacetan dan early warning banjir atau memonitor PKL.

Kekhawatiran Penggunaan AI : AI bukan untuk hasilkan senjata Otonom

Lebih dari 2.400 perwakilan dari 150 perusahaan teknologi dan peneliti kecerdasan buatan AI di seluruh dunia telah melakukan perjanjian yang digelar pada kegiatan International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 2018 di Stockholm, Swedia. Pada kegiatan tersebut perusahaan teknologi di dunia sepakat untuk tidak berpartisipasi dalam pengembangan lethal autonomous weapons (senjata otonom mematikan). Ribuan peneliti sepakat bahwa senjata otonom mematikan dapat menjadi instrumen kekerasan, terutama jika dikaitkan dengan pengawasan sistem data. Para Petinggi perusahaan teknologi seperti Elon Musk (CEO Space X dan Tesla), Jaan Tallinn (pendiri skype), Shane Legg, Mustafa Suleyman, dan Demis Hassabis (pendiri google Deepmind) merupakan para pemimpin perusahaan teknologi yang ikut dalam penandatangan perjanjian tersebut. Seperti diketahui, beberapa waktu lalu google sempat dikritik oleh beberapa pihak karena proyeknya dengan Departemen Pertahanan AS mengembangkan aplikasi drone yang bernama Maven untuk keperluan militer AS, walaupun sekarang google telah menghentikan penelitian tersebut.