Sejarah Pembangunan Teknologi AI dan Bentuk-Bentuk AI Yang Digunakan

Sejarah pembangunan AI (Artificial Intelligence) menempuh pelbagai fasa dan hari ini ia masih di peringkat permulaannya.

Kecerdasan Buatan (AI) atau lebih dikenali sebagai Artificial Intelligence ialah bidang yang berkembang pesat yang berpotensi merevolusikan cara kita hidup dan bekerja. Sejak beberapa dekad yang lalu, AI telah berkembang daripada bidang penyelidikan khusus kepada pemacu utama inovasi dan pertumbuhan ekonomi. Hari ini, AI digunakan dalam pelbagai aplikasi, daripada pembantu peribadi maya dan perisian pengecaman imej kepada kereta pandu sendiri dan sistem diagnosis perubatan. Dengan kemajuan berterusan dalam pembelajaran mendalam dan teknik pembelajaran mesin yang lain, serta ketersediaan set data yang besar dan kuasa pengkomputeran yang semakin meningkat, AI bersedia untuk mengubah banyak aspek kehidupan kita pada tahun-tahun mendatang. 

Kali ini kita akan melihat sejarah pembangunan teknologi AI dengan lebih dekat selain daripada beberapa jenis AI yang biasanya digunakan. Melalui pemahaman ini, kita mungkin dapat membezakan bagaimana AI berfungsi dengan lebih jelas seterusnya memahami mengenai potensi dan risiko penggunaan AI kepada kehidupan manusia secara khususnya. Seperti juga pembangunan teknologi-teknologi yang lain pemahaman ini adalah penting untuk menangani isu yang berkaitan dengan privasi, etika dan potensi kesan AI terhadap pekerjaan dan masyarakat secara keseluruhannya.

Berikut adalah rentetan daripada sejarah pembangunan teknologi AI semenjak ianya mula dikenalpasti sebagai potensi pembangunan manusia selepas pembangunan revolusi perindustrian.

1943: Idea rangkaian saraf diperkenalkan oleh Warren McCulloch dan Walter Pitts. Pada tahun 1943, Warren McCulloch, seorang ahli neurofisiologi, dan Walter Pitts, seorang ahli logik, menerbitkan artikel bertajuk "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity," yang memperkenalkan idea rangkaian saraf. Penulisan itu mencadangkan model teori tentang bagaimana neuron dalam otak boleh bekerjasama untuk melakukan pengiraan yang kompleks, menggunakan fungsi logik mudah seperti fungsi "AND" dan "OR".

Alan Turing mencadangkan untuk menguji keupayaan mesin berfikir seperti manusia.

1950: Alan Turing mencadangkan Ujian Turing, kaedah untuk menguji keupayaan mesin untuk mempamerkan tingkah laku pintar yang setara dengan, atau tidak dapat dibezakan daripada, manusia. Pada tahun 1950, Alan Turing, seorang saintis komputer perintis, mencadangkan Ujian Turing sebagai kaedah untuk menguji keupayaan mesin untuk mempamerkan tingkah laku pintar yang setara dengan, atau tidak dapat dibezakan daripada manusia. Ujian Turing ialah satu cara untuk meneroka persoalan sama ada mesin boleh berfikir, dan sejak itu telah menjadi konsep utama dalam pembangunan kecerdasan buatan.

1956: Istilah "kecerdasan buatan" dicipta oleh John McCarthy, dan bidang AI telah ditubuhkan secara rasmi di Persidangan Dartmouth. Pada tahun 1956, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, dan Claude Shannon menganjurkan persidangan seminar di Kolej Dartmouth di New Hampshire, Amerika Syarikat. Persidangan itu menghimpunkan penyelidik dari pelbagai bidang, termasuk matematik, psikologi, dan kejuruteraan, untuk meneroka idea mencipta mesin yang boleh mempamerkan kecerdasan seperti manusia. Persidangan ini secara meluas dianggap sebagai kelahiran bidang kecerdasan buatan.

1958: Program AI pertama yang mampu menyelesaikan masalah matematik, dipanggil Logic Theorist, telah dibangunkan oleh Allen Newell dan JC Shaw. Kedua-dua penyelidik di RAND Corporation, membangunkan program AI pertama yang mampu menyelesaikan masalah matematik. Program itu, yang dipanggil Ahli Teori Logik, merupakan peristiwa penting dalam pembangunan kecerdasan buatan dan menandakan kali pertama mesin telah dapat meniru kemahiran menyelesaikan masalah manusia dalam domain tertentu.

Sejarah pembangunan AI secara ringkas.

1960-an-1970-an: Bidang AI mengalami pertumbuhan yang ketara, dengan pembangunan sistem pakar, pemprosesan bahasa semula jadi dan robotik. Salah satu perkembangan yang paling penting pada masa ini ialah penciptaan sistem pakar, yang direka untuk meniru kebolehan membuat keputusan pakar manusia dalam domain tertentu. Sistem ini menggunakan penaakulan berasaskan peraturan untuk menganalisis data dan membuat keputusan, dan ia digunakan dalam pelbagai aplikasi, daripada diagnosis perubatan kepada ramalan kewangan.

Satu lagi bidang tumpuan pada masa ini ialah pemprosesan bahasa semula jadi, yang bertujuan untuk membolehkan mesin memahami dan berkomunikasi dalam bahasa manusia. Penyelidik membangunkan teknik untuk pengecaman pertuturan, terjemahan bahasa dan analisis teks, yang meletakkan asas untuk pembangunan pembantu maya dan aplikasi AI berasaskan bahasa lain.

1980-an-1990-an: Sepanjang 1980-an dan 1990-an, bidang AI mengalami tempoh genangan, yang dicirikan oleh kekurangan kemajuan dan pembiayaan terhad. Tempoh ini sering dirujuk sebagai "musim sejuk AI."

Salah satu sebab utama untuk genangan ini adalah bahawa jangkaan untuk AI telah berlebihan semasa dekad sebelumnya, yang membawa kepada kekecewaan apabila sistem awal gagal memenuhi jangkaan ini. Selain itu, kuasa pengkomputeran yang terhad pada masa itu menyukarkan untuk membangunkan dan menguji algoritma dan aplikasi AI yang lebih canggih.

Walaupun menghadapi cabaran ini, penyelidik terus mengusahakan AI dalam tempoh ini, dan beberapa perkembangan penting telah dibuat. Satu bidang tumpuan ialah pembelajaran mesin, yang bertujuan untuk membolehkan mesin meningkatkan prestasi mereka dari semasa ke semasa melalui pendedahan kepada data. Penyelidik membangunkan algoritma dan teknik baharu untuk pembelajaran diselia dan tidak diselia, yang meletakkan asas untuk kemajuan masa depan dalam AI.

Satu lagi perkembangan penting pada masa ini ialah penciptaan sistem pakar yang boleh membuat alasan menggunakan maklumat yang tidak pasti atau tidak lengkap. Sistem ini menggunakan penaakulan kebarangkalian untuk membuat keputusan berdasarkan data yang tidak lengkap, yang menjadikannya lebih berguna dalam aplikasi dunia sebenar.

Antara kejayaan di dalam teknologi AI adalah apabila ia berjaya menandingi kepintaran pemain catur juara dunia Garry Kasparov.

1997: Pada tahun 1997, komputer Deep Blue IBM mencipta sejarah dengan mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov dalam perlawanan enam perlawanan. Ini merupakan peristiwa penting dalam pembangunan AI dan menandakan kali pertama komputer telah mengalahkan juara dunia dalam perlawanan catur.

Deep Blue direka khusus untuk bermain catur dan menggunakan algoritma lanjutan untuk menganalisis kemungkinan pergerakan dan hasil. Ia mampu menilai sehingga 200 juta kedudukan sesaat, jauh lebih banyak daripada mana-mana manusia boleh menguruskan, memberikan kelebihan yang ketara berbanding lawan manusia.

Perlawanan antara Deep Blue dan Kasparov mendapat publisiti tinggi dan menjana minat yang ketara dalam AI dan potensinya untuk mengatasi kecerdasan manusia dalam domain tertentu. Kemenangan oleh Deep Blue dilihat sebagai satu kejayaan besar dalam AI dan mencetuskan penyelidikan lanjut ke dalam pembelajaran mesin dan algoritma membuat keputusan.

Tahun 2010-an dan 2020-an telah menyaksikan kebangkitan yang ketara dalam bidang AI, didorong oleh kemajuan dalam pembelajaran mendalam dan teknik pembelajaran mesin lain, serta ketersediaan set data yang besar dan kuasa pengkomputeran. Ini telah membawa kepada pembangunan pelbagai aplikasi AI, antara lain termasuk pengecaman imej dan pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan kenderaan autonomi.

Salah satu perkembangan utama dalam tempoh ini ialah peningkatan pembelajaran mendalam, sejenis pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf dengan berbilang lapisan untuk mempelajari perwakilan data yang kompleks. Ini telah membolehkan sistem AI mencapai kejayaan dalam tugas seperti pengecaman imej, di mana model pembelajaran mendalam telah mengatasi prestasi manusia pada beberapa penanda aras.

Satu lagi perkembangan penting ialah ketersediaan set data yang besar dan sumber pengkomputeran yang berkuasa, yang membolehkan penyelidik melatih model AI yang semakin kompleks. Ini telah membawa kepada pembangunan sistem AI yang lebih canggih yang boleh memproses sejumlah besar data dan membuat keputusan dalam masa nyata.

Selain kemajuan dalam teknologi, kebangkitan semula AI telah didorong oleh peningkatan pelaburan dan sokongan daripada kerajaan, perniagaan dan institusi penyelidikan. Ini telah membawa kepada penubuhan pusat penyelidikan baharu dan pembangunan inisiatif yang bertujuan untuk menggalakkan penggunaan AI yang bertanggungjawab.

Hari ini, AI digunakan dalam pelbagai aplikasi, termasuk pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, robotik, kereta pandu sendiri dan banyak lagi. Pembangunan AI terus menjadi bidang penyelidikan aktif, dengan penemuan dan aplikasi baharu muncul secara tetap.

Maka dengan itu kita ingin melihat beberapa jenis AI, masing-masing mempunyai ciri dan aplikasi tersendiri. Berikut adalah beberapa jenis AI yang paling biasa dibangunkan:

Telefon pintar banyak menggunakan teknologi AI secara terbina dalam ataupun melalui internet.

AI Reaktif: AI Reaktif ialah jenis AI yang paling asas, yang hanya bertindak balas kepada situasi tertentu berdasarkan peraturan yang telah diprogramkan. AI reaktif tidak mempunyai ingatan atau keupayaan untuk belajar daripada pengalaman lalu. Contohnya termasuk AI bermain permainan dan sistem robotik.

AI Memori Terhad: AI ingatan terhad boleh mengingati peristiwa lalu dan menggunakan maklumat tersebut untuk membuat keputusan. Contohnya termasuk kereta pandu sendiri, yang menggunakan data lalu untuk menavigasi jalan raya dan mengelakkan kemalangan.

Teori Minda AI: Teori Minda AI mampu memahami emosi, kepercayaan, dan niat orang lain. Jenis AI ini masih dalam peringkat awal pembangunan, tetapi ia mempunyai aplikasi yang berpotensi dalam robotik sosial dan pembantu maya.

AI sedar diri (Self-aware AI): AI sedar diri ialah jenis AI teoretikal yang mempunyai kesedaran dan pengalaman subjektif. Walaupun AI sedar diri tidak wujud pada masa ini, ia adalah bidang penyelidikan dalam kecerdasan buatan dan falsafah.

Home Assistant yang menggunakan teknologi AI antara peralatan popular masa kini.

Pembelajaran Dalam (Deep Learning): Pembelajaran mendalam ialah subset pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf tiruan untuk mengenali corak dalam set data yang besar. Jenis AI ini digunakan dalam pengecaman imej dan pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan aplikasi lain.

Pembelajaran Pengukuhan: Pembelajaran pengukuhan melibatkan latihan sistem AI untuk membuat keputusan berdasarkan ganjaran dan hukuman. Jenis AI ini digunakan dalam robotik, permainan dan aplikasi lain.

Ini hanyalah beberapa contoh jenis AI yang wujud. Memandangkan penyelidikan AI terus berkembang, jenis AI baharu mungkin akan muncul, masing-masing mempunyai ciri unik dan aplikasi berpotensi mereka sendiri.

Walaupun penggunaan AI semakin popular, teknologi AI sebenarnya hanyalah berada pada tahap pengenalan sahaja. Teknologi AI boleh mencapai tahap yang jauh lebih maju apabila ianya mencapai kematangan yang lebih sempurna. Maka dengan itu kebaikan dan keburukan teknologi AI masih belum benar-benar ketara kesannya, namun kita perlu lebih bersedia bagi memastikan kesan yang buruk dapat dikawal. Apa yang perlu kita sedari adalah, pembangunan teknologi ini, tidak dapat dielakkan lagi.