Sejarah Kecerdasan Buatan – Sadar atau tidak, Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan telah membawa perkembangan teknologi di berbagai sektor mulai dari manufaktur, retail, otomotif, hingga perbankan. Perkembangan sejarah kecerdasan buatan ini pun tak luput dari berbagai sejarah dan peristiwa dunia yang mengiringinya. 

Kecerdasan buatan tidak lagi sebuah teknologi masa depan, ia telah menjadi bagian hidup umat manusia. Penerapan yang kian luas dalam kehidupan manusia, mulai dari asisten virtual seperti Siri dan Alexa, kendaraan otonom, sistem keamanan dan pengawasan, hingga diagnosis medis dan penelitian ilmiah, telah mengukir sejarah kecerdasan buatan yang dulunya dianggap hanya sebagai imajinasi saja. 

Sejarah kecerdasan buatan

sejarah kecerdasan buatan

Ilustrasi (Image: iStock)

Sejarah kecerdasan buatan pertama kali muncul pada tahun 1956, saat para ilmuwan John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, dan Claude Shannon melakukan konferensi tentang topik tersebut di Dartmouth College, New Hampshire, Amerika Serikat.

Pada awalnya, para ilmuwan bertujuan untuk membuat sebuah program komputer yang bisa berpikir seperti manusia, mengambil keputusan, dan memecahkan masalah. Namun, perkembangan kecerdasan buatan mengalami beberapa kesulitan dalam beberapa dekade pertama karena keterbatasan teknologi dan pemahaman yang belum matang.

Pada tahun 1980-an, sejarah kecerdasan buatan mengalami perkembangan pesat. Beberapa teknik baru seperti jaringan saraf tiruan, algoritma genetika, dan logika kabur ditemukan dan diimplementasikan dalam aplikasi kecerdasan buatan. Hal ini memungkinkan mesin untuk belajar dan memecahkan masalah yang lebih kompleks.

Melompat ke tahun 1990-an kecerdasan buatan semakin populer dan banyak diimplementasikan dalam ilmu komputer dan psikologi. Salah satu momen penting pada masa itu adalah pada tahun 1997 ketika komputer permainan catur Deep Blue berhasil mengalahkan juara catur dunia saat itu, Garry Kasparov asal Rusia.

Kendaraan otomatis seperti Tesla memperlihatkan perkembangan sejarah kecerdasan buatan yang pesat. Tesla telah mengembangkan teknologi otonom atau self-driving car dengan sensor radar, kamera, dan lidar untuk mendeteksi lingkungan sekitar mobil. Data dari sensor ini diproses oleh komputer yang terpasang di dalam mobil untuk memungkinkan mobil bergerak dengan aman dan efisien.

Perusahaan mobil lainnya seperti Google, Uber, dan General Motors juga mengembangkan teknologi serupa, menunjukkan bahwa kecerdasan buatan semakin menjadi bagian penting dalam kehidupan kita di masa depan.

Contoh kecerdasan buatan

apa itu kecerdasan buatan Ilustrasi (Image: Getty Images)

Sejarah kecerdasan buatan kian hari makin mengukir banyak pencapaian teknologi yang dihasilkan. Berikut ini adalah beberapa contoh kecerdasan buatan yang sering digunakan atau sedang dikembangkan:

1. Chatbot

Program komputer yang dapat berinteraksi dengan manusia melalui percakapan seperti manusia. Adapun contohnya adalah:

  • Google Assistant – asisten virtual yang bisa membantu mencari informasi, mengontrol perangkat rumah cerdas, menjadwalkan acara, dan banyak lagi.
  • Apple Siri – asisten suara yang bisa menjawab pertanyaan, menjadwalkan acara, dan mengontrol perangkat Apple.
  • Amazon Alexa – asisten suara yang bisa mengontrol perangkat rumah cerdas, memainkan musik, memberikan informasi, dan lain-lain.
  • Microsoft Cortana – asisten suara dan chatbot yang bisa membantu mencari informasi, menjadwalkan acara, dan mengontrol perangkat Windows.
  • Facebook Messenger Bot – chatbot yang terintegrasi dengan Facebook Messenger, bisa membantu dalam pemesanan, pemberitahuan, dan banyak lagi.
  • Woebot – chatbot kesehatan mental yang dirancang untuk membantu mengelola stres dan kecemasan.
  • Mitsuku – chatbot yang meraih penghargaan Loebner Prize tahun 2013 dan 2016 karena kemampuannya dalam melakukan percakapan yang menyerupai manusia.

2. Kendaraan otonom

Mobil atau kendaraan lainnya yang dapat bergerak tanpa bantuan manusia. beberapa contoh kendaraan otonom yang sudah ada di pasaran atau dalam pengembangan:

  • Tesla Autopilot – Tesla merupakan salah satu produsen mobil yang paling dikenal dalam pengembangan kendaraan otonom. Sistem autopilot mereka sudah memungkinkan mobil untuk mengemudi sendiri dalam beberapa situasi, seperti di jalan tol atau di jalanan yang ramai.
  • Waymo – Waymo adalah perusahaan spin-off dari Google yang fokus pada pengembangan teknologi kendaraan otonom. Mereka telah melakukan uji coba kendaraan otonom di jalan raya dan kota.
  • Cruise – Cruise merupakan divisi otonom dari General Motors yang berfokus pada pengembangan kendaraan otonom. Mereka telah mengembangkan mobil otonom Chevrolet Bolt yang telah diuji coba di San Francisco dan Phoenix.
  • Uber ATG – Uber ATG (Advanced Technologies Group) fokus pada pengembangan mobil otonom dan telah melakukan pengujian di beberapa kota di Amerika Serikat.
  • Ford – Ford telah berinvestasi besar-besaran dalam pengembangan kendaraan otonom dan berencana untuk meluncurkan kendaraan otonom pertama mereka pada 2021.
  • Audi A8 – Audi A8 merupakan mobil mewah yang telah dilengkapi dengan teknologi self-driving yang canggih.
  • Toyota – Toyota telah mengumumkan bahwa mereka berencana untuk meluncurkan kendaraan otonom pada tahun 2020. Mereka juga telah melakukan uji coba di Jepang dan Amerika Serikat.

3. Pengenalan suara dan teks

Program yang dapat mengenali suara atau teks manusia dan mengubahnya menjadi data digital. Berikut ini adalah beberapa contoh teknologi kecerdasan pengenalan suara dan teks ai yang dapat ditemukan dalam aplikasi sehari-hari:

  • Asisten Virtual seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant, yang menggunakan teknologi pengenalan suara untuk memahami perintah suara dan menjawab pertanyaan.
  • Penerjemahan bahasa otomatis seperti Google Translate, yang menggunakan teknologi pengenalan teks untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.
  • Sistem Chatbot, yang menggunakan teknologi pengenalan teks untuk memahami dan menjawab pertanyaan pengguna dalam bahasa alami.
  • Pengenalan Emosi dalam suara, yang memungkinkan mesin untuk mengenali emosi dalam ucapan manusia, seperti kemarahan, kegembiraan, atau kecemasan.

4. Sistem rekomendasi

Sistem yang merekomendasikan produk atau layanan berdasarkan perilaku dan preferensi pengguna. Berikut adalah beberapa contoh sistem rekomendasi yang menggunakan teknologi Kecerdasan Buatan:

  • Netflix: Netflix menggunakan algoritma Kecerdasan Buatan untuk merekomendasikan film dan acara TV kepada pengguna berdasarkan sejarah penontonnya, preferensi dan penilaian.
  • Amazon: Amazon menggunakan sistem rekomendasi Kecerdasan Buatan untuk merekomendasikan produk kepada pengguna berdasarkan riwayat pembelian mereka dan perilaku browsing.
  • Spotify: Spotify menggunakan teknologi Kecerdasan Buatan untuk merekomendasikan lagu, artis dan playlist kepada pengguna berdasarkan preferensi musik mereka.
  • YouTube: YouTube menggunakan sistem rekomendasi Kecerdasan Buatan untuk merekomendasikan video kepada pengguna berdasarkan sejarah penontonnya, preferensi dan aktivitas browsing.
  • Facebook: Facebook menggunakan sistem rekomendasi Kecerdasan Buatan untuk merekomendasikan konten, teman dan iklan kepada pengguna berdasarkan aktivitas mereka di platform tersebut.

5. Pemrosesan citra

Program yang dapat mengenali objek dalam gambar dan video. Berikut adalah beberapa contoh Pemrosesan Citra AI:

  • Pengenalan Objek: Pemrosesan Citra AI dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek dalam gambar, seperti mobil, manusia, atau hewan. Teknologi ini dapat digunakan dalam keamanan, robotika, dan pengawasan jalan raya.
  • Pendeteksian Wajah: Pemrosesan Citra AI dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengenali wajah dalam gambar atau video, yang dapat digunakan dalam aplikasi keamanan dan penegakan hukum.
  • Segmentasi Citra: Pemrosesan Citra AI dapat digunakan untuk memisahkan gambar menjadi bagian-bagian yang berbeda, seperti latar belakang dan objek, untuk memudahkan pengolahan dan analisis.
  • Restorasi Gambar: Pemrosesan Citra AI dapat digunakan untuk memperbaiki atau memulihkan gambar yang rusak atau buram, seperti dalam aplikasi medis dan sejarah.

6. Kecerdasan buatan dalam permainan

Program yang dapat bermain dan menang dalam permainan tertentu, seperti catur atau go. Berikut ini contohnya:

  • AlphaGo: AlphaGo adalah program AI yang dikembangkan oleh Google DeepMind yang mampu memainkan permainan go dan mengalahkan beberapa pemain terbaik di dunia. AlphaGo menggunakan algoritma Deep Learning dan Neural Networks untuk belajar dan meningkatkan kemampuan bermainnya.
  • Deep Blue: Deep Blue adalah program AI yang dikembangkan oleh IBM yang mampu memainkan permainan catur dan mengalahkan juara dunia saat itu, Garry Kasparov, pada tahun 1997. Deep Blue menggunakan algoritma pencarian heuristik dan evaluasi posisi papan catur untuk membuat keputusan permainan.
  • Libratus: Libratus adalah program AI yang dikembangkan oleh Carnegie Mellon University yang mampu memainkan poker dan mengalahkan pemain poker profesional dalam turnamen yang diadakan pada tahun 2017. Libratus menggunakan algoritma komputasi game teori dan teknik Machine Learning untuk belajar dan meningkatkan kemampuan bermainnya.

7. Pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing)

Program yang dapat memahami dan memproduksi bahasa manusia. Berikut contohnya: 

  • Sistem Analisis Sentimen: Sistem analisis sentimen menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami untuk mengevaluasi opini dan perasaan dari teks atau dokumen tertentu, seperti tweet, ulasan produk, atau artikel berita. Sistem ini dapat membedakan antara opini positif, negatif, atau netral, dan memberikan analisis yang berguna bagi bisnis dan organisasi.
  • Mesin Penerjemah: Mesin penerjemah menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain. Mesin ini dapat mengenali kata-kata dan frasa dalam bahasa sumber, memahami artinya, dan kemudian menerjemahkan ke bahasa target. Beberapa mesin penerjemah terkenal adalah Google Translate dan Microsoft Translator.
  • Sistem Question Answering: Sistem Question Answering menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami untuk memahami pertanyaan manusia dan memberikan jawaban yang tepat. Sistem ini dapat mengenali entitas dan konsep dalam pertanyaan dan mencari jawaban yang relevan dari berbagai sumber, seperti database atau korpus teks.

8. Pengenalan wajah

Program yang dapat mengenali wajah manusia dan mengklasifikasikan mereka dalam kategori tertentu. Berikut contohnya: 

  • Sistem Keamanan: Sistem Keamanan dapat menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk mengidentifikasi individu dan memberikan akses ke area terbatas atau untuk memonitor keamanan publik. Misalnya, beberapa bandara menggunakan teknologi ini untuk memantau penumpang yang masuk dan keluar dari gedung terminal.
  • Aplikasi Fotografi: Beberapa aplikasi fotografi menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk memperbaiki pengalaman pengguna. Misalnya, beberapa aplikasi kamera memungkinkan pengguna untuk menyeleksi foto berdasarkan wajah pengguna dalam foto tersebut.
  • Pengaturan Foto: Aplikasi pengaturan foto menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk memperbaiki pengalaman pengguna dengan mengidentifikasi wajah pengguna dalam gambar dan menyesuaikan pencahayaan atau fokus gambar pada wajah tersebut.

9. Analisis data

Program yang dapat menganalisis dan menggali informasi dari data besar dengan cepat dan efektif.

  • Algoritma Machine Learning: Teknologi kecerdasan buatan seperti machine learning digunakan untuk menganalisis dan menggali informasi dari data besar. Algoritma Machine Learning dapat mempelajari pola dalam data dan menghasilkan model prediksi yang akurat.
  • Data Mining: Data mining adalah teknologi kecerdasan buatan yang digunakan untuk menggali informasi berharga dari data besar. Teknologi ini menggunakan algoritma untuk mengekstrak pola dan informasi tersembunyi dari data besar.
  • Natural Language Processing (NLP): NLP adalah teknologi kecerdasan buatan yang digunakan untuk menganalisis dan menggali informasi dari data teks. Teknologi ini dapat mengubah data teks menjadi bentuk yang dapat dianalisis oleh komputer.

10. Robotika

Robot yang dapat bergerak dan bertindak seperti manusia dalam situasi tertentu. Berikut contohnya:

  • Pepper: Pepper adalah robot sosial yang dirancang untuk berinteraksi dengan manusia dan memahami emosi mereka. Robot ini dapat digunakan di toko-toko, perpustakaan, dan tempat-tempat lain sebagai asisten atau penghibur.
  • Spot: Spot adalah robot cuaca buruk yang dirancang untuk melakukan tugas-tugas berbahaya dan sulit di lingkungan yang tidak ramah terhadap manusia. Robot ini digunakan dalam pemantauan industri minyak dan gas, pemadam kebakaran, dan tugas-tugas lain yang berbahaya.
  • Sophia: Sophia adalah robot humanoid yang dapat berbicara, mengenali wajah manusia, dan merespons emosi. Robot ini dikembangkan oleh Hanson Robotics dan telah digunakan dalam konferensi dan acara publik untuk mempresentasikan teknologi kecerdasan buatan.

Manfaat kecerdasan buatan bagi manusia

sejarah kecerdasan buatan

Ilustrasi (Image: Getty Images)

Inovasi teknologi otomasi telah mencatat sejarah panjang kecerdasan buatan yang semakin berkembang dari hari ke hari. Sejarah kecerdasan buatan tidak lepas dari pengaruh berbagai faktor, termasuk perkembangan teknologi komputer, penelitian ilmiah, dan kontribusi para ahli di bidangnya. 

Tidak ketinggalan juga bagaimana kecerdasan buatan (AI) berhasil memberikan banyak manfaat bagi manusia, seperti meningkatkan efisiensi di berbagai industri, mempercepat penemuan ilmiah, meningkatkan kualitas layanan kesehatan, dan banyak lagi. 

Berikut adalah daftar manfaat kecerdasan buatan bagi manusia:

1. Meningkatkan efisiensi dan produktivitas di berbagai industri

Kecerdasan buatan dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas di berbagai industri, seperti manufaktur, logistik, dan pertanian. Dalam industri manufaktur, penggunaan robot dan sistem otomatisasi dapat meningkatkan kecepatan dan akurasi dalam proses produksi. Selain itu, penggunaan AI dalam logistik dapat mempercepat proses pengiriman barang dan mengoptimalkan rute pengiriman yang paling efisien.

Di bidang pertanian, kecerdasan buatan dapat digunakan untuk memonitor kondisi tanah dan cuaca, memperkirakan hasil panen, dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya seperti air dan pupuk. Dengan penggunaan teknologi AI, para petani dapat membuat keputusan yang lebih baik dan menghasilkan hasil panen yang lebih baik secara efisien.

2. Mengurangi Kecelakaan dan Kemacetan

Kecerdasan buatan juga dapat memungkinkan pengembangan sistem transportasi cerdas dan otonom, seperti mobil self-driving yang dapat mengurangi kecelakaan dan kemacetan. Dengan menggunakan teknologi AI, mobil dapat dilengkapi dengan sensor dan kamera untuk mengidentifikasi dan merespons perubahan di lingkungan sekitarnya. Sistem ini dapat membantu mengurangi risiko kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh kesalahan manusia, seperti mengemudi dalam keadaan mabuk, kelelahan, atau kurang fokus.

Selain itu, sistem transportasi cerdas dan otonom juga dapat mengoptimalkan rute perjalanan dan mengurangi kemacetan di jalan raya, sehingga menghemat waktu perjalanan dan mengurangi polusi udara. Penggunaan teknologi AI dalam transportasi juga dapat meningkatkan kualitas dan keamanan transportasi massal, seperti bus dan kereta api, serta memungkinkan adopsi teknologi kendaraan ramah lingkungan seperti mobil listrik.

3. Memberikan pelayanan kesehatan yang lebih baik dan efektif

Sejarah kecerdasan buatan juga telah berkembang merambah sektor kesehatan. AI telah mampu memberikan layanan kesehatan yang lebih baik dan efektif. Salah satu contoh penggunaan AI di bidang kesehatan adalah pada diagnosis penyakit, di mana sistem AI dapat memproses data pasien dan memberikan diagnosis yang lebih akurat. Selain itu, AI juga dapat membantu dalam penemuan obat baru dengan menganalisis data genetik dan molekuler yang sangat besar.

Selain itu, AI dapat digunakan dalam pemantauan kesehatan pasien secara real-time, mempercepat waktu respons dan memungkinkan pencegahan dan penanganan penyakit yang lebih dini. Contohnya, perangkat medis yang terhubung ke internet (IoMT) dapat memantau kondisi pasien dan memberikan peringatan dini kepada dokter jika ada perubahan yang perlu perhatian. Hal ini juga dapat meningkatkan efisiensi rumah sakit dan mempercepat waktu respons dalam situasi darurat.

Penggunaan teknologi AI juga dapat mempercepat pengembangan perawatan medis personalisasi, yang mempertimbangkan faktor genetik dan lingkungan individu untuk memberikan perawatan yang lebih tepat sasaran dan efektif bagi pasien.

4. Meningkatkan keamanan siber dan deteksi penipuan dalam keuangan

Sejarah kecerdasan buatan telah memberikan dampak positif pada bidang keamanan siber dan keuangan. Dalam bidang keamanan siber, kecerdasan buatan dapat digunakan untuk mendeteksi serangan siber secara dini, mengidentifikasi pola-pola perilaku mencurigakan, dan meningkatkan respons keamanan. Sedangkan dalam bidang keuangan, kecerdasan buatan dapat digunakan untuk menganalisis data transaksi dan mendeteksi tindakan penipuan secara cepat dan akurat, mengurangi risiko kehilangan dana atau kerugian finansial. Selain itu, teknologi ini juga dapat memperkuat keamanan data dan privasi pengguna dalam berbagai sektor.

5. Meningkatkan kualitas layanan pelanggan

AI dapat meningkatkan layanan pelanggan dengan chatbot atau asisten virtual yang dapat memberikan solusi yang tepat bagi masalah yang dihadapi pelanggan dalam waktu instan. Selain itu, AI dapat menganalisis data pelanggan untuk memberikan layanan yang lebih personal dan terfokus pada kebutuhan individu. Dalam bisnis e-commerce, AI dapat merekomendasikan produk yang sesuai dengan preferensi pelanggan. Dengan menggunakan AI, perusahaan dapat meningkatkan loyalitas dan kepuasan pelanggan.

6. Membantu dalam kegiatan riset dan pengembangan di berbagai bidang iptek

Termasuk di dalam sejarah kecerdasan buatan, juga mampu mendukung kegiatan riset dan pengembangan di bidang iptek dengan menganalisis data dan mengekstrak informasi penting untuk meningkatkan pemahaman dan pengetahuan. Contoh penggunaan AI dalam bidang ilmu pengetahuan seperti biologi, astronomi, dan fisika mencakup pengumpulan dan analisis data besar. Selain itu, AI juga dapat membantu pengembangan teknologi baru dengan mengidentifikasi tren dan pola dalam pengembangan produk dan teknologi yang ada serta digunakan dalam pengembangan model simulasi dan prediksi. Secara keseluruhan, AI dapat memberikan kontribusi besar dalam kegiatan riset dan pengembangan di bidang iptek dengan menganalisis data, memperkuat pemahaman, dan merancang produk dan teknologi baru yang lebih baik dan efektif.

7. Meningkatkan kemampuan analisis data dan prediksi

Kecerdasan buatan juga dapat meningkatkan kemampuan analisis data dan prediksi di bidang bisnis, kesehatan, dan lingkungan. AI dapat mengumpulkan dan menganalisis data dengan lebih efisien dan akurat, serta membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Dalam kesehatan, AI dapat membantu dalam diagnosis penyakit dan pengembangan obat baru. AI juga dapat digunakan untuk prediksi cuaca, kejahatan, dan risiko kredit. Secara keseluruhan, AI membantu membuat keputusan yang lebih efektif dan mengurangi risiko.

8. Memberikan kemudahan dalam pencarian informasi di internet 

Dapat memudahkan pencarian informasi di internet dan interaksi manusia dengan mesin melalui pengembangan sistem pengenalan suara dan bahasa alami. Contoh penggunaan AI termasuk dalam pengembangan asisten virtual dan sistem chatbot yang dapat membantu pengguna dalam menjalankan tugas dan memberikan dukungan pelanggan. Selain itu, AI juga dapat meningkatkan keakuratan dan efisiensi pencarian informasi di internet dengan memberikan hasil yang paling relevan dan akurat.

Kesimpulan

Dari ulasan di atas dapat disimpulkan bahwa sejarah kecerdasan buatan Sejarah kecerdasan buatan dimulai pada tahun 1956 ketika para ilmuwan mengadakan konferensi di Dartmouth College, Amerika Serikat. Tujuan awalnya adalah membuat program komputer yang dapat berpikir seperti manusia, tetapi sejarah pengembangan kecerdasan buatan mengalami kesulitan pada beberapa dekade pertama karena keterbatasan teknologi.

Sejarah kecerdasan buatan juga dipengaruhi oleh berbagai teknologi baru seperti jaringan saraf tiruan, algoritma genetika, dan logika kabur. Penerapan kecerdasan buatan semakin meluas di berbagai sektor kehidupan manusia seperti manufaktur, retail, otomotif, perbankan, asisten virtual, kendaraan otonom, sistem keamanan dan pengawasan, hingga diagnosis medis dan penelitian ilmiah hingga kini. Demikian tadi ulasan tentang sejarah kecerdasan buatan yang pasti membuat Anda menjadi paham mengenai sejarah kecerdasan buatan dari awal hingga hingga perkembangannya saat ini.