AI Lahir Di Kampus Musim Panas

pibitek.biz -Bayangkan sekelompok pria muda berkumpul di sebuah kampus universitas yang indah di New England, Amerika Serikat, di musim panas tahun 1956. Kampus itu dikelilingi oleh pepohonan yang rimbun, udara segar, dan kicauan burung yang merdu. Mereka datang dari berbagai latar belakang, membawa mimpi dan ambisi yang sama, untuk mengubah dunia. Mereka bukan sedang liburan, menikmati alam, atau mengobrol di sekitar api unggun. Mereka adalah para pionir, siap memulai perjalanan eksperimental yang akan memicu perdebatan tak berujung selama beberapa dekade.

Perjalanan yang tidak hanya mengubah teknologi, tetapi juga mengubah alur kehidupan manusia. Mereka sedang menapaki jalan menuju masa depan yang belum terbayangkan, sebuah masa depan yang dipenuhi dengan potensi dan tantangan. Ini adalah Konferensi Dartmouth, tempat kelahiran AI seperti yang kita kenal sekarang. Peristiwa ini memicu lahirnya ChatGPT dan berbagai bentuk AI yang membantu kita mendiagnosis penyakit, mendeteksi penipuan, menyusun daftar putar, dan menulis artikel. Namun, AI juga membawa masalah yang masih berusaha diatasi.

Masalah ini muncul karena kita terus berusaha memahami bagaimana AI dapat bersinergi dengan kehidupan manusia, bagaimana kita dapat mengendalikan dan memanfaatkannya secara bijaksana. Mungkin dengan menengok ke belakang, kita bisa menemukan jalan yang lebih baik untuk melangkah maju. Kita bisa belajar dari pengalaman, dari kesalahan, dari keoptimisan yang berlebihan, dan dari kekecewaan yang pernah dirasakan. Pada pertengahan 1950-an, rock and roll menguasai dunia. Elvis Presley dengan lagu Heartbreak Hotel merajai tangga lagu, dan remaja-remaja memuja gaya hidup pemberontak James Dean.

Di tengah kehebohan itu, di sudut New Hampshire yang tenang, revolusi lain sedang terjadi. Revolusi ini tidak terlihat, tidak terdengar, dan tidak terasa. Ia bergerak perlahan, seperti sebuah benih yang ditanam di tanah yang subur, menunggu waktu yang tepat untuk tumbuh. Proyek Penelitian Musim Panas Dartmouth tentang AI, yang sering disebut sebagai Konferensi Dartmouth, dimulai pada tanggal 18 Juni dan berlangsung selama sekitar delapan minggu. Ini adalah ide brilian dari empat ilmuwan komputer Amerika: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, dan Claude Shannon.

Mereka mengumpulkan beberapa pikiran paling cemerlang di bidang ilmu komputer, matematika, dan psikologi kognitif saat itu. Mereka bukan hanya ilmuwan, tetapi juga visioner, pemikir yang berani, dan pembangun mimpi. Mereka memiliki tujuan ambisius: menciptakan mesin cerdas. Seperti yang dinyatakan McCarthy dalam proposal konferensi, mereka bertujuan untuk mencari tahu "bagaimana membuat mesin menggunakan bahasa, membentuk abstraksi dan konsep, serta memecahkan masalah yang biasanya dilakukan oleh manusia".

Mereka ingin menciptakan mesin yang dapat berpikir seperti manusia, yang dapat belajar, beradaptasi, dan berkreasi. Mereka ingin menciptakan mesin yang dapat membantu kita memecahkan masalah dunia yang rumit. Konferensi Dartmouth tidak hanya menciptakan istilah "AI"; ia juga melahirkan bidang studi baru. Ini seperti Big Bang mitos AI—semua yang kita ketahui tentang machine learning, jaringan saraf, dan pembelajaran mendalam sekarang dapat ditelusuri kembali ke musim panas itu di New Hampshire. Pada saat itu, AI masih menjadi mimpi, sebuah konsep yang belum terwujud.

Namun, mimpi itu telah ditanamkan, dan ia mulai tumbuh dengan cepat, seperti sebuah pohon yang menjulang tinggi ke langit. Namun, warisan dari musim panas itu rumit. AI akhirnya menjadi nama yang dipilih, mengalahkan proposal atau nama lain yang digunakan pada saat itu. Shannon lebih menyukai istilah "studi automata", sementara dua peserta konferensi lainnya (yang juga akan menjadi pencipta program AI pertama), Allen Newell dan Herbert Simon, masih menggunakan istilah "pemrosesan informasi kompleks" selama beberapa tahun berikutnya.

Mereka berdebat tentang kata yang tepat untuk menggambarkan konsep yang baru lahir ini, sebuah konsep yang belum memiliki bentuk yang pasti. Masalahnya adalah, tidak peduli seberapa keras kita mencoba, kita tidak bisa lepas dari membandingkan AI dengan kecerdasan manusia. Perbandingan ini merupakan refleksi dari keinginan kita untuk memahami, untuk mengukur, dan untuk mendefinisikan. Kita ingin tahu apakah AI bisa mengalahkan kita, apakah AI bisa menggantikan kita, apakah AI bisa menjadi lebih pintar dari kita.

Perbandingan ini menjadi berkah sekaligus kutukan. Di satu sisi, ini mendorong kita untuk menciptakan sistem AI yang dapat menyamai atau melampaui kinerja manusia dalam tugas-tugas tertentu. Kita merayakan ketika AI mengalahkan manusia dalam permainan seperti catur atau Go, atau ketika AI dapat mendeteksi kanker pada gambar medis dengan akurasi yang lebih tinggi daripada dokter manusia. Kita merasa tertantang, terpacu, dan terdorong untuk terus berinovasi. Di sisi lain, perbandingan ini menyebabkan kesalahpahaman.

Ketika komputer mengalahkan manusia dalam Go, mudah untuk menyimpulkan bahwa mesin sekarang lebih pintar dari kita dalam segala hal, atau setidaknya kita sedang dalam perjalanan untuk menciptakan kecerdasan seperti itu. Namun, AlphaGo tidak lebih dekat untuk menulis puisi daripada kalkulator. Kita lupa bahwa kecerdasan bukan hanya tentang kecepatan dan efisiensi, tetapi juga tentang kreativitas, empati, dan intuisi. Ketika LLM terdengar seperti manusia, kita mulai bertanya-tanya apakah itu memiliki kesadaran.

ChatGPT tidak lebih hidup daripada boneka ventriloquist yang bisa bicara. Kita terjebak dalam ilusi, dalam bayang-bayang kesamaan yang menipu. Kita lupa bahwa AI hanyalah alat, sebuah sistem yang dirancang untuk membantu kita, bukan untuk menggantikan kita. Para ilmuwan di Konferensi Dartmouth sangat optimis tentang masa depan AI. Mereka yakin bahwa mereka dapat memecahkan masalah kecerdasan mesin dalam satu musim panas. Mereka yakin bahwa mereka dapat menciptakan mesin yang sempurna, sebuah mesin yang dapat berpikir, belajar, dan menyelesaikan masalah dengan cara yang lebih baik daripada manusia.

Mereka terpesona oleh kemungkinan yang terbuka di depan mereka, dan mereka terlalu optimis untuk melihat tantangan yang akan mereka hadapi. Kepercayaan diri yang berlebihan ini menjadi tema berulang dalam pengembangan AI, dan ini telah menyebabkan beberapa siklus hype dan kekecewaan. Simon menyatakan pada tahun 1965 bahwa "mesin akan mampu, dalam waktu 20 tahun, melakukan semua pekerjaan yang dapat dilakukan manusia". Minsky memprediksi pada tahun 1967 bahwa "dalam satu generasi [?] masalah menciptakan 'AI' akan pada dasarnya terpecahkan".

Mereka menjanjikan masa depan yang cerah, sebuah dunia di mana mesin akan melakukan semua pekerjaan berat, sementara manusia dapat menikmati hidup dengan lebih santai. Futurist populer Ray Kurzweil sekarang memprediksi bahwa itu hanya lima tahun lagi: "kita belum sampai di sana, tapi kita akan sampai di sana, dan pada tahun 2029 itu akan menyamai siapa pun". Kita terjebak dalam siklus harapan dan kekecewaan, dan kita terus mencari jawaban atas pertanyaan yang belum terjawab. Lalu, bagaimana para peneliti AI, pengguna AI, pemerintah, pemberi kerja, dan masyarakat luas dapat bergerak maju dengan cara yang lebih seimbang? Langkah penting adalah merangkul perbedaan dan kegunaan sistem mesin.

Alih-alih fokus pada perlombaan untuk "kecerdasan umum buatan", kita dapat fokus pada kekuatan unik dari sistem yang telah kita bangun, seperti kemampuan kreatif yang luar biasa dari model gambar. Kita harus merangkul AI sebagai alat yang membantu kita, bukan sebagai ancaman yang harus kita taklukkan. Mengubah percakapan dari otomatisasi ke augmentasi juga penting. Alih-alih mempertentangkan manusia dengan mesin, mari kita fokus pada bagaimana AI dapat membantu dan meningkatkan kemampuan manusia.

Kita harus berkolaborasi dengan AI, bukan berkonfrontasi dengan AI. Kita juga harus menekankan pertimbangan etika. Para peserta Dartmouth tidak banyak membahas implikasi etika dari AI. Saat ini, kita lebih tahu, dan harus melakukan yang lebih baik. Kita harus memastikan bahwa AI digunakan untuk kebaikan, bukan untuk kejahatan. Kita juga harus memfokuskan kembali arah penelitian. Mari kita tekankan penelitian tentang interpretasi dan ketahanan AI, penelitian AI antar disiplin ilmu, dan mengeksplorasi paradigma kecerdasan baru yang tidak dimodelkan berdasarkan kognisi manusia.

Kita harus terus belajar, terus beradaptasi, dan terus mengeksplorasi. Terakhir, kita harus mengatur harapan kita tentang AI. Tentu, kita bisa bersemangat tentang potensinya. Tetapi kita juga harus memiliki harapan yang realistis, sehingga kita dapat menghindari siklus kekecewaan di masa lalu. Kita harus bersiap menghadapi tantangan, bersiap menghadapi kekecewaan, dan bersiap untuk terus belajar dan berkembang. Ketika kita menengok ke belakang pada kamp musim panas itu 68 tahun yang lalu, kita dapat merayakan visi dan ambisi para peserta Konferensi Dartmouth.

Karya mereka meletakkan dasar bagi revolusi AI yang kita alami saat ini. Mereka menanam benih yang telah tumbuh menjadi pohon yang kuat dan menjulang tinggi. Dengan mengubah pendekatan kita terhadap AI—menekankan kegunaan, augmentasi, etika, dan harapan realistis—kita dapat menghormati warisan Dartmouth sambil memetakan kursus yang lebih seimbang dan bermanfaat untuk masa depan AI. Kita harus mewariskan kepada generasi mendatang sebuah dunia yang lebih baik, sebuah dunia di mana AI digunakan untuk menyelesaikan masalah, bukan untuk menciptakan masalah baru.