Perkembangan & Aplikasi Beragam AI: Dari Computer Vision hingga Robotic Process Automation

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan sistem yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.  Dari awal perkembangannya hingga saat ini, AI telah mengalami evolusi yang pesat dan telah menemukan penerapan di berbagai bidang kehidupan manusia.  Sejak pertama kali dicetuskan, AI telah menarik minat para ilmuwan dan peneliti dengan janji-janji revolusionernya. Dimulai pada pertengahan abad ke-20, konsep AI mulai terbentuk melalui berbagai penelitian yang mengarah pada penciptaan program dan sistem yang mampu meniru kemampuan kognitif manusia.  Perkembangan ini semakin pesat dengan kemajuan teknologi komputer, algoritma, dan ketersediaan data besar, yang semuanya berkontribusi pada peningkatan kemampuan AI. AI kini hadir dalam berbagai bentuk dan aplikasi yang unik, masing-masing dengan kelebihan dan keistimewaannya.  Berikut adalah beberapa jenis AI yang telah dikembangkan, masing-masing dengan sejarah dan kontribusi penting dalam bidangnya selain ChatGPT dan AI kontemporer lainnya:

• Computer Vision (CV)

Computer Vision adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk memperoleh, memproses, dan menganalisis data dari dunia visual. Teknologi ini digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan objek, dan pengolahan citra medis. Konsep dasar computer vision telah ada sejak tahun 1960-an dengan proyek awal seperti program "Seeing Machine" di MIT. Pada tahun 1970-an dan 1980-an, perkembangan dalam algoritma pengenalan pola dan pemrosesan citra memungkinkan kemajuan dalam computer vision. Larry Roberts dianggap sebagai salah satu pelopor dalam bidang ini dengan penelitiannya tentang interpretasi gambar pada tahun 1960-an. CV mengalami kemajuan signifikan pada tahun 1990-an dan 2000-an seiring dengan perkembangan teknologi komputer dan algoritma pembelajaran mesin. Keunikan: Kemampuan untuk mendeteksi objek, mengenali wajah, dan melakukan segmentasi gambar memungkinkan aplikasi luas di berbagai bidang seperti keamanan, otomotif (mobil otonom), dan kesehatan (analisis citra medis).

• Natural Language Processing (NLP)

NLP adalah cabang AI yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Teknologi ini memungkinkan komputer untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa alami. NLP mulai berkembang pada tahun 1950-an dengan percobaan awal seperti tes Turing yang diajukan oleh Alan Turing untuk mengevaluasi kecerdasan mesin. Perkembangan signifikan terjadi pada tahun 1980-an dengan munculnya teknik pemrosesan bahasa statistik dan pembelajaran mesin.  Noam Chomsky dengan teori linguistiknya yang mempengaruhi pengembangan NLP.NLP berkembang pesat sejak tahun 1950-an dengan percepatan perkembangan pada 1980-an hingga sekarang. Keunikan: Kemampuan untuk memahami konteks, menganalisis sentimen, dan melakukan terjemahan bahasa memungkinkan penerapan dalam chatbots, asisten virtual, dan terjemahan otomatis.

• Reinforcement Learning (RL)

RL adalah metode pembelajaran di mana agen AI belajar melalui trial and error untuk mencapai tujuan tertentu dengan menerima imbalan atau hukuman berdasarkan aksinya. Konsep RL telah ada sejak tahun 1950-an, tetapi istilah ini mulai populer pada tahun 1980-an dengan karya Richard Sutton dan Andrew Barto.  Richard Sutton dan Andrew Barto adalah pionir dalam pengembangan teori RL dengan buku mereka "Reinforcement Learning: An Introduction" yang diterbitkan pada tahun 1998. Keunikan: Belajar dari lingkungan dan pengalaman, membuat keputusan berdasarkan imbalan atau hukuman, sangat efektif untuk permainan, robotika, dan pengendalian otomatis.

• Expert Systems

Sistem AI yang meniru kemampuan pengambilan keputusan manusia berdasarkan pengetahuan tertentu dan aturan-aturan berbasis pengetahuan. Sistem ahli pertama dikembangkan pada 1960-an dan 1970-an. Salah satu contoh awal adalah program Dendral, dikembangkan oleh Edward Feigenbaum dan rekan-rekannya di Stanford University.  Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg terlibat dalam pengembangan Dendral. Keunikan: Menggunakan aturan-aturan berbasis pengetahuan untuk mengambil keputusan atau memberikan rekomendasi, sangat berguna dalam diagnosis medis, penambangan data, dan sistem manajemen.

• Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs adalah tipe AI yang menggunakan dua jaringan neural (generator dan discriminator) untuk menghasilkan data yang mirip dengan data asli. GANs diperkenalkan oleh Ian Goodfellow dan rekan-rekannya pada tahun 2014. Keunikan: Kemampuan menghasilkan data baru yang sangat mirip dengan data nyata, seperti gambar, suara, atau teks. Aplikasi termasuk pembuatan seni, peningkatan resolusi gambar, dan pembuatan konten realistis.

• Machine Learning (ML)

ML adalah subbidang AI yang fokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari dan membuat prediksi berdasarkan data. Konsep ML telah ada sejak awal AI pada 1950-an, dengan perkembangan signifikan pada 1980-an dan 1990-an seiring dengan peningkatan daya komputasi dan ketersediaan data. Arthur Samuel menciptakan istilah "machine learning" pada 1959. Geoffrey Hinton, Yann LeCun, dan Yoshua Bengio adalah tokoh kunci dalam perkembangan deep learning, sebuah subbidang ML. Sejak 1950-an, dengan percepatan pada 1980-an dan 1990-an. Keunikan: Kemampuan untuk menganalisis data besar dan membuat prediksi atau rekomendasi yang personal. Aplikasi luas mencakup rekomendasi produk, diagnosis medis, dan deteksi penipuan.

• Robotic Process Automation (RPA)

RPA adalah teknologi yang memungkinkan otomatisasi tugas-tugas berulang dan berbasis aturan dengan menggunakan software robots atau bots. RPA mulai berkembang pada awal 2000-an sebagai evolusi dari teknologi otomatisasi bisnis dan workflow automation. David Moss dan Alastair Bathgate mendirikan Blue Prism pada tahun 2001. Dimulai pada awal 2000-an dan terus berkembang hingga sekarang. Keunikan: Mengotomatisasi tugas manual dan repetitif, meningkatkan efisiensi operasional. Aplikasi termasuk pemrosesan klaim asuransi, manajemen HR, dan layanan pelanggan.

Setiap jenis AI ini memiliki sejarah dan perkembangan yang unik, menunjukkan betapa beragamnya bidang ini dan betapa luasnya aplikasi AI dalam kehidupan sehari-hari.

Daftar Pustaka