Kecerdasan buatan telah menjadi fakta di beberapa segmen keuangan dan transportasi, dan karena menyebar di area lain, kami semakin ingin memastikan bahwa kami mengendalikannya, dan bukan sebaliknya. Dari 2001 A Space Odyssey hingga Blade Runner, RoboCop hingga The Matrix, ketika manusia berurusan dengan kecerdasan buatan, mereka pasti menghadapi fantasi gelap para pembuat film.
Film terbaru Spike Jones "She" dan "Out of the Machine" yang akan datang oleh Alex Garland telah didedikasikan untuk kreasi kecerdasan buatan yang hidup di antara kita. Tes Turing mengemuka, dan kami masih belum dapat menentukan perbedaan utama antara keripik dan kode dari daging dan darah.
Beberapa selebriti Silicon Valley juga mengungkapkan keprihatinan ini: Bulan lalu, Elon Musk (CEO Tesla dan SpaceX) menggambarkan kecerdasan buatan sebagai "ancaman eksistensial terbesar" bagi umat manusia. Apa yang banyak dari kita tidak mengerti, dan mungkin Elon Musk sendiri juga, adalah bahwa kecerdasan buatan bukanlah teknologi luar biasa yang hanya ada dalam fantasi pembuat film dan laboratorium jenius komputer.
Banyak ponsel cerdas kami menggunakan teknik kecerdasan buatan yang belum sempurna untuk menerjemahkan dari satu bahasa ke bahasa lain atau menjawab pertanyaan kami; dalam industri game, AI digunakan untuk menghasilkan skenario game yang kompleks dan selalu berubah. Dan karena perusahaan Silicon Valley seperti Google dan Facebook terus membeli perusahaan AI dan mempekerjakan pakar, AI akan terus berkembang.
Jadi kecerdasan buatan bukanlah film Spielberg?
Tidak ada keluhan tentang film tersebut, tetapi istilah yang berarti "kecerdasan buatan" memiliki sejarah yang jauh lebih panjang daripada yang ditampilkan Spielberg dan Kubrick dalam film mereka. Kecerdasan buatan berasal dari kelahiran komputasi di tahun 1950-an, ketika, hanya 14 tahun setelah mendefinisikan komputer tujuan umum, Alan Turing bertanya-tanya apakah sebuah mesin dapat berpikir.
Video promosi:
64 tahun telah berlalu, dan gagasan ini masih memenuhi pikiran kita, diwujudkan dalam film dan buku, dan dibahas di simposium. Itu tidak menyimpang jauh dari seperangkat aturan yang ditetapkan oleh Turing dalam karyanya pada tahun 1950, Computing Machines and the Mind, di mana dia mengusulkan "permainan imitasi", yang sekarang kita kenal sebagai tes Turing.
Hubungkan komputer ke terminal teks dan biarkan untuk berkomunikasi dengan operator bersama dengan orang sungguhan. Inti dari pengujian ini adalah ketika Anda meminta operator untuk menentukan lawan bicaranya yang manusia, "operator akan membuat kesalahan sebanyak mungkin selama permainan ini karena dia dapat membuat kesalahan saat mencoba membedakan pria dari wanita."
Turing percaya bahwa mencari tahu apakah sebuah mesin dapat lulus ujian akan lebih berguna daripada menjawab pertanyaan samar dan filosofis tentang apakah ia sedang berpikir atau tidak. "Mengenai masalah ini … Saya pikir tidak ada gunanya membahasnya." Benar, Turing mengira bahwa pada tahun 2000 "bahasa dan pendidikan akan berubah begitu banyak sehingga siapa pun dapat berkomunikasi dengan mesin berpikir tanpa masalah."
Secara harfiah, dia tidak terlalu salah. Saat ini, Anda sering mendengar orang berkata bahwa komputer mereka "bodoh" atau "bijaksana". Tetapi bahkan jika kita menjadi lebih serius tentang definisi mesin berpikir, gagasan ini akan lebih dekat dengan kenyataan daripada yang diperkirakan banyak orang.
AI sudah ada?
Relatif. Kami masih jauh dari melalui game simulasi Turing meskipun ada laporan yang sebaliknya. Pada bulan Juni, chatbot Evgeny Gustman berhasil menipu sepertiga juri dengan mengikuti tes Turing di London, meyakinkan mereka bahwa dia adalah manusia.
Tetapi alih-alih berpikir, Eugene mengandalkan trik dan trik. Menyamar sebagai anak laki-laki berusia 13 tahun yang bahasa Inggrisnya bukan bahasa ibunya, mesin itu menjelaskan banyak aspek tidak logis dari perilakunya, termasuk selera humor yang buruk dan pernyataan yang menyinggung, yang sering kali mengarahkan percakapan ke arah lain.
Sebagian besar pengembang AI mencoba mengajarkannya untuk memproses bahasa alami sehingga kami dapat mengeluarkan perintah dalam bahasa yang kami kenal. Inilah yang mulai dilakukan anak-anak bahkan sebelum mereka mengambil langkah pertama, dan ini adalah tugas yang sangat sulit untuk sebuah mesin.
Pertimbangkan ungkapan favorit peneliti AI: "waktu berlalu seperti anak panah, buah terbang seperti pisang." [bermain kata-kata: "waktu berlalu seperti anak panah, lalat buah menyukai pisang"; bagian kedua dari kalimat, dengan analogi dengan yang pertama, dapat diterjemahkan sebagai "buah terbang seperti pisang"]. Dekomposisi kalimat menjadi bagian-bagiannya terkadang membingungkan bahkan penutur asli bahasa Inggris, belum lagi algoritmanya.
Apakah AI memiliki masalah bicara?
Tidak seperti itu. Faktanya, sebagian besar AI tidak digunakan untuk percakapan. Beberapa dari Anda harus tahu tentang kecerdasan buatan bukan dari fiksi ilmiah atau dari Alan Turing, tetapi dari video game, di mana AI digunakan untuk merujuk pada lawan yang dikendalikan komputer.
Dalam penembak orang pertama, misalnya, AI mengontrol pergerakan musuh, memungkinkan mereka mengelak, membidik, dan menembak Anda dengan cara yang paling tidak bisa dipahami. Dalam game balap, AI dapat mengontrol kendaraan saingan. Sebagai teladan AI, video game tentu menyisakan banyak hal yang diinginkan. Tetapi berlian dibuat dari berlian, dan aturan sistem yang disederhanakan bergabung untuk membuat sesuatu yang kompleks.
Ambil GTA V, misalnya, di mana menciptakan kota dengan kehidupannya sendiri berarti Anda dapat berbelok dan menemukan petugas pemadam kebakaran yang memadamkan pengemudi yang menabrak selang; atau Dwarf Fortress, tempat para gnome tinggal di gua-gua dengan kehidupannya sendiri, bertekstur dan memiliki detail algoritme. Sistem gameplay yang muncul ini menunjukkan cara yang sama sekali baru bahwa AI dapat berevolusi, tidak mencoba meniru manusia, tetapi mengembangkan heuristik "cukup baik" yang mengubah algoritme menjadi sesuatu yang sama sekali berbeda ketika diskalakan dengan cukup.
Jadi semua orang berinvestasi dalam AI untuk membuat game yang lebih baik?
Tidak. Perusahaan seperti Apple dan Google menginvestasikan banyak uang dalam AI, mencoba membuat asisten pribadi virtual seperti Siri dan Google Now.
Ini mungkin agak jauh dari visi fantastis Turing, tetapi layanan suara pada dasarnya melakukan kerja keras yang sama seperti manusia. Mereka perlu mendengarkan dan memahami bahasa lisan, menentukan data apa yang dikandungnya, dan kemudian mengembalikan hasilnya, juga dalam bentuk percakapan. Mereka tidak mencoba menipu kita agar percaya bahwa mereka adalah manusia, tetapi itu terjadi dengan sendirinya. Karena semua komputasi dilakukan di cloud, semakin banyak mereka mendengar, semakin baik mereka memahami.
Namun, penelitian AI terkemuka tidak berfokus pada mereplikasi pemahaman manusia tentang dunia, tetapi melampauinya. Watson dari IBM, misalnya, dikenal sebagai komputer yang memenangkan Jeopardy! pada tahun 2011, menggunakan pemahaman natural language untuk menemukan jawaban atas pertanyaan fasilitator. Namun seiring dengan pemahaman bahasa alami, Watson juga dapat membaca dan memahami sejumlah besar data tidak terstruktur, dengan sangat cepat.
Dalam kasus Jeopardy !, dia bekerja dengan 200 juta halaman data, termasuk teks dari seluruh Wikipedia. Tujuan sebenarnya Watson adalah untuk memperluas ke seluruh Internet dan menyediakan para profesional perawatan kesehatan dengan mekanisme yang nyaman untuk bekerja dengannya. Lagipula, ada ilmuwan yang hanya ingin menyelamatkan umat manusia.
Kita semua akan mati?
Mungkin. Ada kekhawatiran bahwa begitu AI yang cukup serbaguna seperti Watson dibuat, kekuatannya akan meningkat seiring dengan kekuatan pemrosesan yang tersedia untuknya. Hukum Moore memprediksi bahwa daya komputasi berlipat ganda setiap 24 bulan, jadi hanya masalah waktu sebelum AI menjadi lebih pintar dari penciptanya dan dapat menciptakan AI yang lebih kuat, yang mengarah pada pertumbuhan eksponensial dalam kemampuannya.
Tapi apa yang akan dilakukan kecerdasan buatan superintelligent dengan kemampuan ini? Itu semua tergantung pada bagaimana program itu diprogram. Masalahnya adalah sangat sulit untuk memprogram komputer yang sangat cerdas sehingga tidak menghancurkan umat manusia secara tidak sengaja.
Katakanlah Anda memberi AI Anda tugas membuat klip kertas dan membuatnya sebaik mungkin. Tak lama lagi, ia akan menyadari bahwa peningkatan produksi bahan pokok dapat dicapai dengan peningkatan lini produksi. Apa yang akan dia lakukan selanjutnya?
“Misalnya, dia akan khawatir jika orang tidak mematikannya, karena klip kertas tidak akan diproduksi,” jelas Nick Bostrom. Paperclip AI, kata Bostrom, “dapat langsung menyingkirkan seseorang karena mereka adalah ancaman. Selain itu, ia membutuhkan sumber daya sebanyak mungkin karena dapat digunakan untuk membuat klip kertas. Misalnya atom dalam tubuh manusia."
Bagaimana cara menangani AI seperti itu?
Satu-satunya cara yang akan berhasil, menurut beberapa ahli teori seperti Ray Kurzweil, CTO Google, adalah dengan mematikan AI. Orang harus berpikir tidak hanya tentang cara membuat AI yang cerdas, tetapi juga tentang sisi etika dari masalah ini - dan program yang sesuai dengannya.
Pada akhirnya, menulis kode hanya mencari masalah. Sebuah mesin dengan instruksi untuk "membuat orang bahagia" dapat memecahkan masalah ini cukup mudah dengan menanamkan elektroda ke dalam otak orang. Oleh karena itu, saat meminta kecerdasan buatan untuk memecahkan masalah filosofis yang besar, kita perlu memastikan bahwa mesin tersebut memahami apa yang "baik" dan apa yang "buruk".
Jadi kita membutuhkan program etika dan semuanya akan baik-baik saja?
Tidak juga. Bahkan jika kita berhasil mencegah AI jahat muncul, pertanyaannya tetap bagaimana masyarakat beradaptasi dengan kemampuan kecerdasan buatan yang berkembang.
Revolusi Industri ditandai dengan otomatisasi sejumlah pekerjaan yang sebelumnya mengandalkan tenaga kerja manual. Tidak diragukan lagi bahwa Revolusi Industri adalah periode pertumbuhan paling signifikan dalam kesejahteraan manusia. Tetapi kudeta pada waktu itu unik dalam kasusnya, dan kecil kemungkinannya kita akan dapat melihat ini lagi.
Apa yang tenaga uap lakukan untuk kerja fisik, AI dapat melakukannya untuk kerja mental. Korban pertama dari bidang ini sudah mulai muncul: tidak ada tempat untuk pengiriman taksi di dunia bersama Hailo dan Uber; pekerjaan seorang pialang saham telah berubah karena diperkenalkannya perdagangan frekuensi tinggi; berita olahraga dan berita akan segera dibuat dengan mobil.
Perubahan nyata baru saja dimulai. Pada bulan November, Goldman Sachs memimpin putaran pendanaan $ 15 juta untuk Kensho, layanan analisis data keuangan yang menggunakan teknik kecerdasan buatan di luar jangkauan analis manusia terbaik. Itu dapat menangani data dalam jumlah besar sehingga orang tidak berdaya di depannya.
Analisis Kensho dapat digunakan oleh perusahaan perdagangan frekuensi tinggi seperti Athena, yang menggunakannya untuk mendapatkan keunggulan milidetik di pasar - cukup untuk menghasilkan uang jika Anda berdagang miliaran dolar.
Setelah perdagangan semacam itu memengaruhi pasar umum, Kensho dapat memberikan algoritme kepada Forbes, dan dia akan menggantikan analis keuangannya. Kebanyakan ringkasan bisnis bersifat one-to-one, dan jika datanya tersedia dalam format terstruktur, mengapa membuang-buang waktu dengan orang-orang?
Secara umum, perubahan seperti itu bagus. Jika pekerjaan jutaan orang menggantikan algoritme, mereka dapat melakukan sesuatu yang lebih baik, jumlah jam kerja akan berkurang, dan kita akan selangkah lebih dekat ke utopia.
