Dalam catatan blog ini, kami akan melihat teknologi dan kemungkinan untuk melihat sama ada AI boleh menggantikan sepenuhnya pemikiran dan pembelajaran manusia.
Apabila komputer mula-mula muncul, peranan mereka adalah untuk melakukan banyak pengiraan yang tidak dapat dilakukan oleh manusia secara realistik. Sejak itu, apabila teknologi komputer telah berkembang, komputer telah membantu manusia dalam banyak bidang, termasuk pengiraan asas, menyimpan dan berkongsi maklumat, dan melaksanakan operasi yang kompleks. Sains komputer berkembang pada kadar terpantas berbanding semua bidang lain. Pada masa ini, orang sedang berusaha untuk membuat komputer bukan sahaja melakukan perkara yang tidak boleh dilakukan oleh manusia, tetapi juga berfikir dan belajar sendiri, sesuatu yang hanya manusia dan organisma yang lebih tinggi mampu lakukan sebelum ini. Usaha untuk membolehkan komputer berfikir seperti manusia dan belajar serta berkembang sendiri telah menghasilkan teknologi yang dipanggil kecerdasan buatan.
Kecerdasan buatan bukan hanya AlphaGo atau Watson, seperti yang difikirkan oleh kebanyakan orang, tetapi sebarang teknologi yang membolehkan komputer berfikir dan mempelajari perkara yang hanya boleh dilakukan oleh manusia. Sebagai contoh, teknologi penterjemahan automatik bukan sahaja menterjemah senarai perkataan mengikut tertib, tetapi juga mengubah makna perkataan supaya masuk akal dalam konteks. Mengecam wajah seseorang dalam kamera atau mengkategorikan foto orang yang sama juga merupakan contoh AI. Teknologi ini digunakan dalam pelbagai bidang, dan baru-baru ini telah menjadi sebahagian daripada kehidupan seharian kita.
AI boleh dikategorikan kepada dua jenis utama: AI lemah dan kuat. AI lemah merujuk kepada AI yang direka untuk menyelesaikan masalah dengan tujuan tertentu. Semua teknologi AI yang dibangunkan sehingga kini tergolong dalam kategori AI yang lemah. Sebaliknya, AI yang kuat ialah AI yang boleh mempelajari dan menyelesaikan semua bidang dengan sendirinya tanpa tujuan tertentu, dan dipercayai secara meluas bahawa ia tidak boleh dicipta dengan teknologi semasa. Contoh AI yang kuat ialah Skynet daripada filem The Terminator. Kunci kepada AI yang kuat ialah ia boleh membuat pertimbangan sendiri, belajar, dan menghasilkan cara untuk mencapai sebarang matlamat. AlphaGo sering dikelirukan dengan AI yang kuat. Ini kerana AlphaGo mempunyai kuasa pengiraan yang hebat dan keupayaan untuk mempelajari nombor sendiri. Walau bagaimanapun, AlphaGo dikategorikan sebagai AI yang lemah kerana ia menemui pelbagai penyelesaian dengan matlamat khusus untuk memenangi permainan Go.
Perkara yang paling dekat dengan program AI yang kukuh yang dibangunkan setakat ini ialah Watson IBM. Watson telah mendapat banyak pengiktirafan untuk prestasinya dengan menyertai dan memenangi rancangan kuiz popular di AS Ia juga dijangka telah memperoleh lebih banyak pengetahuan daripada bersaing dengan pakar trivia. Dan Watson bukan sahaja dibina untuk rancangan kuiz. Watson boleh bekerja dengan sistem dalam banyak bidang lain dan belajar daripadanya juga, menjadikannya kecerdasan buatan yang sangat berguna yang dengan pantas menjadi lebih serba boleh. Sudah tentu, Watson belum lagi menjadi AI yang kuat kerana ia diberi tujuan oleh manusia dan beroperasi untuk memenuhinya, dan bukannya mencari penyelesaian dalam pelbagai bidang secara bersendirian. Walau bagaimanapun, dengan kepantasan pembangunan teknologi komputer, digabungkan dengan teknologi seperti pembelajaran mendalam dan data besar, kemungkinan AI yang kuat terbuka.
Seperti yang dinyatakan sebelum ini, AI akhirnya belajar untuk memperbaiki dirinya sendiri, dan teknologi yang dipanggil pembelajaran mesin membolehkan AI belajar. Pembelajaran mesin ialah teknik yang membolehkan komputer belajar tanpa program bertulis yang jelas. AI dengan pembelajaran mesin menganalisis hubungan antara data yang diberikan dan mengenal pasti mekanisme yang tidak ditentukan untuk menjana data baharu. Secara ringkas, ia adalah teknologi yang menganalisis banyak A dan B untuk memahami proses bagaimana A menjadi B melalui data. Pembelajaran mesin adalah tentang menggunakan corak ini untuk menghasilkan B hingga A. Teknologi ini adalah asas untuk AI mempelajari dirinya sendiri, dan baru-baru ini, teknologi pembelajaran mendalam lahir daripadanya, dan teknologi pembelajaran mendalam telah memainkan peranan penting dalam perkembangan pesat AI. Dalam pembelajaran mesin tradisional, algoritma dilatih oleh manusia untuk menemui dan menghasilkan jawapan berdasarkan maklumat yang diberikan oleh manusia. Pembelajaran mendalam pula mempunyai keupayaan untuk mencari jawapan sendiri, tanpa perlu manusia mengajarnya maklumat. Sebagai contoh, dengan pembelajaran mesin, untuk AI melihat gambar dan mengklasifikasikannya sebagai burung, manusia perlu menunjukkan beberapa gambar burung dan mengajarnya "ini adalah burung." Pembelajaran mendalam, sebaliknya, boleh menganalisis gambar burung yang berbeza dan mengklasifikasikan burung lain sebagai burung tanpa arahan manusia. Oleh itu, pembelajaran mendalam menjadikan AI lebih cekap dan mampu belajar sendiri dalam pelbagai bidang.
Agar pembelajaran mendalam berfungsi dengan baik, AI memerlukan sejumlah besar data yang tersedia untuknya. Di sinilah teknologi data besar yang disebutkan di atas berlaku. Teknologi data besar ialah teknologi yang memproses data yang tidak boleh dikendalikan oleh kaedah pemprosesan konvensional kerana volumnya yang besar dan kitaran penjanaan yang singkat. Teknologi pembelajaran mendalam digunakan dalam kombinasi dengan data besar kerana lebih banyak data tersedia, pembelajaran yang lebih berkesan dan tepat boleh dilakukan. Dalam kes ini, cara kami memproses dan menggunakan jumlah data yang semakin meningkat juga akan berkembang melalui pembelajaran. Dengan menggabungkan pembelajaran mendalam dan teknologi data besar, AI dapat mempelajari dan menggunakan lebih banyak maklumat dengan lebih cekap.
Kebanyakan penyelidik percaya bahawa AI yang kuat tidak dapat dicapai dengan teknologi semasa, tetapi teknologi AI sedang berkembang, termasuk peralihan daripada pembelajaran mesin kepada pembelajaran mendalam dan gabungan dengan teknologi data besar. Melalui interkoneksi teknologi ini, AI berkembang dengan pantas, dan kadar ini berkemungkinan meningkat. Di samping itu, manusia akan terus berusaha untuk meningkatkan AI. Oleh itu, walaupun mustahil untuk mencipta AI yang kuat, ia akan terus berkembang untuk mendekatinya.
