Siapakah para pelopor AI? Analisis komprehensif revolusi pembelajaran mendalam – Gambar: Xpert.Digital
Lupakan ChatGPT: Makalah Google tahun 2017 'Perhatian Adalah Semua yang Anda Butuhkan' adalah alasan sebenarnya ledakan AI
Apa itu Era Pembelajaran Mendalam?
Era Pembelajaran Mendalam mengacu pada periode sejak 2010 di mana perkembangan kecerdasan buatan telah mengalami percepatan fundamental berkat beberapa terobosan teknologi. Era ini menandai titik balik dalam sejarah AI, karena prasyarat yang diperlukan untuk melatih jaringan saraf kompleks pertama kali terpenuhi: daya komputasi yang memadai, data dalam jumlah besar, dan algoritma yang lebih baik.
Istilah pembelajaran mendalam mengacu pada jaringan saraf berlapis yang dapat secara otomatis mengekstraksi fitur abstrak dari data. Berbeda dengan pendekatan sebelumnya, sistem ini tidak perlu lagi diprogram secara manual untuk mengidentifikasi fitur yang seharusnya dikenali; melainkan, sistem ini mempelajari pola-pola ini secara independen dari data pelatihan.
Cocok untuk:
Mengapa revolusi pembelajaran mendalam dimulai pada tahun 2010?
Tahun 2010 merupakan tahun yang krusial, dengan tiga perkembangan penting yang bertemu. Pertama, basis data ImageNet dirilis, berisi lebih dari 10 juta gambar berlabel dalam 1.000 kategori, sehingga untuk pertama kalinya, menyediakan kumpulan data yang cukup besar untuk melatih jaringan saraf dalam.
Kedua, unit pemrosesan grafis (GPU) telah menjadi cukup canggih untuk memungkinkan pemrosesan paralel data dalam jumlah besar. Platform CUDA NVIDIA, yang diperkenalkan pada tahun 2007, memungkinkan para peneliti untuk melakukan komputasi intensif yang diperlukan untuk pembelajaran mendalam.
Ketiga, penyempurnaan algoritmik, khususnya penggunaan fungsi aktivasi ReLU, alih-alih fungsi sigmoid tradisional, mempercepat pelatihan secara signifikan. Konvergensi ini akhirnya memungkinkan penerapan fondasi teoretis dari tahun 1980-an dalam praktik.
Terobosan apa yang menandai dimulainya revolusi pembelajaran mendalam?
Terobosan yang menentukan terjadi pada 30 September 2012, dengan kemenangan AlexNet dalam kompetisi ImageNet. Jaringan saraf tiruan konvolusional yang dikembangkan oleh Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, dan Geoffrey Hinton mencapai tingkat kesalahan 15,3 persen, lebih dari 10 poin persentase lebih baik daripada algoritma peringkat kedua.
AlexNet adalah yang pertama berhasil menggabungkan jaringan saraf dalam, set data besar, dan komputasi GPU. Hebatnya, pelatihan dilakukan hanya dengan dua kartu grafis NVIDIA di kamar tidur Krizhevsky. Keberhasilan ini membuktikan kepada komunitas ilmiah bahwa pembelajaran mendalam tidak hanya menarik secara teoritis, tetapi juga unggul secara praktis.
Kesuksesan AlexNet memicu serangkaian perkembangan. Pada awal 2015, model SENet bahkan melampaui tingkat pengenalan manusia ImageNet, dengan tingkat kesalahan 2,25 persen. Peningkatan dramatis ini, yang hanya terjadi dalam beberapa tahun, menunjukkan potensi luar biasa dari teknologi pembelajaran mendalam.
Apa peran arsitektur Transformer?
Pada tahun 2017, tim Google menerbitkan makalah inovatif "Attention Is All You Need", yang memperkenalkan arsitektur Transformer. Arsitektur ini merevolusi pemrosesan bahasa alami dengan sepenuhnya mengandalkan mekanisme atensi dan menghilangkan kebutuhan akan jaringan saraf berulang.
Keistimewaan Transformers adalah kemampuannya memproses data secara paralel: Sementara model sebelumnya harus bekerja secara berurutan, kata demi kata, Transformers dapat memproses seluruh kalimat secara bersamaan. Mekanisme self-attention memungkinkan model untuk memahami hubungan antar kata dalam sebuah kalimat, terlepas dari posisinya.
Arsitektur Transformer menjadi fondasi bagi semua model bahasa berskala besar modern, mulai dari BERT, GPT, hingga Gemini. Makalah aslinya dikutip lebih dari 173.000 kali pada tahun 2025 dan dianggap sebagai salah satu karya ilmiah paling berpengaruh di abad ke-21.
Mengapa Google menjadi pelopor AI terkemuka?
Menurut analisis Epoch AI, Google memimpin dengan selisih yang lebar dengan 168 model AI yang "terkenal". Dominasi ini dapat dijelaskan oleh beberapa keputusan strategis yang diambil perusahaan sejak awal.
Google telah berinvestasi besar dalam riset AI sejak tahun 2000-an dan menyadari potensi jaringan saraf sejak dini. Akuisisi DeepMind pada tahun 2014 memberikan keahlian tambahan bagi perusahaan. Peluncuran kerangka kerja TensorFlow sebagai sumber terbuka pada tahun 2015 juga krusial, mempercepat pengembangan AI di seluruh dunia.
Kontribusi Google terhadap arsitektur Transformer sangatlah signifikan. Makalah yang diterbitkan pada tahun 2017 oleh para peneliti Google tersebut meletakkan dasar bagi AI generatif saat ini. Berdasarkan hal ini, Google mengembangkan BERT (2018), yang merevolusi pemrosesan bahasa alami, dan kemudian model Gemini.
Integrasi yang erat antara riset dan pengembangan produk di Google juga berkontribusi pada visibilitas yang tinggi. Model AI terintegrasi langsung ke dalam layanan Google seperti Penelusuran, YouTube, dan Android, yang berkontribusi pada penggunaan praktis dan dengan demikian memenuhi kriteria model "terkemuka".
Cocok untuk:
Bagaimana Microsoft, OpenAI dan Meta berkembang?
Microsoft berada di peringkat kedua dengan 43 model AI terkemuka. Perusahaan ini diuntungkan oleh kemitraan strategisnya dengan OpenAI, di mana Microsoft menginvestasikan beberapa miliar dolar. Kolaborasi ini memungkinkan Microsoft untuk mengintegrasikan model GPT sejak awal ke dalam produk-produk seperti Bing dan Copilot.
OpenAI berada di peringkat ketiga dengan 40 model, meskipun baru didirikan pada tahun 2015. Pengembangan seri GPT, dari GPT-1 (2018) hingga model terkini seperti GPT-4 dan o3, menjadikan OpenAI sebagai pengembang terkemuka model bahasa berskala besar. ChatGPT, yang dirilis pada tahun 2022, mencapai satu juta pengguna dalam lima hari dan membawa AI ke mata publik.
Meta (Facebook) mengembangkan seri LLaMA, yang terdiri dari 35 model, sebagai alternatif sumber terbuka untuk model tertutup. Model-model LLaMA, terutama LLaMA 3 dan LLaMA 4 yang lebih baru, menunjukkan bahwa model sumber terbuka juga dapat bersaing dengan solusi proprietary.
Cocok untuk:
Apa yang membuat model AI “layak disebutkan”?
Epoch AI mendefinisikan sebuah model AI sebagai "layak dicatat" jika memenuhi setidaknya satu dari empat kriteria. Pertama, model tersebut harus mencapai peningkatan teknis di atas tolok ukur yang diakui. Kedua, model tersebut harus mencapai frekuensi sitasi yang tinggi, lebih dari 1.000 sitasi. Ketiga, relevansi historis dapat menjadi kriteria, meskipun model tersebut secara teknis sudah ketinggalan zaman. Keempat, penggunaan praktis yang signifikan harus dipertimbangkan.
Definisi ini tidak hanya berfokus pada kemajuan teknologi, tetapi juga pada dampak dan relevansi aktual dalam lingkungan ilmiah dan ekonomi. Dengan demikian, suatu model dapat dianggap penting jika menemukan penerapan praktis yang luas, meskipun belum tentu merupakan model yang paling maju secara teknis.
Basis data Epoch AI mencakup lebih dari 2.400 model pembelajaran mesin dari tahun 1950 hingga saat ini, menjadikannya koleksi publik terbesar dari jenisnya. Basis data komprehensif ini memungkinkan analisis mendalam tentang perkembangan AI selama lebih dari 70 tahun.
Bagaimana AI berkembang sebelum era pembelajaran mendalam?
Sejarah kecerdasan buatan sebelum tahun 2010 diwarnai oleh siklus optimisme dan kekecewaan. Tahun 1950-an dan 1960-an diwarnai oleh optimisme yang luar biasa, yang dilambangkan oleh perceptron karya Frank Rosenblatt (1957). Jaringan saraf awal ini memicu harapan akan datangnya kecerdasan buatan.
Musim dingin pertama AI dimulai pada awal 1970-an, dipicu oleh buku Marvin Minsky dan Seymour Papert tentang batas-batas perseptron (1969). Laporan Lighthill tahun 1973 kepada Parlemen Inggris menyebabkan pemotongan dana penelitian yang drastis. Fase ini berlangsung hingga sekitar tahun 1980 dan secara signifikan memperlambat penelitian AI.
Tahun 1980-an menyaksikan kebangkitan berkat sistem pakar seperti MYCIN, sebuah sistem diagnostik medis. Pada saat yang sama, Geoffrey Hinton, David Rumelhart, dan Ronald Williams mengembangkan algoritma backpropagation pada tahun 1986, yang memungkinkan jaringan saraf tiruan untuk dilatih. Yann LeCun mengembangkan LeNet, sebuah jaringan saraf tiruan konvolusional awal untuk pengenalan tulisan tangan, sejak tahun 1989.
Musim dingin AI kedua terjadi pada akhir 1980-an, ketika ekspektasi tinggi terhadap sistem pakar dan mesin LISP pupus. Fase ini berlangsung hingga 1990-an dan ditandai oleh skeptisisme terhadap jaringan saraf.
Fondasi teknologi apa yang memungkinkan pembelajaran mendalam?
Tiga terobosan utama mendorong revolusi pembelajaran mendalam. Pengembangan GPU yang canggih sangat penting, karena memungkinkan pemrosesan paralel data dalam jumlah besar. Platform CUDA NVIDIA pada tahun 2007 membuat komputasi GPU dapat diakses untuk pembelajaran mesin.
Prasyarat kedua adalah kumpulan data yang besar dan berkualitas tinggi. ImageNet, yang diterbitkan pada tahun 2010 oleh Fei-Fei Li, adalah yang pertama menawarkan kumpulan data dengan lebih dari 10 juta gambar berlabel. Jumlah data ini diperlukan untuk melatih jaringan saraf dalam secara efektif.
Peningkatan algoritma membentuk pilar ketiga. Penggunaan fungsi aktivasi ReLU, alih-alih fungsi sigmoid, secara signifikan mempercepat pelatihan. Prosedur optimasi dan teknik regularisasi yang disempurnakan, seperti dropout, membantu mengatasi masalah overfitting.
Bagaimana biaya komputasi untuk pelatihan AI berkembang?
Biaya pelatihan model AI telah meningkat secara eksponensial. Model Transformer asli hanya membutuhkan biaya pelatihan sebesar $930 pada tahun 2017. BERT-Large menghabiskan biaya sebesar $3.300 pada tahun 2018, sementara GPT-3 menghabiskan biaya sekitar $4,3 juta pada tahun 2020.
Model-model modern mencapai biaya yang bahkan lebih ekstrem: GPT-4 diperkirakan menelan biaya $78,4 juta, sementara Gemini Ultra milik Google, dengan biaya sekitar $191,4 juta, mungkin merupakan model termahal yang dilatih hingga saat ini. Tren ini mencerminkan meningkatnya kompleksitas dan ukuran model.
Menurut Epoch AI, daya komputasi yang dibutuhkan untuk pelatihan berlipat ganda kira-kira setiap lima bulan. Perkembangan ini jauh melampaui Hukum Moore dan menunjukkan pesatnya skala penelitian AI. Di saat yang sama, hal ini menyebabkan konsentrasi pengembangan AI di tangan beberapa perusahaan dengan sumber daya yang diperlukan.
Cocok untuk:
Tantangan apa yang ada untuk pengembangan AI lebih lanjut?
Pengembangan AI menghadapi beberapa tantangan signifikan. Model penalaran yang dioptimalkan untuk penalaran logis kompleks dapat mencapai batas skalabilitasnya paling cepat pada tahun 2026. Biaya komputasi yang sangat besar membatasi lingkaran aktor yang dapat berpartisipasi dalam penelitian AI mutakhir.
Masalah teknis seperti halusinasi, di mana sistem AI menghasilkan informasi palsu, belum sepenuhnya teratasi. Di saat yang sama, muncul pertanyaan etis terkait kemungkinan menghasilkan konten yang tampak nyata, seperti yang ditunjukkan oleh gambar AI Paus yang viral dengan mantel bulu.
Ketersediaan data pelatihan berkualitas tinggi semakin menjadi hambatan. Banyak model telah dilatih menggunakan sebagian besar data internet yang tersedia, sehingga membutuhkan pendekatan baru dalam pembuatan data.
Bagaimana pengembangan AI memengaruhi masyarakat?
Revolusi pembelajaran mendalam telah memberikan dampak sosial yang sangat besar. Sistem AI digunakan di berbagai bidang penting seperti diagnostik medis, keuangan, dan kendaraan otonom. Potensi perubahan positifnya sangat besar, mulai dari percepatan penemuan ilmiah hingga personalisasi pendidikan.
Pada saat yang sama, risiko baru bermunculan. Kemampuan untuk menciptakan konten palsu yang realistis mengancam integritas informasi. Pekerjaan dapat terancam oleh otomatisasi, dan Kementerian Tenaga Kerja Federal Jerman memperkirakan bahwa pada tahun 2035, tidak akan ada pekerjaan yang tidak menggunakan perangkat lunak AI.
Terkonsentrasinya kekuatan AI di beberapa perusahaan teknologi menimbulkan pertanyaan tentang kendali demokratis atas teknologi canggih ini. Para ahli seperti Geoffrey Hinton, salah satu pelopor pembelajaran mendalam, telah memperingatkan potensi bahaya sistem AI di masa depan.
Para pelopor AI di Era Pembelajaran Mendalam telah menciptakan teknologi yang berpotensi mengubah umat manusia secara fundamental. Kepemimpinan Google dalam pengembangan 168 model AI terkemuka, diikuti oleh Microsoft, OpenAI, dan Meta, menunjukkan konsentrasi kekuatan inovasi di antara segelintir pemain. Revolusi Pembelajaran Mendalam, yang telah berlangsung sejak 2010 dan diprakarsai oleh terobosan seperti AlexNet dan arsitektur Transformer, telah mengubah kehidupan kita sehari-hari dan akan semakin mengubah hal tersebut di masa mendatang. Tantangannya adalah memanfaatkan teknologi canggih ini untuk kepentingan umat manusia sekaligus meminimalkan risikonya.
Cocok untuk:
Transformasi AI Anda, Integrasi AI dan Pakar Industri Platform AI
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.
