19 January 2020

Google Deepdream: Mesin yang Bermimpi, Apa Pentingnya?

 

Lihatlah foto di atas. Situs berita Liputan6 pada 30 Maret 2015 membuat berita tentang foto tersebut dengan judul Awan Berbentuk Lafaz Allah Muncul di Langit Gorontalo. Bila Anda seorang muslim atau seorang Arab, mungkin setuju. Tapi bagaimana dengan seorang bocah Eskimo yang tak kenal agama Islam atau tulisan Arab seumur hidupnya ketika melihat awan tersebut? Mungkin si bocah akan menginterpretasikan lain, atau tak menganggapnya penting. Begitu pula bagi mereka yang tak pernah kenal agama Nasrani, foto di bawah ini tak berarti apa pun.

 

Dinding batu yang diklaim mirip wajah Yesus (Inilah.com)

 

Otak manusia memiliki kemampuan mengolah memori sesuai dengan informasi yang dimasukkan atau diingat. Waktu kecil kita diberi tahu bahwa benda kotak dengan empat lingkaran di bawah dan bisa berjalan itu adalah mobil. Benda bulat yang ditendang itu namanya bola. Dan seterusnya. Informasi yang kita terima lewat pancaindera itu tersimpan di otak sebagai pola. Ketika menemui benda sejenis kita tak sulit lagi mengenalinya karena sudah mengenal polanya. Makin sering kita bertemu dengan pola yang sama, makin mudah kita mengenalinya.

Bila kita menemui benda asing, otak akan mencoba mengenalinya melalui pola terdekat atau yang terbiasa kita gunakan. Kita menggunakan imajinasi. Faktanya, berimajinasi juga adalah proses berpikir.

Mesin yang Mengkhayal

Ketika kencan pertama, berdebar sekali rasanya. Kita membayangkan kekasih akan datang dengan baju warna merah, tersenyum hangat, dan kemudian berjalan bersama bergandeng tangan. Padahal baru lamunan. Sama seperti lamunan kita di hadapan sebuah tanah kosong yang di situ akan berdiri rumah kita kelak. Kita berimajinasi seperti apa bentuk rumah itu nanti. Otak kita belum pernah punya informasi riil soal itu, tapi kita tetap bisa mengkhayalkannya.

Sekarang mesin juga bisa berkhayal.

Mengapa mengkhayal itu penting? Karena ia adalah bentuk proses kemandirian berpikir. Menciptakan mesin yang bisa berpikir dan mengajari dirinya sendiri adalah obsesi pengembang teknologi. Bila mesin mampu berpikir dan mengajari dirinya sendiri, ia bisa mengembangkan alogaritma dan pola yang awalnya dimasukkan oleh si programmer secara terbatas.

Contoh, bila Apple Siri bisa mengajari dirinya sendiri, maka kita tak usah lagi menunggu update Bahasa Indonesia untuk memerintahnya dalam Bahasa. Bahkan dalam Bahasa Jawa pun ia bisa belajar sendiri. Lebih jauh, kita kelak akan hidup bersama mesin seperti Kitt dalam Knight Rider, Data dalam Star Trek atau Ava dalam Ex Machina.

Pengembangan kecerdasan buatan atau artifical inteligence (AI) sejauh ini baru sebatas memasukkan informasi/data dan AI mempelajarinya lewat pola. Militer telah mengembangkan AI pesawat pembom yang bisa membedakan antara tank dan bus sekolah. Facebook mengembangkan AI yang bisa mengenali wajah penggunanya. Tapi cara kerjanya tetap berdasarkan informasi yang diinput (dalam jumlah sangat besar) dan bekerja sesuai pola yang ditentukan. AI belum bisa mengajari dirinya sendiri menemukan, beradaptasi serta mengolah informasi dan pola baru.

Pada 13 Juni lalu Google Research merilis artikel berjudul Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks. Mereka mengumumkan AI yang mereka kembangkan telah berkembang ke inceptionisme atau permulaan (pemikiran). Ilmuwan Google dalam proyek Google Deepdream ini menciptakan AI yang meniru cara kerja jaringan syaraf otak manusia. Otak bekerja dengan cara masing-masing syaraf yang jumlahnya miliaran itu saling berkomunikasi. Artificial neural network atau jaringan syaraf buatan yang mereka ciptakan terdiri dari 10-30 lapisan. Oleh Google, AI ini 'disuruh' berpikir sendiri. Deepdream ini diartikan sebagai langkah awal menuju Deep Thinking (berpikir mendalam).

Yang pertama diujikan adalah cara AI mengkhayalkan atau menginterpretasikan gambar. Programmer memasukkan jutaan gambar acak ke dalam database AI yang akan menjadi informasi awal otak AI. Kemudian, programmer memasukkan sebuah gambar acak (apa pun), bahkan gambar kosong dengan bintik-bintik, untuk 'dikhayalkan' mesin tersebut. Apa pun jadinya, terserah si mesin. Pokoknya dia berpikir, melamun atau berkhayal sendiri. Dan jadilah gambar-gambar seperti di bawah ini.

 

Gambar sebelum dan sesudah 'lamunan' Google Deepdream (Guardian.co.uk)

 

 

Gambar sebelum dan sesudah 'lamunan' Google Deepdream (Guardian.co.uk)

 

Gambarnya banyak yang bilang mengerikan, seperti khayalan orang mabuk, atau bahkan mirip seni surealisme. Mayoritas gambar khayalan berisi banyak objek mata atau anjing. Namun bukan yang 'mengerikan' itu yang penting. Tapi kemampuan si mesin untuk mempelajari pola bentuk, mengabaikan aspek yang tak penting dari gambar, menyesuaikan objek asing dengan objek yang ia kenali, pemilihan warna, dll. Si mesin sudah berpikir meski sangat sederhana. Tapi cara kerjanya mirip dengan manusia menginterpretasikan awan sebagai lafaz Allah atau batu mirip wajah Yesus di atas.

Deep Blue, Google Car dan Skynet

Mengapa 'gambar-gambar jelek' di atas penting? Karena Google berhasil membuktikan bahwa mesin bisa berpikir serta mengajari dan mengembangkan dirinya sendiri.

Pada 1997 IBM menciptakan komputer super Deep Blue khusus untuk melawan Grand Master catur Garry Kasparov. Programmer Deep Blue memasukkan kemampuan di komputer memperhitungkan miliaran kemungkinan langkah catur per detik. Sementara Kasparov 'hanya' bisa sekitar 30 kemungkinan langkah per menit. Pada 2010 ilmuwan robotik Google, Sebastian Thrun, menciptakan Google Car: mobil yang bisa berkendara sendiri. Dilengkapi dengan GPS, laser, sensor, kamera dll, mobil ini sudah sering diuji coba di jalan raya.

Tapi cara kerja Deep Blue dan Google Car seperti mengamini apa yang dikatakan ekonom Frank Levy dan Richard Murnane. Dalam buku terkenal mereka yang berjudul The New Division of Labor: How Computers Are Creating the Next Job Market, keduanya berargumen mustahil mesin bisa menyamai kecerdasan manusia. Terutama dalam aspek pengenalan pola, persepsi indra dan pengetahuan konseptual. Agar mesin lebih cerdas, programmer harus memasukkan sangat banyak data informasi dan pola. Jumlahnya bisa miliaran atau triliunan. Misal, Google Car tentu tak tahu bagaimana harus bersikap terhadap 'polisi gopek' di setiap perempatan jalanan Ibu Kota, kecuali dimasukkan perintah dulu ke dalam database-nya. Tapi bila Google Car dilengkapi dengan AI pengembangan Google Deepdream ini, ia bisa tahu tanpa harus diberi tahu. Karena ia belajar sendiri. Kelak, kita tak lagi harus mengasupi banyak informasi ke mesin. Tapi bertindak layaknya guru: mengajarinya cara berpikir.

Mesin yang bisa belajar sendiri (mungkin) terdengar hebat. Ia bisa memutuskan sendiri, bahkan memutuskan yang terbaik buat manusia. Seperti Skynet dalam film Terminator yang memutuskan meluncurkan semua nuklir di seluruh dunia supaya manusia punah. (*)

(Hilman Fajrian, aktivis sosial media/KCM)

Category: 

 GULIRKAN KE BAWAH UNTUK MELIHAT ARTIKEL LAINNYA  


Berita lainnya

loading...