Ahli Matematik yang Merintis Kecerdasan Buatan

Teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) boleh diibaratkan seperti gelombang besar yang melanda dada akhbar, portal berita, audio siar serta media arus perdana seperti radio dan televisyen. Perkembangan teknologi ini menjadi topik hangat sehingga mendorong penerbitan pelbagai buku baharu yang membincangkannya dari pelbagai sudut. AI juga jelas mencuri perhatian dunia kerana potensinya yang besar dalam mengubah cara hidup manusia pada masa ini dan masa hadapan.

Perkembangan pesat dalam bidang AI turut dicerminkan melalui penerbitan ilmiah pada peringkat global. Menurut laporan yang dikeluarkan oleh Nature Research Intelligence, antara tahun 2018 hingga tahun 2022, jumlah penyelidikan bertemakan AI yang diterbitkan meningkat sebanyak 57 peratus, iaitu daripada 512 136 kepada 803 647 penerbitan. Peningkatan ini jelas menunjukkan betapa serius dan meluasnya minat terhadap AI dalam kalangan komuniti penyelidik.

Kepopularan AI berpunca daripada matlamat teknologi ini yang memberikan nilai tambah kepada kehidupan manusia dalam pelbagai aspek. Dalam tempoh dua dekad kebelakangan ini, AI telah menunjukkan keupayaan peningkatan kecekapan dalam sektor pembuatan dan perkhidmatan. Sistem pakar berasaskan AI kini digunakan secara meluas untuk menyelesaikan pelbagai masalah kompleks yang melibatkan bidang pendidikan, kejuruteraan, perniagaan, perubatan, ramalan cuaca dan lain-lain lagi.

Selaras dengan itu, potensi AI dalam sektor penjagaan kesihatan turut berkembang secara signifikan. Laporan oleh Markets and Markets menjangkakan saiz pasaran AI dalam sektor ini dijangkakan meningkat kepada USD148.4 bilion menjelang tahun 2029. Kadar pertumbuhan tahunan kompaun (CAGR) pula diunjurkan pada paras 48.1 peratus sepanjang tempoh ramalan antara 2024 hingga tahun 2029.

Takrifan AI

Disebabkan sifatnya yang masih baharu dan terus berkembang, belum wujud satu kesepakatan yang seragam dalam mentakrifkan teknologi ini. Kepelbagaian pendekatan dan aplikasi AI telah mendorong pelbagai pihak memberikan tafsiran yang berbeza, bergantung pada perspektif dan bidang kepakaran masing-masing.

Wikipedia mentakrifkan AI sebagai kecerdasan yang dipamerkan oleh mesin sistem komputer tertentu. Teknologi ini merupakan bidang penyelidikan dalam sains komputer yang membangunkan dan mengkaji kaedah serta perisian yang membolehkan mesin “melihat” persekitaran dan menggunakan pembelajaran serta kecerdasan untuk bertindak dengan memaksimumkan peluang bagi mencapai matlamat yang ditetapkan. Mesin sedemikianlah yang disebut sebagai AI.

Sementara itu, Britannica memberikan penekanan terhadap fungsi komputer atau robot yang mampu menjalankan tugas yang lazimnya dikaitkan dengan makhluk yang berakal. Penekanan ini mengangkat AI sebagai sistem yang berupaya meniru kebolehan manusia untuk melaksanakan tugasan yang bersifat kognitif.

Tafsiran yang dikemukakan oleh syarikat teknologi terkemuka, International Business Machines Corporation (IBM) pula memberikan tumpuan kepada keupayaan komputer dan mesin untuk mensimulasikan kecerdasan manusia serta menyelesaikan masalah yang kompleks. Bagi IBM, AI merupakan suatu bentuk teknologi yang memperlihatkan keupayaan mesin meniru daya fikir manusia.

Sementara itu, pandangan yang dikemukakan oleh Nigel Toon dalam karya terbarunya How AI Thinks dianggap lebih menyeluruh dan mendalam. Beliau memulakan perbincangan dengan mengetengahkan takrif kecerdasan sebagai kebolehan untuk menggunakan maklumat bagi menyesuaikan diri dan “terus hidup”. Berdasarkan asas ini, Toon kemudiannya menghuraikan AI sebagai alat paling berkuasa yang belum sepenuhnya dicipta oleh manusia sambil menegaskan bahawa kita masih berada pada peringkat awal dalam memahami sepenuhnya potensi luar biasanya.

Menurut Toon, AI bukan sahaja berkeupayaan meningkatkan kecerdasan manusia, malah mampu membantu menyelesaikan masalah kompleks yang sebelum ini dianggap mustahil untuk ditangani. Namun demikian, beliau turut mengingatkan bahawa teknologi ini membawa bersama pelbagai cabaran serta perubahan besar yang perlu diberikan perhatian sewajarnya, khususnya dari aspek etika dan kesan terhadap kehidupan manusia.

Kebanyakan takrifan menyatakan bahawa AI merupakan subbidang dalam sains komputer. Namun begitu, sumbangan pelbagai tokoh daripada disiplin lain, khususnya ahli matematik perintis sering kali terpinggir daripada perhatian umum. Hakikatnya, tokoh ini, sama ada terlibat secara langsung mahupun tidak telah meletakkan asas yang kukuh dalam pembangunan AI sejak dari peringkat awal lagi.

Meskipun AI kini telah menjadi sebahagian daripada kehidupan harian manusia, sejarah awal perkembangannya masih kurang diberikan perhatian secara meluas. Kekurangan pendedahan terhadap asal-usul dan evolusi teknologi ini menyebabkan masyarakat umum sukar memahami implikasi sebenar serta potensi masa hadapan AI.

Bapa AI

Pada tahun 1955, Profesor John McCarthy telah mengemukakan satu kertas cadangan kepada pihak pengurusan Dartmouth College untuk menganjurkan sebuah pertemuan bagi melaksanakan projek penyelidikan berkaitan dengan kecerdasan buatan pada musim panas tahun berikutnya. Cadangan tersebut menjadi detik bersejarah yang menandakan kemunculan istilah artificial intelligence atau AI buat pertama kalinya. Pada ketika itu, McCarthy berkhidmat di Jabatan Matematik dan Astronomi, Dartmouth College.

Beliau menerima ijazah pertama dalam bidang matematik dari California Institute of Technology (Caltech) sebelum melanjutkan pengajian pada peringkat sarjana di Princeton University dalam bidang yang sama dan menamatkan pengajian dengan memperoleh ijazah kedoktoran pada tahun 1951, juga dari institusi yang sama.

Cadangan yang dikemukakan oleh McCarthy pada tahun 1955 adalah seperti yang berikut:

Kami mencadangkan agar satu kajian selama dua bulan mengenai AI dijalankan oleh sepuluh orang penyelidik pada musim panas tahun 1956 di Dartmouth College, Hanover, New Hampshire. Kajian tersebut akan diasaskan dengan andaian bahawa setiap aspek pembelajaran atau sebarang ciri kecerdasan boleh diterangkan dengan cukup jelas sehingga memungkinkan pembinaan mesin untuk mensimulasikannya. Usaha akan ditumpukan ke arah membina mesin yang mampu menggunakan bahasa, memanipulasi konsep dan bentuk abstrak, menyelesaikan masalah yang selama ini hanya dilakukan oleh manusia serta mempunyai kebolehan memperbaik dirinya sendiri.

Menurut McCarthy dan pasukannya, mereka percaya bahawa kemajuan boleh dicapai sekiranya sekumpulan saintis yang dipilih bekerjasama secara intensif sepanjang tempoh kajian tersebut. Atas inisiatif dan sumbangan awal inilah, McCarthy diiktiraf dan dikenali sebagai Bapa AI.

Dari Kolej Dartmouth

Usaha yang digerakkan oleh McCarthy boleh diibaratkan seperti serampang tiga mata. Tujuan utamanya adalah untuk membentuk satu pasukan petugas khas yang terdiri daripada pemikir dan saintis bagi merealisasikan projek AI yang dirancangnya. McCarthy telah menyasarkan sepuluh individu, termasuklah dirinya sendiri untuk menyertai pasukan tersebut.

Antara tokoh yang dikenal pasti termasuklah Oliver Selfridge, Nathaniel Rochester, Marvin Minsky, Ray Solomonoff, Claude Shannon dan John McCarthy sendiri. Mereka merupakan individu muda yang pintar dan mempunyai latar belakang yang kukuh dalam bidang masing-masing.

Gabungan tenaga intelektual daripada kelompok ini juga telah melakar laluan penting dalam pembangunan AI pada era tersebut dan bagi dekad yang mendatang. Sumbangan mereka memberikan impak besar, bukan sahaja kepada perkembangan AI, malah kepada kemajuan ketamadunan manusia secara keseluruhan.

Bapa Persepsi Mesin

Oliver Selfridge berasal dari England sebelum berhijrah ke Amerika Syarikat. Beliau memperoleh ijazah muda dalam bidang matematik dari Massachusetts Institute of Technology (MIT) pada tahun 1945. Selfridge kemudiannya berhasrat untuk melanjutkan pengajian pada peringkat Doktor Falsafah (PhD) dalam bidang yang sama di bawah seliaan tokoh terkenal, Norbert Wiener, namun tidak berjaya menyiapkan tesisnya.

Walaupun tidak menamatkan pengajian PhD, Selfridge tetap mencatatkan pencapaian besar dalam bidang AI. Pada tahun 1959, beliau menerbitkan sebuah makalah monumental setebal 15 muka surat yang bertajuk Pandemonium: A Paradigm for Learning. Dalam makalah tersebut, beliau memperkenalkan tanggapan tentang kewujudan entiti seperti “syaitan” yang berfungsi seolah-olah merekodkan peristiwa, mengenal pasti corak dalam peristiwa itu dan menjanakan peristiwa baharu berdasarkan corak yang dikesan.

Idea ini kemudiannya dirumuskan sebagai asas kepada pengaturcaraan berorientasikan aspek. Dalam erti kata lain, Selfridge telah mengemukakan satu kerangka awal untuk proses pengecaman corak dalam sistem komputer. Atas sumbangan inilah, beliau dikenali sebagai Bapa Persepsi Mesin.

Bapa Teori Maklumat Algoritma

Ray Solomonoff menunjukkan minat yang mendalam dalam bidang matematik sejak usia remaja. Ketika berumur 16 tahun, beliau sudah mula mencari kaedah untuk menyelesaikan permasalahan matematik secara umum. Minat tersebut terus berkembang sehingga beliau memperoleh ijazah sarjana dalam bidang fizik dari University of Chicago pada tahun 1951.

Solomonoff menggunakan Teorem Bayes dalam makalahnya yang bertajuk “A Formal Theory of Inductive Inference” yang diterbitkan dalam jurnal Information and Control, Jilid 7 pada tahun 1964. Dalam makalah ini, beliau menghuraikan bahawa hipotesis paling mudah mempunyai kebarangkalian tertinggi untuk benar, manakala hipotesis yang lebih kompleks mempunyai kebarangkalian yang lebih rendah. Implikasi utama daripada teori ini ialah sistem pembelajaran dalam mesin perlu bermula dengan pemahaman asas terhadap persekitarannya, sebelum mempelajari maklumat tambahan secara beransur-ansur.

Dengan pendekatan ini, tindakan yang mudah oleh mesin akan membawa kepada kesan yang positif. Melalui proses yang berulang juga, mesin berupaya untuk belajar sendiri dan meningkatkan keupayaannya untuk menghasilkan output yang lebih baik dari semasa ke semasa.

Solomonoff merupakan satu daripada sepuluh tokoh yang diundang oleh John McCarthy ke Dartmouth pada musim panas tahun 1956. Atas sumbangannya yang besar dalam membentuk asas kepada pembelajaran mesin secara kebarangkalian, beliau dikenali sebagai Bapa Teori Maklumat Algoritma.

Bapa Teori Maklumat

Seorang lagi tokoh genius yang menghadiri pertemuan bersejarah di Dartmouth ialah Claude Shannon. Beliau memperoleh ijazah sarjana muda dalam bidang kejuruteraan elektrik dan matematik dari University of Michigan pada tahun 1936. Setahun kemudian, pada usia 21 tahun, Shannon melanjutkan pengajian ke peringkat sarjana dalam bidang kejuruteraan elektrik di MIT.

Tesis sarjana beliau yang mengaplikasikan aljabar Boolean dalam litar pensuisan dianggap sebagai karya yang amat penting dalam sejarah sains moden. Ahli psikologi tersohor, Howard Gardner pernah menyatakan bahawa tesis Shannon mungkin merupakan tesis sarjana paling signifikan pada abad tersebut. Atas sumbangan cemerlang ini, Shannon telah dianugerahkan Hadiah Alfred Noble oleh American Society of Civil Engineers pada tahun 1939. Beliau kemudian menyempurnakan pengajian pada peringkat kedoktoran dalam bidang matematik dari MIT pada tahun 1940.

Pada tahun 1948, Shannon menerbitkan makalah berjudul “A Mathematical Theory of Communication” dalam Bell System Technical Journal. Dalam karya tersebut, beliau memperkenalkan konsep revolusioner bahawa semua maklumat boleh dihantar dan diterima merentasi jarak secara digital. Penemuan ini menjadi asas kepada pembangunan teknologi komunikasi moden, termasuklah Internet, telefon bimbit dan sistem pemindahan data digital.

Datuk Bandar Lembah Silikon

Seorang lagi perintis penting dalam sejarah pembangunan kecerdasan buatan yang mempunyai latar belakang matematik ialah Robert Noyce. Beliau merupakan graduan Grinnell College dalam bidang fizik dan matematik pada tahun 1949 sebelum memperoleh PhD dalam bidang fizik dari MIT pada tahun 1953.

Walaupun Noyce bukan sebahagian daripada sepuluh saintis yang diundang oleh John McCarthy ke Dartmouth pada musim panas 1956, sumbangannya terhadap pembangunan AI secara tidak langsung amat besar dan tidak boleh dinafikan. Pada tahun 1957, Noyce mengasaskan Fairchild Semiconductor, diikuti dengan penubuhan Intel Corporation pada tahun 1968, syarikat yang kini menjadi tunjang kepada industri mikrocip dunia.

Penciptaan litar bersepadu pertama yang berjaya dikomersialkan dengan menggunakan teknologi planar merupakan antara pencapaian terpenting beliau. Litar ini pada asalnya dibangunkan untuk komputer kawalan misi penerbangan kapal angkasa Apollo. Melalui ciptaan tersebut, Noyce berjaya menyepadukan beberapa transistor ke dalam satu cip tunggal dan seterusnya membuka jalan kepada penghasilan pelbagai peranti elektronik moden, termasuklah sistem AI yang digunakan pada hari ini. Mengenangkan sumbangan inovatif dan kesan jangka panjang yang diberikan oleh beliau terhadap peradaban teknologi global, Robert Noyce telah diberi penghormatan dengan gelaran Datuk Bandar Lembah Silikon.

Komponen Utama Sistem AI

Sesuatu sistem AI memerlukan tiga komponen utama. Pertama, perkakasan komputer berkuasa tinggi bagi tujuan pemprosesan data. Kedua, manusia yang bertanggungjawab untuk menyediakan kaedah pembelajaran untuk membimbing sistem tersebut. Ketiga, maklumat digital yang perlu dipelajari oleh sistem AI agar dapat berfungsi dengan berkesan.

Ahli matematik perintis yang menghadiri pertemuan di Dartmouth seperti John McCarthy, Oliver Selfridge, Ray Solomonoff dan Claude Shannon telah melakar sejarah serta merintis jalan bagi pembangunan AI moden. Namun begitu, tanpa sumbangan besar tokoh seperti Robert Noyce dalam memperkasakan keupayaan komputer, jalan pembangunan tersebut tidak mungkin menjadi kenyataan. Noyce mencipta litar bersepadu yang membolehkan pembinaan komputer berkeupayaan tinggi dan berskala kecil, lalu menyokong pertumbuhan teknologi AI secara besar-besaran.

Sehubungan itu, adalah tidak adil untuk mengenepikan sumbangan tokoh matematik terawal lain yang telah membantu perkembangan AI, sama ada secara langsung mahupun tidak langsung. Ringkasan tentang beberapa tokoh penting yang meletakkan asas kepada pembangunan AI pada hari ini adalah seperti yang berikut:

Thomas Bayes

Bayes menunjukkan bahawa kebarangkalian sesuatu peristiwa boleh dikaitkan dengan pemahaman kita terhadap keadaan sebelumnya. Jika maklumat tentang punca kejadian masih terhad, kebarangkalian berlakunya semula peristiwa tersebut adalah rendah. Namun begitu, apabila maklumat bertambah, kebarangkalian itu boleh dikemas kini dengan lebih tepat.

Charles Babbage

Babbage membina Difference Engine, sebuah peranti pengiraan mekanikal. Beliau kemudiannya mengembangkan rekaan tersebut kepada Analytical Engine, iaitu komputer mekanikal pertama yang bertujuan untuk melakukan pengiraan kompleks secara automatik.

Ada Lovelace

Lovelace membantu Charles Babbage menterjemahkan sebuah makalah daripada bahasa Perancis kepada bahasa Inggeris. Beliau turut menambah nota sendiri dalam makalah tersebut yang mengandungi urutan operasi langkah demi langkah algoritma untuk mengira nombor Bernoulli. Nota tersebut dianggap sebagai program komputer pertama.

Kurt Gödel

Gödel menjelaskan had kepada kebolehan sistem formal melalui “teorem ketidaklengkapan” yang diterbitkan pada tahun 1931. Beliau menunjukkan bahawa terdapat beberapa masalah matematik yang tidak boleh diselesaikan sepenuhnya. Alan Turing kemudian mengembangkan idea ini dengan menunjukkan bahawa terdapat operasi yang boleh dilakukan oleh mesin, namun sesetengahnya memerlukan masa yang amat panjang untuk diselesaikan.

Alan Turing

Dalam makalahnya terkenalnya pada tahun 1936 yang berjudul On Computable Numbers, With An Application to the Entscheidungsproblem, Turing memperkenalkan konsep mesin universal yang kemudiannya dikenali sebagai mesin Turing. Konsep ini menjadi asas kepada pembinaan komputer moden.

Walter Pitts

Bersama-sama Warren McCulloch, Pitts menerbitkan makalah pada tahun 1943 yang bertajuk “A Logical Calculus of the Ideas Imminent in Nervous Activity”. Mereka mengemukakan model awal tentang cara otak manusia melakukan pengiraan, berdasarkan kerja Alan Turing terdahulu .

Grace Hopper

Hopper mempercayai bahawa bahasa pengaturcaraan boleh ditulis dalam bahasa Inggeris dan bukan sekadar arahan logik peringkat rendah yang difahami oleh komputer. Beliau mencipta teknologi penyusun (compiler) dan membangunkan bahasa pengaturcaraan COBOL yang digunakan secara meluas dalam sektor perniagaan.

Margaret Hamilton 

Hamilton memperoleh ijazah sarjana muda dalam bidang matematik dari Earlham College pada tahun 1958. Beliau mengetuai pasukan di MIT yang membangunkan perisian untuk misi Apollo 11. Hasil kerjanya menjadi asas kepada banyak konsep perisian moden pada hari ini.

Marcus Hutter

Hutter mencadangkan model yang dikenali sebagai Universal Artificial Intelligence yang merupakan lanjutan daripada konsep Universal Machine oleh Turing. Beliau membuktikan secara matematik akan konsep kecerdasan mesin dan mencadangkan kerangka pengukuran AI.

Shane Legg

Pelajar kepada Marcus Hutter, Shane Legg bekerjasama dalam membangunkan model Universal Artificial Intelligence. Beliau kemudiannya mengasaskan syarikat DeepMind bersama-sama Mustafa Suleyman dan Demis Hassabis yang kini menjadi peneraju dalam pembangunan AI berasaskan pembelajaran mendalam (deep learning).

Secara keseluruhannya, kecerdasan manusia adalah amat berbeza daripada AI. Walaupun manusia dianggap sebagai mesin biologi, tahap kerumitannya adalah sangat tinggi sehinggakan sains moden masih belum mampu memahami sepenuhnya cara manusia berfikir atau kaedah makhluk dan tumbuhan yang paling kecil berfungsi.

Sistem AI juga sebenarnya masih berada jauh di belakang kecerdasan manusia. AI tidak berfikir sepertimana manusia, sebaliknya menawarkan alternatif yang dapat menambah nilai kepada kecerdasan manusia dalam menyelesaikan masalah yang kompleks.

Hubungan antara manusia dengan AI juga membentuk satu bentuk simbiosis, saling menyokong dan memperkaya satu sama lain. Dalam erti kata lain, sumbangan ahli matematik adalah proses yang akan sentiasa berterusan untuk AI. Lantaran itu, AI akan tetap wujud selagi makhluk manusia masih melata di atas muka bumi ini.

Dr. Tahir Ahmad,
Felow Persatuan Sains Matematik Malaysia.