Hadiah Nobel Fisika tahun 2024 dianugerahkan kepada dua ilmuwan yang meletakkan dasar bagi kemajuan pesat dalam kecerdasan buatan (AI) saat ini.
Royal Swedish Academy of Sciences, komite yang menyeleksi peraih Nobel bidang fisika, mengumumkan pada hari Selasa (8 Oktober) bahwa John Hopfield dan Geoffrey Hinton akan berbagi hadiah sebesar 11 juta krona Swedia (16,1 miliar rupiah) atas karya mereka pada jaringan syaraf tiruan dan algoritma yang memungkinkan mesin untuk belajar.
“Saya terperangah, saya tidak menyangka hal ini akan terjadi, saya sangat terkejut,” kata Hinton melalui telepon pada konferensi pers. Dia berbicara dari sebuah hotel di California dengan internet buruk dan koneksi telepon buruk. “Tadinya saya akan menjalani pemeriksaan MRI hari ini, tapi saya rasa saya harus membatalkannya.”
Hopfield, seorang profesor ilmu kehidupan di Universitas Princeton, dikenal karena menciptakan jaringan memori asosiatif —pertama kali ia usulkan sebagai jaringan Hopfield pada tahun 1982 — yang dapat menyimpan dan merekonstruksi gambar dan pola lain dari data yang tidak sempurna.
Hinton, seorang ilmuwan komputer di Universitas Toronto, menggunakan jaringan Hopfield pada awal tahun 2000-an sebagai landasan metode yang dikenal sebagai “mesin Boltzmann”. Dengan menggunakan alat dari fisika statistik, Hinton menghasilkan jaringan saraf yang dapat menemukan pola dalam data, memungkinkan mereka mengklasifikasikan gambar atau membuat contoh baru dari pola yang dilatihkan.
Secara keseluruhan, kedua kemajuan ini sangat penting bagi pengembangan pembelajaran mesin, yang telah menghasilkan ledakan dalam teknologi dan aplikasi AI baru.
“Pekerjaan para pemenang telah memberi manfaat terbesar. Dalam fisika kita menggunakan jaringan syaraf tiruan di berbagai bidang, seperti mengembangkan material baru dengan sifat spesifik,” kata Ellen Moons, ketua Komite Nobel Fisika.
Mengomentari implikasi teknologinya pada konferensi pers, Hinton mengatakan bahwa pembelajaran mesin akan “memiliki pengaruh yang sangat besar, hal ini akan sebanding dengan revolusi industri. Namun alih-alih melebihi manusia dalam hal kekuatan fisik, pembelajaran mesin akan melampaui manusia dalam kemampuan intelektual. .”
Pekerjaan para peneliti mewakili pergeseran penelitian AI dari logika simbolik – yang berupaya mereplikasi fitur kecerdasan manusia menggunakan simbol yang tertanam di dalam sistem logika – ke jaringan pembelajaran mendalam. Yang terakhir ini menggunakan lapisan neuron buatan dan sejumlah besar data untuk meniru proses di otak manusia.
Pembelajaran mendalam telah ada sejak tahun 1980-an, namun kebutuhan energi, data, dan komputasi yang sangat besar membuat teknologi ini masih dalam tahap awal hingga 10 tahun yang lalu, ketika kemajuan komputasi mempercepat prosesnya.
“Kita tak punya pengalaman bagaimana rasanya memiliki sesuatu yang lebih pintar dari kita. Ini akan menjadi hal yang luar biasa dalam banyak hal,” tambahnya, seraya menyebutkan manfaatnya bagi layanan kesehatan dan peningkatan produktivitas. “Tetapi kita juga harus khawatir tentang sejumlah kemungkinan konsekuensi buruk, terutama ancaman jika hal-hal ini tidak terkendali.”
