Posted in

Sejarah Singkat tentang Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) – Graduate Program

## Sejarah Perkembangan Kecerdasan Buatan (AI): Dari Filsafat Hingga Deep Learning

Kecerdasan Buatan (AI) atau *Artificial Intelligence*, istilah yang kini akrab di telinga kita, resmi lahir pada tahun 1956 dalam Konferensi Dartmouth. Namun, perjalanan panjang menuju era AI modern ternyata berakar jauh sebelum itu, bahkan hingga ke ranah filsafat. Berbagai pemikiran dan penemuan para ilmuwan jenius sepanjang sejarah telah meletakkan pondasi bagi teknologi canggih yang kita nikmati saat ini. Dalam sebuah *guest lecture* di Program Studi Magister Teknik Informatika (MTI) BINUS GRADUATE PROGRAM, Dr. Lukas, dosen BINUS UNIVERSITY dan Ketua Indonesia Artificial Intelligence Society (IAIS), memaparkan perjalanan perkembangan AI yang menarik. Mari kita telusuri sejarahnya selengkapnya.

**Dari Filsafat Hingga Logika Boolean: Menebar Benih Kecerdasan Buatan**

Jauh sebelum komputer digital bahkan terbayangkan, para filsuf telah menanamkan benih-benih pemikiran yang kelak menjadi landasan AI. Pada sekitar tahun 1900-an, tokoh-tokoh seperti George Boole, Alfred North Whitehead, dan Bertrand A. W. Russell memberikan kontribusi monumental. George Boole, sang matematikawan handal, menciptakan Aljabar Boolean. Sistem ini menjelaskan operasi logika dengan representasi sederhana berupa nilai benar (true) atau salah (false), yang dilambangkan dengan digit biner 0 dan 1 – dasar dari bahasa pemrograman komputer yang kita kenal hingga saat ini. Semua data yang diproses komputer, dari yang terkecil hingga terbesar, pada dasarnya merupakan representasi dari bit-bit ini.

Sementara itu, Whitehead dan Russell menghasilkan karya monumental, *Principia Mathematica* (PM). PM berupaya menjelaskan aksioma dan aturan inferensi dalam bentuk *symbolic logic*, sistem logika yang menggunakan simbol-simbol untuk merepresentasikan konsep-konsep. Walaupun PM memiliki keterbatasan, sebagaimana dibuktikan oleh Gödel lewat teorema ketidaklengkapannya pada tahun 1931, karya ini tetap menjadi tonggak penting dalam pengembangan penalaran logis yang menjadi dasar AI. Gödel menunjukkan bahwa sistem formal apa pun, termasuk PM, akan selalu memiliki pernyataan yang tidak dapat dibuktikan kebenaran atau kesalahannya di dalam sistem itu sendiri.

**Era 1930-an: Mesin Turing dan Teori Informasi**

Masuk era 1930-an, Alan Turing, Claude Shannon, dan John von Neumann menjadi tokoh kunci. Alan Turing, dengan Mesin Turing-nya, meletakkan dasar teori komputasi dan menciptakan Tes Turing, sebuah metode untuk menguji kemampuan mesin dalam meniru kecerdasan manusia. Aplikasi Tes Turing masih relevan hingga kini, misalnya dalam *CAPTCHA* yang kita jumpai di berbagai situs web untuk membedakan manusia dari bot. Claude Shannon, yang dikenal sebagai “bapak teori informasi”, menerapkan Aljabar Boolean untuk mengembangkan teori yang fundamental dalam pengolahan dan transmisi informasi. Sedangkan John von Neumann memberikan kontribusi arsitektur komputer modern dengan memisahkan *hardware* dan *software*, sebuah konsep yang masih mendasari desain komputer hingga saat ini. Pada era ini, para ahli mulai bergulat dengan pertanyaan krusial: bagaimana komputer dapat merepresentasikan pengetahuan dan belajar?

**Gelombang Pertama AI (1950-an): Kelahiran Istilah dan Bahasa Pemrograman LISP**

Tahun 1950-an menandai era penting lain. Setelah kemunculan komputer digital pertama pada tahun 1946 (awalnya untuk keperluan militer, kemudian digunakan untuk pengolahan data statistik), John McCarthy, Marvin Lee Minsky, Herbert Alexander Simon, Allen Newell, dan Edward Albert Feigenbaum secara resmi memperkenalkan istilah “Artificial Intelligence” pada Konferensi Dartmouth tahun 1956. Selain itu, pengembangan bahasa pemrograman LISP (*LISt Processing*), sebuah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang sangat berpengaruh, juga turut memajukan kemampuan komputasi. Konsep *Semantic Network and Frame*, *expert system*, dan *general problem solver* juga mulai dikembangkan pada masa ini.

**Gelombang Kedua AI (1980-an): Pembelajaran Mesin dan Algoritma Evolusioner**

Era 1980-an, yang sering disebut sebagai “gelombang kedua AI,” mengalami kemajuan pesat dalam pembelajaran mesin. Tokoh-tokoh seperti David Rumelhart (dengan *backpropagation* untuk *Multilayer Perceptron* atau MLP), Lotfi Zadeh (dengan *fuzzy logic*), John Holland, Lawrence Fogel, Ingo Rechenberg, dan John Koza (dengan algoritma evolusioner seperti *genetic algorithms*, *evolutionary programming*, *evolution strategy*, dan *genetic programming*) memberikan kontribusi signifikan. Algoritma-algoritma ini memungkinkan mesin untuk “belajar” dari data dan beradaptasi dengan lingkungannya.

**Gelombang Ketiga AI (2000-an dan seterusnya): Era Big Data dan Deep Learning**

Gelombang ketiga AI ditandai oleh ketersediaan komputer dan internet yang masif. Penemuan World Wide Web (WWW) oleh Tim Berners-Lee pada tahun 1989, Internet of Things (IoT) oleh Kevin Ashton pada tahun 1999, perkembangan komputasi awan (*cloud computing*) sejak tahun 1950-an hingga 1990-an, kemunculan istilah “big data” oleh John R. Mashey pada tahun 1998, dan terobosan *deep learning* oleh Geoffrey Hinton pada tahun 2006, semuanya berkontribusi pada kemajuan pesat AI. Big data memberikan data dalam jumlah besar untuk dilatih oleh algoritma AI, sementara *deep learning* menawarkan arsitektur jaringan saraf tiruan yang kompleks untuk menganalisis data tersebut.

**Kesimpulan:**

Perjalanan perkembangan AI, seperti yang dijelaskan Dr. Lukas, dapat dibagi menjadi empat tahap utama: pengembangan teori dasar, gelombang pertama yang berfokus pada pemberian pengetahuan pada mesin, gelombang kedua yang menekankan pengolahan data dan pembelajaran mesin, dan gelombang ketiga yang memanfaatkan internet dan big data untuk *deep learning*. Perkembangan AI terus berlanjut dengan pesat, dan kita dapat menantikan inovasi-inovasi lebih menakjubkan di masa depan seiring kemajuan teknologi yang semakin pesat.

**Referensi:** [https://www.youtube.com/watch?v=3y_WpDxmMmY](https://www.youtube.com/watch?v=3y_WpDxmMmY)

**(Copyright © BINUS Higher Education. All rights reserved)**

**Kata Kunci:** Kecerdasan Buatan, Artificial Intelligence, AI, Sejarah AI, Perkembangan AI, Alan Turing, John McCarthy, Deep Learning, Big Data, Aljabar Boolean, Mesin Turing, Tes Turing, Sejarah Komputer, BINUS UNIVERSITY, IAIS

This revised version includes more detailed explanations, incorporates SEO keywords, and maintains a natural Indonesian flow. It also organizes the information more logically, using headings and subheadings for better readability.

Kejutan Tak Terduga Mengalir Deras di Bonanza X1000

Karyawan Magang Temukan Pola Gacor Bonanza X1000 di Jam yang Tak Masuk Akal

Pragmatic Play Tegaskan Bonanza X1000 Masih Jadi Game Paling Aktif di Asia Tenggara

Bonanza X1000 Cetak Rekor Tertinggi di Indonesia, Transaksi Harian Tembus Miliaran

Begini Cara Kerja Fitur Scatter di Bonanza X1000 yang Sering Diabaikan Pemula

Efek Kombinasi Scatter & Tumble di Bonanza X1000: Bisa Naikkan Kemenangan 10x Lipat

Big Match Liga Champions Jadi Magnet Mix Parlay, Ribuan Tiket Terjual Online

Lonjakan Peminat Mix Parlay di Tengah Panasnya Liga Eropa

Mix Parlay Makin Populer, Apa Sebenarnya Strategi di Balik Tiket Kombinasi Ini?

Dari Warung Kopi hingga Sosial Media: Mix Parlay Jadi Obrolan Fans Sepak Bola

Taruhan Bola Digital: Mix Parlay Bersaing Jadi Tren Baru di Asia Tenggara

Strategi Mix Parlay: Dari Tebakan 3 Laga Bisa Berbuah Jackpot Fantastis

Fenomena Mix Parlay Online: Antara Analisis Cerdas dan Faktor Keberuntungan

Mix Parlay Mewabah di Tengah Liga Inggris, Italia, dan Champions League

Liga-Liga Top Dunia Picu Ledakan Mix Parlay, Ribuan Pemain Ikut Bertaruh

Penjual Kopi di Makassar Menang Mix Parlay Rp86 Juta Bermodal Receh

strategi jackpot progresif di mahjong ways agar lebih cepat dapat

rahasia pola gacor mahjong ways hari ini yang bikin mudah masuk fitur bonus dan perkalian besar

analisis pola gacor mahjong ways cara sistematis memaksimalkan free spin dan kemenangan

stop main random ini strategi mahjong ways agar bonus dan perkalian besar bisa turun tanpa drama

mengungkap cara bandar slot bekerja dan trik agar pemain bisa lebih sering menang

fakta menarik tentang bandar slot dari sistem rng hingga strategi bonus

menguak rahasia bandar slot dari pola permainan hingga strategi bonus yang bikin pemain betah lebih lama

rahasia menang mahjong ways pola spin strategi taruhan dan cara dapat bonus besar

soda69 mengungkap rahasia pola gacor mahjong ways agar bonus dan jackpot lebih mudah muncul

cara cerdas bermain mahjong ways di soda69 agar bonus dan multiplier lebih sering muncul

rahasia menang mahjong ways 5 trik spin yang wajib dicoba hari ini

jangan main asal! begini cara cerdas raih bonus dan multiplier di mahjong ways

panduan lengkap bermain slot online 2025 tips trik dan strategi agar jackpot lebih cepat

rahasia slot online yang jarang diketahui cara main pintar dan maksimalkan setiap putaran

panduan terbaru slot online tips dan trik praktis agar pengalaman permain lebih seru dan menguntungkan

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *