4. Lahirnya Generative AI
Masuk ke era 2010-an, deep learning membawa angin segar. Pada 2014, Ian Goodfellow memperkenalkan Generative Adversarial Networks (GANs) yang memungkinkan mesin menciptakan gambar baru yang tampak nyata. Disusul kemudian oleh Transformers (2017), teknologi di balik model bahasa modern seperti GPT dan BERT.
Generative AI lalu berkembang pesat. Mesin tidak lagi hanya 'menjawab' pertanyaan, tetapi juga bisa berkreasi.
5. Contoh AI dan Generative AI
Untuk lebih mudah memahami, mari lihat contoh nyata penerapan AI dan Generative AI di sekitar kita:
AI (Analisis dan Prediksi):
- Sistem rekomendasi di e-commerce atau YouTube yang menyarankan produk/film sesuai riwayat pencarian.
- Aplikasi navigasi seperti Google Maps yang memprediksi rute tercepat.
- AI medis yang membaca hasil CT-Scan atau MRI lebih cepat dari manusia.
Generative AI (Kreasi Baru):
- ChatGPT yang mampu menulis artikel, menjawab pertanyaan, bahkan membuat puisi.
- DALL·E atau MidJourney yang bisa mengubah teks menjadi gambar digital.
- AI yang menciptakan musik orisinal atau video pendek animasi.
Contoh-contoh ini menunjukkan perbedaan besar: AI fokus pada analisis data yang sudah ada, sedangkan Generative AI menciptakan hal baru yang sebelumnya tidak ada.
6. Kesimpulan
Perjalanan panjang dari Turing Machine hingga Generative AI membuktikan satu hal: matematika adalah pondasi yang membuat mesin bisa belajar, berpikir, bahkan berkreasi.
Kalau dulu kita bertanya 'bisakah mesin berpikir?', kini kita justru bertanya 'sampai sejauh mana mesin bisa berkreasi?'. Tantangan ke depan bukan hanya soal teknologi, tapi bagaimana kita memanfaatkannya untuk memperkaya hidup manusia tanpa kehilangan sentuhan kemanusiaan.
