Perkembangan teknologi memang tidak pernah berhenti bikin kita kagum. Salah satu teknologi yang sedang naik daun dalam beberapa tahun terakhir adalah machine learning alias pembelajaran mesin
Meskipun istilah ini baru populer belakangan, ternyata sejarah perkembangan teknologi satu ini sudah sangat panjang, lho!
Dari mesin penghitung di abad ke-17 hingga teknologi pengenalan wajah yang kita pakai di ponsel zaman sekarang, semua itu tidak terlepas dari evolusi machine learning.
Jika Anda penasaran, di artikel kali ini kita akan membahas secara lengkap bagaimana machine learning berkembang dari masa ke masa. Baca sampai akhir, ya!
Awal Mula dan Evolusi Machine Learning
Menariknya, perjalanan machine learning ternyata sudah dimulai sebelum komputer modern lahir.
Di tahun 1642, Blaise Pascal menciptakan mesin penjumlah mekanis untuk membantu menghitung pajak. Mesin ini bisa dibilang sebagai cikal bakal komputasi otomatis.
Lalu pada tahun 1801, Joseph Marie Jacquard menciptakan sistem kartu berlubang untuk mengatur pola tenunan secara otomatis. Sistem inilah yang kelak menjadi inspirasi bagi komputer pertama yang bisa menyimpan dan memproses data.
Tapi, poin utama dalam perkembangan teknologi machine learning terjadi pada abad ke-20an.
Tahun 1952, Arthur Samuel dari IBM mengembangkan program bermain dam (checkers) yang bisa belajar dari pengalaman bermain sebelumnya. Inilah titik awal di mana istilah machine learning diperkenalkan secara resmi.
Terciptanya Jaringan Saraf Buatan
Tak lama setelah itu, Frank Rosenblatt menciptakan perceptron pada tahun 1957. Ini adalah model jaringan saraf buatan pertama yang mencoba meniru cara kerja otak manusia.
Saat itu, Rosenblatt menggabungkan model neuron milik Donald Hebb dan ide-ide dari Arthur Samuel untuk membangun sistem yang bisa mengenali gambar secara sederhana.
Walaupun hasilnya masih terbatas, perceptron adalah langkah besar yang membuka jalan bagi perkembangan deep learning di masa depan.
Lalu, tahun 1967 muncul algoritma nearest neighbor yang memungkinkan komputer mengenali pola dasar, misalnya untuk mencari rute perjalanan terpendek.
Konsep ini masih digunakan sampai sekarang dalam berbagai aplikasi, termasuk rekomendasi produk dan navigasi digital.
Era Kebangkitan dan Dominasi Big Data
Tahun 1980-an hingga 1990-an jadi masa yang cukup sulit untuk machine learning, karena banyak peneliti yang lebih tertarik pada pendekatan knowledge-based AI.
Tapi begitu internet mulai meledak di akhir 90-an, data digital pun melimpah ruah. Ini membuka kesempatan besar bagi machine learning untuk bangkit kembali, karena algoritma belajar mesin membutuhkan data dalam jumlah besar agar bisa belajar dengan baik.
Perkembangan Teknologi Machine Learning Modern
Memasuki abad ke-21, perkembangan machine learning makin cepat.
Contohnya, tahun 2012, Google X Lab berhasil menciptakan algoritma yang bisa secara otomatis mengenali video berisi kucing di YouTube.
Sementara itu, Facebook mengembangkan DeepFace yang mampu mengenali wajah manusia dengan akurasi setara manusia pada 2014.
Kehadiran deep learning dan jaringan saraf berlapis (multilayered neural networks) juga memungkinkan komputer mengenali pola yang sangat kompleks, seperti suara manusia, tulisan tangan, hingga perilaku pengguna internet.
Teknologi long short-term memory (LSTM) bahkan bisa mengingat informasi dalam jangka panjang, dan membuatnya sangat cocok untuk tugas-tugas seperti transkripsi suara serta prediksi teks.
Prediksi Masa Depan Machine Learning
Dengan perkembangan teknologi yang makin pesat, masa depan pembelajaran mesin diprediksi akan semakin cemerlang.
Google bahkan sedang mengembangkan teknik instruction fine-tuning, yang memungkinkan satu model machine learning menyelesaikan banyak jenis masalah tanpa pelatihan ulang.
Bahkan, bisa dibilang, teknologi ini adalah jantung dari inovasi masa depan yang bisa diterapkan dalam berbagai bidang kehidupan. Menarik, bukan?