Jumlah ini lebih dari yang diharapkan oleh para pembela HAM yang paling gigih sekalipun. Kecerdasan buatan dianugerahi Hadiah Nobel minggu ini setelah demonstrasi kemampuan manusia super dan perdebatan mengenai apakah teknologi ini merupakan penemuan terbesar umat manusia atau merupakan jalan pasti menuju kehancuran diri. Dan kemudian kami mendarat lagi.
Pertama adalah Hadiah Fisika. John Hopfield dari Amerika dan Geoffrey Hinton dari Inggris-Kanada memenangkan penghargaan atas penelitian mendasar mereka dalam jaringan saraf tiruan, arsitektur komputasi yang mendukung AI modern seperti ChatGPT. Hadiah Kimia selanjutnya diberikan, dengan Demis Hassabis dan John Jumper dari Google DeepMind menerima setengah hadiahnya. Program AlphaFold mereka memecahkan tantangan ilmiah selama puluhan tahun dengan memprediksi struktur semua protein kehidupan.
Hal lain yang membuat kecerdasan buatan memenangkan dua Hadiah Nobel dalam jumlah hari yang sama. Fakta lainnya adalah keduanya mengakui peneliti Inggris di bidang yang sebelumnya diabaikan oleh Hadiah Nobel. Hinton dan Hassabis sama-sama lahir di London, namun telah berpisah selama hampir 30 tahun. Momen penting ini menimbulkan pertanyaan yang jelas. Di mana semuanya berjalan dengan baik? Dan yang lebih penting, di mana letak kesalahannya?
Para ahli di bidang ini mengatakan bahwa silsilah Inggris dalam kecerdasan buatan (sebuah teknologi yang secara longgar dapat didefinisikan sebagai sistem komputer yang melakukan tugas-tugas yang umumnya membutuhkan kecerdasan manusia) telah dicapai melalui momen waktu tertentu atau keputusan tertentu menurutku begitu. Namun elemen-elemen kunci telah bersatu untuk menentukan apa yang terjadi di Stockholm minggu ini.
Fondasinya terbentuk selama berabad-abad. Thomas Bayes, George Boole, Charles Babbage, Ada Lovelace, dan lainnya jauh sebelum Alan Turing bertanya, “Dapatkah mesin berpikir?” Inggris serius dengan statistik, logika, matematika, dan teknik. Ketika komputer menjadi sebuah teknologi, keahlian berkembang di beberapa pusat.
“Inggris telah lama menjadi pemimpin dalam ilmu komputasi dan AI,” kata Dame Muffy Calder, wakil kepala sekolah dan kepala sains dan teknik di Universitas Glasgow. “Kami telah memimpin selama bertahun-tahun, dan saya pikir sebagian dari hal tersebut disebabkan oleh kondisi pendanaan di masa lalu yang memungkinkan dilakukannya penelitian berbasis penemuan.”
Berbeda dengan penelitian yang berfokus pada pemecahan masalah yang terdefinisi dengan baik, penelitian yang dimaksud Calder lebih bersifat spekulatif. Baik AI maupun teknologi kuantum telah memperoleh manfaat dari penelitian ini setelah mendapat dukungan selama beberapa dekade, kata Calder. “Pesannya: Anda harus terus mendanai ide dari awal,” ujarnya. “Semuanya tidak bisa fokus pada inovasi atau fokus pada tantangan. Mesin Turing? Saat Alan Turing menemukan mesin Turing, aplikasinya belum ada.”
Maneesh Sahani, Profesor Ilmu Saraf Teoritis dan Pembelajaran Mesin dan Direktur Unit Ilmu Saraf Komputasi Gatsby di University College London, menjelaskan bagaimana sekelompok orang pintar muncul di seluruh Inggris, yang mengarah pada spesialisasi penting. “Inggris secara keseluruhan telah berusaha keras dalam waktu yang lama dan saya pikir hal itu masih benar,” katanya. Dia menambahkan tentang proses pembelajaran mesin, di mana komputer “belajar” dengan menganalisis pola dalam data dan membuat keputusan berdasarkan informasi, bukan diberitahu secara langsung. “Tetapi sebenarnya pembelajaran mesinlah yang mendapat dorongan kuat dari Inggris. Dan itu bukanlah keputusan penting.
Di antara kelompok-kelompok besar yang berpengaruh pada awalnya adalah Universitas Edinburgh, Universitas Cambridge, dan Universitas Aston, yang semuanya masih kuat hingga saat ini. Namun momentum yang disebutkan Sahani malah menimbulkan klaster lebih lanjut. Unitnya di UCL adalah salah satunya, dan sejarahnya menceritakan kisah tentang bagaimana node-node ini menarik dan mendorong keahlian. Unit Gatsby didirikan oleh Hinton, yang menghabiskan sebagian besar karirnya di Toronto setelah belajar di Cambridge dan Edinburgh. Bapak Sahani kembali ke Inggris untuk mengambil posisi di Gatsby, dan Bapak Hassabis, yang kemudian mendirikan DeepMind, melakukan penelitian pascadoktoral di sana.
“‘Gatsby’ memperoleh jumlah pemilih yang luar biasa,” kata Sahani. Pendanaan dari Gatsby Foundation, sebuah badan amal yang didirikan oleh pewaris supermarket David Sainsbury, memungkinkan para ilmuwan menghindari kerumitan dalam mengejar pengajaran dan hibah, yang menempati bidang akademik lainnya, saya dapat berkonsentrasi pada penelitian saya. “Ini seperti reaksi berantai,” kata Sahani. “Saat Anda mendapatkan masa kritis dan ada orang-orang yang melakukan hal-hal menarik dan berbicara satu sama lain, orang lain akan datang dan ingin menjadi bagian darinya.”
AI telah dilanda siklus boom-and-bust selama beberapa dekade, namun revolusi pembelajaran mesin, yang didorong oleh jaringan saraf multilayer yang memproses kumpulan data besar-besaran pada prosesor yang dibuat untuk game, menghasilkan investasi yang meramaikan rumah tersebut. Lonjakan pendanaan dari perusahaan-perusahaan dan negara-negara yang tidak mau mengambil risiko tertinggal telah mengubah keadaan, dimana penelitian AI kini didominasi oleh perusahaan-perusahaan teknologi Amerika.
“Menjadi semakin sulit untuk bersaing, tidak hanya di universitas-universitas di negara lain, namun juga di industri,” kata Sahani. “Inggris tidak memiliki kehadiran yang tidak proporsional seperti 10 atau 15 tahun yang lalu. Ini bukan karena kita mengalami kemunduran, ini karena negara lain telah banyak berinvestasi dan mengejar ketertinggalan.”
Universitas tidak dapat berharap untuk bersaing dengan sumber daya komputasi besar yang tersedia bagi Google dan perusahaan teknologi besar lainnya, kumpulan data yang sangat besar untuk mendukung model AI, atau gaji yang dapat mereka tawarkan.
Dame Wendy Hall, profesor ilmu komputer di Universitas Southampton dan anggota badan penasihat AI PBB, mengatakan prioritas Inggris harus melindungi “warisan akademisnya” di bidang teknologi.
“Sangat penting bagi kita untuk tetap fokus pada pendanaan penelitian AI di universitas-universitas. Di sinilah teknologi AI generasi masa depan akan muncul, dan kita memerlukan keterampilan tingkat lanjut untuk mendukung pertumbuhan industri AI.”
“Negara lain sangat iri. Butuh waktu lebih dari 20 tahun untuk membesarkan bintang penelitian seperti Hassabis. Tidak jatuh begitu saja dari pohon.”
Sahani yakin persaingan di Inggris di masa depan akan dibantu oleh lebih banyak pusat seperti Unit Gatsby, di mana para peneliti dapat fokus sepenuhnya pada penelitian, dan oleh penyandang dana yang bersedia memilih dan mendukung para pemenang. Calder mengatakan meskipun hubungan erat antara universitas dan perusahaan teknologi sangat penting bagi kesejahteraan keduanya, Inggris harus memanfaatkan aset kedaulatannya seperti data kesehatan NHS dengan lebih baik. “Kita harus melihat sumber daya yang kita miliki,” katanya.
Apakah akan ada lebih banyak lagi pemenang Hadiah Nobel? Hal ini juga berdampak pada individu dan lingkungan kerja di sekitar mereka. “Yang menonjol dari Jeff adalah kreativitas dan rasa ingin tahunya yang tak terpuaskan. Dia mengejar segala macam masalah yang berbeda,” kata Sahani. “Dalam kasus Demis, yang terlihat saat dia berada di sini adalah dinamismenya. Dia merasa hal-hal besar akan dibangun dan dia akan mengejarnya.”
