Dunia kecerdasan buatan telah berkembang pesat dari konsep awal hingga implementasi canggih di era modern. Sejarah Algoritma AI adalah kisah panjang tentang inovasi, tantangan, dan terobosan yang membentuk teknologi yang kita kenal saat ini. Dari pemikiran matematis abstrak hingga implementasi jaringan saraf yang meniru otak manusia, setiap era memiliki peran penting dalam membangun fondasi kecerdasan buatan.
1. Awal Mula: Fondasi Matematika dan Logika
Pada abad ke-19, filsuf dan matematikawan seperti George Boole memperkenalkan logika Boolean, yang menjadi dasar bagi sistem pengambilan keputusan dalam komputasi. Kemudian, di awal abad ke-20, Alan Turing memperkenalkan konsep mesin universal, yang menjadi langkah awal dalam membentuk model algoritma yang dapat dieksekusi oleh komputer.
Pada tahun 1950, Turing mengusulkan “Tes Turing” dalam makalahnya “Computing Machinery and Intelligence”, yang menjadi landasan utama bagi kecerdasan buatan. Periode ini melihat lahirnya model logis yang kelak digunakan dalam Sejarah Algoritma AI.
2. Era Awal Kecerdasan Buatan (1950–1970)
Era ini ditandai dengan eksperimen awal dalam pemrograman AI. Pada tahun 1956, konferensi Dartmouth menjadi titik balik di mana istilah “Artificial Intelligence” secara resmi diperkenalkan oleh John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, dan Claude Shannon.
Dalam periode ini, para peneliti mulai mengembangkan algoritma berbasis aturan, seperti sistem pakar dan pendekatan berbasis simbolik. Algoritma pencarian heuristik, seperti Algoritma A* yang dikembangkan oleh Peter Hart, Nils Nilsson, dan Bertram Raphael pada tahun 1968, membantu AI dalam menemukan jalur optimal dalam suatu ruang pencarian.
Namun, keterbatasan daya komputasi dan kurangnya data menyebabkan perkembangan Sejarah Algoritma AI melambat pada akhir dekade ini.
3. Musim Dingin AI (1970–1980)
Ekspektasi yang berlebihan terhadap AI menghasilkan kekecewaan besar. Pendanaan riset AI mulai menurun drastis karena algoritma berbasis aturan mengalami kesulitan dalam menangani masalah dunia nyata yang kompleks. Beberapa proyek, seperti “Perceptron” yang dikembangkan oleh Frank Rosenblatt, mengalami kegagalan karena keterbatasannya dalam menangani masalah non-linear.
Namun, di balik stagnasi ini, beberapa ilmuwan seperti Geoffrey Hinton tetap mengeksplorasi model pembelajaran yang lebih adaptif, yang kelak menjadi fondasi bagi revolusi Sejarah Algoritma AI di era berikutnya.
4. Kebangkitan AI: Jaringan Saraf dan Pembelajaran Mesin (1980–2000)
Di tahun 1980-an, konsep jaringan saraf mengalami kebangkitan kembali dengan diperkenalkannya algoritma propagasi balik (backpropagation) oleh Rumelhart, Hinton, dan Williams. Algoritma ini memungkinkan jaringan saraf belajar dari kesalahan dan menyesuaikan bobot secara dinamis.
Selain itu, metode berbasis probabilistik, seperti Jaringan Bayesian yang diperkenalkan oleh Judea Pearl, membuka jalan bagi pendekatan berbasis ketidakpastian dalam AI.
Dalam periode ini, sistem berbasis pembelajaran mesin mulai mendapatkan perhatian luas. Algoritma seperti Support Vector Machines (SVM) dan algoritma pohon keputusan mulai digunakan dalam berbagai aplikasi industri.
5. Revolusi Deep Learning (2000–sekarang)
Masuknya era data besar (big data) dan peningkatan daya komputasi membawa Sejarah Algoritma AI ke tahap baru. Deep Learning, yang berbasis pada jaringan saraf tiruan berlapis-lapis, mulai mendominasi dunia AI. Algoritma seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN) menjadi standar dalam pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.
Keberhasilan AI dalam berbagai bidang semakin terlihat dengan pencapaian seperti AlphaGo dari DeepMind yang berhasil mengalahkan juara dunia Go, serta model transformer seperti GPT yang mengubah cara mesin memahami bahasa manusia.
Sejarah Algoritma AI adalah kisah evolusi teknologi yang terus berkembang, dari dasar logika dan matematika hingga kecerdasan buatan modern yang mampu menyaingi kemampuan manusia dalam berbagai bidang. Dengan kemajuan dalam pemrosesan data, daya komputasi, dan pengembangan algoritma yang lebih canggih, masa depan AI menjanjikan lebih banyak terobosan revolusioner.
