Profil Dr Geoffrey Hinton, Bapak AI Dunia yang Menyesal Membuat Kecerdasan Buatan
loading...
Dr Geoffrey Hinton adalah seorang ilmuwan komputer dan pakar kecerdasan buatan asal Kanada. Foto/Techspot
A
A
A
JAKARTA - Dr Geoffrey Hinton adalah seorang ilmuwan komputer dan pakar kecerdasan buatan asal Kanada. Dia dikenal sebagai salah satu tokoh terkemuka dalam bidang deep learning, salah satu cabang utama dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.
Baru-baru ini Dr Geoffrey Hinton menyesal pernah membuat Artificial Intelligence (AI). Padahal, dalam perkembangannya sudah banyak penggunaan AI.
Dr Hinton telah banyak berkontribusi dalam penelitian tentang neural network dan deep learning, serta merancang algoritma yang terkenal seperti backpropagation dan Boltzmann machine. Dia juga menjadi salah satu peneliti di dalam pengembangan teknologi deep learning yang saat ini digunakan secara luas, seperti dalam pengenalan suara dan gambar.
Dr Hinton juga mendapatkan banyak penghargaan atas karyanya, termasuk Turing Award pada tahun 2019, yang dianggap sebagai penghargaan tertinggi dalam bidang ilmu komputer. Dia juga menjabat sebagai profesor di University of Toronto dan diangkat sebagai fellow dari Royal Society pada tahun 2010.
Dr Hinton telah membuat banyak karya penting dalam bidang kecerdasan buatan, terutama dalam cabang deep learning dan neural network. Beberapa karyanya yang paling terkenal adalah:
Dr Hinton adalah salah satu dari beberapa peneliti yang merancang algoritma backpropagation pada awal tahun 1980-an. Algoritma ini digunakan untuk melatih jaringan saraf buatan dengan memberikan umpan balik yang diperlukan untuk memperbaiki bobot yang digunakan dalam pengambilan keputusan.
Dr Hinton juga merancang Boltzmann machine pada tahun 1985, yang merupakan jenis khusus dari jaringan saraf yang dapat digunakan untuk belajar pola yang kompleks. Algoritma ini menjadi dasar dari berbagai teknologi deep learning yang saat ini digunakan secara luas.
Dr Hinton bersama-sama dengan rekannya merancang Deep Belief Networks pada tahun 2006. DBN merupakan arsitektur deep learning yang efektif untuk memproses data yang kompleks dan besar seperti gambar dan teks.
Pada tahun 2017, Dr Hinton memperkenalkan konsep Capsule Networks, sebuah model deep learning baru yang dirancang untuk memproses data yang kompleks seperti citra dan suara dengan lebih baik dari model-model deep learning konvensional.
Karya-karya Dr Hinton tersebut sangat berpengaruh dalam perkembangan deep learning dan pengembangan teknologi kecerdasan buatan yang saat ini banyak digunakan di berbagai bidang, seperti otomotif, kesehatan, dan teknologi informasi.
Baru-baru ini Dr Geoffrey Hinton menyesal pernah membuat Artificial Intelligence (AI). Padahal, dalam perkembangannya sudah banyak penggunaan AI.
Dr Hinton telah banyak berkontribusi dalam penelitian tentang neural network dan deep learning, serta merancang algoritma yang terkenal seperti backpropagation dan Boltzmann machine. Dia juga menjadi salah satu peneliti di dalam pengembangan teknologi deep learning yang saat ini digunakan secara luas, seperti dalam pengenalan suara dan gambar.
Dr Hinton juga mendapatkan banyak penghargaan atas karyanya, termasuk Turing Award pada tahun 2019, yang dianggap sebagai penghargaan tertinggi dalam bidang ilmu komputer. Dia juga menjabat sebagai profesor di University of Toronto dan diangkat sebagai fellow dari Royal Society pada tahun 2010.
Dr Hinton telah membuat banyak karya penting dalam bidang kecerdasan buatan, terutama dalam cabang deep learning dan neural network. Beberapa karyanya yang paling terkenal adalah:
1. Backpropagation
Dr Hinton adalah salah satu dari beberapa peneliti yang merancang algoritma backpropagation pada awal tahun 1980-an. Algoritma ini digunakan untuk melatih jaringan saraf buatan dengan memberikan umpan balik yang diperlukan untuk memperbaiki bobot yang digunakan dalam pengambilan keputusan.
2. Boltzmann Machine
Dr Hinton juga merancang Boltzmann machine pada tahun 1985, yang merupakan jenis khusus dari jaringan saraf yang dapat digunakan untuk belajar pola yang kompleks. Algoritma ini menjadi dasar dari berbagai teknologi deep learning yang saat ini digunakan secara luas.
3. Deep Belief Networks (DBN)
Dr Hinton bersama-sama dengan rekannya merancang Deep Belief Networks pada tahun 2006. DBN merupakan arsitektur deep learning yang efektif untuk memproses data yang kompleks dan besar seperti gambar dan teks.
4. Capsule Networks
Pada tahun 2017, Dr Hinton memperkenalkan konsep Capsule Networks, sebuah model deep learning baru yang dirancang untuk memproses data yang kompleks seperti citra dan suara dengan lebih baik dari model-model deep learning konvensional.
Karya-karya Dr Hinton tersebut sangat berpengaruh dalam perkembangan deep learning dan pengembangan teknologi kecerdasan buatan yang saat ini banyak digunakan di berbagai bidang, seperti otomotif, kesehatan, dan teknologi informasi.
(wib)
Lihat Juga :
