Saat ini telah memasuki era teknologi baru. Sebuah mesin yang yang dapat belajar. Sebuah komputer sudah mulai bisa belajar memahami data mentah seperti bayi manusia belajar dunia sekelilingnya. Hal ini berarti kita bisa mendapatkan sebuah komputer yang bisa berkomunikasi dengan manusia, mungkin seperti Jarvis nya Tony Stark. Komputer telah mulai bisa memahami dunia sekelilingnya diluar bit dan bytes (Baca Juga : bit dan Byte).
Fei Fei Li salah satu peneliti untk bidang ini telah menghabiskan 15 tahun untuk penelitian ini. Dia menciptakan mata lektronik untuk robot dan mesin. Tidak hanya untuk melihat, tetapi mata ini dipakai untuk memahami lingkungan sekitarnya.
“Tidak ada yang pernah menjelaskan bagaimana anak kecil melihat, terlebih pada awal kehidupannya. Mereka mempelajarinya dari pengalaman dan contoh di dunia nyata” Kata Li pada gelaran konferensi Teknologi, Entertainment dan Desain (TED) 2015.
“Jika kamu menganggap mata anak kecil sebagai sepsang mata biologis, mereka mengambil 1gambar setiap 200 milidetik. Jadi ketika anak kecil berusia 3 tahun, seorang anak kecil telah mempunyai seratus juta gambar dari dunia nyata. Sebanyak itulah contoh trainingnya” Dia menambahkan.
Dia memutuskan untuk mengajari komputer dengan cara yang sama.
Kembali ke tahun 2007, Li dan koleganya membuat tugas besar – besaran yaitu mensortir dan melabeli 1 milyar gambar yang berbeda dan acak dari internet untuk contoh yang ditunjukkan sebagai dunia nyata untuk komputer. Teorinya, jika komputer menunjukkan gambar benar untuk sesuatu, misal kucing, itu berarti komputer telah bisa untuk mengenali dunia nyata.
Mereka menggunakan sebuah perusahan yang mempekerjakan banyak orang seperti Amazon’s Mechanical Turk yang mempekerjakan 50.000 pekerja dari 187 negara untuk melabeli jutaan gambar acak dari kucing, peswat dan manusia.
Akhirnya, mereka membuat imageNet, sebuah database yangberisi 15 juta gambar terdiri dari 22.000 kelas obyek yang yang diorganisasi oleh kata dalam bahasa inggris setiap hari.
Setiap tahun Stanford mengadakan kompetisi, mengundang Google, Microsoft dan raksasa teknologi China, Baidu untuk menguji seberapa bagus sistem yang mereka bangun menggunakan imageNet. Pada beberapa tahun terakhir, memperoleh hasil yang luar biasa dalam mengenali gambar, dengan error rate 5%.
Untuk mengajari komputer mengenal gambar, Li dan teman – temannya menggunakan jaringan saraf, sebuah program yang dibuat dari sel otak buatan yang berkelakuan seperti otak manusia.
Satu jaringan saraf diperuntukkan untuk menerjemahkan gambar apapun dari satu lusin ke seratus, seribu, juta atau jutaan neoron buatan yang disusun dirangkai berlapis/layer
Beberapa layer akan mengenali elemen yang berbeda dari gambar. Satu layer akan mengenali pixel, lainnya akan menganali perbedaan warna. Sekarang jaringan sarat ini telah tersusun atas 30 layer yang dapat menebak gambar dengan bagus.
 |
| Label di komputer stanford |
Di Stanford, mesin pembaca gambar telah menulis caption yang akuran untuk beberapa gambar. (lihat gambar di atas). Tetapi walaupun bgitu, mesin ini masih ada beberapa kesalahan kecil yang harus diperbaiki. Seperti gambar di bawah ini.
 |
| Kompyer melabeli salah, bahwa bayi ini memegang raket |
Kemanjuan teknologi ini diharapkan dapat membantu kehidupan manusia, bukan malah sebaliknya yaitu membuat manusia menjadi malas.
Sumber Teknologi
