Artikel - Nobel Prize untuk Data?

Data kini menjadi sangat penting dalam dunia teknologi, bahkan berhasil meraih dua penghargaan Nobel. Pada tahun 2024, Geoffrey Hinton dan John Hopfield menerima Nobel Fisika untuk penelitian mereka tentang "machine learning" menggunakan jaringan saraf buatan. Selain itu, setengah dari penghargaan Nobel Kimia diberikan kepada Demis Hassabis dan John Jumper dari DeepMind untuk AlphaFold, sebuah mesin yang dapat memprediksi struktur protein. Kedua penghargaan ini menunjukkan keberhasilan pendekatan "connectionism" dalam pengembangan program kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan metode statistik untuk menemukan pola dalam data besar.

Salah satu faktor utama yang mendukung kemajuan AI adalah penurunan biaya komputasi dan ketersediaan data yang sangat banyak, terutama setelah penemuan World Wide Web. Data yang tersedia di internet, seperti gambar dan teks, memungkinkan pengembangan model statistik baru yang mendukung kemajuan AI. Meskipun biaya komputasi terus menurun, keberhasilan AI baru-baru ini juga sangat bergantung pada banyaknya data yang dapat diakses. Dengan demikian, meskipun istilah "kecerdasan buatan" lebih populer, penting untuk diingat bahwa data tetap menjadi kunci dalam inovasi teknologi saat ini.

Nobel Prize untuk Data?

Artikel Serupa

DeepSeek Berarti Akhir dari Big Data, Bukan Akhir dari Nvidia

Memori dan Konteks AI: Sumber Terbuka, DeepSeek, Meta, dan Penelitian Model

57 Episode Dalam Sejarah AI yang Menakjubkan Selama 70 Tahun

Elon Musk Mengklaim Bahwa Kita Kekurangan Data Untuk Meningkatkan AI LLM, Tapi Mari Kita Tidak Mengabaikan Memanfaatkan Lebih Banyak Dari Data Yang Sudah Kita Miliki.

Lima Tren AI yang Diharapkan pada Tahun 2025: Lebih dari Sekadar ChatGPT dan Teman-Temannya

Satu Prediksi Besar Saya yang Didorong Teknologi untuk 2025: Data Besar Kembali.

4 Ide Besar Dari Steve Jurvetson Tentang Hukum Moore