Kemampuan Menerjemah Kecerdasan Buatan Milik Microsoft Setara Manusia

Menurut Microsoft, akurasi sistem kecerdasan buatan besutannya hampir seakurat manusia dalam menerjemahkan artikel.

oleh Agustinus Mario Damar diperbarui 16 Mar 2018, 13:00 WIB
Diterbitkan 16 Mar 2018, 13:00 WIB
Papan Nama Booth Microsoft di Computex 2017. Liputan6.com/Mochamad Wahyu Hidayat
Papan Nama Booth Microsoft di Computex 2017. Liputan6.com/Mochamad Wahyu Hidayat

Liputan6.com, Jakarta - Para peneliti dari sejumlah perusahaan telah mengembangkan kecerdasan buatan dengan cukup masif. Salah satu perusahaan yang menaruh perhatian dalam pengembangan teknologi ini adalah Microsoft.

Beberapa hari lalu, tim peneliti dari Microsoft baru saja mengumumkan sebuah capaian yang luar biasa. Dikutip dari Tech Crunch, Jumat  (16/3/2018), mereka berhasil menciptakan sistem mesin penerjemah pertama dengan tingkat akurasi setara manusia.

Adapun proses penerjemahan ini dilakukan pada artikel berita dan dipakai untuk menerjemahkan bahasa Mandarin ke Inggris. Perusahaan menyebut sistem kecerdasan buatan ini sudah diuji coba berulang kali dengan 2.000 sampel dari beragam koran online.

Untuk mendukung uji coba, tim peneliti sengaja merekrut seorang konsultan bahasa asing. Hal ini dilakukan untuk membandingkan akurasi hasil terjemahan sistem dengan manusia.

Kesuksesan Microsoft harus diakui merupakan capaian yang luar biasa. Terlebih, penerapan mesin penerjemah dengan kecerdasan buatan semacam ini merupakan masalah yang masih terus diupayakan oleh peneliti dalam kurun waktu satu dekade terakhir.

"Mesin penerjemah yang memiliki kemampuan setara manusia merupakan mimpi yang dimiliki tiap orang. Namun, kami tak sadar dapat mencapai hal tersebut begitu cepat," tutur kepala Microsoft di bidang pengembangan mesin penerjemah, Xuedong Huang.

Dapat Mendukung Penelitian Lain

Ilustrasi Kecerdasan Buatan. Kredit: Geralts via Pixabay
Ilustrasi Kecerdasan Buatan. Kredit: Geralts via Pixabay

Membuat mesin memahami bahasa dalam skala semacam ini memang lebih rumit dari sekadar pengenalan suara. Sebab, kemampuan mesin untuk mengerti sebuah artikel sangat terbatas.

Hingga saat ini, kemampuan paling optimal dari mesin penerjemah adalah menyampaikan garis besar dari sebuah artikel. Namun, untuk mengetahui apa yang dimaksud dari sebuah artikel ini masih dibutuhkan manusia, meski penyampaian dari tiap orang dapat berbeda.

Terobosan Microsoft ini juga memungkinkan adanya pengembangan lebih lanjut, mulai dari proses penerjemahan yang lebih alami dan lancar. Microsoft juga menambahkan metode pelatihan baru di dalam sistem untuk meningkatkan kemampuan.

Nantinya, terobosan ini juga tak akan terbatas pada kemampuan mesin penerjemah. Assistant managing director of Microsoft Research Asia Ming Zhou menuturkan terobosan ini dapat mendukung penelitan lain di bidang kecerdasan buatan.

Kecerdasan Buatan Google Bisa Prediksi Kematian

Ilustrasi Kecerdasan Buatan, Robot
Ilustrasi Kecerdasan Buatan, Robot

Dalam laporan terbaru, Google melalui DeepMind juga disebut sedang mengupayakan agar program kecerdasan buatan besutannya memiliki kemampuan untuk memprediksi kematian seseorang. Jadi, kecerdasan buatan ini dapat membantu para petugas medis untuk menentukan kondisi seseorang.

Dikutip dari The Next Web, kecerdasan buatan DeepMind ini akan diisi dengan rekam medis dari 700 ribu veteran asal Amerika Serikat. Dengan cara ini, sistem akan mempelajari dan memprediksi kondisi pasien, termasuk jika ada kemungkinan meninggal.

Sistem ini disebut dapat membantu tugas perawat dan dokter yang biasa mengawasi pasien. Biasanya, perawat dan dokter bertugas untuk mengawasi setiap pasien yang sedang dirawat.

Namun, pengawasan itu biasanya tak dapat dilakukan sekaligus dan kadang masih mengandalkan sensor atau alat di pasien. Karena itu, jika DeepMind dapat mengajarkan kecerdasan buatan mengatasi kondisi ini, bukan tak mungkin fungsi pengawasan dapat digantikan kecerdasan buatan.

Terlebih, pengawasan ini dapat dilakukan sepanjang waktu, mengingat komputer tak membutuhkan waktu istirahat. Selain itu, penggunaan sistem semacam ini dapat mengurangi kasus human-error dalam penanganan medis.

(Dam/Ysl)

Saksikan Video Pilihan Berikut Ini:

Lanjutkan Membaca ↓
Loading

POPULER

Berita Terkini Selengkapnya