Bagaimana Peneliti AI Memenangkan Hadiah Nobel dalam Fisika dan Kimia: Dua Pelajaran Penting untuk Penemuan Ilmiah di Masa Depan

Penghargaan Nobel 2024 mengejutkan banyak orang, karena peneliti AI termasuk di antara penerima penghargaan terhormat di bidang Fisika dan Kimia. Geoffrey Hinton dan John J. Hopfield menerima Penghargaan Nobel Fisika untuk karya mendasar mereka pada jaringan saraf. Sebaliknya, Demis Hassabis dan rekan-rekannya John Jumper dan David Baker menerima penghargaan Kimia untuk perangkat AI inovatif mereka yang memprediksi struktur protein. Di bawah ini, kami membahas bagaimana para peneliti AI ini memperoleh penghargaan ini dan mengeksplorasi apa arti pencapaian mereka bagi masa depan penelitian ilmiah.

Bagaimana Peneliti AI Memenangkan Hadiah Nobel Fisika

Inti dari AI modern adalah konsep jaringan saraf, model matematika yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Geoffrey Hinton dan John J. Hopfield telah memainkan peran penting dalam membentuk fondasi jaringan ini dengan menggunakan prinsip-prinsip fisika.

Latar belakang John J. Hopfield dalam bidang fisika membawa perspektif baru pada AI ketika ia memperkenalkan Jaringan Hopfield pada tahun 1982. Jaringan saraf berulang ini, yang dirancang sebagai model untuk memori asosiatif, sangat dipengaruhi oleh mekanika statistik, cabang fisika yang berkepentingan dengan pemahaman bagaimana perilaku sistem besar muncul dari komponen-komponennya yang lebih kecil. Hopfield mengusulkan agar para peneliti dapat melihat aktivitas saraf sebagai sistem fisik yang berjuang untuk mencapai keseimbangan. Perspektif ini memungkinkan pengoptimalan jaringan saraf untuk mengatasi tantangan komputasi yang kompleks, yang membuka jalan bagi model AI yang lebih maju.

Geoffrey Hinton, yang sering disebut sebagai “Bapak Pembelajaran Mendalam”, juga memasukkan prinsip-prinsip dari fisika ke dalam karyanya mengenai jaringan saraf. Pengembangan model berbasis energi, seperti Mesin Boltzmann, terinspirasi oleh gagasan bahwa sistem meminimalkan energi mereka untuk mencapai solusi optimal—konsep penting dalam termodinamika. Model Hinton menggunakan prinsip ini untuk belajar secara efisien dari data dengan mengurangi kesalahan, seperti bagaimana sistem fisik bergerak menuju keadaan energi yang lebih rendah. Pengembangannya algoritma propagasi mundur, yang menggerakkan pelatihan jaringan saraf dalam (tulang punggung sistem AI modern seperti ChatGPT), bergantung pada teknik fisika dan kalkulus untuk mengurangi kesalahan dalam proses pembelajaran, mirip dengan meminimalkan energi dalam sistem dinamis.

Bagaimana Peneliti AI Memenangkan Hadiah Nobel dalam Bidang Kimia

Sementara Hinton dan Hopfield menerapkan prinsip fisika untuk memajukan AI, Demis Hassabis menerapkan kemajuan AI ini pada salah satu tantangan biologi dan kimia yang paling signifikan—pelipatan protein. Proses ini, di mana protein mengasumsikan bentuk tiga dimensi fungsionalnya, sangat penting untuk memahami fungsi biologis tetapi telah lama sulit diprediksi. Metode tradisional seperti kristalografi sinar-X dan Spektroskopi NMR lambat dan mahal. Hassabis dan timnya di DeepMind mengubah bidang ini dengan Lipatan Alfa, alat bertenaga AI yang memprediksi struktur protein dengan presisi luar biasa.

Keberhasilan AlphaFold terletak pada kemampuannya untuk memadukan AI dengan prinsip-prinsip inti dari fisika dan kimia. Jaringan saraf dilatih pada kumpulan data besar dari struktur protein yang diketahui, mempelajari pola yang menentukan bagaimana protein terlipat. Namun yang lebih penting, AlphaFold melampaui kekuatan komputasional dengan menggabungkan kendala berbasis fisika—seperti gaya yang memandu pelipatan protein, seperti interaksi elektrostatik dan ikatan hidrogen—ke dalam prediksinya. Perpaduan unik antara pembelajaran AI dan hukum fisika ini telah mengubah penelitian biologi, membuka pintu bagi terobosan dalam penemuan obat dan perawatan medis.

Pelajaran untuk Penemuan Ilmiah di Masa Depan

Walaupun pemberian Hadiah Nobel ini mengakui pencapaian ilmiah para individu tersebut, namun hal ini juga menyampaikan dua pelajaran penting untuk pengembangan di masa mendatang.

1. Pentingnya Kolaborasi Interdisipliner

Pemberian Hadiah Nobel ini menandakan pentingnya kolaborasi interdisipliner di antara bidang-bidang ilmiah. Karya Hinton, Hopfield, dan Hassabis menunjukkan bagaimana terobosan sering terjadi di persimpangan bidang-bidang tersebut. Dengan memadukan pengetahuan dari fisika, AI, dan kimia, para peneliti ini memecahkan masalah-masalah rumit yang sebelumnya dianggap tidak dapat dipecahkan.

Dalam banyak hal, kemajuan Hinton dan Hopfield dalam AI menyediakan alat yang digunakan Hassabis dan timnya untuk membuat terobosan dalam bidang kimia. Pada saat yang sama, wawasan dari bidang biologi dan kimia membantu menyempurnakan model AI lebih lanjut. Pertukaran ide antardisiplin ini menciptakan siklus umpan balik yang mendorong inovasi dan menghasilkan penemuan inovatif.

2. Masa Depan Penemuan Ilmiah Berbasis AI

Penghargaan Nobel ini juga menandai era baru dalam penemuan ilmiah. Seiring terus berkembangnya AI, perannya dalam bidang biologi, kimia, dan fisika akan terus berkembang. Kemampuan AI untuk menganalisis kumpulan data besar, mengenali pola, dan menghasilkan prediksi lebih cepat daripada metode tradisional mengubah penelitian secara menyeluruh.

Misalnya, karya Hassabis pada AlphaFold telah mempercepat laju penemuan dalam ilmu protein secara drastis. Apa yang dulunya memerlukan waktu bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun untuk diselesaikan kini dapat diselesaikan hanya dalam beberapa hari dengan bantuan AI. Kemampuan untuk menghasilkan wawasan baru dengan cepat ini kemungkinan akan mengarah pada kemajuan dalam pengembangan obat, ilmu material, dan bidang penting lainnya.

Selain itu, seiring dengan semakin eratnya hubungan AI dengan penelitian ilmiah, perannya akan meluas melampaui sekadar alat. AI akan menjadi kolaborator penting dalam penemuan ilmiah, membantu peneliti untuk meningkatkan batasan pengetahuan manusia.

The Bottom Line

Penghargaan Nobel yang baru-baru ini diberikan kepada peneliti AI Geoffrey Hinton, John J. Hopfield, dan Demis Hassabis merupakan momen penting dalam komunitas ilmiah, yang menyoroti peran penting kolaborasi interdisipliner. Karya mereka menunjukkan bahwa penemuan-penemuan inovatif sering kali terjadi di tempat-tempat yang saling bersinggungan dengan berbagai bidang, yang memungkinkan solusi inovatif untuk berbagai masalah yang sudah ada sejak lama. Seiring dengan terus berkembangnya teknologi AI, integrasinya dengan disiplin ilmu tradisional akan mempercepat penemuan dan mengubah cara kita mendekati penelitian. Dengan mendorong kolaborasi dan memanfaatkan kemampuan analitis AI, kita dapat mendorong gelombang kemajuan ilmiah berikutnya, yang pada akhirnya membentuk kembali pemahaman kita tentang berbagai tantangan kompleks di dunia.