Terima Notifikasi Berita Terkini. 👉 Join Telegram Channel.

Google DeepMind: Miliki Chatbot Gemini, Klaim Sebanding ChatGPT

Google DeepMind: Miliki Chatbot Gemini, Klaim Sebanding ChatGPTGoogle DeepMind: Miliki Chatbot Gemini, Klaim Sebanding ChatGPT
CEO Google DeepMind klaim chatbot miliknya sebanding dengan ChatGPT | Sumber: The Law Society Gazette

Google DeepMind dan AlphaGo

Awalnya, Deepmind merupakan perusahaan dalam bidang riset teknologi yang berdiri pada tahun 2010. Akhirnya pada tahun 2014, DeepMind dibeli oleh Google dan menjadi salah satu anak perusahaannya.

Selanjutnya, pada April 2023 lalu, DeepMind mengumumkan jika mereka bergabung dengan ‘Brain team’ dari Google Research, dan menjadi satu unit yakni Google DeepMind.

Alhasil, tugasnya Google DeepMind adalah untuk terus menciptakan AI umum yang aman, berkemampuan, serta riset AI dan produk-produk yang berdampak dalam masyarakat.

Salah satu, prestasi dan riset DeepMind yang dapat dilihat populer adalah sistem AlphaGo. Di mana, sistem ini dapat mengalahkan seorang pemain profesional dalam permainan Go.

Permainan Go sendiri adalah permainan yang berasal dari China sejak 3.000 tahun yang lalu. Dibutuhkan dua pemain dan berbagai tingkatan pemikiran strategis untuk memenangkan permainan ini.

Google DeepMind: Miliki Chatbot Gemini, Klaim Sebanding ChatGPT
Ilustrasi permainan ‘Go’, yang merupakan permainan papan strategis yang abstrak | Sumber: Google DeepMind

Secara rinci, cara memenangkan permainan itu adalah untuk mengelilingi dan menangkap ‘batu-batu’ milik lawan atau secara strategis menciptakan sebuah ‘wilayah’. Tidak lupa, terdapat dua warna batu, yakni putih dan hitam.

Alhasil, Go sendiri tidak mudah untuk dimainkan oleh AI (kecerdasan buatan) atas konsep dan kompleksitas permainan tersebut.

DeepMind pun menciptakan AlphaGo, yang merupakan sistem yang menggabungkan advanced search tree dengan deep neural networks (jaringan neural). 

Lalu, terdapat dua jaringan dalam neural itu, yakni “policy network” yang memainkan atau menggerakkan langkah dalam permainan. Berikutnya, ada “value network” yang memprediksi pemenang dari permainan tersebut.

Selain itu, setiap AlphaGo mengalami kekalahan, sistem tersebut akan belajar dari kesalahannya dan akan terus berkembang dalam setiap permainan yang dilakukan. (adk/lfr)