Jensen Huang: Jika Saya Kembali ke Usia 20 Tahun, Saya Akan Pilih Belajar Fisika Daripada Coding
Beritafashion.com, CEO NVIDIA, Jensen Huang, membuat pernyataan menarik saat ditanya tentang apa yang akan ia pilih jika bisa kembali ke usia 20 tahun. Ia berkata, jika diberi kesempatan, ia akan fokus mempelajari fisika, bukan ilmu perangkat lunak.
Pernyataan ini muncul ketika seorang jurnalis bertanya, “Jika Anda adalah versi muda Jensen yang baru lulus di tahun 2025 dengan ambisi yang sama, apa yang akan Anda pilih untuk dipelajari?” Huang menjawab, “Untuk saya yang masih muda, saya mungkin akan lebih memilih fisika daripada software engineering,” seperti dikutip dari CNBC.
Huang sendiri lulus dengan gelar sarjana Teknik Elektro dari Oregon State University pada 1984 dan melanjutkan ke gelar master di Stanford University pada 1992. Di tahun 1993, bersama dua rekannya, Chris Malachowsky dan Curtis Priem, ia mendirikan NVIDIA, yang kini menjadi perusahaan pertama dengan kapitalisasi pasar mencapai 4 triliun dolar (sekitar Rp 65 kuadriliun).
Meskipun tidak memberikan alasan spesifik mengenai preferensinya terhadap fisika, Huang sangat optimistis mengenai perkembangan “Physical AI.”
Sejak beberapa tahun terakhir, AI telah berkembang pesat, dimulai dari “Perception AI” hingga “Generative AI,” yang bisa memahami dan menerjemahkan informasi dalam bentuk bahasa, gambar, bahkan kode. Kini, AI memasuki tahap baru yang disebut “Reasoning AI,” yang tidak hanya bisa memahami dan memecahkan masalah, tetapi juga mengenali situasi yang belum pernah ditemui sebelumnya.
“Reasoning AI memungkinkan kita untuk menciptakan semacam robot digital. Kami menyebutnya ‘agentic AI,'” ujar Huang. Agentic AI adalah bentuk “robot tenaga kerja digital” yang dapat berpikir dan bekerja secara mandiri. Saat ini, banyak perusahaan teknologi besar, seperti Microsoft dan Salesforce, tengah fokus mengembangkan teknologi ini.
Menurut Huang, masa depan akan membawa gelombang baru dalam bentuk “Physical AI,” yang memerlukan pemahaman lebih dalam tentang hukum fisika, gesekan, inersia, serta sebab dan akibat. Hal ini penting untuk memprediksi hasil, seperti arah bola yang menggelinding atau seberapa kuat gaya yang diperlukan untuk mencengkeram objek tanpa merusaknya.
“Jika kita menerapkan Physical AI ini pada robot fisik, kita berbicara tentang robotika,” jelas Huang. Ia optimis bahwa dalam 10 tahun ke depan, teknologi ini akan mengubah cara pabrik beroperasi dan membantu mengatasi kekurangan tenaga kerja dengan menggunakan robot yang lebih canggih.
Baca Artikel Menarik Lainnya di: https://infrareporter.com/
