Jauh sebelum algoritma Spotify dan rekomendasi Netflix menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari kita, sekelompok kecil peneliti secara diam-diam membangun fondasi untuk sistem saran bertenaga AI saat ini. Karya mereka di tahun 1990-an, hanya menggunakan antarmuka email, pada akhirnya akan bernilai jutaan dolar seiring berkembangnya internet.
Diskusi ini dipicu oleh pengungkapan dari salah satu pencipta asli mesin rekomendasi awal tersebut. Seorang pengembang yang membangun The Similarities Engine - pesaing dari sistem Ringo yang terkenal dari tahun 1994 - baru-baru ini membagikan bagaimana dia melepaskan paten yang kemudian menjadi sangat berharga ketika collaborative filtering menjadi tulang punggung perdagangan internet modern.
Pendahulu Bertenaga Email untuk AI Modern
Di awal tahun 1990-an, ketika formulir web tidak dapat diandalkan dan akses internet terbatas, email berfungsi sebagai antarmuka universal untuk layanan jarak jauh. Para peneliti di MIT, Stanford, dan Xerox PARC mengembangkan sistem yang dapat menganalisis preferensi pengguna dan membuat rekomendasi sepenuhnya melalui pertukaran email.
Sistem-sistem ini bekerja berdasarkan prinsip yang sederhana namun kuat: orang-orang yang setuju pada beberapa hal di masa lalu kemungkinan akan setuju pada hal-hal lain di masa depan. Pengguna akan mengirim email berisi penilaian mereka untuk film atau musik, dan sistem akan menemukan orang lain dengan selera serupa untuk menghasilkan rekomendasi.
Diskusi komunitas mengungkapkan betapa luasnya pendekatan berbasis email ini. Seorang pengembang membagikan bagaimana layanan ada di mana Anda bisa mengirim email berisi URL dan menerima kembali versi teks dari halaman web tersebut - sangat penting ketika browsing web dikenakan biaya per megabyte. Yang lain mengenang server analisis protein yang menggunakan antarmuka email, dengan format input yang tetap tidak berubah hingga hari ini.
Timeline Sistem Rekomendasi Awal
- 1992: Tapestry ( Xerox PARC ) - penyaringan email kolaboratif
- 1994: SIFT ( Stanford ) - rekomendasi artikel berbasis email
- 1994: Movie Recs ( Xerox ) - rekomendasi film melalui email
- 1994: Ringo ( MIT ) - rekomendasi musik, diluncurkan 1 Juli
- 1997: Paten US 5,749,081 diterbitkan untuk algoritma penyaringan kolaboratif
Dari Proyek Akademis ke Teknologi Jutaan Dolar
Pencipta The Similarities Engine menghadapi keputusan penting pada tahun 1997: mempertahankan paten collaborative filtering-nya atau menjualnya sebagai bagian dari akuisisi startup oleh Firefly (kemudian dibeli oleh Microsoft). Dia memilih untuk menjual, memprioritaskan hubungannya dan pernikahan yang akan datang daripada potensi keuntungan masa depan.
Baru-baru ini saya bertanya kepada ChatGPT dan Claude berapa nilai paten saya, jika saya mempertahankannya. Jika Anda memiliki penyesalan dalam hidup tentang kesepakatan bisnis... biarkan saya memberitahu Anda, saya mengalahkan Anda.
Paten ini menggambarkan apa yang menjadi algoritma collaborative filtering dasar yang digunakan di seluruh internet modern. Ketika e-commerce meledak dan sistem rekomendasi menjadi penting bagi perusahaan seperti Amazon, Netflix, dan Spotify, teknologi yang dia bantu pelopori menjadi sangat berharga.
Sistem Warisan yang Masih Aktif
- Gnoosic.com - Rekomendasi musik (terus belajar sejak tahun 1990-an)
- Gnovies.com - Rekomendasi film
- Gnooks.com - Rekomendasi buku Ketiga sistem ini terus beroperasi dan belajar dari masukan pengguna setiap hari
 |
|---|
| Sebuah postingan USENET awal yang mempromosikan Ringo, sistem rekomendasi musik yang menjadi contoh teknologi collaborative filtering masa awal |
Warisan Hidup dari Inovasi Awal
Menariknya, beberapa sistem rekomendasi awal ini masih beroperasi hingga hari ini. Diskusi komunitas menyoroti Gnoosic, Gnovies, dan Gnooks - layanan rekomendasi musik, film, dan buku yang terus belajar dan berkembang sejak tahun 1990-an. Pengguna melaporkan masih menemukan artis dan konten baru melalui sistem vintage ini.
Persistensi platform-platform awal ini menunjukkan fondasi yang solid yang diletakkan oleh eksperimen berbasis email tersebut. Meskipun sistem AI modern jauh lebih canggih, mereka masih mengandalkan prinsip inti collaborative filtering yang sama yang ditemukan peneliti tiga puluh tahun yang lalu.
Kisah ini berfungsi sebagai pengingat bahwa terobosan AI saat ini sering memiliki akar yang lebih dalam dari yang kita sadari. Algoritma rekomendasi yang kita gunakan setiap hari dapat dilacak kembali ke pertukaran email awal antara peneliti dan pengguna, membuktikan bahwa terkadang ide-ide paling revolusioner dimulai dengan antarmuka yang paling sederhana.
Referensi: The ChatGPT for music that launched in 1994
 |
|---|
| Koleksi piringan hitam yang nostalgik, melambangkan dampak abadi dari sistem rekomendasi musik awal |