Melanie Mitchell

**Melanie Mitchell** adalah seorang ilmuwan komputer Amerika. Ia adalah seorang Profesor di Santa Fe Institute. Karya utamanya di bidang penalaran analogis, sistem kompleks, algoritma genetika, dan automata seluler, dan publikasinya di berbagai bidang tersebut sering menjadi rujukan.

Ia meraih gelar doktor pada tahun 1990 dari Universitas Michigan di bawah bimbingan Douglas Hofstadter dan John Holland, yang kemudian ia kembangkan dengan arsitektur kognitif Copycat. Ia adalah penulis "Analogy-Making as Perception", yang pada dasarnya merupakan buku tentang Copycat. Ia juga mengkritik *[[A New Kind of Science]]* karya Stephen Wolfram dan menunjukkan bahwa algoritma genetika dapat menemukan solusi yang lebih baik untuk masalah mayoritas untuk automata seluler satu dimensi. Ia adalah penulis *An Introduction to Genetic Algorithms*, sebuah buku pengantar terkenal yang diterbitkan oleh MIT Press pada tahun 1996. Ia juga penulis *Complexity: A Guided Tour* (Oxford University Press, 2009), yang memenangkan Phi Beta Kappa Science Book Award 2010, dan *[[Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans]]* (Farrar, Straus, dan Giroux).

## Kehidupan pribadi
Melanie Mitchell lahir dan dibesarkan di Los Angeles, California. Ia kuliah di Brown University di Providence, Rhode Island, tempat ia mempelajari fisika, astronomi, dan matematika. Ketertarikannya pada kecerdasan buatan muncul di perguruan tinggi ketika ia membaca *[[Gödel, Escher, Bach]]* karya Douglas Hofstadter.

Setelah lulus, ia bekerja sebagai guru matematika SMA di Kota New York. Karena merasa "perlu" berkecimpung di bidang kecerdasan buatan, Mitchell menghubungi Douglas Hofstadter dan berulang kali meminta untuk menjadi salah satu mahasiswa pascasarjananya. Setelah menemukan nomor telepon Hofstadter di MIT, Mitchell yang gigih menelepon beberapa kali, tetapi tidak ada yang menjawab. Ia akhirnya berhasil menghubungi Hofstadter setelah menelepon pukul 23.00, dan mendapatkan kesempatan magang untuk mengembangkan Copycat.

Pada musim gugur tahun 1984, Mitchell mengikuti Hofstadter ke Universitas Michigan, mengajukan aplikasi "last minute" ke program doktoral universitas tersebut. Ia memperoleh gelar Ph.D. pada tahun 1990 dengan disertasi *Copycat: A Computer Model of High-Level Perception and Conceptual Slippage in Analogy-Making.*

## Karir
Mitchell adalah seorang Profesor di Santa Fe Institute. Mitchell mengembangkan platform Complexity Explorer untuk Santa Fe Institute, yang menawarkan kursus daring. Lebih dari 25.000 mahasiswa mengikuti kursus Mitchell "Introduction to Complexity".
Pada tahun 2018, Barbara Grosz, Dawn Song dan Melanie Mitchell menyelenggarakan lokakarya "On Crashing the Barrier of Meaning in AI". 
Dia secara rutin tampil sebagai pakar tamu di Learning Salon, serangkaian pertemuan interdisipliner daring tentang kecerdasan biologis dan buatan.

## Penghargaan
Pada 2010 Mitchel merima penghargaan Phi Beta Kappa Award in Science. Selain itu pada tahun 2020, ia juga menerima Penghargaan Herbert A. Simon (NECSI).

## Pandangan
Meskipun menyatakan dukungan kuat terhadap penelitian AI, Mitchell juga menyatakan kekhawatirannya tentang kerentanan AI terhadap peretasan serta kemampuannya mewarisi bias sosial. Mengenai kecerdasan umum buatan, Mitchell mengatakan pada tahun 2019 bahwa "pengetahuan akal sehat" dan "kemampuan seperti manusia untuk abstraksi dan membuat analogi" mungkin merupakan langkah terakhir yang diperlukan untuk membangun mesin Kecerdasan super, tetapi teknologi saat ini belum mendekati kemampuan untuk menyelesaikan masalah ini. Mitchell meyakini bahwa kecerdasan visual seperti manusia memerlukan "pengetahuan umum, abstraksi, dan bahasa", dan berhipotesis bahwa pemahaman visual mungkin harus dipelajari sebagai agen yang berwujud dan bukan sekadar melihat gambar.

## Publikasi pilihan
### Buku
* 
* 
* 
* 

### Artikel
*
*
*

## Referensi

## Pranala luar
* Mitchell's professional homepage  at the Santa Fe Institute
* BrainInspired podcast 022 Melanie Mitchell: Complexity, and AI Shortcomings
* Lex Fridman Podcast #61 Melanie Mitchell: Concepts, Analogies, Common Sense & Future of AI
* Machine Learning Street Talk #57 Prof. Melanie Mitchell: Why AI is harder than we think
*