Daftar Isi

4 jenis utama kecerdasan buatan

Tren Berita Teknologi -- 4 jenis utama kecerdasan buatan, AI supercerdas bisa menjadi penemuan terakhir umat manusia. Mengembangkan jenis AI yang begitu canggih, dapat menciptakan entitas AI dengan kecerdasan yang lebih besar lagi yang dapat mengubah penemuan buatan manusia selamanya. Entitas seperti itu akan melampaui kecerdasan manusia dan mencapai pencapaian manusia super.

Seberapa dekat kita untuk menciptakan AI yang melampaui pikiran manusia? Jawaban singkatnya mungkin tidak terlalu tepat, namun perkembangannya semakin cepat sejak bidang AI modern dimulai pada tahun 1950an.

Pada tahun 1950-an dan 1960-an, AI berkembang secara dramatis ketika para ilmuwan komputer, matematikawan, dan pakar di bidang lain meningkatkan algoritma dan perangkat keras. Meskipun para pionir AI menyatakan bahwa mesin berpikir yang sebanding dengan otak manusia sudah dekat, tujuan tersebut terbukti sulit dicapai, dan dukungan terhadap bidang tersebut semakin berkurang. Penelitian AI mengalami beberapa pasang surut hingga kembali meningkat pada tahun 2012, didorong oleh revolusi pembelajaran mendalam .

Saat ini, minat dan penerapan AI berada pada titik tertinggi sepanjang masa, dengan terobosan yang terjadi setiap hari. Program AI generatif , seperti ChatGPT , telah menimbulkan banyak perbincangan baik di komunitas AI maupun wacana sosial secara umum. Dengan meningkatnya berbagai model AI generatif, AI kini menjadi alat yang dapat digunakan untuk membuat teks, gambar, dan audio unik yang -- setidaknya pada awalnya -- tidak dapat dibedakan dari konten buatan manusia. Meskipun banyak orang yang antusias dengan prospek ini, AI generatif telah mendapat kecaman karena kurangnya memberikan kredit pada data sumbernya dalam penciptaan karya seni, dan penggunaan komersialnya bahkan sebagian dianggap sebagai penyebab pemogokan penulis dan aktor.

Meskipun AI generatif telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, AI ini masih jauh dari AI supercerdas. AI generatif hanya mampu membuat teks, gambar, dan audio pada tingkat kualitas yang mendekati kualitas manusia karena AI ini memberikan sejumlah besar data untuk pelatihan. Program AI tidak akan mengetahui apakah data yang diberikannya kepada pengguna adalah data terbaru, sama seperti program tersebut tidak akan mengetahui apakah program tersebut memberikan saran yang akurat kepada pengguna. Dalam satu kasus baru-baru ini, ChatGPT membuat kasus pengadilan fiktif yang tanpa disadari dirujuk oleh seorang pengacara di pengadilan.

Namun apa yang menentukan perbedaan antara model AI generatif saat ini dan AI supercerdas? AI dapat dikategorikan berdasarkan kemampuan atau fungsionalitas.

Ada empat jenis utama AI yang didasarkan pada fungsionalitas. Dua jenis pertama termasuk dalam kategori yang dikenal sebagai AI sempit, atau AI yang dilatih untuk melakukan tugas tertentu atau terbatas. Dua tipe kedua belum tercapai dan termasuk dalam kategori yang terkadang disebut AI kuat.

1. AI Reaktif

Algoritme AI reaktif hanya beroperasi pada data yang ada dan memiliki kemampuan terbatas. AI jenis ini tidak memiliki memori fungsional tertentu, artinya AI tidak dapat menggunakan pengalaman sebelumnya untuk menginformasikan tindakannya saat ini dan di masa depan.

Hal serupa terjadi pada banyak model AI dan pembelajaran mesin . Berasal dari matematika statistik, model ini dapat mempertimbangkan sejumlah besar data dan menghasilkan keluaran yang tampak cerdas.

AI jenis ini dikenal sebagai AI reaksional atau reaktif, dan kinerjanya melebihi kapasitas manusia dalam domain tertentu. Yang paling menonjol, AI reaksional IBM Deep Blue mengalahkan grandmaster catur Garry Kasparov pada tahun 1997. AI jenis ini juga berguna untuk mesin rekomendasi dan filter spam .

Namun, AI reaktif sangatlah terbatas. Dalam kehidupan nyata, banyak tindakan kita yang tidak reaktif -- pertama-tama, kita mungkin tidak memiliki semua informasi untuk ditanggapi. Namun manusia ahli dalam mengantisipasi dan dapat bersiap menghadapi hal-hal yang tidak terduga, bahkan berdasarkan informasi yang tidak sempurna. Skenario informasi yang tidak sempurna ini telah menjadi salah satu target tonggak dalam evolusi AI dan diperlukan untuk berbagai kasus penggunaan, mulai dari pemahaman bahasa alami hingga mobil yang dapat mengemudi sendiri .

Oleh karena itu, para peneliti berupaya mengembangkan AI tingkat berikutnya, yang memiliki kemampuan mengingat dan belajar.

2. Mesin dengan memori terbatas

AI berbasis memori terbatas dapat menyimpan data dari pengalaman masa lalu untuk sementara.

Seperti disebutkan sebelumnya, pada tahun 2012, kita menyaksikan revolusi pembelajaran mendalam. Berdasarkan pemahaman kita tentang mekanisme bagian dalam otak, sebuah algoritma dikembangkan yang dapat meniru cara neuron kita terhubung. Salah satu karakteristik pembelajaran mendalam adalah semakin banyak data yang dilatih, semakin pintar.

Pembelajaran mendalam secara dramatis meningkatkan kemampuan pengenalan gambar AI, dan segera lahirlah jenis algoritma AI lainnya, seperti pembelajaran penguatan mendalam. Model AI ini jauh lebih baik dalam menyerap karakteristik data pelatihannya, namun yang lebih penting, model tersebut mampu meningkat seiring berjalannya waktu.

Salah satu contoh penting adalah proyek AlphaStar Google, yang mengalahkan pemain profesional top di game strategi real-time StarCraft II . Model-model tersebut dikembangkan untuk bekerja dengan informasi yang tidak sempurna, dan AI berulang kali bermain melawan dirinya sendiri untuk mempelajari strategi baru dan menyempurnakan keputusannya. Di StarCraft , keputusan yang dibuat pemain di awal permainan bisa berdampak menentukan nantinya. Oleh karena itu, AI harus mampu memprediksi hasil tindakannya jauh sebelumnya.

Kita menyaksikan konsep yang sama pada mobil self-driving, di mana AI harus memprediksi lintasan mobil di dekatnya untuk menghindari tabrakan. Dalam sistem ini, AI mendasarkan tindakannya pada data historis. Tentu saja, mesin reaktif tidak mampu menghadapi situasi seperti ini.

AI dengan memori terbatas juga biasa digunakan di chatbot, asisten virtual, dan pemrosesan bahasa alami.

Terlepas dari semua kemajuan ini, AI masih tertinggal dibandingkan kecerdasan manusia . Terutama, dibutuhkan sejumlah besar data untuk mempelajari tugas-tugas sederhana. Meskipun model dapat dilatih ulang untuk maju dan berkembang, perubahan pada lingkungan tempat AI dilatih akan memaksa model tersebut melakukan pelatihan ulang penuh dari awal. Misalnya, pertimbangkan suatu bahasa: Setelah kita mempelajari bahasa kedua, mempelajari bahasa ketiga dan keempat menjadi lebih mudah. Bagi AI, tidak ada bedanya.

Itulah keterbatasan AI yang sempit -- ia bisa menjadi sempurna dalam melakukan tugas tertentu, namun gagal total dengan perubahan sekecil apa pun.

3. Teori pikiran

Kemampuan teori pikiran mengacu pada kemampuan mesin AI untuk menghubungkan kondisi mental dengan entitas lain. Istilah ini berasal dari psikologi dan mengharuskan AI untuk menyimpulkan motif dan maksud suatu entitas -- misalnya, keyakinan, emosi, dan tujuan mereka. AI jenis ini masih belum dikembangkan.

Emotion AI, yang saat ini sedang dikembangkan, bertujuan untuk mengenali, mensimulasikan, memantau, dan merespons emosi manusia secara tepat dengan menganalisis suara, gambar, dan jenis data lainnya. Namun kemampuan ini, meskipun berpotensi sangat berharga dalam bidang kesehatan, layanan pelanggan, periklanan, dan banyak bidang lainnya, masih jauh dari teori pikiran yang dimiliki AI. Yang terakhir ini tidak hanya mampu memvariasikan perlakuannya terhadap manusia berdasarkan kemampuannya mendeteksi keadaan emosi mereka -- ia juga mampu memahaminya.

Pemahaman, sebagaimana didefinisikan secara umum, adalah salah satu hambatan besar bagi AI. Jenis AI yang bisa menghasilkan potret mahakarya masih belum tahu apa yang dilukisnya. Ini dapat menghasilkan esai yang panjang tanpa memahami sepatah kata pun dari apa yang dikatakannya. AI yang telah mencapai teori keadaan pikiran akan mengatasi keterbatasan ini.

4. AI yang sadar diri

Jenis-jenis AI yang dibahas di atas adalah pendahulu dari mesin yang sadar diri atau sadar -- sistem yang menyadari keadaan internal mereka sendiri dan juga orang lain. Ini pada dasarnya berarti AI yang setara dengan kecerdasan manusia dan dapat meniru emosi, keinginan, atau kebutuhan yang sama

Ini adalah tujuan yang sangat berjangka panjang dan kami tidak memiliki algoritma maupun perangkat kerasnya.

Apakah kecerdasan umum buatan (AGI) dan AI yang sadar diri bersifat korelatif masih harus dilihat jauh di masa depan. Kita masih terlalu sedikit mengetahui tentang otak manusia untuk bisa membuat otak buatan yang memiliki kecerdasan yang hampir sama.

Jenis AI tambahan: AI sempit, umum, dan super

Sifat AI yang berkembang pesat telah menghasilkan banyak istilah untuk jenis AI yang telah dikembangkan dan terus diupayakan oleh manusia untuk diciptakan. Selain itu, tidak semua orang setuju dengan apa yang dimaksud dengan istilah-istilah ini, sehingga berkontribusi pada sulitnya memahami apa yang bisa dan tidak bisa dilakukan oleh AI.

Istilah-istilah yang umum digunakan berikut ini sering dikaitkan dengan empat jenis AI yang dijelaskan di atas:

• AI sempit atau AI lemah. Ini adalah jenis AI paling umum yang ada saat ini. Disebut AI sempit karena dilatih untuk melakukan tugas tunggal atau sempit, seringkali jauh lebih cepat dan lebih baik daripada yang bisa dilakukan manusia. Lemah mengacu pada fakta bahwa AI tidak memiliki kecerdasan umum setingkat manusia. Contoh AI sempit termasuk chatbots, kendaraan otonom, Siri dan Alexa , serta mesin rekomendasi.
  
  
• Kecerdasan umum buatan. Kadang-kadang disebut sebagai AI yang kuat, AGI adalah jenis kecerdasan mesin multifaset -- yang belum terealisasi -- yang dapat belajar dan memahami sebaik manusia. Idealnya, AI ini dapat melakukan tugas seefisien manusia, dan memiliki kemampuan untuk belajar, memahami, dan berfungsi serupa dengan manusia.
  
  
• Kecerdasan super buatan. Ini mengacu pada AI yang sadar diri, dengan kemampuan kognitif yang melampaui manusia. AI super cerdas akan mampu berpikir, bernalar, belajar, dan membuat penilaian. Kecerdasan super buatan akan lebih baik dalam segala hal yang dilakukan manusia karena memiliki akses ke memori, pemrosesan, dan analisis data dalam jumlah besar.