Mohon tunggu...
Parlin Pakpahan
Parlin Pakpahan Mohon Tunggu... Lainnya - Saya seorang pensiunan pemerintah yang masih aktif membaca dan menulis.

Keluarga saya tidak besar. Saya dan isteri dengan 4 orang anak yi 3 perempuan dan 1 lelaki. Kami terpencar di 2 kota yi Malang, Jawa timur dan Jakarta.

Selanjutnya

Tutup

Artificial intelligence Pilihan

Artificial Intelligence : Apa bukan Siapa

23 September 2023   14:22 Diperbarui: 23 September 2023   14:27 320
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Illustrasi AI, Machine Learning dan Deep Learning. Foto : advancinganalytics.co.uk

Teknik dominan dalam AI kontemporer adalah jaringan saraf pembelajaran mendalam (DL -- Deep Learning), yaitu algoritma pembelajaran mandiri yang sangat besar yang unggul dalam membedakan dan memanfaatkan pola dalam data.

Kritik terhadap pendekatan ini bahwa "insurmountable wall" atau dinding pembatas, sebuah istilah yang mengacu pada sebuah halangan atau rintangan yang begitu sulit atau tidak mungkin untuk diatasi sehingga tampaknya tidak ada cara untuk melewati atau mengatasinya. Istilah dinding pembatas ini digunakan untuk menggambarkan situasi di mana seseorang menghadapi tantangan yang sangat besar atau sulit sehingga tampaknya tidak ada solusi atau jalan keluar yang memungkinkan. Dalam konteks ini, "insurmountable wall" menjadi simbol dari ketidakmampuan untuk mengatasi hambatan tsb.

Istilah ini juga sering digunakan dalam konteks metafora untuk menggambarkan perasaan putus asa atau kesulitan yang sangat besar dalam menghadapi suatu situasi atau masalah. Misalnya, seseorang mungkin mengatakan mereka merasa menghadapi "insurmountable wall" ketika mereka merasa tidak dapat mengatasi tekanan atau kesulitan yang mereka hadapi.

"Insurmountable wall" adalah penalaran simbolis, kemampuan untuk memanipulasi simbol dengan cara yang lazim dalam aljabar atau logika. Seperti yang kita pelajari semasa kanak-kanak, menyelesaikan soal matematika melibatkan manipulasi simbol langkah demi langkah sesuai dengan aturan yang ketat, misalnya, mengalikan kolom paling kanan, memindahkan nilai tambahan ke kolom paling kiri, dll.

Penalaran seperti itu akan memungkinkan kesimpulan logis yang dapat menerapkan apa yang telah dipelajari pada kemungkinan-kemungkinan yang tidak terprogram, sehingga menyelesaikan pola dengan menghubungkan titik-titik. LeCunn dan Browning berpendapat, seperti halnya evolusi pikiran manusia itu sendiri, seiring berjalannya waktu dan melalui berbagai pengalaman, kemampuan ini mungkin juga muncul dari jaringan saraf kecerdasan buatan.

Model bahasa besar kontemporer seperti GPT-3 dan LaMDA  menunjukkan potensi pendekatan ini, demikian LeCunn dan Browning. GPT-3 dan LaMDA adalah dua model bahasa yang dikembangkan oleh Google (LaMDA) dan OpenAI (GPT-3) yang menggunakan kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami untuk menghasilkan teks yang sangat realistis dan informatif -- Lih Nathan Gardel noemamag.com dalam https://tinyurl.com/2a9eucey

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) adalah salah satu model bahasa berbasis transformer yang paling canggih yang dikembangkan oleh OpenAI. Model ini terlatih dengan berbagai macam teks dari internet, sehingga memiliki pemahaman yang luas tentang bahasa Inggeris. GPT-3 dapat digunakan untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, seperti penerjemahan bahasa, menjawab pertanyaan, dan banyak lagi. Model ini terkenal karena kemampuannya menghasilkan teks yang sangat realistis dan seringkali sulit dibedakan dari teks yang ditulis oleh manusia.

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) adalah proyek yang dikembangkan oleh Google dan diumumkan pada tahun 2021 sebagai model bahasa generatif untuk aplikasi percakapan. Tujuan utama LaMDA adalah membuat dialog dengan AI menjadi lebih alami dan mendalam. Google ingin LaMDA dapat menghasilkan jawaban dan interaksi yang lebih kontekstual dan responsif. Google berfokus untuk memastikan LaMDA dapat menjawab pertanyaan dengan lebih baik dan lebih tahu kapan untuk "tidak tahu" daripada model bahasa sebelumnya. Meskipun masih dalam pengembangan, LaMDA menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan interaksi manusia dengan AI melalui percakapan yang lebih cerdas dan alami.

Kedua model ini adalah contoh kemajuan dalam bidang pemrosesan bahasa alami dan kecerdasan buatan yang memiliki potensi besar untuk mengubah cara kita berinteraksi dengan komputer dan sistem AI dalam berbagai konteks.

Keduanya memiliki kemampuan yang mengesankan untuk memanipulasi simbol, menunjukkan tingkat penalaran yang masuk akal, komposisionalitas, kompetensi multibahasa, beberapa kemampuan logis dan matematis, dan bahkan kemampuan menyeramkan untuk meniru orang mati. Jika Anda cenderung menganggap penalaran simbolis sebagai sesuatu yang tinggi derajatnya, ini sangat menarik.

Kecerdasan Hibrid

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
Mohon tunggu...

Lihat Konten Artificial intelligence Selengkapnya
Lihat Artificial intelligence Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun