Artikel blog ini membahas secara mendalam apakah AI benar-benar makhluk yang mampu 'berpikir' seperti manusia, atau hanya sekadar mesin yang meniru kecerdasan.
Apa itu AI?
Mudah untuk melihat bahwa AI adalah singkatan dari Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan). AI sering diartikan sebagai sistem yang meniru pengetahuan tentang perilaku manusia untuk bertindak sesuai dengan itu. Misalnya, AlphaGo, yang mengalahkan Lee Sedol dalam permainan Go, atau sistem yang diprogram ke dalam mobil otonom—semua mesin yang dapat meniru kecerdasan manusia dan menerjemahkannya ke dalam tindakan disebut AI. Namun, saya percaya kita harus menafsirkan ulang AI berdasarkan makna literalnya. AI secara sederhana berarti kecerdasan yang dikembangkan secara artifisial. Artifisial menyiratkan objek yang 'dibuat' oleh manusia, baik secara sengaja maupun tidak sengaja. Namun, kecerdasan adalah kemampuan yang sangat sulit untuk didefinisikan. Karena berbagai ilmuwan menafsirkan kecerdasan dengan cara yang beragam, mendefinisikannya untuk masyarakat umum bahkan lebih menantang. Oleh karena itu, saya ingin menggunakan makalah Alex Wissner-Gross mengenai kecerdasan.
Kecerdasan: Suatu Kemampuan yang Berbeda dari Pikiran
Alex Wissner-Gross berpendapat bahwa jika kita hanya menyisakan satu kalimat untuk membantu generasi mendatang merekonstruksi atau memahami kecerdasan buatan, kalimat itu adalah: “Kecerdasan adalah proses fisik yang memaksimalkan kebebasan tindakan di masa depan dan mencegah pembatasan pada masa depannya sendiri.” Kemudian, ia mengungkapkannya dalam rumus berikut:
F = T∇Sτ
Ini adalah rumus untuk kecerdasan. Dengan asumsi kecerdasan adalah F, T mewakili suatu gaya, S menunjukkan keragaman masa depan yang dapat dicapai, dan τ menandakan titik tertentu di masa depan. Sekilas, rumus yang tampaknya absurd ini mendorong perilaku yang biasanya kita kaitkan dengan kecerdasan. Masukkan rumus ini ke dalam sistem yang ditempatkan dalam situasi tertentu, dan sistem tersebut akan menyeimbangkan batang tanpa instruksi apa pun atau memainkan Pong sendiri. Rumus ini juga memungkinkan sistem untuk meningkatkan asetnya sendiri dalam simulasi perdagangan saham atau untuk menciptakan jaringan sosial yang terhubung dengan baik. Kita dapat mengamati bahwa apa yang dianggap manusia sebagai tindakan intelektual, seperti kerja sama sosial, dipicu oleh rumus ini.
Namun, mudah untuk melihat bahwa mesin yang memiliki kecerdasan dan tindakan berpikir adalah dua hal yang terpisah. Seperti yang disebutkan sebelumnya, kecerdasan hanyalah alat yang bertujuan untuk menghindari kendala di masa depan. Namun, berpikir adalah konsep tingkat yang lebih tinggi yang mencakup hal ini. Ini melibatkan pengejaran tujuan dan keinginan untuk memprediksi masa depan. Misalnya, ketika mengamati hewan lain menggunakan alat atau berburu dalam kelompok, kita menganggap mereka berburu dengan cerdas, tetapi sulit untuk memandang mereka sebagai makhluk yang berpikir. Lebih jauh lagi, individu dengan disabilitas intelektual sering menunjukkan kreativitas yang luar biasa di berbagai bidang meskipun perkembangan kemampuan intelektual mereka tidak lengkap. Ini menunjukkan bahwa kecerdasan hanyalah alat yang digunakan untuk mencapai suatu tujuan; memiliki kecerdasan tidak sama dengan berpikir. Oleh karena itu, saat AI menunjukkan bahwa ia berpikir, istilah "AI" itu sendiri harus berubah. Ia akan melampaui tingkat sekadar memiliki kecerdasan untuk benar-benar terlibat dalam berpikir.
Apakah ada cara untuk membuktikan berpikir?
Sepanjang sejarah, umat manusia telah mengembangkan AI sambil hanya mengamati sisi depan koin. Sisi depan mengacu pada nilai-nilai terhitung yang ditampilkan AI secara lahiriah. Artinya, sebuah sistem di mana input data A menghasilkan output B, memberikan jawaban yang tepat untuk suatu pertanyaan. Untuk menjelaskan lebih sederhana, pertimbangkan satu contoh. Dalam video TED Talk Ken Goldberg, Anda dapat melihat robot yang disebut "Remote Garden." Remote Garden adalah sistem yang memungkinkan siapa pun untuk mengakses robot taman secara online untuk menyiram tanaman atau menanam benih. Sistem ini dipasang di lobi sebuah museum di Austria. Namun, seseorang dapat mengajukan pertanyaan ini kepada mereka yang mengendalikannya dari jarak jauh: "Apakah robot itu NYATA?" Bahkan jika tidak ada robot, kita dapat menyebarkan foto secara online menggunakan berbagai gambar untuk membuat orang percaya bahwa robot itu ada di sana. Ini mencerminkan masalah epistemologis Descartes. AI juga dapat dilihat sebagai masalah epistemologis. Apakah AI adalah sistem yang menghasilkan data berdasarkan input data adalah pertanyaan epistemologis. Dengan kata lain, kita tidak dapat tidak mempertanyakan apakah AI berpikir.
Jadi, tidakkah kita bisa melihat sisi lain dari koin ini? Untuk pertanyaan ini, saya ingin dengan tegas mengatakan YA. Dalam sebuah ceramah TED yang saya tonton oleh Blaise Agüera y Arcas, beliau mengajukan pertanyaan tentang kreativitas menggunakan persamaan berikut:
Y = L(*)X
W mewakili jaringan saraf kompleks otak, X adalah data objek yang dipersepsikan melalui lima indera, dan (*) menunjukkan bagaimana jaringan saraf berinteraksi ketika data X dimasukkan. Terakhir, Y adalah data yang pada akhirnya kita persepsikan dan hasilkan dari X. TED menyarankan bahwa peta saraf W dapat didekati menggunakan operasi X, Y, dan (*). Ini memungkinkan kita untuk mendapatkan hasil Y ketika memasukkan X. Melalui ini, kita memperoleh beberapa wawasan tentang kreativitas dan pemikiran. Namun, hal ini membuat kita bertanya-tanya apakah nilai Y yang dihasilkan benar-benar lengkap. Dalam TED, ketika nilai input 'anjing' dimasukkan ke dalam X, kita melihatnya menggambar gambar anjing sebagai Y. Tetapi jika kita meminta manusia untuk menggambar anjing, dapatkah mereka menghasilkan gambar yang sedetail dan mudah dikenali seperti yang ada di TED? Saya bertanya-tanya apakah mereka dapat menggambar anjing secara berbeda dari yang lain jika diminta untuk melakukannya. Dengan kata lain, rasanya tidak lebih dari sekumpulan data yang berasal dari big data. Tetapi bagaimana jika umat manusia berhasil menguraikan W, jaringan saraf tersebut? Kemungkinan besar ia dapat memperoleh nilai Y melalui X, (*), dan W, sama seperti yang dilakukan manusia. Kemudian, alih-alih hanya mengandalkan big data, ia dapat mengembangkan W secara independen, seperti manusia, dan mengekspresikan nilai Y dengan caranya sendiri yang unik. Ini akan memungkinkan umat manusia untuk membalik koin dan mengungkapkan sisi sebaliknya: kreativitas dan pemikiran.
Jadi, kapan kita akan sepenuhnya memahami sistem saraf, memajukan ilmu saraf, dan sepenuhnya menafsirkan kumpulan neuron? Mengenai hal ini, saya ingin mengutip Dijkstra: “Pertanyaan apakah Mesin dapat Berpikir sama relevannya dengan pertanyaan apakah kapal selam dapat berenang.” Butuh ribuan tahun bagi umat manusia setelah membangun kapal dan berlayar di lautan untuk akhirnya menciptakan kapal selam dan mulai menjelajahi kedalaman laut yang sebelumnya tidak diketahui. AI saat ini sedang dalam proses membangun kapal dan menavigasi lautan. Oleh karena itu, saya tidak ragu bahwa umat manusia suatu hari nanti akan menafsirkan ranah pemikiran yang tidak diketahui dan menciptakan mesin yang berpikir.
