Bisakah AI benar-benar berpikir?

Perusahaan seperti OpenAI dan DeepSeek tengah mengembangkan chatbot penalaran, yang dapat bekerja lebih baik dalam beberapa tugas komputasi.

Chatbot OpenAI terus berkembang berkat teknologi baru. Foto: New York Times .

Pada bulan September 2024, OpenAI merilis versi ChatGPT yang mengintegrasikan model o1, yang dapat bernalar pada tugas-tugas yang terkait dengan matematika, sains, dan pemrograman komputer.

Berbeda dengan versi ChatGPT sebelumnya, teknologi baru ini akan membutuhkan waktu untuk “memikirkan” solusi atas masalah yang kompleks sebelum memberikan respons.

Setelah OpenAI, banyak pesaing seperti Google, Anthropic, dan DeepSeek juga memperkenalkan model penalaran serupa. Meskipun belum sempurna, ini tetap merupakan teknologi peningkatan chatbot yang dipercaya banyak pengembang.

Bagaimana AI Bernalar

Pada dasarnya, penalaran berarti bahwa chatbot dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk memecahkan masalah yang disajikan oleh pengguna.

“Penalaran adalah bagaimana sistem melakukan pekerjaan tambahan setelah menerima pertanyaan,” kata Dan Klein, seorang profesor ilmu komputer di Universitas California, kepada New York Times .

Sistem penalaran dapat memecah masalah menjadi beberapa langkah individual, atau menyelesaikannya melalui coba-coba.

Saat pertama kali diluncurkan, ChatGPT dapat menjawab pertanyaan secara instan dengan mengekstrak dan mensintesis informasi. Sementara itu, sistem penalaran membutuhkan beberapa detik (atau bahkan menit) lebih lama untuk menyelesaikan masalah dan memberikan respons.

Contoh proses penalaran model o1 dalam chatbot layanan pelanggan. Foto: OpenAI .

Dalam beberapa kasus, sistem penalaran akan mengubah pendekatannya terhadap masalah, dan terus meningkatkan solusinya. Sebagai alternatif, model dapat mencoba beberapa solusi sebelum menentukan pilihan optimal, atau menguji akurasi respons sebelumnya.

Secara umum, sistem penalaran akan mempertimbangkan semua kemungkinan jawaban atas pertanyaan tersebut. Hal ini seperti siswa sekolah dasar yang menuliskan banyak kemungkinan jawaban di selembar kertas sebelum memilih cara yang paling tepat untuk menyelesaikan soal matematika.

Menurut New York Times , AI kini mampu bernalar tentang topik apa pun. Namun, tugas ini akan paling efektif untuk pertanyaan-pertanyaan terkait matematika, sains, dan pemrograman komputer.

Bagaimana sistem teoritis dilatih?

Pada chatbot pada umumnya, pengguna masih dapat meminta penjelasan proses atau memeriksa kebenaran respons. Faktanya, banyak set data pelatihan ChatGPT sudah menyertakan proses pemecahan masalah.

Sistem penalaran bahkan melangkah lebih jauh ketika dapat melakukan suatu tindakan tanpa perlu diminta oleh pengguna. Prosesnya lebih kompleks dan luas. Perusahaan menggunakan kata "penalaran" karena sistem ini bekerja dengan cara yang mirip dengan pemikiran manusia.

Banyak perusahaan seperti OpenAI yakin bahwa sistem penalaran adalah cara terbaik untuk meningkatkan chatbot. Selama bertahun-tahun, mereka percaya bahwa chatbot akan bekerja lebih baik jika dilatih dengan informasi sebanyak mungkin di internet.

Pada tahun 2024, sistem AI akan menguasai hampir semua teks yang tersedia di internet. Artinya, perusahaan perlu menemukan solusi baru untuk meningkatkan chatbot, termasuk sistem penalaran.

Startup DeepSeek pernah "menimbulkan kehebohan" dengan model penalaran yang biayanya lebih rendah daripada OpenAI. Foto: Bloomberg .

Sejak tahun lalu, perusahaan seperti OpenAI telah berfokus pada teknik yang disebut pembelajaran penguatan, suatu proses yang biasanya memakan waktu beberapa bulan, di mana AI mempelajari perilaku melalui coba-coba.

Misalnya, dengan memecahkan ribuan masalah, sistem dapat mempelajari metode optimal untuk mendapatkan jawaban yang tepat. Dari sana, para peneliti membangun mekanisme umpan balik kompleks yang membantu sistem mempelajari solusi yang tepat dan salah.

"Ini seperti melatih anjing. Kalau bagus, beri dia hadiah. Kalau jelek, bilang, 'Anjing itu nakal,'" kata Jerry Tworek, peneliti di OpenAI.

Apakah AI adalah masa depan?

Menurut New York Times , pembelajaran penguatan bekerja dengan baik untuk pertanyaan-pertanyaan dalam matematika, sains, dan pemrograman komputer, di mana ada jawaban benar atau salah yang didefinisikan dengan jelas.

Sebaliknya, pembelajaran penguatan tidak seefektif dalam penulisan kreatif, filsafat, atau etika, bidang-bidang yang sulit dibedakan antara baik dan buruknya. Namun, para peneliti mengatakan teknik ini tetap dapat meningkatkan kinerja AI, bahkan pada soal-soal di luar matematika.

“Sistem akan mempelajari jalur yang mengarah pada hasil positif dan negatif,” kata Jared Kaplan, Chief Science Officer di Anthropic.

Situs web Anthropic, perusahaan rintisan yang memiliki model AI Claude. Foto: Bloomberg .

Penting untuk dicatat bahwa pembelajaran penguatan dan sistem penalaran adalah dua konsep yang berbeda. Lebih tepatnya, pembelajaran penguatan adalah metode untuk membangun sistem penalaran. Ini adalah tahap pelatihan terakhir bagi chatbot untuk memiliki kemampuan penalaran.

Karena masih relatif baru, para ilmuwan belum dapat memastikan apakah chatbot penalaran atau pembelajaran penguatan dapat membantu AI berpikir seperti manusia. Penting untuk dicatat bahwa banyak tren pelatihan AI saat ini berkembang sangat cepat di awal, lalu perlahan-lahan menurun.

Lebih lanjut, chatbot penalaran masih dapat membuat kesalahan. Berdasarkan probabilitas, sistem akan memilih proses yang paling mirip dengan data yang telah dipelajarinya, baik dari internet maupun melalui pembelajaran penguatan. Oleh karena itu, chatbot masih dapat memilih solusi yang salah atau tidak masuk akal.

Sumber: https://znews.vn/ai-ly-luan-nhu-the-nao-post1541477.html