Kecerdasan buatan memperoleh perilaku cerdas melalui teknologi yang disebut pembelajaran mesin.
Meskipun pembelajaran ini dilakukan sesuai dengan prosedur yang dikembangkan oleh manusia, mengapa kecerdasan muncul dari prosedur ini dan struktur kecerdasan buatan masih belum dapat dijelaskan.
Dalam artikel ini, saya akan mengeksplorasi alasan mengapa kecerdasan muncul dengan mempertimbangkan esensi dari pembelajaran itu sendiri.
Dan saat kita mendalami konsep pembelajaran, kita sampai pada gagasan bahwa baik kecerdasan buatan maupun otak kita memiliki kecenderungan bawaan untuk belajar bagaimana belajar.
Ini menunjukkan adanya mekanisme yang dapat disebut sebagai "pembentuk kerangka kerja alami" (natural born frameworker).
Belajar Melalui Tubuh vs. Belajar Melalui Bahasa
Kita belajar tentang dunia di sekitar kita dan memperluas kemampuan kita dengan melihat berbagai hal dengan mata dan menggerakkan tubuh kita.
Ini juga merupakan bentuk pembelajaran, yang bisa disebut pembelajaran melalui tubuh.
Di sisi lain, ketika orang berbicara tentang pembelajaran secara umum, mereka cenderung membayangkan peningkatan pengetahuan dengan membaca buku teks atau mendengarkan penjelasan guru.
Selain pembelajaran berbasis kurikulum semacam itu, kita juga memperoleh berbagai pengetahuan dari percakapan dengan teman, berita daring, dan sebagainya.
Jenis pembelajaran ini bukan tentang menghafal gambar secara visual atau belajar dengan menggerakkan tubuh; ini adalah pembelajaran melalui bahasa.
Pembelajaran Sub-fisik dan Pembelajaran Metafisik
Dalam pembelajaran melalui bahasa, ada kasus di mana informasi hanya dapat dihafal melalui pengulangan berulang kali, dan kasus di mana informasi dapat dihafal setelah mendengarnya sekali atau beberapa kali.
Atau, ada pengetahuan yang, meskipun detailnya tidak diingat, dapat digunakan dengan mengambilnya dari rak buku atau internet pada saat yang diperlukan.
Dalam artian memperoleh pengetahuan dan memanfaatkannya secara tepat saat dibutuhkan, kedua pola ini dapat disebut pembelajaran.
Dari semua ini, pengetahuan yang hanya dapat dihafal melalui pengulangan berulang kali dapat disebut pengetahuan sub-fisik. Proses pembelajarannya adalah pembelajaran sub-fisik, yang melibatkan penghafalan konsep-konsep itu sendiri.
Ini mirip dengan pembelajaran fisik, di mana seseorang berulang kali belajar dengan melihat objek dengan mata atau menggerakkan tubuh. Ini juga dapat diklasifikasikan sebagai pembelajaran sub-fisik.
Di sisi lain, perolehan pengetahuan yang dapat dihafal dengan lebih sedikit pengulangan, atau dicari dan langsung digunakan, dapat disebut pembelajaran metafisik.
Dalam kasus ini, konsep-konsep yang telah dipelajari sebelumnya yang diperoleh melalui pembelajaran sub-fisik dapat dimanfaatkan untuk mempelajari pengetahuan sebagai jenis-jenis konsep tersebut atau sebagai kombinasi konsep.
Karena konsep-konsep yang telah diperoleh melalui pembelajaran sub-fisik dapat dimanfaatkan, pembelajaran metafisik tidak memerlukan pengulangan.
Pembelajaran Mesin Bahasa Alami
Mari kita terapkan ini pada pembelajaran mesin dalam kecerdasan buatan.
Secara umum, jaringan saraf yang digunakan dalam pembelajaran mesin melakukan pembelajaran sub-fisik, yang melibatkan pembelajaran konsep secara berulang.
Di sisi lain, model bahasa besar, yang mampu memproses bahasa alami mirip manusia, dapat melakukan pembelajaran melalui bahasa.
Selama pra-pelatihan (pre-training) dan penyetelan halus (fine-tuning) model bahasa besar, pembelajaran sub-fisik melalui bahasa terjadi.
Selain itu, model bahasa besar yang telah dilatih sebelumnya dapat menjawab dengan memanfaatkan pengetahuan yang terkandung dalam kalimat masukan, sehingga melakukan pembelajaran metafisik secara instan.
Berkat kemampuan pembelajaran metafisik melalui bahasa ini, model bahasa besar dapat memanfaatkan pengetahuan baru tanpa pembelajaran berulang.
Ini dapat disebut pembelajaran mesin bahasa alami, berbeda dengan pembelajaran mesin numerik tradisional yang secara iteratif menyesuaikan parameter model.
Bahasa Alami sebagai Antarmuka Metafisik
Bahasa alami terletak pada antarmuka yang memisahkan pembelajaran sub-fisik dan metafisik.
Aspek menarik dari bahasa alami adalah bahwa ia dapat diperoleh melalui pembelajaran sub-fisik, dan lebih dari itu, ia memungkinkan pembelajaran metafisik.
Antarmuka Metafisik Selain Bahasa Alami
Pada kenyataannya, bahkan dalam pembelajaran fisik, baik pembelajaran sub-fisik maupun metafisik itu ada. Misalnya, seseorang yang terampil dalam olahraga dapat dengan cepat beradaptasi dengan permainan baru yang mereka temui untuk pertama kalinya.
Demikian pula, seseorang yang berpengetahuan luas dalam biologi dapat langsung memahami karakteristik spesies baru ketika mereka melihatnya.
Jadi, dalam pembelajaran fisik pun, terdapat antarmuka metafisik yang memiliki posisi serupa dengan bahasa alami.
Kerangka Kerja
Pada antarmuka ini terdapat kerangka kerja yang, berbeda dari konsep atau pengetahuan elementer, mendefinisikan hubungan dan strukturnya, atau memungkinkan penataan baru.
Ketika berbagai pengetahuan sub-fisik diperoleh melalui pembelajaran sub-fisik, dimungkinkan untuk mempelajari kerangka kerja pada antarmuka metafisik dari koneksi antara potongan-potongan pengetahuan sub-fisik tersebut.
Kerangka kerja yang diperoleh melalui pembelajaran fisik memungkinkan pengetahuan baru untuk segera dipelajari secara metafisik setelah akuisisi. Namun, tidak mudah untuk menyampaikan pengetahuan yang diperoleh melalui pembelajaran metafisik ini kepada orang lain.
Di sisi lain, kerangka kerja yang diperoleh melalui pembelajaran bahasa adalah bahasa alami itu sendiri.
Oleh karena itu, pengetahuan yang diperoleh melalui pembelajaran metafisik, setelah mempelajari kerangka kerja bahasa alami, dapat langsung dimasukkan ke dalam pembelajaran bahasa orang lain.
Hal ini tidak hanya berlaku untuk pengetahuan di mana pembelajaran melalui bahasa, seperti buku teks atau berita daring, adalah hal mendasar.
Seorang pemain sepak bola berpengalaman, yang bermain bisbol untuk pertama kalinya, mungkin dapat menyampaikan pengetahuan metafisik yang diperoleh tentang bisbol kepada pemain sepak bola lainnya melalui kata-kata. Ini berarti bahwa jika orang-orang berbagi pengetahuan sub-fisik yang sama, apa yang disebut "tips" atau kiat-kiat dapat dikomunikasikan secara verbal.
Selain itu, seseorang dapat berbagi pengetahuan tentang spesies yang baru ditemukan yang mereka saksikan dengan ahli biologi lain melalui kata-kata.
Dengan demikian, bahasa alami terungkap menjadi kerangka kerja yang sangat kuat pada antarmuka metafisik.
Kerangka Kerja Virtual
Di atas bahasa alami, seseorang dapat memperoleh kerangka kerja lainnya.
Ini adalah kerangka kerja khusus domain atau kerangka kerja formal.
Dalam berbagai bidang akademik, sektor bisnis, dan kehidupan sehari-hari, terdapat beragam kerangka kerja khusus domain.
Para cendekiawan, yang beroperasi dalam kerangka kerja spesialisasi mereka, dapat membuat penemuan baru dan dengan mudah menyampaikan pengetahuan itu kepada cendekiawan lain yang memiliki kerangka kerja yang sama.
Kerangka kerja itu sendiri terkadang dapat diekspresikan dalam bahasa alami, dalam hal ini dapat dipelajari dan dipahami oleh orang-orang atau model bahasa besar yang memiliki kerangka kerja bahasa alami.
Model bisnis dan resep masakan juga merupakan contoh kerangka kerja khusus domain yang dapat diekspresikan dalam bahasa alami.
Selain itu, formula matematika, bahasa pemrograman, dan kerangka kerja analisis bisnis adalah kerangka kerja formal.
Ini juga dapat memiliki kerangka kerja yang diekspresikan atau dijelaskan dalam bahasa alami.
Kerangka kerja khusus domain dan formal yang dibangun di atas bahasa alami ini dapat disebut kerangka kerja virtual.
Ini mudah dipahami jika Anda membayangkan mesin virtual yang menjalankan OS berbeda pada komputer fisik. Kerangka kerja lain berfungsi di atas kerangka kerja dasar bahasa alami.
Kerangka Kerja Asli (Native Frameworks)
Selain itu, meskipun kerangka kerja virtual ini pada awalnya perlu dipahami melalui bahasa alami, seiring dengan kebiasaan seseorang menggunakannya, mereka mulai melewati penjelasan dan pemahaman bahasa alami, secara langsung berfungsi sebagai kerangka kerja antarmuka metafisik yang dibangun di atas pengetahuan sub-fisik.
Ini bisa disebut kerangka kerja asli.
Bahasa alami, dalam arti tertentu, juga merupakan kerangka kerja asli, tetapi hanya mengenai bahasa ibu seseorang. Umumnya, bahasa selain bahasa ibu diperoleh sebagai kerangka kerja virtual. Seiring dengan peningkatan kemahiran, mereka mendekati menjadi kerangka kerja asli.
Hal yang sama berlaku untuk kerangka kerja khusus domain dan formal. Para matematikawan dapat berkomunikasi secara asli menggunakan rumus matematika, dan para programmer dapat memahami maksud satu sama lain hanya melalui kode sumber tanpa komentar.
Ini menunjukkan bahwa progresi dari kerangka kerja virtual ke kerangka kerja asli juga dapat diterapkan pada model bahasa besar.
Gagasan untuk mendeteksi kerangka kerja virtual yang sering digunakan, menghasilkan sejumlah besar data contoh menggunakan kerangka kerja tersebut, dan kemudian menyetelnya dengan baik (fine-tuning) agar menjadi kerangka kerja asli, patut dicoba segera.
Pembentuk Kerangka Kerja Alami (Natural Born Frameworkers)
Melihat hal ini, kita menyadari bahwa selama pra-pelatihan model bahasa besar, tidak hanya penyetelan halus (fine-tuning), ada kemungkinan bahwa mereka juga mempelajari kerangka kerja khusus domain dan formal.
Dan dalam proses itu, dapat dibayangkan bahwa alih-alih secara asli mempelajari kerangka kerja khusus domain atau formal sejak awal, mereka terlebih dahulu mempelajari kerangka kerja bahasa alami, dan kemudian, baik selama atau setelah menguasainya, mereka mempelajari kerangka kerja khusus domain dan formal, menjadikannya asli.
Menyelami lebih dalam pembelajaran kerangka kerja bertahap ini, juga dapat dibayangkan bahwa pembelajaran bahasa alami itu sendiri adalah jalur paralel dari pembelajaran kerangka kerja bertahap yang sangat rinci.
Dengan kata lain, dari sejumlah besar teks yang disediakan sebagai data pelatihan selama pra-pelatihan, model bahasa besar mungkin tidak hanya mempelajari konsep individual tetapi juga beberapa aturan bahasa alami yang sangat sederhana sebagai kerangka kerja. Kemudian, menggunakan kerangka kerja sederhana ini sebagai dasar, mereka berulang kali mempelajari aturan yang sedikit lebih kompleks.
Ini akan memungkinkan mereka untuk berkembang dari tahap di mana mereka awalnya mempelajari konsep kata-kata menjadi menghafal kata majemuk dan tata bahasa dasar, dan kemudian memahami kalimat, serta mempelajari hal-hal kompleks seperti teknik menulis dan ekspresi.
Ini dapat dipahami sebagai model di mana mereka mempelajari kerangka kerja secara bertahap dan kompleks, menggunakan satu kerangka kerja sebagai dasar untuk mempelajari kerangka kerja berikutnya.
Ini menyoroti model bahasa besar sebagai "pembentuk kerangka kerja alami," yang memiliki mekanisme untuk mempelajari kerangka kerja sejak awal.
Mekanisme Atensi
Teknologi yang mewujudkan "pembentuk kerangka kerja alami" (natural-born frameworker) adalah mekanisme atensi (attention mechanism).
Mekanisme atensi mirip dengan memilih token yang relevan dari sebuah konteks. Ini memperjelas hubungan antar token. Inilah tepatnya sifat dari sebuah kerangka kerja: mengabstraksi dengan mempertahankan konsep-konsep penting sambil memperjelas hubungan di antaranya.
Dengan mengalihkan pilihan ini untuk setiap token, ini memungkinkan pengalihan kerangka kerja secara dinamis.
Ini memungkinkan kita untuk menjelaskan mengapa mekanisme atensi adalah teknologi yang menentukan evolusi model bahasa besar, menggunakan model "pembentuk kerangka kerja alami."
Kesimpulan
Jika mekanisme ini benar-benar terjadi selama proses pra-pelatihan model bahasa besar, maka mekanisme model bahasa besar yang sebelumnya misterius dapat dijelaskan.
Ini termasuk pembelajaran sub-fisik dan metafisik yang dibahas di sini, kerangka kerja sebagai antarmuka metafisik, bahasa alami yang memungkinkan pembelajaran melalui bahasa dan kerangka kerja virtual, serta mekanisme atensi yang mewujudkan pembentuk kerangka kerja alami.
Selain itu, dua poin tambahan disarankan dari hal ini.
Pertama, bahasa alami memiliki struktur yang sangat cocok untuk menginternalisasi kerangka kerja kompleks secara progresif dari yang lebih sederhana.
Jika bahasa alami awalnya muncul dalam masyarakat manusia dalam bentuk sederhana dan secara bertahap tumbuh memiliki struktur yang lebih kompleks dan kaya, ini adalah konsekuensi alami.
Terlebih lagi, akan menguntungkan jika bahasa itu terstruktur sedemikian rupa sehingga memungkinkan pembelajaran cepat. Dengan asumsi bahwa beberapa masyarakat dengan bahasa alami yang berbeda bersaing, hipotesis bahwa bahasa alami yang lebih cocok untuk pembelajaran saat ini bertahan hidup mudah dibentuk.
Merenungkan sifat bahasa alami ini mengarah pada saran kedua: bahwa kita manusia juga adalah pembentuk kerangka kerja alami.
Meskipun dasar dan mekanisme spesifiknya berbeda, otak kita juga harus dilengkapi dengan mekanisme, mirip dengan mekanisme atensi, yang memungkinkan pembelajaran bertahap dan adaptasi kerangka kerja yang fleksibel.