JAKARTAPenelitian terbaru mengungkap bahwa otak manusia memiliki cara belajar yang berbeda secara fundamental dan lebih efisien dibandingkan dengan mesin. Hal ini sekaligus mematahkan pernyataan bahwa kecerdasan buatan (AI) berpotensi menggantikan manusia dalam banyak bidang kehidupan.

    Salah satu aspek mendasar dalam proses pembelajaran disebut dengan credit assignment atau dalam bahasa Indonesia disebut ‘pemberian kredit’. Saat seseorang melakukan kesalahan, konsep ‘pemberian kredit’ berusaha untuk mengidentifikasi lokasi kesalahan dalam jalur pemrosesan informasi.

    Konsep ini tidak berlaku pada kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Dalam AI, terdapat proses yang dikenal dengan istilah backpropagation, sebuah algoritma yang dirancang untuk menguji kesalahan.

    Ketika sebuah kesalahan terdeteksi, hal tersebut dapat merambat ke dalam sistem kerja AI sehingga turut berpengaruh terhadap akurasi prediksi dalam penambangan data dan pembelajaran mesin. Sebagian besar AI modern menggunakan jaringan syaraf tiruan.

    Ini merupakan rangsangan (neuron) yang mirip dengan struktur yang terdapat di dalam otak manusia. Ketika AI melakukan kesalahan, mereka cenderung untuk mengubah hubungan antar neuron, yang juga disebut sebagai penyesuaian bobot. Tindakan ini bertujuan untuk memperbaiki proses pengambilan keputusan hingga diperoleh jawaban yang benar.

    Namun, saat ini beberapa peneliti meyakini bahwa proses ini juga mewakili mekanisme belajar dari pengalaman baru dalam jaringan neuron biologis otak.

    Melansir dari laman Science Times, Sabtu (6/1/2024), dalam sebuah studi baru dari Universitas Oxford, peneliti mencatat bahwa meskipun backpropagation telah mendorong kemajuan signifikan dalam cara kerja AI, tetapi otak manusia tetap menunjukkan keunggulan dalam cara belajar yang berbeda.


    Follow Berita Okezone di Google News


    Dapatkan berita up to date dengan semua berita terkini dari Okezone hanya dengan satu akun di
    ORION, daftar sekarang dengan
    klik disini
    dan nantikan kejutan menarik lainnya

    AI mungkin tampak lebih unggul dalam beberapa tugas atau pekerjaan, seperti perekrutan atau pemikiran kreatif, namun AI memerlukan waktu yang lebih lama untuk mempelajari keterampilan tersebut dibandingkan manusia. Manusia memiliki kemampuan untuk belajar dari satu contoh pengalaman baru, sedangkan AI memerlukan eksposur yang berulang-ulang.

    Otak manusia menggunakan metode pembelajaran yang disebut ‘konfigurasi prospektif’, di mana aktivitas neuron diubah untuk memprediksi hasil dengan lebih baik, dan bobot disesuaikan untuk mencocokkan pola baru.

    Berbeda dengan AI yang memiliki koneksi internal yang sudah dimodifikasi, aktivitas neuron yang berubah untuk memprediksi hasil dengan lebih baik. Beberapa hal kemudian perlu mengalami penyesuaian agar sebuah pola baru dapat dicocokkan. Walaupun perbedaannya tidak terlalu signifikan, namun dampaknya cukup signifikan.

    Penelitian ini menyimpulkan bahwa model yang menggunakan konfigurasi prospektif dapat belajar lebih cepat dan efektif daripada jaringan saraf tiruan AI dalam tugas-tugasyang mirip dengan kondisi alamiah yang dihadapi manusia dan hewan.

    Dr. Yuhang Song, penulis pertama studi ini, menjelaskan bahwa komputer saat ini tidak dapat menggunakan pendekatan semacam itu dengan efisiensi yang sama seperti otak manusia. Namun, ada harapan untuk mengembangkan komputer baru atau perangkat keras yang dapat menerapkan konfigurasi prospektif dengan konsumsi energi minimal.

    Meski begitu, peneliti utama studi ini, Profesor Rafal Bogacz, mencatat bahwa saat ini terdapat kesenjangan pengetahuan yang besar antara penerapan konfigurasi prospektif dan pengetahuan terkini mengenai anatomi jaringan otak. Dirinya tetap menyarankan adanya penelitian lebih lanjut yang bertujuan untuk menjembatani kesenjangan ini, sehingga hipotesis dan kesimpulan mengenai perbandingan ini dapat lebih ditekankan.



    Source link

    Share.