Apa itu Artificial General Intelligence (AGI)?

Artificial General Intelligence (AGI) adalah representasi kemampuan kognitif manusia yang digeneralisasikan dalam perangkat lunak sehingga, ketika dihadapkan pada tugas yang tidak biasa, sistem AGI dapat menemukan solusinya. Tujuan dari sistem AGI adalah untuk melakukan tugas apa pun yang mampu dilakukan oleh manusia.

 

Apa yang dapat dilakukan oleh Artificial General Intelligence?

AGI dalam ilmu komputer adalah sistem cerdas dengan pengetahuan dan kemampuan komputasi kognitif yang komprehensif atau lengkap. Ketika tulisan ini saya publish, saya belum mendapati bagaimana kongkritnya AGI ini, Namun, kapasitas intelektual AGI yang luas memiliki kemampuannya mengakses dan memproses kumpulan data besar dengan kecepatan luar biasa. Contoh praktis kemampuan AGI mencakup lima hal sebagai berikut:

• Kreativitas. Sistem AGI secara teori akan mampu membaca dan memahami kode program yang dihasilkan manusia serta memperbaikinya.
• Sensory Perception. AGI akan unggul dalam pengenalan warna, yang merupakan jenis persepsi subjektif. Ia juga dapat melihat kedalaman dan tiga dimensi dalam gambar statis.
• Fine Motor Skill. AGI dapat memiliki kerja motorik yang super halus, gerakan yang tidak patah-patah layaknya gerakan robot saat ini. Contoh AGI ini seperti robot yang dapat mengambil satu set kunci dari kantong saku, yang melibatkan tingkat persepsi imajinatif.
• Natural language understanding (NLU). Makna bahasa manusia sangat bergantung pada konteks. Sistem AGI akan memiliki tingkat intuisi yang memungkinkan NLU . Seingga dengan AGI memungkinkan komunikasi dapat smooth seperti kita berbicara dengan manusia.
• Navigasi. Global Positioning System ( GPS ) yang ada dapat menunjukkan dengan tepat lokasi geografis. Setelah dikembangkan sepenuhnya, AGI akan mampu memproyeksikan pergerakan melalui ruang fisik dengan lebih baik dibandingkan sistem yang ada.

Peneliti AI juga mengantisipasi bahwa sistem AGI akan memiliki kemampuan tingkat tinggi, seperti kemampuan menangani berbagai jenis pembelajaran dan algoritma pembelajaran, Memahami sistem simbol, memiliki perasaan.

AGI vs. AI: Apa bedanya?

Kemampuan kecerdasan buatan yang ada disebut sebagai AI sempit (Narrow AI) jika dibandingkan dengan Artificial General Intelligence. AGI bersifat teoretis, sedangkan AI sempit digunakan secara praktis saat ini. AGI secara teoritis harus mampu melakukan tugas apa pun yang dapat dilakukan manusia dan menunjukkan berbagai kecerdasan di berbagai bidang tanpa campur tangan manusia. Kinerjanya harus sama baiknya atau lebih baik dari manusia dalam memecahkan masalah di sebagian besar bidang.

Sebaliknya, AI yang lemah unggul dalam menyelesaikan tugas atau jenis masalah tertentu. Banyak sistem AI yang ada menggunakan kombinasi Machine Learning ( ML ), Deep Learning (bagian dari ML), reinforcement learning , dan Natural Language Processing ( NLP ) untuk pengembangan diri dan memecahkan jenis masalah tertentu. Namun teknologi tersebut tidak mendekati kemampuan kumulatif otak manusia.

Contoh AI yang digunakan saat ini adalah sebagai berikut:

• Chatbot layanan pelanggan .
• Voice Asistance seperti Siri dari Apple dan Alexa dari Amazon.
• Recommendation Engines seperti yang digunakan Google, Netflix, dan Spotify untuk mempromosikan konten kepada pengguna.
• Business Intelligence (BI) yang didukung AI yang melakukan analisis data, mengukur sentimen pelanggan , dan menyajikan visualisasi data untuk pengguna akhir.
• Image dan Facail Recognition menggunakan model deep.

Contoh AGI

Sistem AGI yang sebenarnya belum ada di pasaran. Namun, terdapat contoh sistem kecerdasan buatan sempit yang mendekati atau bahkan melampaui kemampuan manusia di bidang tertentu. Penelitian kecerdasan buatan difokuskan pada sistem ini dan apa yang mungkin terjadi dengan AGI di masa depan.

Berikut beberapa contoh sistem tersebut:

• IBM’s Waston. Watson dan superkomputer lainnya mampu melakukan perhitungan yang tidak dapat ditangani oleh komputer pada umumnya. Mereka menggabungkan kekuatan komputasi yang sangat besar dengan AI untuk melaksanakan tugas-tugas sains dan teknik yang sebelumnya mustahil, seperti memodelkan teori Big Bang tentang kelahiran alam semesta atau otak manusia.
• Sistem pakar. Sistem berbasis AI ini meniru penilaian manusia. Mereka dapat merekomendasikan obat berdasarkan data pasien dan memprediksi struktur molekul, misalnya.
• Mobil tanpa pengemudi. Kendaraan yang dipandu AI ini mengenali kendaraan lain, orang, dan objek di jalan serta mematuhi peraturan dan regulasi mengemudi.
• Intelijen ROSS. ROSS adalah sistem pakar hukum yang disebut juga pengacara AI . Ini dapat mengumpulkan data dari sekitar 1 miliar dokumen teks, menganalisis informasi, dan memberikan respons tepat terhadap pertanyaan rumit dalam waktu kurang dari tiga detik.
• AlfaGo. Ini adalah contoh lain dari Narrow AI yang unggul dalam jenis pemecahan masalah tertentu. AlphaGo adalah program komputer yang dapat memainkan permainan papan Go. Go adalah permainan kompleks yang sulit dikuasai manusia. Pada tahun 2016, AlphaGo mengalahkan juara dunia Lee Sedol dalam pertandingan lima pertandingan.
• Model bahasa Transformator Terlatih Generatif. GPT-3 dan GPT-4 adalah versi rilis program dari OpenAI yang dapat menghasilkan bahasa manusia secara otomatis. Teknologi tersebut secara konsisten mampu meniru kecerdasan manusia pada umumnya. Dalam beberapa kasus, teks tidak dapat dibedakan dari hasil karya manusia; namun, keluaran AI sering kali memiliki kelemahan.
• AI Musik. Dadabots adalah algoritme AI yang, dengan kumpulan musik yang ada, dapat menghasilkan aliran perkiraan musiknya sendiri .

Jika AGI diterapkan pada beberapa contoh sebelumnya, hal ini dapat meningkatkan fungsionalitasnya. Misalnya, mobil self-driving membutuhkan kehadiran manusia untuk menangani pengambilan keputusan dalam situasi yang ambigu. Hal yang sama juga berlaku untuk algoritma pembuatan musik, model bahasa, dan sistem hukum. Area-area ini mencakup tugas-tugas yang dapat diotomatisasi oleh AI, tetapi juga tugas-tugas yang memerlukan tingkat abstraksi dan kecerdasan manusia yang lebih tinggi.

Bagaimana masa depan AGI?

Banyak ahli yang melakukan penelitian AI merasa skeptis bahwa AGI akan mungkin terjadi. Beberapa orang mempertanyakan apakah itu diinginkan.

Fisikawan teoretis, kosmolog, dan penulis asal Inggris Stephen Hawking memperingatkan bahaya AGI dalam wawancara tahun 2014 dengan British Broadcasting Corp. "Perkembangan kecerdasan buatan secara penuh dapat berarti akhir dari umat manusia," katanya. “Ia akan lepas landas dengan sendirinya dan mendesain ulang dirinya dengan kecepatan yang terus meningkat. Manusia, yang dibatasi oleh evolusi biologis yang lambat, tidak dapat bersaing dan akan digantikan.”

Beberapa pakar AI mengharapkan pengembangan AGI yang berkelanjutan. Dalam sebuah wawancara di Konferensi South by Southwest tahun 2017, penemu dan futuris Ray Kurzweil memperkirakan komputer akan mencapai tingkat kecerdasan manusia pada tahun 2029. Kurzweil juga memperkirakan bahwa AI akan meningkat pada tingkat yang eksponensial, yang mengarah pada terobosan yang memungkinkannya beroperasi pada tingkat kecerdasan yang sama. melampaui pemahaman dan kendali manusia. Titik kecerdasan super buatan ini disebut sebagai singularitas . Artificial General Intelligence adalah salah satu jenis AI yang akan berkontribusi pada pengembangan kecerdasan super buatan.

Pada tahun 2022, visi ini semakin mendekati kenyataan, didorong oleh perkembangan AI generatif yang menggemparkan dunia. Dengan diperkenalkannya ChatGPT pada bulan November 2022 dan munculnya antarmuka AI generatif lainnya yang ramah pengguna , pengguna di seluruh dunia telah menyaksikan secara langsung perangkat lunak AI yang dapat memahami perintah teks manusia dan menjawab pertanyaan tentang topik yang tampaknya tidak terbatas, meskipun tidak selalu akurat. Model AI generatif ini telah menunjukkan bahwa mereka dapat menghasilkan beragam jenis konten, mulai dari puisi dan deskripsi produk hingga kode dan data sintetis. Sistem pembuatan gambar seperti Dall-E juga meningkatkan lanskap visual, menghasilkan gambar yang meniru karya atau foto seniman terkenal, selain gambar medis, model objek 3D, dan video.

Namun, terlepas dari semua kemampuannya yang mengesankan, kelemahan dan bahayanya sudah diketahui oleh pengguna saat ini, yang berarti mereka masih belum mampu mencapai AGI yang sepenuhnya otonom. Baik karena kecenderungan alat-alat tersebut untuk menghasilkan ketidakakuratan dan misinformasi atau ketidakmampuan alat-alat tersebut untuk mengakses informasi terkini, pengawasan manusia tetap diperlukan untuk mengurangi potensi kerugian bagi masyarakat .

Perspektif lain termasuk tesis Church-Turing, yang dikembangkan oleh Alan Turing dan Alonzo Church pada tahun 1936, yang mendukung pengembangan AGI pada akhirnya. Ini menyatakan bahwa, dengan jumlah waktu dan memori yang tidak terbatas, masalah apa pun dapat diselesaikan dengan menggunakan suatu algoritma. Algoritma ilmu kognitif mana yang akan digunakan masih diperdebatkan. Beberapa orang mengatakan bahwa jaringan saraf paling menjanjikan, sementara yang lain percaya pada kombinasi jaringan saraf dan Rule Base Systems. Inisiatif potensial lainnya datang dari eurosains komputasi neuromorfik (neuromorphic computing) , yang menggunakan neuron dan sinapsis buatan untuk mereplikasi kerangka biologis dan fungsi otak manusia.

Sumber bacaan:

1. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/artificial-general-intelligence-AGI
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence
3. https://www.forbes.com/sites/nishatalagala/2023/11/21/the-open-ai-drama-what-is-agi-and-why-should-you-care/?sh=8f9daad353d2
4. https://binarybelle.hashnode.dev/agi-artificial-general-intelligence