Tim Islandia sedang meneliti potensi kecerdasan buatan yang tidak akan tersedak saat menghadapi hal yang tidak diketahui
Oleh
- Pat Brans, Pat Brans Associates/Grenoble cole de Management
Diterbitkan:
25 Jan 2022 15:30
Sistem Cisco diberikan hibah penelitian lanjutan dua tahun ke Institut Islandia untuk Intelligent Machi nes (IIIM) untuk mengembangkan prototipe kecerdasan buatan (AI) jenis baru.
Pendekatan baru, dipimpin oleh
Kristinn Thórisson, direktur IIIM dan seorang profesor di Universitas Reykjavik, berbeda dari pendekatan AI yang ada dalam beberapa hal. Itu bergantung pada pembelajaran yang diawasi sendiri, yang memungkinkan sistem untuk melakukan perbaikan dari waktu ke waktu. Pembelajaran didasarkan pada bentuk “penalaran” – di mana sistem secara mandiri menghasilkan hipotesis dan mengujinya.
Selain itu, pendekatan baru ini tidak sekadar menemukan korelasi – pendekatan ini juga mengenali hubungan sebab akibat .
Thórisson berharap dapat mengembangkan AI yang dapat belajar dari pengalaman dalam berbagai situasi dan mentransfer pembelajarannya dengan lancar dari satu konteks ke konteks lainnya. AI baru bahkan akan dapat menjelaskan mengapa ia melakukan apa yang dilakukannya.
AI lemah versus AI kuat
Untuk memahami pentingnya penelitian yang dilakukan Thórisson dan timnya – dengan anggota di Jerman, Prancis, dan Islandia – ini adalah berguna untuk memahami perbedaan antara AI yang kuat dan AI yang lemah. AI yang kuat, juga dikenal sebagai kecerdasan umum buatan (AGI) atau kecerdasan mesin umum, mengacu pada sistem yang dapat memecahkan masalah di banyak domain. AI yang kuat belajar dari waktu ke waktu melalui pengalaman.
Saat ini, AI yang kuat hanya ada dalam teori. Semua sistem yang ada tergolong AI yang lemah dan hanya dapat melakukan tugas tertentu dalam satu domain, seperti bermain catur atau menjawab pertanyaan tentang produk tertentu. AI yang lemah belajar melalui pembelajaran yang diawasi, yang memerlukan intervensi manusia untuk menyiapkan data pelatihan guna membantu AI menemukan fitur yang relevan dari kumpulan data.
Setelah AI yang lemah melewati proses pembelajaran, tidak mungkin untuk memprediksi apa sistem akan melakukannya. Kumpulan data yang digunakan untuk pelatihan terlalu besar dan rumit untuk dianalisis oleh manusia, sehingga AI sering membuat keputusan yang tidak dapat dipahami sepenuhnya oleh siapa pun.
Sistem AI yang lemah mencari korelasi dalam data dan berasumsi bahwa pola input tertentu akan menghasilkan pola output tertentu. Menurut Thórisson, korelasi saja tidak cukup; yang dibutuhkan adalah sistem yang memahami logika dan dapat mengetahui sebab akibat.
Pendekatan Thórisson, arsitektur reflektif endogen auto-katalitik (AERA), dapat mengubah perilakunya dengan cepat. Dibutuhkan dalam informasi baru dan “berpikir” tentang apa yang sudah diketahui dan apa yang ditunjukkan oleh data baru. Gol adalah elemen kunci dari AERA. Mengingat tujuan eksplisit, membandingkan tujuan dengan tindakan dan hasil. Jika serangkaian tindakan menyebabkannya mencapai tujuan tertentu, ia kemudian mencoba menentukan tindakan apa yang akan mengarah ke tujuan yang berbeda. Dengan cara ini, sistem dapat dikatakan berpikir tentang bagaimana ia berpikir untuk menyesuaikan diri dengan tujuan yang berubah.
“Sistem kami menggunakan abduksi, deduksi dan induksi – dan bahkan sedikit analogi,” kata Thórisson. “Penculikan adalah keahlian Sherlock Holmes. Anda memiliki skenario, sesuatu telah terjadi. Anda memiliki keadaan dan Anda mencoba menyimpulkan apa yang terjadi, bagaimana hal itu bisa terjadi.
“Pendekatan kami akan menghasilkan sistem yang dapat memunculkan konsep baru dari awal. Sistem ini akan mampu menangani set variabel yang tidak diketahui. Jika, misalnya, Anda memiliki sistem kontrol lalu lintas udara yang mendeteksi satu pesawat lebih banyak dari yang diharapkan, itu tidak akan tersedak. Fokus utama penelitian kami adalah membangun sistem yang, melalui prinsip-prinsip dasar operasinya, dapat menangani hal-hal yang tidak diketahui.”
Sementara AERA berjanji untuk memberikan sistem yang melampaui apa yang dapat dilakukan AI yang ada, tim Thórisson bukanlah satu-satunya kelompok riset yang mengeksplorasi AI yang kuat. Pendekatan lain yang mirip dengan AERA disebut
sistem penalaran non-aksiomatik (NARS). Upaya ini telah dikembangkan oleh Pei Wang di Temple University di AS selama lebih dari 20 tahun, baru-baru ini dengan bantuan tim.
Seperti AERA, proyek NARS berharap dapat mengembangkan sistem AI yang kuat yang dapat “berpikir” dan mengikuti prinsip yang sama dengan pikiran manusia. Kedua proyek bertujuan untuk mengembangkan sistem yang dapat memecahkan masalah di banyak domain. Namun, salah satu keunggulan AERA adalah ia dapat belajar dari domain baru mana pun – dan dengan ambang batas atas yang “lunak”, yang berarti ia tidak memiliki batas atas jumlah variabel atau konsep yang digunakannya.
Progres sejauh ini di AERA
Thórisson akan menggunakan dana Cisco untuk mengembangkan kode yang akan mendemonstrasikan pendekatannya lebih lengkap, sehingga kedua kelompok penelitian dapat belajar dari masing-masing lainnya. Tapi ini bukan demonstrasi pertama AERA. Sekitar 10 tahun yang lalu, Thórisson dan timnya mengembangkan model kerja yang mempelajari cara melakukan wawancara televisi tiruan secara real time dengan mengamati dua orang yang berbicara tentang daur ulang bahan.
“Ini adalah pertama kalinya kami benar-benar menganggap ini serius dan menyusun metodologi kami sendiri dan mengikutinya hingga surat itu,” kata Thórisson. “Sistem yang kami buat melampaui semua harapan tertinggi kami. Itu bisa belajar terus menerus dengan cepat dan bisa melakukan tugas yang tidak ditentukan dan memenuhi tujuan baru. Itu bisa belajar dengan observasi dari deskripsi tugas tingkat tinggi.
“Sistem ini bekerja jauh melampaui impian terliar kami. Kami telah menghabiskan banyak waktu untuk mendekonstruksi apa yang dilakukannya untuk mencoba memadatkan prinsip-prinsip di baliknya. Karena sangat berbeda dari arus utama, cukup sulit untuk menjelaskannya hanya dengan menggunakan terminologi arus utama.”
Dengan mengembangkan lebih banyak kode untuk dirilis ke open source – dan dengan menjalankan lebih banyak demonstrasi – Thórisson berharap mendapatkan momentum yang memungkinkannya untuk mengembangkan tim dan menciptakan komunitas peneliti tertarik untuk mengambil ide-ide ini lebih lanjut.
“Butuh beberapa tahun bagi Wang untuk buat tim kecil yang terdiri dari orang-orang yang sangat kompeten untuk mengerjakan NARS – dan itu bahkan setelah mereka memiliki basis kode yang sangat bagus dengan versi open source,” kata Thórisson. “Dalam beberapa tahun terakhir, mereka telah melakukan beberapa demonstrasi yang sangat menakjubkan, sebagian dengan bantuan Cisco Systems.
“Cisco mendanai tim saya untuk melakukan sesuatu yang serupa. NARS dan AERA sangat cocok pada tingkat konseptual dan secara metodologis. Ada kesempatan untuk belajar dari kedua sistem dan membawa AI ke level baru.”
Thórisson menambahkan:
“Jika kita dapat menerapkan hanya 50% dari ide-ide kita, itu akan sangat bagus. Itu sudah jauh melampaui apa yang dilakukan AI saat ini.”
Baca selengkapnya tentang Kecerdasan buatan, otomatisasi, dan robotika
- Apa itu kecerdasan buatan (AI)?
Oleh:
Ed Burns
AI sempit (AI lemah)
Oleh:
Mark Labbe
4 jenis utama kecerdasan buatan: Dijelaskan
Oleh: David Petersson
Apa perbedaan antara otomatisasi AI dan TI?
Oleh:
Alyssa Fallon
Baca selengkapnya
Rekomendasi:
- Bagaimana iklan kontekstual dapat mendorong… Kekhawatiran atas "masa depan tanpa kue" telah menjadi hal biasa di pasar. Namun, dengan solusi periklanan inovatif yang sudah dekat, penerbit memiliki kesempatan untuk meningkatkan keuntungan mereka sekaligus menangani masalah…
- Hibah Bisnis Jalan Utama Baru Tersedia Restoran, toko ritel, dan bisnis Jalan Utama lainnya sering kali menjadi pilar komunitas yang mereka layani. Tetapi banyak dari ini telah sangat dipengaruhi oleh penutupan dan pandemi. Untungnya, ada beberapa…
- AI dapat melihat melalui Anda: bahasa CEO di bawah… 2/2 © Reuters. FOTO FILE: Seorang pria memegang komputer laptop saat kode siber diproyeksikan padanya dalam gambar ilustrasi yang diambil pada 13 Mei 2017. REUTERS/Kacper Pempel/Ilustrasi 2/2 Oleh Tommy Wilkes…
- S. Philip Hu S. Philip Hu adalah peneliti tamu di Brookings Institution Center for East Asia Policy Studies dan Fulbright Scholar. Kembali di Taiwan, ia adalah Profesor Ilmu Politik dan Direktur Pusat Studi…
- Meta menutup sistem pengenalan wajah Facebook Menerima pembaruan Facebook Inc gratisKami akan mengirimi Anda myFT Daily Digest pembulatan email up berita Facebook Inc terbaru setiap pagi.Meta akan menutup sistem pengenalan wajah Facebook dan menghapus data yang…
- Tidak, orang Latin sebenarnya tidak memiliki… Oleh Olveen Carrasquillo, Universitas MiamiResearch Brief adalah kutipan singkat dari karya akademis yang menarik.Ide BesarOrang Latin mungkin memiliki tingkat penyakit jantung yang lebih tinggi daripada yang diperkirakan sebelumnya, menyangkal gagasan…
- Tahukah Anda Bagaimana Tim Anda Menyelesaikan Pekerjaan? Dalam sebuah studi penelitian di empat perusahaan Fortune 500, ketika manajer ditanya tentang pekerjaan tim mereka, rata-rata mereka tidak tahu atau tidak dapat mengingat 60% pekerjaan yang dilakukan tim mereka.…
- Kecerdasan Buatan (AI) Gagal Menjadi Cerdas Kami mendeteksi aktivitas yang tidak biasa dari jaringan komputer Anda Untuk melanjutkan, klik kotak di bawah untuk memberi tahu kami bahwa Anda bukan robot. Baca selengkapnya
- Cara menggunakan penelusuran cerdas dalam bisnis Anda Informasi adalah kekuatan. Dalam lingkungan berbasis data saat ini, menemukan data yang tepat pada waktu yang tepat menjadi semakin penting dalam pengambilan keputusan bisnis. Memberi tim Anda akses ke data…
- Keputusan pengadilan terbaru dan masalah kebijakan… Bisakah sistem kecerdasan buatan (AI) menjadi penemu bernama pada paten AS? Tidak, kata putusan pengadilan banding federal yang dikeluarkan awal bulan ini. kasus, Thaler v. VidalItu muncul dari dua aplikasi…
- Ahli bedah telah berhasil menguji ginjal babi pada… Berita: Ahli bedah telah berhasil menempelkan ginjal babi ke pasien manusia dan melihatnya mulai bekerja, AP melaporkan hari ini. Babi itu telah direkayasa secara genetik sehingga organnya lebih kecil kemungkinannya…
- Membangun kapasitas Afrika untuk epidemi dan… Pandemi COVID-19 mengungkapkan bahwa koordinasi dan kerja sama antar negara dalam pengawasan dan intelijen pandemi lemah dan menyebabkan pengambilan keputusan yang tidak efektif dan efisien. Kerja sama yang lemah ini…
- Bagaimana teknologi digital-twin dapat merevolusi… Teknologi digital-twin bukanlah hal baru, tetapi di banyak industri masih dianggap sebagai hal baru dan sering disalahpahami Oleh Arash Ghazanfari Diterbitkan: 11 Jan 2022 SEBUAH kembar digital adalah model digital…
- Bagaimana membuat AI lebih ramah lingkungan dan… Wirth Research, sebuah perusahaan teknik yang mengkhususkan diri dalam dinamika fluida komputasi, menjadi semakin peduli dengan kelestarian lingkungan. Awalnya berfokus pada desain mobil balap, memungkinkan klien untuk mengganti angin yang…
- Upaya Menjebak Karbon dalam Batu—dan Mengalahkan… Suatu malam di November 2016, Gebald berada di sebuah pesta megah di Marrakesh yang diadakan oleh dermawan Laurene Powell Jobs. Dia merasa sedikit tidak pada tempatnya di antara tamu-tamunya, sekelompok…
- Kota dan Kabupaten Menawarkan Hibah Usaha Kecil… Usaha kecil dapat menemukan peluang hibah dari berbagai sumber, dari bisnis swasta hingga pemerintah federal. Tetapi beberapa peluang yang paling relevan datang langsung dari pemerintah daerah Anda. Hibah Bisnis Pemerintah…
- Bias dalam AI menyebar dan saatnya untuk memperbaiki masalah Apakah Anda melewatkan sesi dari Future of Work Summit? Kunjungi perpustakaan sesuai permintaan Future of Work Summit kami untuk streaming. Artikel ini disumbangkan oleh Loren Goodman, salah satu pendiri dan…
- Bentrokan para raksasa di dunia kecerdasan buatan Dalam bidang kecerdasan buatan yang berkembang pesat, ada dua raksasa yang saling berhadapan: Google Gemini dan OpenAI ObrolanGPT. Ketika AI terus membentuk dunia digital kita, penting untuk memahami kekuatan unik…
- RPP Sejarah Indonesia Kelas 12: Inspirasi Masa Lalu,… Rancangan pelaksanaan pembelajaran (RPP) merupakan salah satu perangkat pembelajaran yang wajib disusun oleh guru sebelum melaksanakan kegiatan belajar mengajar. RPP berfungsi sebagai pedoman bagi guru dalam melaksanakan kegiatan pembelajaran agar…
- Sinovac China Mengklaim Tembakan Boosternya… Topline Sinovac China mengklaim bahwa dosis ketiga dari vaksin Covid-19-nya adalah 94% efektif terhadap varian omicron dari virus corona, Nikkei Asia melaporkan, dalam sebuah pernyataan. hanya sehari setelah penelitian menemukan…
- Google dilaporkan menunda peluncuran Gemini AI… Apakah Anda ingin mengobrol dengan komputer yang memandu Anda, seperti orang sungguhan? Banyak dari kita mencari teman AI yang dapat memahami pertanyaan kompleks dan memberikan jawaban yang bermanfaat. Namun, menemukan…
- Berita Terbaru Healthtech: Uji coba cannabinoid… Radicle Science and Open Book Extracts menerbitkan hasil uji klinis acak dan tersamar cannabinoids dan rasa sakit terbesar - dan studi pertama dari jenisnya yang meneliti dampak cannabinoid langkaRadicle Science,…
- Kiat manajemen waktu terbaik untuk menulis esai 8 Tips Mengatur Waktu Penulisan EsaiAkhir tahun ajaran yang lain semakin dekat, yang bisa sangat menegangkan bagi siswa. Itu berarti lebih banyak tes dan ujian, tekanan ekstrem dan tidak cukup…
- BrainChip Bermitra Dengan MegaChips Untuk… Tanggal publikasi: 21 Nov 2021 18:18 ESTBrainChip Holdings Ltd (ASX: BRN), (OTCQX: BCHPY) penyedia terkemuka kecerdasan buatan kinerja tinggi berdaya sangat rendah teknologi dan produsen chip AI neuromorfik dan IP…
- Apakah Cryptocurrency Menjadi Permainan… Anda sedang membaca Entrepreneur United States, sebuah waralaba internasional dari Entrepreneur Media. Cerita ini awalnya muncul di Zacks Bitcoin BTC, tolok ukur cryptocurrency, telah menguat 33% dalam perdagangan minggu terakhir,…
- Studi Pinjaman PPP Menunjukkan Ke Mana Uang Sebenarnya Pergi Sekitar tiga perempat dari Program Perlindungan Gaji senilai $800 miliar diberikan kepada pemilik bisnis alih-alih pekerja, sebuah studi baru menemukan.Penelitian ini dilakukan oleh para ekonom terkemuka termasuk profesor ekonomi terkenal…
- Empat Cara Menghubungkan Thread Digital dengan… Data itu seperti tenaga uap yang menggerakkan Revolusi Industri pertama, penerus sambungan listrik yang menggerakkan revolusi kedua, dan produk sampingan komputer yang membawa Revolusi Digital. Sepuluh tahun setelah istilah Industri…
- WRC akan memperkenalkan kamera Kecerdasan Buatan… FIA mengkonfirmasi pada pertemuan Dewan Olahraga Motor Dunia hari Jumat bahwa perangkat baru, wajib pada semua mobil hybrid Rally1 tahun depan, akan berbentuk kamera dalam mobil yang menghadap ke depan.…
- Penerapan Model Pembelajaran Project Based Learning… Oleh: Solekhah ABSTRAK. Penerapan Model Pembelajaran Project Based Learning untuk Meningkatkan Motivasi Belajar Siswa pada Pembelajaran Sejarah pada Kelas X TBSM-1 di SMK Muhammadiyah Tahun 2023-2024. Pembelajaran sejarah di SMK…
- Ras, jenis kelamin, dan cara identitas ini… Ditulis oleh Timothy Pawlik Universitas Negeri Ohio; Elizabeth Palmer Universitas Negeri Ohiodan Samalia Obing Gyasi, Universitas Negeri OhioResearch Brief adalah kutipan singkat dari karya akademis yang menarik. Ide BesarMenjadi bagian…