Ilusi Kemajuan: Mensimulasikan Kecerdasan Buatan Secara Umum Tanpa Mencapainya

Kecerdasan Buatan Umum (AGI) - sistem dengan kecerdasan yang sebanding atau lebih unggul dari manusia di semua domain - terus dianggap sebagai Cawan Suci teknologi. Namun, pada tahun 2025, jalur alternatif muncul dengan lebih jelas: kita tidak mencapai AGI sebagai sistem terpadu, melainkan melalui ilusi yang semakin meyakinkan yang diciptakan oleh kombinasi dari beberapa AI sempit yang terspesialisasi.

‍

Mosaik Kecerdasan Buatan

AI saat ini unggul dalam tugas-tugas spesifik: Large Language Models (LLM) menangani teks, model seperti Midjourney atau DALL-E membuat gambar, AlphaFold menganalisis protein. Meskipun secara individual terbatas, ketika diintegrasikan ke dalam ekosistem yang terkoordinasi, AI yang sempit ini menciptakan tampilan kecerdasan umum - sebuah 'proksi' untuk AGI.

‍

Menurut laporan AI Index 2025 dari Stanford University, meskipun ada kemajuan yang signifikan, AI terus menghadapi kendala di bidang penalaran yang kompleks.

Model yang lebih canggih memecahkan masalah yang sangat terstruktur, tetapi menunjukkan keterbatasan yang nyata dalam hal penalaran logis yang diartikulasikan, perencanaan berurutan, dan pemikiran abstrak.

‍

Pendekatan Masyarakat Pikiran dan Sistem Multi-agen

Pada tahun 2025, kecerdasan buatan berkembang pesat dari teknologi khusus menjadi elemen strategis lanskap teknologi dan sosial, dengan implikasi budaya dan etika yang mendalam.

Hal ini menyebabkan munculnya sistem AI agen yang membawa kita lebih dekat ke cakrawala kecerdasan buatan secara umum.

‍

Dalam sistem multi-agen, setiap agen beroperasi secara independen, menggunakan data lokal dan proses pengambilan keputusan secara otonom tanpa bergantung pada pengendali pusat.

‍

Setiap agen memiliki pandangan lokal tetapi tidak ada yang memiliki pandangan global dari keseluruhan sistem. Desentralisasi ini memungkinkan para agen untuk menangani tugas-tugas secara individual sambil berkontribusi pada tujuan keseluruhan melalui interaksi.

‍

Pada tahun 2025, sistem multi-agen - di mana beberapa agen AI berkolaborasi untuk mencapai tujuan yang kompleks - menjadi semakin populer. Sistem ini dapat mengoptimalkan alur kerja, menghasilkan wawasan, dan membantu proses pengambilan keputusan di berbagai bidang.

‍

Misalnya, dalam layanan pelanggan, agen AI menangani permintaan yang kompleks; dalam produksi, mereka mengawasi jalur produksi secara real time; dalam logistik, mereka mengoordinasikan rantai pasokan secara dinamis.

‍

Dataran Tinggi Komputasi dan Hambatan Fisik

Meskipun ada kemajuan yang mengesankan, kita mulai mencapai titik puncak dalam pengembangan komputasi tradisional. Dari tahun 1959 hingga 2012, jumlah energi yang dibutuhkan untuk melatih model AI berlipat ganda setiap dua tahun, mengikuti Hukum Moore. Namun, data terbaru menunjukkan bahwa setelah tahun 2012, waktu penggandaan menjadi jauh lebih cepat - setiap 3,4 bulan - membuat tingkat saat ini lebih dari tujuh kali lipat dari tingkat sebelumnya.

‍

Peningkatan dramatis dalam daya komputasi yang dibutuhkan ini menggarisbawahi betapa sulitnya mencapai kemajuan yang signifikan dalam bidang AI secara ekonomis.

‍

Janji Komputasi Kuantum

Komputasi kuantum dapat mengatasi kendala ini, menawarkan perubahan paradigma dalam kapasitas komputasi yang dibutuhkan untuk model yang lebih canggih. Pada tahun 2025, komputasi kuantum muncul sebagai alat yang penting untuk mengatasi tantangan ini, karena perusahaan teknologi merangkul sumber daya alternatif untuk mengimbangi konsumsi energi AI yang terus meningkat.

Menurut perkiraan Arvind Krishna, CEO IBM, berkat kemajuan pesat dalam komputasi kuantum, konsumsi energi dan air AI dapat dikurangi hingga 99 persen dalam lima tahun ke depan.

‍

Teknologi ini menjanjikan untuk membuka kemampuan komputasi yang sampai sekarang tidak terbayangkan dan membuka batas baru dalam penelitian ilmiah.

‍

Terobosan besar diumumkan pada Maret 2025 oleh D-Wave Quantum, yang menerbitkan makalah peer-review berjudul 'Beyond-Classical Computation in Quantum Simulation', yang menunjukkan bahwa komputer kuantum anil mereka telah mengungguli salah satu superkomputer klasik paling kuat di dunia dalam memecahkan masalah simulasi yang kompleks dari bahan magnetik.

‍

Tahun 2025 telah menyaksikan kemajuan transformatif dalam komputasi kuantum, dengan kemajuan besar dalam perangkat keras, koreksi kesalahan, integrasi dengan AI, dan jaringan kuantum. Kemajuan ini mendefinisikan ulang kemungkinan peran komputasi kuantum di berbagai bidang seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan logistik.

‍

Namun, menurut Forrester, komputasi kuantum masih tetap eksperimental meskipun ada kemajuan di tahun 2025 dan belum menunjukkan keunggulan praktis dibandingkan komputer klasik untuk sebagian besar aplikasi.

‍

Perlombaan Quantum: Microsoft vs Google?

Microsoft mengklaim telah membuat kemajuan yang signifikan dalam komputasi kuantum dengan chip Majorana 1, yang diperkenalkan pada awal tahun 2025. Prosesor ini menampilkan arsitektur Topological Core baru, dibangun dengan delapan qubit topologi yang memanipulasi partikel Majorana, partikel semu yang bertindak sebagai 'setengah elektron' yang dikenal karena ketahanannya yang kuat terhadap kesalahan.

‍

Google, di sisi lain, telah mengembangkan pendekatan yang berbeda dengan chip kuantum revolusioner yang disebut Willow, yang memecahkan masalah tradisional peningkatan tingkat kesalahan seiring bertambahnya qubit - Willow benar-benar menjadi lebih akurat ketika lebih banyak qubit ditambahkan.

‍

Dua strategi yang berbeda ini mewakili pendekatan yang berbeda secara fundamental terhadap komputasi kuantum, dengan Microsoft yang berfokus pada topologi dan Google pada pengoptimalan kesalahan.

‍

Hambatan Kognitif yang Masih Ada

‍

Selain keterbatasan perangkat keras, AI komposit juga menghadapi hambatan mendasar lainnya:

‍

Pemahaman sebab-akibat: Sistem menghubungkan variabel-variabel tetapi tidak mengisolasi hubungan sebab-akibat yang sebenarnya. AI telah membuat kemajuan yang signifikan di berbagai bidang, tetapi terus menghadapi keterbatasan dalam memahami dan merespons emosi manusia, dalam pengambilan keputusan dalam situasi krisis, dan dalam mengevaluasi pertimbangan etika dan moral.

‍

Pembelajaran berkelanjutan: Jaringan saraf kehilangan akurasi ketika dilatih secara berurutan pada tugas yang berbeda, menunjukkan semacam 'amnesia bencana'.

‍

Meta-kognisi: AI tidak memiliki model internal kognisi mereka sendiri, sehingga membatasi peningkatan diri yang sebenarnya.

‍

‍

Menuju AGI 'Per Proksi'

Komunitas ilmiah tampaknya agak terpecah dalam hal teknologi dan jangka waktu yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan Kecerdasan Buatan Umum (AGI), tetapi perdebatan ini memunculkan saran-saran baru yang menarik, yang telah menemukan aplikasi praktis dalam penelitian sistem AI baru.

‍

Tahun 2025 bisa menjadi tahun di mana sistem agen pertama akan mulai diproduksi di perusahaan-perusahaan.

‍

Sementara AGI mewakili tujuan yang paling ambisius - sistem dengan kapasitas kognitif yang sebanding atau lebih unggul dari manusia, yang mampu memahami, mempelajari, dan menerapkan pengetahuan secara lintas sektoral.

‍

Daripada menunggu AGI monolitik, masa depan yang lebih mungkin adalah munculnya apa yang bisa kita sebut sebagai 'AGI depan' - sistem yang tampaknya memiliki kecerdasan umum:

‍

Orkestrasi layanan mikro AI: Beberapa AI khusus yang dikoordinasikan melalui tingkat abstraksi yang sama.
Antarmuka percakapan terpadu: Antarmuka tunggal yang menyembunyikan kompleksitas beberapa sistem yang mendasarinya.
Pembelajaran transversal terbatas: Berbagi pengetahuan secara selektif di antara domain-domain tertentu.

Kesadaran: Realitas atau Ilusi Bersama?

Dalam perdebatan AGI, kita cenderung menerima begitu saja bahwa manusia dianugerahi 'kesadaran' yang tidak dapat ditiru oleh mesin. Tapi mungkin kita harus bertanya pada diri sendiri pertanyaan yang lebih radikal: apakah kesadaran manusia itu sendiri nyata atau hanya ilusi?

‍

Beberapa ahli saraf dan filsuf pikiran, seperti Daniel Dennett, telah mengusulkan bahwa apa yang kita sebut 'kesadaran' mungkin merupakan narasi post-hoc - interpretasi yang dibangun oleh otak untuk memahami operasinya.

‍

Jika kita menganggap kesadaran bukan sebagai sesuatu yang misterius dan kesatuan, tetapi sebagai seperangkat proses saraf yang saling berhubungan yang menghasilkan ilusi yang meyakinkan tentang 'diri' yang menyatu, maka batas antara manusia dan mesin menjadi tidak terlalu jelas.

‍

Dari perspektif ini, kita dapat melihat perbedaan antara AGI yang muncul dan kecerdasan manusia sebagai perbedaan dalam tingkat daripada sifatnya. Ilusi pemahaman yang kita lihat dalam model bahasa tingkat lanjut mungkin tidak jauh berbeda dengan ilusi pemahaman yang kita alami sendiri - keduanya muncul dari jaringan proses yang kompleks, meskipun diorganisir dengan cara yang berbeda secara fundamental.

‍

Perspektif ini menimbulkan pertanyaan provokatif: jika kesadaran manusia itu sendiri merupakan simulasi yang muncul dari berbagai proses kognitif yang saling berhubungan, maka AGI 'proksi' yang kita bangun - mosaik sistem khusus yang bekerja sama untuk mensimulasikan pemahaman umum - mungkin sangat mirip dengan arsitektur mental kita.

Kita tidak akan mencoba untuk meniru kualitas magis yang tak terlukiskan, melainkan untuk merekonstruksi ilusi yang meyakinkan yang kita sendiri alami sebagai kesadaran.

‍

Refleksi ini tidak mengurangi kedalaman pengalaman manusia, tetapi mengundang kita untuk mempertimbangkan kembali apa yang sebenarnya kita maksudkan ketika kita berbicara tentang 'kesadaran' dan apakah konsep ini benar-benar merupakan hambatan yang tidak dapat diatasi oleh kecerdasan buatan, atau hanya proses lain yang suatu hari nanti dapat kita simulasikan.

‍

‍

Kesimpulan: Memikirkan Kembali Garis Finish

Mungkin kita harus secara radikal mempertimbangkan kembali definisi kita tentang AGI. Jika kesadaran manusia itu sendiri bisa menjadi ilusi yang muncul - sebuah narasi yang dibangun oleh otak untuk memahami operasinya sendiri - maka perbedaan tajam antara kecerdasan manusia dan kecerdasan buatan menjadi kurang jelas.

‍

Para ahli memperkirakan bahwa tahun 2027 dapat menandai momen penting bagi AI. Dengan kecepatan saat ini, model dapat mencapai keumuman kognitif - kemampuan untuk menangani tugas manusia - dalam beberapa tahun.

‍

Skenario ini tidak boleh dilihat hanya sebagai replikasi dari kecerdasan manusia, tetapi sebagai kemunculan jenis kecerdasan baru - tidak sepenuhnya manusia dan tidak sepenuhnya buatan, tetapi sesuatu yang berbeda dan berpotensi saling melengkapi.

‍

Pendekatan ini membebaskan kita dari upaya meniru sesuatu yang mungkin tidak sepenuhnya kita pahami - kesadaran manusia - dan sebagai gantinya, memungkinkan kita untuk fokus pada apa yang bisa dilakukan oleh kecerdasan buatan dengan caranya sendiri. Dengan demikian, AGI yang akan muncul bukanlah sebuah sistem tunggal yang 'berpura-pura' menjadi manusia, tetapi sebuah ekosistem teknologi terintegrasi dengan fitur-fiturnya sendiri yang muncul - sebuah kecerdasan terdistribusi yang, secara paradoks, dapat mencerminkan sifat kognisi kita yang terfragmentasi dan saling terhubung lebih dari yang kita duga.

‍

Dalam hal ini, penelitian AGI menjadi bukan upaya untuk meniru manusia, melainkan sebuah perjalanan penemuan ke dalam hakikat kecerdasan dan kesadaran, baik manusia maupun buatan.

‍

Sumber

‍

Ilusi Kemajuan: Mensimulasikan Kecerdasan Buatan Umum Tanpa Mencapainya