Kemampuan Penalaran Analog AI: Menantang Kecerdasan Manusia?

Penalaran analog, kemampuan unik yang dimiliki manusia untuk memecahkan masalah yang tidak familiar dengan menggambar paralel dengan masalah yang sudah diketahui, telah lama dianggap sebagai fungsi kognitif manusia yang khas. Namun, sebuah studi yang dilakukan oleh psikolog UCLA mempresentasikan temuan yang mengesankan yang mungkin membuat kita untuk memikirkan kembali.

GPT-3: Menyaingi Intelijen Manusia?

Penelitian UCLA menemukan bahwa GPT-3, model bahasa AI yang dikembangkan oleh OpenAI, menunjukkan kemampuan penalaran yang hampir setara dengan mahasiswa sarjana, terutama ketika diberi tugas untuk memecahkan masalah yang serupa dengan yang dilihat dalam tes kecerdasan dan ujian standar seperti SAT. Pengungkapan ini, yang diterbitkan dalam jurnal Nature Human Behaviour, menimbulkan pertanyaan yang menarik: Apakah GPT-3 meniru penalaran manusia karena dataset pelatihan bahasa yang luas, atau apakah itu mengetuk proses kognitif yang benar-benar baru?

Cara kerja GPT-3 yang tepat masih disembunyikan oleh OpenAI, meninggalkan peneliti di UCLA penasaran tentang mekanisme di balik kemampuan penalaran analognya. Meskipun GPT-3 memiliki kinerja yang mengesankan pada beberapa tugas penalaran, alat ini tidak tanpa kelemahan. Taylor Webb, penulis utama studi dan peneliti postdoktor di UCLA, mencatat, “Meskipun temuan kami mengesankan, penting untuk menekankan bahwa sistem ini memiliki keterbatasan yang signifikan. GPT-3 dapat melakukan penalaran analog, tetapi itu berjuang dengan tugas-tugas yang sepele bagi manusia, seperti menggunakan alat untuk tugas fisik.”

Kemampuan GPT-3 diuji menggunakan masalah yang terinspirasi oleh Raven’s Progressive Matrices – tes yang melibatkan urutan bentuk yang rumit. Dengan mengubah gambar ke format teks yang dapat dibaca GPT-3, Webb memastikan bahwa ini adalah tantangan yang benar-benar baru bagi AI. Ketika dibandingkan dengan 40 mahasiswa sarjana UCLA, GPT-3 tidak hanya menyaingi kinerja manusia, tetapi juga memantulkan kesalahan yang dilakukan manusia. Model AI ini memecahkan 80% masalah dengan benar, melebihi skor rata-rata manusia tetapi masih dalam kisaran penampilan terbaik manusia.

Tim tersebut lebih lanjut menguji kemampuan GPT-3 menggunakan pertanyaan analogi SAT yang tidak dipublikasikan, dengan AI yang outperform kinerja rata-rata manusia. Namun, itu sedikit terjatuh ketika mencoba menggambar analogi dari cerita pendek, meskipun model GPT-4 yang lebih baru menunjukkan hasil yang lebih baik.

Mengatasi Jurang Kognitif AI-Manusia

Peneliti UCLA tidak berhenti pada perbandingan saja. Mereka telah memulai pengembangan model komputer yang terinspirasi oleh kognitif manusia, secara terus-menerus membandingkan kemampuannya dengan model AI komersial. Keith Holyoak, profesor psikologi UCLA dan co-penulis, mengatakan, “Model AI psikologis kami outshined yang lain dalam masalah analogi sampai upgrade terbaru GPT-3, yang menampilkan kemampuan yang unggul atau setara.”

Namun, tim tersebut mengidentifikasi beberapa area di mana GPT-3 tertinggal, terutama dalam tugas yang memerlukan pemahaman tentang ruang fisik. Dalam tantangan yang melibatkan penggunaan alat, solusi GPT-3 jauh dari target.

Hongjing Lu, penulis senior studi, mengungkapkan kekaguman atas lompatan teknologi selama dua tahun terakhir, terutama dalam kemampuan AI untuk berpikir. Namun, apakah model ini benar-benar “berpikir” seperti manusia atau hanya meniru pemikiran manusia masih menjadi perdebatan. Pencarian wawasan tentang proses kognitif AI memerlukan akses ke backend model AI, lompatan yang dapat membentuk arah AI di masa depan.

Mengulangi sentimen, Webb menyimpulkan, “Akses ke backend model GPT akan sangat menguntungkan peneliti AI dan kognitif. Saat ini, kita terbatas pada input dan output, dan itu tidak memiliki kedalaman yang kita inginkan.”