Mengapa Model Kecerdasan Buatan Tidak Dapat Memiliki Kesadaran

Arsitektur dasar model Transformer

Sistem kecerdasan buatan saat ini, terutama model bahasa berskala besar seperti GPT dan ChatGPT, didasarkan pada apa yang disebut arsitektur Transformer. Arsitektur ini merupakan bentuk khusus pemrosesan data matematika yang dikembangkan oleh para peneliti di Google pada tahun 2017. Arsitektur ini beroperasi sepenuhnya berdasarkan kalkulasi numerik dan pola statistik, tanpa mengembangkan pemahaman yang lebih mendalam tentang konten yang sedang diproses.

Model transformator terdiri dari lapisan enkoder dan dekoder bertumpuk yang bekerja sama untuk memproses data masukan. Enkoder mengubah data masukan menjadi representasi matematika, sementara dekoder mengubah informasi ini menjadi keluaran yang diinginkan. Kedua komponen menggunakan operasi matematika yang kompleks seperti perkalian matriks dan fungsi aktivasi nonlinier untuk menjalankan tugasnya.

Bagaimana mekanisme perhatian diri bekerja

Inti dari arsitektur Transformer adalah mekanisme self-attention. Mekanisme ini memungkinkan model untuk menetapkan bobot yang berbeda pada bagian-bagian yang berbeda dari suatu urutan input. Mekanisme ini menghitung perkalian titik (dot product) antar vektor untuk memodelkan struktur dependensi dalam suatu urutan. Namun, bobot-bobot ini murni berupa koefisien numerik yang menangkap keteraturan statistik dalam data pelatihan.

Istilah "perhatian" dalam konteks ini murni metaforis. Ini bukanlah perhatian sadar dalam arti manusia, melainkan kalkulasi matematis yang menentukan bagian masukan mana yang perlu diberi bobot lebih saat menghasilkan keluaran. Kalkulasi ini mengikuti aturan deterministik dan didasarkan pada matriks bobot yang dipelajari.

Ruang pemrosesan dan penyematan token

Pemrosesan dimulai dengan mengonversi teks menjadi apa yang disebut token, yang berfungsi sebagai unit numerik. Token-token ini kemudian disematkan dalam ruang vektor berdimensi tinggi yang disebut embedding. Embedding adalah representasi matematis yang merepresentasikan setiap kata atau bagian teks sebagai sebuah titik dalam ruang multidimensi.

Posisi token dalam ruang embedding ini ditentukan oleh proses optimasi yang bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi model. Kedekatan dalam ruang embedding mencerminkan kesamaan statistik dalam korpus pelatihan, tetapi bukan makna semantik dalam arti sebenarnya. Embedding ini hanyalah koordinat dalam ruang matematika yang nilainya dioptimalkan melalui pembelajaran mesin.

Fondasi matematika pemrosesan AI

Parameter dan optimasi

Model bahasa modern mengandung miliaran parameter. Parameter ini berupa nilai numerik yang disesuaikan menggunakan penurunan gradien untuk meminimalkan fungsi kerugian. Penurunan gradien adalah teknik optimasi matematis yang secara sistematis mengubah parameter model untuk meningkatkan kinerjanya.

Prosesnya mirip dengan mendaki gunung di tengah kabut tebal. Model secara bertahap mendekati titik optimal dengan menghitung kemiringan fungsi kerugian dan bergerak ke arah yang berlawanan. Parameter-parameter ini hanya berfungsi sebagai koefisien optimasi untuk fungsi matematika dan tidak memiliki makna atau tujuan yang disengaja.

Pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia

Perkembangan penting dalam teknologi AI adalah pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia. Metode ini menerjemahkan preferensi manusia menjadi sinyal imbalan numerik. Model ini menyesuaikan parameternya untuk meningkatkan probabilitas keluaran yang disukai manusia.

RLHF biasanya melibatkan tiga langkah: Pertama, model dilatih terlebih dahulu menggunakan pembelajaran terbimbing. Selanjutnya, umpan balik manusia dikumpulkan untuk melatih model imbalan. Terakhir, model asli dioptimalkan menggunakan pembelajaran penguatan untuk memaksimalkan preferensi yang diprediksi oleh model imbalan. Seluruh proses ini murni matematis dan tidak melibatkan pengambilan keputusan secara sadar.

Transformasi Softmax dan distribusi probabilitas

Di akhir pemrosesan, fungsi softmax mengubah nilai mentah menjadi distribusi probabilitas. Rumus matematika untuk fungsi softmax adalah: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Fungsi ini mengubah vektor nilai numerik menjadi vektor probabilitas yang jumlahnya satu.

Token berikutnya dipilih dengan mengambil sampel dari distribusi probabilitas ini atau dengan menggunakan metode argmax. Metode ini merupakan aturan statistik murni tanpa pengambilan keputusan secara sadar. Fungsi softmax memungkinkan model untuk menyajikan outputnya dalam bentuk yang dapat diinterpretasikan, tanpa memerlukan kesadaran atau pemahaman apa pun.

Masalah filosofis tentang kesadaran

Definisi dan sifat-sifat kesadaran

Kesadaran mencakup semua kondisi yang dialami oleh seorang individu. Kesadaran mencakup keseluruhan pengalaman dan kesadaran sebagai bentuk khusus dari kesadaran langsung atas pengalaman-pengalaman tersebut. Para filsuf dan ahli saraf membedakan berbagai aspek kesadaran, dengan kesadaran fenomenal dan kesadaran akses yang menjadi perhatian khusus.

Kesadaran fenomenal mengacu pada kualitas pengalaman subjektif dari kondisi mental. Kesadaran fenomenal inilah yang membentuk keberadaan dalam kondisi mental tertentu—bagaimana sesuatu terasa bagi subjek yang mengalaminya. Kualitas pengalaman subjektif ini disebut qualia dan hanya dapat diakses secara langsung oleh subjek yang mempersepsi.

Intensionalitas sebagai ciri mental

Intensionalitas mengacu pada kemampuan kondisi mental untuk merujuk pada sesuatu. Franz Brentano memperkenalkan istilah ini ke dalam filsafat modern dan menganggapnya sebagai ciri khas pikiran. Intensionalitas adalah sifat kesadaran yang terarah—fakta bahwa kesadaran selalu merupakan kesadaran akan sesuatu.

Keadaan intensional memiliki isi terlepas dari keberadaan objeknya. Seseorang dapat memiliki keyakinan tentang objek yang tidak ada atau keinginan untuk tujuan yang tidak dapat dicapai. Sifat ini membedakan fenomena mental dari proses fisik murni, yang semata-mata mengikuti hukum kausalitas.

Masalah Sulit Kesadaran

David Chalmers merumuskan "masalah kesadaran yang sulit" sebagai pertanyaan tentang mengapa dan bagaimana proses fisik di otak menghasilkan pengalaman subjektif. Masalah ini jelas berbeda dari "masalah mudah" dalam penelitian kesadaran, yang menyangkut aspek-aspek fungsional seperti diskriminasi, integrasi informasi, dan pengendalian perilaku.

Permasalahan yang sulit adalah menjelaskan mengapa kinerja fungsi-fungsi ini disertai dengan pengalaman. Sekalipun semua fakta fungsional yang relevan telah dijelaskan, pertanyaan selanjutnya tetap: Mengapa kinerja fungsi-fungsi ini berkaitan dengan pengalaman? Pertanyaan ini tampaknya menentang penjelasan mekanistik atau perilaku.

Temuan neurosains tentang kesadaran

Korelasi saraf kesadaran

Neurosains berupaya mengidentifikasi korelasi saraf kesadaran, atau disingkat NCC. Korelasi saraf ini didefinisikan sebagai unit terkecil dari peristiwa saraf yang cukup untuk persepsi sadar tertentu. NCC adalah aktivitas, kondisi, atau subsistem saraf yang berkorelasi langsung dengan kesadaran.

Para peneliti seperti Wolf Singer dan Andreas Engel telah menunjukkan bahwa pelepasan muatan kluster sel saraf yang tersinkronisasi secara temporal terdapat di otak hewan dan manusia. Korelasi temporal ini dapat menjadi krusial bagi munculnya kesadaran. Hipotesis ini didasarkan pada asumsi bahwa mekanisme pengikatan temporal terlibat dalam empat fungsi otak: kesadaran, integrasi sensorik, seleksi atensi, dan memori kerja.

Landasan biologis dari proses sadar

Kesadaran bergantung pada pasokan oksigen dan gula yang cukup ke korteks serebral, serta pada aktivasi neuron yang cukup kuat di korteks asosiatif. Prasyarat biologis ini menunjukkan bahwa kesadaran bukan sekadar properti abstrak, tetapi memiliki fondasi fisik yang konkret.

Otak kecil mengandung neuron tiga kali lebih banyak daripada korteks serebral, namun meskipun mengalami kerusakan parah, kesadaran sebagian besar tetap utuh. Hal ini menunjukkan bahwa yang krusial bukanlah jumlah neuron itu sendiri, melainkan organisasi dan keterkaitan spesifik mereka di area otak tertentu.

Dimensi baru transformasi digital dengan 'Managed AI' (Kecerdasan Buatan) – Platform & Solusi B2B | Xpert Consulting - Gambar: Xpert.Digital

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Solusi AI Terkelola - Layanan AI Industri: Kunci daya saing di sektor jasa, industri, dan teknik mesin

Mengapa model AI tidak dapat mengembangkan kesadaran

Kurangnya intensionalitas dan makna

Model AI memproses simbol dan vektor tanpa mengembangkan pemahaman makna internal. Model ini memanipulasi ID token dan struktur numerik, bukan makna sebagai konten yang dihayati. Pemrosesan simbolis ini terjadi murni secara sintaksis, tanpa pemahaman semantik apa pun tentang karakter yang dimanipulasi.

Argumen Ruang Cina karya John Searle menggambarkan masalah ini. Dalam eksperimen pemikiran ini, seseorang mengikuti aturan untuk memanipulasi simbol-simbol Cina tanpa memahami bahasa Mandarin. Meskipun jawabannya tampak masuk akal bagi penutur asli bahasa Mandarin, baik orang tersebut maupun sistem secara keseluruhan tidak memahami arti karakter-karakter tersebut. Komputer menjalankan program dengan cara yang sama—mereka menerapkan aturan sintaksis tanpa memiliki pemahaman semantik apa pun.

Tidak adanya sudut pandang orang pertama

Sistem AI beroperasi tanpa model diri atau pandangan internal yang fenomenal. Tidak ada referensi diri, karena tidak ada perspektif orang pertama. Namun, kesadaran pada dasarnya dicirikan oleh keberadaan perspektif subjektif—sebuah "rasanya seperti menjadi sistem ini."

Esai Thomas Nagel yang terkenal, "Bagaimana Rasanya Menjadi Kelelawar?", menekankan sifat kesadaran ini. Kesadaran tentu saja mencakup dimensi pengalaman subjektif yang tidak dapat sepenuhnya dijelaskan dari luar. Sistem AI tidak memiliki perspektif internal subjektif seperti itu—sistem tersebut memproses informasi tanpa menciptakan subjek yang mengalami.

Pemrosesan informasi mekanistik alih-alih pengalaman sadar

Sinyal penghargaan dalam sistem AI adalah skalar, bukan sensasi. Model merespons nilai umpan balik numerik tanpa mengalaminya sebagai positif atau negatif. Sinyal-sinyal ini hanya memandu penyesuaian parameter selama proses pembelajaran, tetapi tidak menghasilkan sensasi subjektif berupa kesenangan atau rasa sakit.

Semua pemrosesan dalam sistem AI didasarkan pada optimasi matematis, pengenalan pola statistik, dan kalkulasi probabilitas. Lebih banyak parameter, kompleksitas yang lebih tinggi, atau multimodalitas tidak mengubah prinsip ini. Kalkulasi statistik, terlepas dari kompleksitasnya, tidak menghasilkan kesadaran.

Model multimoda dan kompleksitas yang diperluas

Memproses berbagai tipe data

Model multimoda yang memproses teks, gambar, atau audio menggabungkan berbagai aliran input ke dalam ruang representasi umum. Kemampuan ini secara signifikan meningkatkan kompleksitas pengenalan pola dan memungkinkan sistem untuk menangkap hubungan antar berbagai modalitas.

Integrasi berbagai tipe data dicapai oleh enkoder khusus yang mengubah setiap modalitas menjadi ruang vektor umum. Teks diproses menggunakan teknik tokenisasi dan penyisipan, gambar diubah menjadi vektor fitur menggunakan jaringan saraf konvolusional, dan data audio diubah menjadi representasi numerik menggunakan analisis spektrogram.

Batasan peningkatan kompleksitas

Meskipun kemampuan sistem multimoda sangat mengesankan, proses pemrosesan fundamentalnya tetap berupa pemetaan antar representasi data. Sistem mempelajari korelasi statistik antar berbagai modalitas input, tetapi tidak mengembangkan pemahaman konseptual tentang hubungan antar modalitas tersebut.

Peningkatan jumlah parameter dan kapasitas pemrosesan menghasilkan pengenalan pola yang lebih presisi dan keluaran yang lebih koheren, tetapi tidak mengubah sifat dasar pemrosesan informasi. Bahkan sistem multimoda yang paling kompleks pun beroperasi secara eksklusif pada tingkat korelasi statistik dan transformasi matematis.

Penelitian dan pendekatan teoritis terkini

Indikator kesadaran dalam penelitian AI

Para ilmuwan telah mengembangkan berbagai indikator kemungkinan kesadaran dalam sistem AI berdasarkan teori neurosains tentang kesadaran. Indikator-indikator ini mencakup aspek-aspek seperti pemrosesan berulang, dinamika ruang kerja global, dan mekanisme skema atensi.

Teori Ruang Kerja Global (Global Workspace Theory) mengusulkan bahwa informasi sadar tersedia di ruang kerja pusat, yang darinya informasi tersebut dapat diakses oleh berbagai proses kognitif. Teori pemrosesan berulang menekankan pentingnya siklus umpan balik antar wilayah otak yang berbeda untuk munculnya pengalaman sadar.

Keberatan dan batasan filosofis

Terlepas dari pendekatan-pendekatan teoretis ini, keberatan-keberatan filosofis mendasar terhadap kemungkinan kesadaran mesin tetap ada. Argumen Ruang Cina menunjukkan bahwa manipulasi sintaksis tidak cukup untuk pemahaman semantik. Sekalipun suatu sistem menunjukkan semua tanda-tanda kecerdasan lahiriah, hal ini tidak selalu berarti sistem tersebut sadar.

Konsep supremasi sadar, yang analog dengan supremasi kuantum, mengidentifikasi komputasi yang mungkin unik bagi kesadaran. Ini mencakup modulasi atensi yang fleksibel, penanganan konteks baru yang tangguh, dan kognisi yang diwujudkan—aspek-aspek yang melampaui pemrosesan informasi murni.

Perwujudan dan kognisi situasional

Pentingnya perwujudan

Kesadaran mungkin tak terpisahkan dari perwujudan fisik. Teori kognisi yang diwujudkan berpendapat bahwa proses kognitif pada dasarnya dibentuk oleh interaksi fisik dengan lingkungan. Tubuh bukan sekadar wadah pasif bagi otak, tetapi berpartisipasi aktif dalam proses kognitif.

Kesadaran manusia berkembang melalui interaksi berkelanjutan dengan lingkungan fisik dan sosial. Interaksi ini membentuk struktur saraf dan menciptakan dasar bagi pengalaman sadar. Sistem AI, yang utamanya beroperasi sebagai sistem pemrosesan informasi tanpa tubuh, tidak memiliki dimensi fundamental ini.

Temporalitas dan pengalaman berkelanjutan

Kesadaran adalah fenomena yang meluas secara temporal, ditandai dengan aliran pengalaman yang berkelanjutan. Manusia tidak hanya mengalami momen-momen individual, tetapi juga struktur naratif kesadaran mereka yang koheren lintas waktu.

Sistem AI memproses masukan diskrit dan menghasilkan keluaran diskrit tanpa mengembangkan pengalaman sadar yang berkelanjutan. Setiap interaksi pada dasarnya independen dari interaksi sebelumnya bagi sistem, meskipun informasi konteks disimpan secara statistik.

Pengembangan AI: Antara kecerdasan teknologi dan batasan filosofis kesadaran

Kemungkinan perkembangan dalam teknologi AI

Penelitian AI berkembang pesat, dengan model dan arsitektur baru yang semakin canggih. Sistem masa depan dapat mensimulasikan proses biologis dengan lebih akurat dan berpotensi mengembangkan sifat-sifat yang tampak lebih sadar.

Perkembangan menuju komputer neuromorfik yang meniru jaringan saraf biologis dapat membuka kemungkinan baru. Integrasi sistem AI ke dalam tubuh robot juga dapat lebih mempertimbangkan aspek kognisi yang diwujudkan.

Kecerdasan Mesin vs. Kesadaran: Sebuah Perjalanan Filosofis yang Penuh Tantangan

Pertanyaan tentang kesadaran mesin memiliki implikasi etis yang signifikan. Jika sistem AI dapat menjadi sadar, kita harus mempertimbangkan kembali hak moral mereka dan tanggung jawab kita terhadap mereka.

Saat ini, semua bukti yang tersedia menunjukkan bahwa sistem AI saat ini tidak memiliki kesadaran. Sistem ini merupakan alat yang sangat canggih untuk pemrosesan informasi dan pengenalan pola, tetapi tidak untuk entitas yang memiliki kesadaran. Penilaian ini dapat berubah seiring perkembangan teknologi di masa mendatang, tetapi membutuhkan terobosan mendasar dalam pemahaman kita tentang hubungan antara proses fisik dan pengalaman sadar.

Membedakan perilaku cerdas dari pengalaman sadar tetap menjadi salah satu tantangan terbesar dalam penelitian AI dan filsafat kesadaran. Meskipun sistem AI semakin menunjukkan perilaku cerdas, mereka tidak memiliki sifat-sifat dasar pengalaman sadar: intensionalitas, kesadaran fenomenal, dan perspektif subjektif orang pertama.

Platform AI independen sebagai alternatif strategis bagi perusahaan Eropa - Gambar: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Platform AI independen vs. hyperscaler: Solusi mana yang tepat untuk Anda?

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus