Pendapat Pemenang Nobel ini Tentang A.I. Dapat Mengakali Manusia

Teknologi.id - Saat menjawab pertanyaan sulit, kecerdasan buatan yang dibangun dengan baik akan selalu mengalahkan kita.

Keunggulan kecerdasan buatan adalah inti dari percakapan antara ekonom Daniel Kahneman dan profesor MIT brain and cognitive science Josh Tenenbaum di Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) baru-baru ini. Mereka berbicara selama acara virtual tentang kekurangan manusia dan apa yang dapat kita pelajari dari mereka saat membangun A.I.

Kahneman, pemenang penghargaan Nobel dalam ilmu ekonomi dan penulis Thinking Fast and Slow, mencatat sebuah contoh di mana manusia menggunakan heuristik penilaian - jalan pintas, pada dasarnya - untuk menjawab pertanyaan yang tidak mereka ketahui jawabannya. Dalam contoh, orang diberi sedikit informasi tentang seorang siswa: Dia akan lulus dan dia membaca dengan lancar ketika dia berusia 4 tahun. Dari situ mereka diminta untuk memperkirakan nilai rata-rata poinnya.

Baca Juga: Awas! Chrome 100 Berpotensi Merusak Situs Web Anda 

Dengan menggunakan informasi ini, banyak orang akan memperkirakan IPK siswa menjadi 3,7 atau 3,8. Untuk sampai di sana, Kahneman menjelaskan, mereka memberinya persentil pada skala kecerdasan--biasanya sangat tinggi, mengingat apa yang mereka ketahui tentang kemampuan membaca dia di usia muda. Kemudian mereka memberinya IPK dalam apa yang mereka perkirakan sebagai persentil yang sesuai.

Tentu saja, orang yang menjawab pertanyaan tersebut tidak secara sadar menyadari bahwa mereka sedang mengikuti proses ini. "Itu otomatis," kata Kahneman. "Itu tidak disengaja. Itu sesuatu yang terjadi padamu."

Dan tebakan yang mereka tawarkan sepertinya tidak terlalu bagus. "Jawaban yang muncul di benak anda tidak diduga, secara statistik," kata Kahneman. "Informasi yang anda terima sangat tidak informatif."

Kemampuan membaca siswa pada usia 4 tahun, dengan kata lain, tidak memiliki korelasi yang tinggi dengan IPK 14 tahun kemudian. Tetapi ketika kita dihadapkan pada pertanyaan yang tidak dapat kita jawab, kata Kahneman, kita cenderung menjawab yang lebih sederhana.

"Kami jarang tidak mengetahui suatu hal" katanya. "Jawaban atas pertanyaan terkait akan muncul di benak kita, dan kita mungkin tidak sepenuhnya menyadari fakta bahwa kita mengganti satu pertanyaan dengan yang lain."

Pada kenyataannya, cara terbaik untuk memperkirakan IPK siswa adalah memulai dengan IPK rata-rata--katakanlah, 3.0 atau sedikit lebih tinggi, lalu  dibuat sedikit penyesuaian ke atas berdasarkan apa yang kita ketahui tentang anak itu. Tetapi penelitian menunjukkan bahwa kebanyakan orang tidak berpikir seperti ini. Mereka cenderung terlalu mengandalkan informasi yang mereka miliki (dalam hal ini, kemampuan membaca anak di usia muda) dan tidak menyadari betapa banyak informasi yang tidak mereka miliki.

A.I. sistem, di sisi lain tidak mungkin membuat kesalahan yang sama. Membangun A.I. akan menggunakan semua data yang dimilikinya dan tidak akan menyesuaikan secara berlebihan berdasarkan satu informasi baru.

Para ilmuan dan teknisi harus mengingat hal ini saat membangun A.I., kata Tenenbaum. “Jika ada cara-cara di mana pemikiran manusia menjadi model yang harus diikuti, kita harus mengikutinya,” katanya. "Jika ada cara di mana pemikiran manusia cacat, kita harus mencari cara untuk menghindarinya di A.I. yang kita buat."

Baca Juga: TV QLED Samsung 2022 Dapat Mengkalibrasi Sendiri Secara Otomatis

(MYAF)