Komunitas kecerdasan buatan sedang terlibat dalam perdebatan sengit tentang pertanyaan mendasar: Apakah kita benar-benar memahami cara kerja neural network? Meskipun kita dapat membangun dan melatih sistem-sistem ini, semakin banyak ahli yang berpendapat bahwa pemahaman kita tentang cara kerja internal mereka masih sangat terbatas.
Matematika yang Kita Ketahui vs Misteri yang Tidak Kita Ketahui
Fondasi teknis neural network sudah dipahami dengan baik. Para insinyur dapat menulis kode, mengimplementasikan algoritma gradient descent, dan mendefinisikan tujuan pelatihan. Kita tahu bahwa large language model ( LLM ) pada dasarnya adalah sistem autocomplete canggih yang dilatih untuk memprediksi kata berikutnya dalam sebuah urutan. Namun, pemahaman tingkat permukaan ini menyembunyikan misteri yang lebih dalam.
Tantangannya terletak pada apa yang terjadi setelah pelatihan. Meskipun kita memahami resep matematis untuk menciptakan neural network, kita memiliki sedikit wawasan tentang apa yang muncul dari proses ini. Model yang telah dilatih menjadi jaringan kompleks dari jutaan atau miliaran parameter yang saling terhubung, dan memprediksi apa yang akan dilakukan dengan input spesifik apa pun sebagian besar tetap tidak mungkin.
Gradient descent: Teknik optimasi matematis yang membantu neural network belajar dengan secara bertahap menyesuaikan parameter mereka untuk meminimalkan kesalahan.
Apa yang Kita Pahami Tentang Neural Networks:
- Fondasi matematis (matriks, gradient descent)
- Tujuan pelatihan (prediksi token berikutnya untuk LLM)
- Arsitektur dasar dan alur data
- Cara membangun dan melatihnya
Apa yang Masih Misterius:
- Representasi internal setelah pelatihan
- Mengapa output spesifik dihasilkan
- Bagaimana kemampuan emergent muncul
- Proses pengambilan keputusan yang detail
- Interaksi jutaan/miliaran parameter
Paralel Neurosains Muncul
Beberapa peneliti telah menarik paralel yang mencolok antara pemahaman kita tentang neural network buatan dan otak biologis. Kedua sistem melibatkan jaringan node yang saling terhubung memproses informasi, dan dalam kedua kasus, kita memahami komponen individual lebih baik daripada keseluruhan sistem.
Perbandingan ini meluas ke metode penelitian juga. Sama seperti ahli neurosains merangsang wilayah otak tertentu untuk memahami fungsinya, peneliti AI telah menciptakan eksperimen seperti Golden Gate Claude - di mana mereka secara artifisial memperkuat fitur tertentu dalam model AI untuk membuatnya terobsesi menyebut Golden Gate Bridge, terlepas dari konteksnya.
Mechanistic interpretability: Bidang penelitian AI yang berfokus pada reverse-engineering neural network untuk memahami bagaimana mereka melakukan tugas-tugas spesifik.
Pendekatan Penelitian untuk Memahami AI:
- Interpretabilitas Mekanistik: Melakukan reverse-engineering pada jaringan yang telah dilatih untuk menemukan mekanisme spesifik
- Visualisasi Fitur: Mengidentifikasi dan memanipulasi "sakelar" internal (seperti Golden Gate Claude)
- Analisis Perilaku: Mempelajari respons AI untuk memahami pola penalaran
- Studi Penskalaan: Meneliti bagaimana kemampuan berubah seiring dengan ukuran model
Masalah Skala yang Mengubah Segalanya
Isu intinya bukan hanya kompleksitas - tetapi skala. Neural network kecil dapat dianalisis dan dipahami secara detail. Peneliti dapat memvisualisasikan batas keputusan mereka dan bahkan menerjemahkannya ke dalam model AI klasik. Tetapi ketika jaringan tumbuh lebih besar dan lebih mampu, pemahaman detail ini menjadi tidak mungkin secara komputasional.
Ini menciptakan situasi yang tidak biasa dalam rekayasa. Tidak seperti sistem buatan manusia lainnya di mana kita dapat memprediksi perilaku dari desain, neural network harus dipahami melalui eksperimen dan reverse engineering. Kita pada dasarnya adalah arkeolog yang mempelajari artefak yang kita ciptakan sendiri, karena proses pelatihan - bukan perancang manusia - yang mengukir fungsionalitas akhir ke dalam sistem.
Pertanyaan Kesadaran Membagi Para Ahli
Mungkin aspek paling kontroversial dari perdebatan ini berpusat pada kesadaran dan kecerdasan. Beberapa ahli berpendapat bahwa pemahaman kita yang terbatas membuat tidak mungkin untuk secara definitif mengesampingkan kesadaran dalam sistem AI canggih. Yang lain mempertahankan bahwa memahami algoritma yang mendasari sudah cukup untuk menolak kemungkinan tersebut.
Kita tidak tahu bagaimana otak manusia bekerja, kamu tidak tahu bagaimana kesadaran terbentuk, kamu tidak tahu bagaimana emergence dalam LLM bekerja. Jadi klaimmu di sini secara logis hanya dibuat-buat dari udara kosong.
Perdebatan ini mencerminkan pertanyaan filosofis yang lebih dalam tentang sifat pemahaman itu sendiri. Ketika sebuah sistem menjadi terlalu kompleks bagi manusia mana pun untuk sepenuhnya memahami, apa artinya memahaminya? Pertanyaan ini menjadi semakin relevan ketika sistem AI tumbuh lebih canggih dan digunakan dalam aplikasi kritis.
Implikasi Praktis untuk Pengembangan AI
Meskipun ada kesenjangan pengetahuan ini, sistem AI terus berguna dan berharga. Kurangnya pemahaman lengkap tidak mencegah penerapannya, sama seperti kita menggunakan obat-obatan yang mekanismenya tidak sepenuhnya dipahami pada tingkat molekuler. Namun, situasi ini memang menciptakan tantangan untuk penelitian keamanan AI dan keandalan sistem.
Perdebatan yang sedang berlangsung menyoroti ketegangan mendasar dalam pengembangan AI modern. Kita menciptakan sistem yang melampaui kemampuan kita untuk sepenuhnya memahaminya, namun kita masih harus memastikan mereka berperilaku dengan aman dan dapat diprediksi. Tantangan ini kemungkinan akan meningkat ketika sistem AI menjadi lebih kuat dan otonom.
Ketidaksepakatan komunitas tentang tingkat pemahaman kita mencerminkan laju kemajuan AI yang cepat. Sementara beberapa peneliti fokus pada fondasi matematis yang kita pahami, yang lain menekankan wilayah luas perilaku AI yang masih belum dijelajahi. Kedua perspektif menawarkan wawasan berharga tentang keadaan penelitian kecerdasan buatan saat ini.
Referensi: Do we understand how neural networks work?