Menyusul meninggalnya filsuf John Searle baru-baru ini, eksperimen pemikiran Kamar China miliknya yang terkenal telah muncul kembali dalam diskusi online dengan relevansi yang diperbarui. Awalnya diterbitkan pada tahun 1980, argumen Searle menantang klaim fundamental dari kecerdasan buatan kuat, dengan menyarankan bahwa komputer yang menjalankan program tidak akan pernah mencapai pemahaman atau kesadaran yang sesungguhnya. Kini, seiring model bahasa besar menunjukkan kemampuan yang semakin canggih, komunitas teknologi meninjau kembali debat filosofis yang telah berusia puluhan tahun ini dengan perspektif segar dan wawasan kontemporer.
Argumen Inti Ditinjau Kembali
Eksperimen pemikiran Kamar China Searle membayangkan seorang yang tidak memahami bahasa China duduk di sebuah ruangan yang penuh dengan buku aturan. Orang-orang menyelipkan karakter China di bawah pintu, dan orang tersebut mengikuti buku aturan untuk memanipulasi simbol-simbol ini, menghasilkan respons yang tampaknya menunjukkan pemahaman akan bahasa China. Searle berargumen bahwa sama seperti orang di dalam ruangan tidak memahami bahasa China meskipun menghasilkan respons yang benar, komputer yang menjalankan program tidak benar-benar memahami apa pun—mereka hanya memanipulasi simbol menurut aturan sintaksis tanpa menangkap maknanya. Perbedaan antara sintaks (aturan formal untuk memanipulasi simbol) dan semantik (makna sebenarnya di balik simbol-simbol tersebut) menjadi inti dari argumennya melawan AI kuat.
Konsep Kunci dalam Debat Chinese Room
- Strong AI: Posisi yang menyatakan bahwa komputer yang diprogram dengan tepat secara harfiah memiliki pikiran dan keadaan kognitif
- Weak AI: Pandangan bahwa komputer adalah alat yang berguna untuk mempelajari pikiran tetapi tidak memiliki pemahaman itu sendiri
- Intentionality: Konsep filosofis tentang "keterarahan"—keadaan mental yang terarah atau ditujukan pada objek dan keadaan tertentu
- Syntax vs Semantics: Perbedaan antara manipulasi simbol formal (syntax) dan makna yang sesungguhnya (semantics)
- Systems Reply: Argumen tandingan yang menyatakan bahwa pemahaman muncul dari keseluruhan sistem, bukan dari komponen-komponen individualnya
Reaksi Komunitas dan Bantahan
Komunitas teknologi masih sangat terbelah mengenai argumen Searle, dengan banyak yang menganggapnya jelas benar atau jelas salah. Satu kritik umum, yang dikenal sebagai bantahan sistem, menyarankan bahwa meskipun individu di dalam ruangan tidak memahami bahasa China, keseluruhan sistem—termasuk orang tersebut, buku aturan, dan prosesnya—mungkin merupakan pemahaman. Namun, Searle mengantisipasi keberatan ini dengan membuat orang tersebut menginternalisasi semua aturan dan basis data simbol, dengan berargumen bahwa bahkan dalam kondisi itu, tidak ada pemahaman yang muncul. Para kritikus membantah bahwa ini menciptakan situasi yang setara dengan otak terbelah, di mana satu bagian sistem memproses bahasa China sementara kesadaran tetap terpisah.
Orang melakukan hal-hal yang secara pribadi tidak mereka pahami, hanya dengan mengikuti aturan, sepanjang waktu. Seseorang tidak perlu memahami mengapa navigasi celestial bekerja untuk dapat melakukannya, misalnya.
Kritik menarik lainnya membandingkan argumen Searle dengan mengklaim bahwa kue itu rapuh, resep itu sintaksis, sintaksis tidak cukup untuk kerapuhan, jadi penerapan resep tidak cukup untuk membuat kue. Ini menyoroti apa yang oleh banyak orang dianggap sebagai kelemahan mendasar dalam penalaran Searle—mengacaukan deskripsi suatu proses dengan implementasi fisiknya.
Konteks Modern: LLM dan Pemahaman
Dengan munculnya model bahasa besar yang canggih, argumen Kamar China telah mengambil dimensi baru. Beberapa anggota komunitas mencatat bahwa sistem AI saat ini, meskipun mengesankan, masih melakukan kesalahan yang tampak jelas yang menunjukkan kurangnya pemahaman yang sesungguhnya. Yang lain menunjukkan bahwa motivasi awal Searle memang dibenarkan dalam konteks sistem awal seperti ELIZA, yang secara dramatis dianggap berlebihan meskipun memiliki kemampuan pencocokan pola yang sederhana. Diskusi telah berkembang untuk mempertimbangkan apakah sistem AI modern mungkin mengembangkan apa yang disebut seorang komentator sebagai model dunia—representasi internal yang dapat membentuk suatu bentuk pemahaman yang berbeda dari kesadaran manusia tetapi bermakna dengan caranya sendiri.
Linimasa Sistem AI Relevan yang Disebutkan
- ELIZA (1965): Chatbot awal yang menggunakan pencocokan pola, sering kali kemampuannya terlalu dibesar-besarkan
- SHRDLU (1973): Sistem pemahaman bahasa alami awal
- Program Schank (1977): Sistem pemahaman cerita yang secara khusus dibahas oleh Searle
- LLM Modern (2020-an): Model bahasa besar terkini yang telah memperbarui perdebatan
Implikasi Filosofis dan Pertanyaan Abadi
Daya tarik yang bertahan lama terhadap argumen Searle mencerminkan pertanyaan yang lebih dalam tentang sifat kesadaran, pemahaman, dan kecerdasan. Beberapa komentator menantang kerangka debat itu sendiri, dengan menyarankan bahwa makna mendahului kemanusiaan dan kesadaran dan ada sebagai sifat fundamental dari sistem fisik. Yang lain menekankan perbedaan antara kompetensi perilaku dan pemahaman sejati yang berakar pada pengalaman indrawi dan kesadaran. Seperti yang dicatat oleh seorang peserta, memahami rasa manis melibatkan lebih dari sekadar menggunakan kata dengan benar—itu memerlukan pengalaman nyata akan rasa manis dan perasaan yang terkait dengannya.
Percakapan terus berkembang, dengan kemajuan AI saat ini memberikan kasus uji baru untuk pertanyaan filosofis ini. Meskipun Searle tidak lagi hadir untuk membela posisinya, keterlibatan komunitas dengan idenya menunjukkan kekuatan abadi mereka untuk memicu pemikiran tentang apa artinya memahami, menjadi sadar, dan menciptakan mesin yang suatu hari nanti mungkin berbagi kapasitas ini.
Referensi: Minds, brains, and programs