Courtesy of QuantaMagazine

Bagaimana Fisika Spin Glass Membuka Jalan bagi Kecerdasan Buatan Modern

Menjelaskan bagaimana fisika spin glasses telah berkontribusi pada perkembangan kecerdasan buatan dan bagaimana teori ini dapat digunakan untuk memahami dan merancang jaringan saraf yang lebih canggih.

30 Apr 2025, 07.00 WIB

70 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Penemuan gel kaca yang awalnya dianggap tidak berguna ternyata memiliki dampak besar dalam pengembangan kecerdasan buatan.
Jaringan Hopfield mengubah cara kita memahami memori dan asosiasi dalam konteks jaringan neural.
Perkembangan terbaru dalam arsitektur jaringan neural menunjukkan bahwa konsep-konsep fisika dapat digunakan untuk merancang model AI yang lebih efektif.

Milan, Italy - Spin glasses, meskipun tidak memiliki aplikasi material yang jelas, telah menginspirasi teori-teori yang memicu revolusi dalam kecerdasan buatan. John Hopfield menggunakan fisika spin glasses untuk membangun jaringan saraf yang dapat belajar dan mengingat memori, yang kemudian menghidupkan kembali studi tentang jaringan saraf. Hopfield menemukan cara untuk menyimpan dan mengingat data menggunakan jaringan saraf digital dengan menempatkan memori di dasar lereng energi.

Hopfield dan Geoffrey Hinton menerima Hadiah Nobel Fisika pada tahun 2024 untuk pekerjaan mereka pada fisika statistik jaringan saraf. Hopfield networks dapat mengingat beberapa memori, masing-masing dalam lembah energi mereka sendiri. Peneliti lain seperti Hinton mengembangkan mesin Boltzmann yang dapat mempelajari pola statistik dalam data pelatihan dan menghasilkan data baru yang sesuai dengan pola tersebut.

Model difusi, yang digunakan dalam generator gambar seperti Midjourney, dapat dipahami sebagai jenis jaringan Hopfield modern. Penskalaan jaringan interaksi dapat menghasilkan perilaku baru yang mengejutkan, menunjukkan bahwa perubahan kuantitas dapat memicu perubahan kualitas yang tidak terduga. Fisika statistik mungkin menjadi kunci untuk tidak hanya menggunakan tetapi juga memahami kecerdasan mesin yang mengubah dunia kita.

--------------------

Analisis Kami: Penerapan konsep spin glass untuk jaringan saraf adalah salah satu contoh terbaik bagaimana ilmu dasar yang tampaknya tidak berguna bisa memicu kemajuan besar dalam teknologi. Dengan menggabungkan fisika statistik dan kecerdasan buatan, kita membangun dasar yang kuat untuk memahami dan mengembangkan AI yang lebih canggih dan transparan.

--------------------

Analisis Ahli:

Marc Mézard: Hopfield adalah pionir yang membuat hubungan matematis antara spin glass dan jaringan saraf, memungkinkan penggunaan alat fisika statistik untuk model AI.

Lenka Zdeborová: Model dari fisika, seperti Ising dan spin glass, menyediakan kerangka yang sama untuk berbagai sistem kolektif, termasuk jaringan saraf dan AI modern.

--------------------

What's Next: Energi transformer dan model jaringan Hopfield modern kemungkinan akan terus menginspirasi pengembangan arsitektur AI yang lebih efisien dan dapat diinterpretasikan, bahkan berpotensi membantu mesin untuk berimajinasi dan berkreasi secara lebih alami di masa depan.

Referensi:
[1] https://www.quantamagazine.org/the-strange-physics-that-gave-birth-to-ai-20250430/

Pertanyaan Terkait

Apa itu gel kaca dan mengapa dianggap 'tidak berguna'?

Gel kaca adalah material yang menunjukkan perilaku aneh dan tidak memiliki aplikasi material yang jelas, tetapi teorinya berkontribusi pada pengembangan AI.

Siapa yang mengembangkan jaringan Hopfield dan apa kontribusinya?

Jaringan Hopfield dikembangkan oleh John Hopfield, yang menggunakan fisika gel kaca untuk menciptakan model jaringan neural yang dapat belajar dan mengingat.

Bagaimana jaringan Hopfield berfungsi dalam menyimpan dan mengingat memori?

Jaringan Hopfield berfungsi dengan menempatkan memori pada titik-titik rendah energi dalam lanskap energinya, memungkinkan pemulihan memori dengan cara yang mirip dengan cara manusia mengingat.

Apa hubungan antara fisika gel kaca dan kecerdasan buatan?

Fisika gel kaca memberikan alat dan teori yang digunakan untuk memahami dan membangun model kecerdasan buatan, termasuk jaringan neural.

Mengapa model Boltzmann penting dalam pengembangan jaringan neural?

Model Boltzmann penting karena memungkinkan jaringan neural untuk belajar pola statistik dari data pelatihan dan menghasilkan data baru yang sesuai.