Courtesy of Forbes

Komputer Sekarang Berpikir Keras: AI Tingkat Selanjutnya dan Skala Waktu Uji

26 Nov 2024, 16.49 WIB

105 dibaca

Saat ini, banyak orang sedang membahas tentang bagaimana komputer dapat "berpikir" dan bagaimana teknologi meniru cara manusia berpikir. Ada istilah yang disebut "scaling laws" yang menjelaskan bagaimana kinerja AI dapat meningkat dengan menambah sumber daya. Namun, ada perdebatan apakah cara ini masih efektif atau sudah mencapai batasnya. Beberapa ahli berpendapat bahwa kita perlu pendekatan baru yang lebih dinamis, seperti "test-time scaling," yang memungkinkan AI untuk menyesuaikan diri dengan tuntutan tugas secara real-time, mirip dengan cara manusia berpikir dan mengambil keputusan.

Salah satu contoh dari inovasi ini adalah penggunaan teknik "test-time training" yang dapat meningkatkan kemampuan AI dalam menyelesaikan tugas-tugas yang lebih kompleks. Misalnya, ada tes bernama ARC (Abstraction and Reasoning Corpus) yang menunjukkan bahwa manusia masih lebih baik dalam menyelesaikan masalah abstrak dibandingkan AI. Namun, dengan teknik baru ini, AI dapat belajar dan beradaptasi lebih baik, sehingga bisa bersaing dengan manusia dalam menyelesaikan tugas-tugas yang sulit. Ini adalah langkah besar dalam pengembangan AI yang lebih cerdas dan efisien.

Sumber: https://www.forbes.com/sites/johnwerner/2024/11/26/computers-are-now-thinking-hard-next-level-ai-and-test-time-scaling/

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan hukum skala dalam konteks AI?

Hukum skala adalah prinsip yang menjelaskan bagaimana kinerja AI dapat meningkat dengan menambah sumber daya komputasi, meskipun ada kontroversi tentang batasan hukum ini.

Siapa yang menciptakan dataset ARC dan apa tujuannya?

Dataset ARC diciptakan oleh Francois Chollet untuk menunjukkan bagaimana manusia dapat mengungguli AI dalam berpikir abstrak dan kreatif.

Apa perbedaan antara pembelajaran awal dan pembelajaran waktu-tes?

Pembelajaran awal adalah proses belajar dasar, sedangkan pembelajaran waktu-tes adalah penerapan pengetahuan dalam situasi nyata secara langsung.

Bagaimana teknik penggunaan sumber daya dinamis berfungsi dalam AI?

Teknik penggunaan sumber daya dinamis memungkinkan model AI untuk menyesuaikan kompleksitasnya berdasarkan tantangan yang dihadapi, mirip dengan cara manusia beradaptasi.

Mengapa test-time training penting untuk meningkatkan kinerja AI?

Test-time training penting karena dapat memberikan model AI kekuatan tambahan untuk bersaing dalam pengujian yang lebih kompleks, meningkatkan kemampuannya untuk berpikir dan mengambil keputusan.