Neurosymbolic AI: Solusi untuk Masalah Keandalan Generative AI
Generative AI telah membuat kemajuan yang mengesankan dalam beberapa tahun terakhir. Ia dapat menulis esai, menciptakan seni, dan bahkan menggubah musik. Namun, ketika datang pada keakuratan fakta, seringkali AI ini kurang tepat. Ia mungkin dengan yakin memberitahu Anda bahwa zebra hidup di bawah air atau bahwa Menara Eiffel berada di Roma. Meskipun kesalahan-kesalahan ini mungkin tampak tidak berbahaya, namun mereka menunjukkan masalah yang lebih besar: kepercayaan. Di bidang-bidang seperti kesehatan, hukum, atau keuangan, kita tidak bisa membiarkan AI membuat kesalahan seperti itu.
Di sinilah neurosymbolic AI dapat membantu. Dengan menggabungkan kekuatan jaringan saraf dengan logika dari AI simbolik, ia dapat menyelesaikan beberapa masalah keandalan yang dihadapi oleh generative AI. Dengan neurosymbolic AI, kita dapat membangun sistem yang tidak hanya menghasilkan jawaban tetapi menghasilkan jawaban yang dapat kita percayai.
Mengapa Generative AI Tidak Andal
Generative AI bekerja dengan menganalisis pola dalam jumlah data yang besar. Itulah bagaimana ia memprediksi kata atau gambar apa yang akan datang selanjutnya. Ia seperti alat pengisian otomatis yang canggih yang sangat serbaguna, tetapi sebenarnya ia tidak “tahu” apa pun. Ia hanya bermain dengan peluang. Ketergantungan ini pada probabilitas bisa membuatnya tidak terduga. Generative AI tidak selalu memilih opsi yang paling mungkin. Sebaliknya, ia memilih dari berbagai kemungkinan berdasarkan pola yang telah dipelajari. Keganjilan ini dapat membuatnya kreatif, tetapi juga berarti masukan yang sama bisa mengarah ke output yang berbeda. Ketidak konsistenan ini menjadi masalah dalam situasi-serius di mana kita membutuhkan jawaban yang dapat diandalkan.
Generative AI tidak memahami fakta. Ia meniru pola, itulah mengapa ia kadang-kadang membuat sesuatu dan menghadirkannya sebagai sesuatu yang nyata. Kecenderungan AI ini sering dikenal sebagai halusinasi. Misalnya, AI mungkin menciptakan kutipan dari orang terkenal atau membuat kutipan yang tidak ada. Ini berguna saat kita perlu membuat konten baru, tetapi bisa menjadi masalah serius, terutama ketika AI digunakan untuk memberikan saran tentang masalah medis, hukum, atau keuangan. Ia dapat menyesatkan orang untuk mempercayai informasi yang sebenarnya tidak benar.
Untuk memperburuk masalah, ketika AI membuat kesalahan, ia tidak menjelaskan dirinya sendiri. Tidak ada cara untuk memeriksa mengapa ia memberikan jawaban tertentu atau bagaimana memperbaikinya. Ia pada dasarnya adalah kotak hitam, menyembunyikan penalarannya dalam kumparan bobot matematis dan probabilitas. Ini bisa baik ketika Anda meminta rekomendasi sederhana atau bantuan kasual, tetapi jauh lebih membingungkan ketika keputusan AI mulai mempengaruhi hal-hal seperti kesehatan, pekerjaan, atau keuangan. Jika seorang AI menyarankan suatu pengobatan atau membuat keputusan perekrutan, tidak mengetahui mengapa ia memilih jawaban itu membuat sulit untuk percaya.
Pada intinya, generative AI adalah pencocok pola. Ia tidak merasa atau berpikir. Ia menghasilkan jawaban dengan meniru data yang ia latih. Hal ini membuatnya terdengar manusiawi, tetapi juga membuatnya rapuh. Perubahan kecil dalam masukan bisa mengakibatkan kesalahan besar. Landasan statistik AI mengandalkan pola dan probabilitas, yang membuatnya secara inheren acak. Ini dapat menghasilkan prediksi yang sangat yakin, bahkan ketika prediksi tersebut salah. Dalam bidang-bidang berisiko tinggi seperti saran hukum atau rekomendasi medis, ketidakdugaan dan kurangnya keandalan ini menimbulkan risiko serius.
Bagaimana Neurosymbolic AI Meningkatkan Keandalan
Neurosymbolic AI dapat menyelesaikan beberapa tantangan keandalan generative AI. Ia menggabungkan dua kekuatan: jaringan saraf yang mengenali pola dan AI simbolik yang menggunakan logika untuk berpikir. Jaringan saraf bagus dalam memproses data yang kompleks, seperti teks atau gambar. AI simbolik memeriksa dan mengorganisir informasi ini dengan aturan. Kombinasi ini dapat menciptakan sistem yang tidak hanya lebih cerdas tetapi juga lebih andal.
Dengan menggunakan AI simbolik, kita dapat menambahkan lapisan penalaran ke generative AI, memverifikasi informasi yang dihasilkan terhadap sumber-sumber atau aturan yang terpercaya. Hal ini mengurangi risiko halusinasi AI. Misalnya, ketika AI memberikan fakta sejarah. Jaringan saraf menganalisis data untuk menemukan pola, sementara AI simbolik memastikan outputnya akurat dan konsisten secara logis. Prinsip yang sama juga dapat diterapkan dalam bidang kesehatan. Sebuah alat AI mungkin menggunakan jaringan saraf untuk memproses data pasien, tetapi AI simbolik memastikan bahwa rekomendasinya sejalan dengan pedoman medis yang telah ditetapkan. Langkah tambahan ini menjaga hasil tetap akurat dan berdasar.
Neurosymbolic AI juga dapat membawa transparansi ke generative AI. Ketika sistem merasionalkan data, ia menunjukkan secara tepat bagaimana ia sampai pada sebuah jawaban. Misalnya, dalam sektor hukum atau keuangan, seorang AI bisa menunjuk pada undang-undang atau prinsip tertentu yang ia gunakan untuk menghasilkan saran-sarannya. Transparansi ini membangun kepercayaan karena pengguna dapat melihat logika di balik keputusan tersebut dan merasa lebih percaya diri dalam keandalan AI.
Hal ini juga membawa konsistensi. Dengan menggunakan aturan untuk membimbing keputusan, neurosymbolic AI memastikan bahwa respons tetap stabil, bahkan ketika masukan serupa. Hal ini penting dalam bidang perencanaan keuangan, di mana konsistensi sangat penting. Lapisan penalaran logis menjaga output AI tetap stabil dan didasarkan pada prinsip-prinsip yang kuat, mengurangi ketidakdugaan.
Kombinasi kreativitas dengan pemikiran logis membuat neurosymbolic generative AI lebih pintar dan lebih aman. Ini bukan hanya tentang menghasilkan respons – ini tentang menghasilkan respons yang bisa diandalkan. Saat AI semakin terlibat dalam bidang kesehatan, hukum, dan bidang penting lainnya, alat-alat seperti neurosymbolic AI menawarkan jalan ke depan. Mereka membawa keandalan dan kepercayaan yang benar-benar penting ketika keputusan memiliki konsekuensi nyata.
Studi Kasus: GraphRAG
GraphRAG (Graph Retrieval Augmented Generation) menunjukkan bagaimana kita dapat menggabungkan kekuatan generative AI dan neurosymbolic AI. Generative AI, seperti model bahasa besar (LLMs), dapat membuat konten yang mengesankan, tetapi seringkali mengalami kesulitan dalam hal akurasi atau konsistensi logis.
GraphRAG mengatasi ini dengan menggabungkan graf pengetahuan (pendekatan AI simbolik) dengan LLMs. Graf pengetahuan mengorganisir informasi ke dalam node, membuatnya lebih mudah untuk melacak hubungan antara fakta-fakta yang berbeda. Pendekatan terstruktur ini membantu AI tetap berlandaskan data yang dapat dipercaya sambil tetap menghasilkan respons kreatif.
Ketika Anda bertanya pada GraphRAG, ia tidak hanya bergantung pada pola. Ia melakukan cross-referensi jawabannya dengan informasi yang dipercayai dalam graf. Langkah tambahan ini memastikan respons yang logis dan akurat, mengurangi kesalahan atau “halusinasi” yang umum terjadi dalam generative AI tradisional.
Tantangan Mengintegrasikan Neurosymbolic dan Generative AI
Namun, menggabungkan neurosymbolic AI dengan generative AI tidak mudah. Dua pendekatan ini bekerja dengan cara yang berbeda. Jaringan saraf baik dalam memproses data yang kompleks, tidak terstruktur, seperti gambar atau teks. AI simbolik, di sisi lain, fokus pada penerapan aturan dan logika. Menggabungkan keduanya memerlukan keseimbangan antara kreativitas dan akurasi, yang tidak selalu mudah dicapai.
Generative AI adalah tentang menghasilkan hasil yang baru, beragam, tetapi AI simbolik menjaga segalanya berlandaskan logika. Menemukan cara untuk membuat keduanya bekerja bersama tanpa mengorbankan kinerja adalah tugas yang sulit.
Arah Masa Depan yang Harus Diikuti
Melihat ke depan, ada banyak potensi untuk meningkatkan cara kerja neurosymbolic AI dengan model generative. Salah satu kemungkinan menarik adalah menciptakan sistem hibrida yang dapat beralih antara dua metode tergantung pada apa yang dibutuhkan. Untuk tugas-tugas yang memerlukan akurasi dan keandalan, seperti dalam bidang kesehatan atau hukum, sistem dapat lebih mengandalkan penalaran simbolik. Ketika kreativitas diperlukan, ia dapat beralih ke generative AI. Juga ada pekerjaan yang dilakukan untuk membuat sistem-sistem ini lebih dapat dimengerti. Memperbaiki cara kita melacak penalarannya akan membantu membangun kepercayaan dan keyakinan. Saat AI terus berkembang, neurosymbolic AI dapat membuat sistem lebih pintar dan lebih dapat diandalkan, memastikan bahwa mereka baik kreatif dan tepercaya.
Kesimpulan
Generative AI sangat kuat, tetapi ketidakdugaan dan kurangnya pemahaman membuatnya tidak dapat diandalkan untuk bidang-bidang berisiko tinggi seperti kesehatan, hukum, dan keuangan. Neurosymbolic AI bisa menjadi solusi. Dengan menggabungkan jaringan saraf dengan logika simbolik, ia menambahkan penalaran, konsistensi, dan transparansi, mengurangi kesalahan dan meningkatkan kepercayaan. Pendekatan ini tidak hanya membuat AI lebih cerdas tetapi juga memastikan keputusannya dapat diandalkan. Saat AI semakin berperan dalam bidang-bidang penting, neurosymbolic AI menawarkan jalan ke depan – di mana kita bisa mengandalkan jawaban yang diberikan AI, terutama ketika nyawa dan mata pencaharian terlibat.