“Halo, HAL. Apakah kamu membacaku, HAL?” kata astronot Dave Bowman, berusaha mati-matian untuk mengendalikan emosinya.
Isi
- Apa yang kita pikirkan ketika kita berpikir tentang melupakan
- Membangun kelupaan menjadi A.I.
Ada jeda dan kemudian, dengan nada monoton tanpa emosi, komputer merespons. “Setuju, Dave. Aku membacakanmu.”
Video yang Direkomendasikan
“Buka pintu ruang pod, HAL.”
Jeda panjang lainnya. Apakah HAL, A.I. yang mengendalikan itu Penemuan Satu pesawat luar angkasa, benarkah mengabaikannya? Tentu saja mustahil, pikir Bowman. Kapan saja, HAL akan bertindak dan patuh —
“Maaf, Dave,” lanjut HAL. “Saya khawatir saya tidak bisa melakukan itu.”
"Apa masalahnya?" Dave bertanya.
“Yah, begitulah, Dave. Saya lupa cara membukanya.”
Oke, bukan itu yang terjadi 2001: Pengembaraan Luar Angkasa, tapi lelucon itu pada dasarnya ditulis sendiri. Lagi pula, jika menyangkut kecerdasan buatan, ingatan yang baik tampaknya menjadi salah satu kualitas prasyarat yang ingin ditanamkan oleh para peneliti ke dalam sistem mereka. Tidak ada yang menginginkan A.I. yang polanya sendiri mengikuti jenis kecerdasan sehari-hari yang biasa-biasa saja yang melupakan banyak hal. Lalu, mengapa demikian?
Facebook membangun A.I. yang pelupa? Dan mengapa, seperti lelucon lama tentang pelayan dan lalat di sup pelanggan, kita semua akan segera menginginkannya?Apa yang kita pikirkan ketika kita berpikir tentang melupakan
Ternyata jawabannya adalah kita Mengerjakan menginginkan sesuatu yang lebih seperti keseharian, kecerdasan biasa-biasa saja yang melupakan banyak hal di sana-sini. Manusia melupakan hal-hal penting seperti hari jadi dan dompet serta menutup garasi sebelum kita pergi berlibur. Itu adalah kelupaan yang kurang optimal. Namun kita juga melupakan sebagian informasi karena kita tidak perlu menyimpannya, menghentikannya begitu saja detritus terperangkap dalam saluran pembuangan makanan sebelum dapat melewati saluran pembuangan jangka pendek dan jangka panjang Penyimpanan.
Di sebuah eksperimen terkenal, orang-orang diminta mengenali satu sen AS dengan benar dari kumpulan gambar yang menunjukkan satu sen yang salah. Meskipun para peserta mungkin melihat dan menggunakan uang receh setiap hari, ternyata mereka terbukti buruk dalam mengerjakan tugas tersebut. Seperti yang ditulis para peneliti: “Secara seimbang, hasilnya konsisten dengan gagasan bahwa detail visual suatu objek, bahkan objek yang sangat familiar, biasanya hanya tersimpan dalam memori sejauh berguna dalam kehidupan sehari-hari kehidupan."
Meskipun tidak sesederhana mengatakan bahwa otak dapat terisi seperti penyimpanan hard drive, hal ini pasti bersifat jangka pendek kenangan yang tampaknya membusuk ketika tidak diperlukan lagi, sementara kenangan lain masuk ke dalam otak kita dan tinggal di sana bebas sewa. Sebuah contoh? Pikirkan di mana Anda mengemas dekorasi Natal pada liburan lalu. Selanjutnya, berjalanlah secara mental dari meja depan ke kamar Anda di hotel terakhir yang Anda tinggali, hotel yang kemungkinan besar tidak akan Anda tinggali lagi. Tidak ada informasi yang penting bagi kesejahteraan Anda. Meskipun demikian, satu informasi diperlukan dan yang lainnya tidak. Entah bagaimana otak Anda tahu mana yang harus dibuang ke tempat sampah.
Inilah ide di balik A.I. proyek, yang disebut Expire-Span. Sebagai kecerdasan buatan Model ini semakin banyak diterapkan pada kumpulan data berdurasi panjang seperti artikel dan buku, sehingga biaya komputasi yang terkait dengan model ini meningkat seiring model tersebut mencoba mengingat lebih banyak informasi. Masalahnya menjadi semakin mendesak ketika orang-orang mengumpulkan lebih banyak data multimedia yang kaya tentang kehidupan mereka.
“Otak adalah sistem yang sangat kompleks yang belum sepenuhnya dipahami, dan ada banyak jenis memori berbeda yang membentuk memori manusia.”
“Seiring dengan bertambahnya jumlah konten yang kami miliki, pertanyaan utamanya adalah penyimpanan,” Angela Penggemar, seorang ilmuwan peneliti di Facebook AI Research Paris, mengatakan kepada Digital Trends. “Ponsel, misalnya, memiliki jumlah memori yang terbatas. Hal ini bahkan menjadi masalah yang lebih besar pada perangkat wearable dan aplikasi jenis perangkat lainnya, yang mungkin disebabkan oleh alasan privasi bahwa orang-orang sangat ingin konten disimpan di perangkat mereka dan bukan di server atau cloud, sehingga menonjolkan penyimpanan tantangan.”
A.I. saat ini model mengambil pendekatan Frank Sinatra terhadap ingatan - artinya mereka mengingat semua atau tidak sama sekali. Entah mereka menyimpan semua informasi yang dibuat pada setiap langkah waktu, atau mereka melupakan semuanya setelah waktu yang telah ditentukan. Sainbayar Sukhbaatar, AI Facebook lainnya. ilmuwan peneliti, mengibaratkannya dengan mengingat dengan sempurna segala sesuatu yang terjadi dalam seminggu terakhir, tapi sama sekali tidak lebih dari itu.
Membangun kelupaan menjadi A.I.
Para peneliti telah memasukkan kata “lupa” ke dalam AI. model sebelumnya. Memori Jangka Pendek Panjang Model (LSTM), misalnya, menambahkan mekanisme lupa ke jaringan saraf berulang (RNN), salah satu teknologi inti yang mendorong pembelajaran mesin. “RNN memiliki memori internal yang terdiri dari satu vektor, jadi melupakannya berarti menimpanya dengan informasi baru,” kata Sukhbaatar kepada Digital Trends.
Sebaliknya, Expire-Span menambahkan mekanisme lupa ke memori eksternal yang dapat memuat ribuan vektor. Informasi baru diamati, namun Expire-Span – yang namanya mengingatkan kita pada jenis label kadaluarsa yang ditemukan pada botol susu – memiliki kemampuan untuk menentukan berapa lama informasi tersebut harus disimpan dalam memori. Jika informasi dirasa tidak penting untuk masa depan, informasi tersebut dapat dibuat secara bertahap pembusukan, sebelum akhirnya diberantas dari A.I. memori model untuk memberikan ruang yang lebih berguna informasi.
Untuk melakukan hal ini, model harus mampu memprediksi apa yang relevan dan tidak relevan dengan suatu hal tertentu tugas, sebelum menetapkan tanggal kedaluwarsa yang benar, setelah itu informasi tersebut akan hilang dari A.I. sistem. Dengan membuang informasi yang tidak relevan, A.I. mampu memproses informasi dalam skala yang lebih besar.
Seperti kebanyakan penelitian kecerdasan buatan Facebook, raksasa jejaring sosial ini belum mengumumkan bahwa Expire-Span akan dimasukkan ke dalam produk intinya dalam waktu dekat. Namun, seiring dengan semakin banyaknya data pengguna yang ditangani Facebook (belum lagi datanya dikabarkan pindah ke kacamata pintar), tidak sulit untuk melihat bagaimana teknologi ini dapat diterapkan. Ketika A.I. alat mampu bekerja pada tingkat kinerja tinggi meskipun berhadapan dengan tumpukan data yang sangat besar, Expire-Span mungkin menjadi alasannya.
Jangan salah berasumsi bahwa membuat A.I. menandai langkah lain menuju pembuatan A.I. namun lebih manusiawi. Alasan pasti mengapa manusia melupakan sesuatu masih menjadi bahan penyelidikan para peneliti. Seperti halnya jaringan saraf yang terinspirasi dari otak yang mendominasi AI modern, algoritme pelupa di Facebook dimodelkan berdasarkan teori kelupaan; bukan upaya untuk menirunya dengan biofidelitas apa pun.
“Otak adalah sistem yang sangat kompleks yang belum sepenuhnya dipahami, dan ada banyak jenis memori berbeda yang membentuk memori manusia,” kata Sukhbaatar. “Expire-Span, seperti semua A.I. mekanisme, mungkin terinspirasi oleh otak manusia, namun pada akhirnya tidak mencerminkan bagaimana otak sebenarnya bekerja. Memori khususnya adalah bidang penelitian yang sangat aktif. Analogi ingatan manusia yang kami gambarkan ditambahkan untuk tujuan kejelasan saja, meskipun analogi ini jelas menginspirasi pekerjaan kami.”
Dan jangan sampai kamu melupakannya!
Rekomendasi Editor
- A.I. pengenalan gambar baru Facebook dilatih pada 1 miliar foto Instagram
- A.I. baru Facebook membawa pengenalan gambar ke tingkat yang baru
- Bagaimana A.I. dapat mengalahkan malware yang bahkan belum ada
