Sandidharma.ac.id – Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi
bagian integral dari teknologi modern, tetapi penemuan terbaru oleh tim
peneliti dari Apple menunjukkan bahwa Enggak Segala model bahasa besar (Large
Language Models – LLM) dapat diandalkan.
Dalam penelitian yang dipimpin oleh
Iman Mirzadeh, Apple menemukan kelemahan AI di mana perubahan kecil dalam susunan pertanyaan
dapat menyebabkan penurunan akurasi yang signifikan dalam jawaban yang
dihasilkan oleh model-model ini. Intervensi ini membuka Percakapan mengenai potensi
kerentanan dalam sistem AI dan dampaknya pada aplikasi dunia Konkret.
Penelitian dan Metodologi
Tim peneliti Apple menguji beberapa model bahasa besar
terkemuka, termasuk Punya OpenAI dan Meta, Kepada mengevaluasi kemampuan mereka
dalam menangani tugas penalaran matematika. Mereka menggunakan alat pengujian
baru bernama GSM-Symbolic Kepada mengevaluasi bagaimana variasi dalam pertanyaan
dapat mempengaruhi hasil. Salah satu Konsentrasi Primer penelitian ini adalah
bagaimana detail yang tampaknya Enggak Krusial, seperti ukuran objek, dapat
mengubah jawaban yang dihasilkan oleh model.
Teladan yang diambil dari penelitian adalah pertanyaan
sederhana tentang jumlah buah kiwi yang dikumpulkan seseorang. Peneliti
menemukan bahwa ketika informasi tambahan mengenai ukuran kiwi ditambahkan ke
dalam pertanyaan, beberapa model bahasa besar, termasuk model dari OpenAI dan
Llama dari Meta, memberikan jawaban yang salah. Hal ini menunjukkan bahwa
meskipun model ini dilatih dengan dataset yang luas, mereka Enggak selalu dapat
menangani variasi dalam konteks pertanyaan dengan Langkah yang logis.
Baca juga: iBOX atau Digimap? Kenali Perbedaan Reseller Formal Apple di Indonesia!
Kelemahan dan Ketidakpastian dalam Penalaran
Kelemahan ini mengindikasikan bahwa model bahasa besar Enggak
menggunakan logika formal Kepada menyelesaikan masalah. Sebaliknya, mereka
tampaknya mengandalkan pengenalan pola yang kompleks, yang Bisa menjadi Enggak
Kukuh ketika dihadapkan dengan perubahan kecil dalam pertanyaan. Penelitian
menyatakan, “Kami Enggak menemukan bukti penalaran formal dalam LLM.
Perilaku mereka lebih Berkualitas dijelaskan oleh pencocokan pola yang canggih.”
Perubahan sekecil apa pun dalam pertanyaan dapat menyebabkan
variasi yang signifikan dalam jawaban, menunjukkan bahwa model-model ini
mungkin Enggak seandal yang diharapkan dalam situasi yang membutuhkan
konsistensi logis. Hal ini berpotensi menciptakan risiko dalam penggunaan AI
Kepada aplikasi yang memerlukan pemahaman dan penalaran yang mendalam.
Pengaruh pada Aplikasi AI
Dari hasil penelitian, para peneliti di Apple menyimpulkan
bahwa model bahasa besar perlu meningkatkan kemampuan logika mereka Kepada dapat
digunakan dalam aplikasi yang lebih kritis. Misalnya, dalam sektor kesehatan,
ketidakakuratan dalam penalaran AI dapat Mempunyai konsekuensi serius. Tim
peneliti menyarankan bahwa kombinasi antara jaringan saraf dengan penalaran
berbasis simbol, atau neurosymbolic AI, Bisa menjadi solusi Kepada meningkatkan
akurasi dan keandalan model AI.
Penalaran berbasis simbol, yang melibatkan representasi
pengetahuan menggunakan simbol seperti variabel dan aturan logis, dapat
membantu model AI Kepada melakukan Penarikan Konklusi yang lebih Pas dan relevan. Ini
adalah langkah Krusial Kepada memastikan bahwa kecerdasan buatan Enggak hanya
berfungsi sebagai alat pengenalan pola tetapi juga sebagai sistem yang Bisa
memahami dan memecahkan masalah dengan Langkah yang lebih manusiawi.
Baca juga: Mark Zuckerberg Prediksi Smartphone Akan Tergantikan dengan Benda Ini
Konklusi dan Asa ke Depan
Ditemukannya kelemahan dalam kecerdasan buatan oleh tim
Apple menciptakan momen Cerminan bagi industri teknologi. Meskipun LLM telah
merevolusi Langkah kita berinteraksi dengan komputer, penelitian ini menunjukkan
bahwa Lagi Eksis banyak pekerjaan yang perlu dilakukan Kepada Membikin AI lebih
dapat diandalkan, terutama dalam aplikasi yang memerlukan penalaran yang
kompleks.
Sebagai pengguna teknologi, Krusial Kepada memahami bahwa
kecerdasan buatan Enggak selalu infallible. Ketergantungan pada AI Kepada
keputusan yang memerlukan penalaran mendalam dapat berisiko, dan pendekatan
yang lebih hati-hati perlu diadopsi oleh pengguna dan pengembang.
Memperhatikan ke depan, kombinasi teknik baru dalam pengembangan
AI, seperti integrasi antara pendekatan berbasis pola dan berbasis simbol,
dapat membuka jalan bagi penciptaan model-model yang lebih robust. Dengan Langkah
ini, AI Enggak hanya dapat meningkatkan efisiensi tetapi juga memberikan nilai
yang lebih besar dalam konteks dunia Konkret.
Dalam rangka Kepada menciptakan AI yang lebih Berkualitas dan lebih
kuat, kolaborasi antara para peneliti, pengembang, dan industri sangat
diperlukan. Dengan usaha Berbarengan, kita dapat berharap Kepada Memperhatikan kecerdasan
buatan yang Enggak hanya efisien tetapi juga cerdas dan dapat diandalkan.
Baca Informasi dan Artikel yang lain di Google
News
(emh)