Ududtoto – Dalam perkembangan teknologi kecerdasan buatan, keberhasilan model-model AI generatif baru-baru ini memunculkan keyakinan bahwa Artificial General Intelligence (AGI) akan segera terwujud. Meskipun model tersebut dapat meniru aspek-aspek tertentu dari kecerdasan manusia, mereka justru mengabaikan pemahaman dasar yang mendasari kecerdasan kita. Model ini muncul bukan sebagai solusi cerdas terhadap masalah kecerdasan, melainkan karena skalabilitas yang berhasil diterapkan pada perangkat keras yang ada.
Ada anggapan bahwa pendekatan multimodal—di mana jaringan modular besar dioptimalkan untuk berbagai bentuk data—akan menghasilkan AGI yang sejati. Namun, pandangan tersebut dianggap tidak realistis dalam jangka pendek karena tidak memadai untuk memahami penalaran sensorimotor, perencanaan pergerakan, dan koordinasi sosial, yang semuanya krusial bagi kecerdasan manusia. Menghadapi tantangan ini, peneliti mendorong pendekatan yang lebih terfokus pada interaksi dan pemahaman fisik dari dunia nyata, alih-alih menggabungkan berbagai modalitas menjadi satu kesatuan.
AGI sejati seharusnya dapat beroperasi di semua domain, termasuk kemampuan untuk menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan realitas fisik, seperti memperbaiki mobil atau menyiapkan makanan. Penelitian menunjukkan bahwa banyak model saat ini, termasuk Large Language Models (LLMs), hanya belajar pola tanpa memahami konteks sesungguhnya dari dunia. Mereka menghasilkan prediksi yang tampaknya cerdas, tetapi sebenarnya tidak mencerminkan pemahaman yang dalam.
Sebagai penutup, penting bagi para peneliti dan praktisi untuk mengembangkan model AI yang tidak hanya mengandalkan skalabilitas tetapi juga mengintegrasikan ilmu pengetahuan tentang interaksi dan konteks fisik, guna mencapai tujuan AGI yang lebih holistik.