Apa yang dimaksud dengan penalaran dalam AI?

Rilis model penalaran terbaru, termasuk DeepSeek-R1, Gemini 2.0 Flash Thinking dari Google, Granite 3.2 dari IBM, serta seri o1 dan o3-mini dari OpenAI, telah membuat penalaran AI menjadi sorotan. Kemajuan dalam AI telah memungkinkan kemampuannya untuk berkembang dari mengikuti aturan yang telah ditetapkan menjadi mengintegrasikan beberapa bentuk penalaran. Dengan meningkatnya adopsi AI, peran teknologi ini pun bergeser.

Daripada hanya menghasilkan jawaban, model penalaran saat ini dapat merefleksikan dan menguraikan analisis selangkah demi selangkah. Hal ini memungkinkan AI untuk mengatasi masalah yang makin kompleks, memandu pengguna untuk mengambil tindakan yang berarti.

Namun, penalaran AI bukanlah kemampuan yang baru saja muncul dan telah diprogram ke dalam AI sejak masa-masa awalnya, menurut IBM Research Fellow Francesca Rossi. Kemampuan penalaran yang telah diprogram sebelumnya memberikan prediksi model AI suatu tingkat kepastian yang dapat dipercaya dan diandalkan. Namun model AI yang lebih baru mungkin tidak memiliki kepastian dan keandalan tersebut karena kemampuan penalarannya yang lebih dinamis, kata Rossi.

Meskipun AI dirancang untuk meniru cara berpikir manusia, Rossi mencatat bahwa AI masih memerlukan banyak pengembangan untuk benar-benar berpikir seperti manusia.

Penalaran dalam AI digambarkan sebagai sistem yang biasanya terdiri dari dua komponen inti:

    ● Basis pengetahuan

    ● Mesin inferensi

Basis pengetahuan adalah tulang punggung sistem penalaran AI. Basis pengetahuan berisi grafik pengetahuan, ontologi, jaringan semantik, dan model representasi pengetahuan lainnya. Bentuk-bentuk terstruktur ini memetakan entitas dunia nyata—seperti konsep, informasi spesifik domain, peristiwa, fakta, objek, hubungan, aturan, dan situasi—ke dalam struktur yang dapat diproses dan dipahami oleh model AI.

Bertindak sebagai otak dari sistem penalaran AI adalah mesin inferensi. Mesin ini didukung oleh model machine learning yang terlatih. Mesin inferensi mengimplementasikan logika dan metode penalaran yang diperlukan untuk menganalisis data dari basis pengetahuan dan mencapai keputusan.

Untuk mengilustrasikan cara kerja sistem penalaran AI, mari kita ambil contoh robot pembersih lantai otonom. Basis pengetahuannya dapat berisi informasi tentang berbagai jenis lantai dan jenis pembersihan yang dibutuhkan. Algoritma machine learning robot juga telah dilatih untuk mengenali dan mengklasifikasikan setiap jenis lantai berdasarkan basis pengetahuan ini.

Saat diterapkan untuk membersihkan, robot menerima dan memproses input, termasuk gambar dan data sensor. Kemudian, robot ini memanfaatkan basis pengetahuan dan pelatihannya serta menerapkan teknik penalaran yang sesuai untuk membuat keputusan waktu nyata tentang tindakan pembersihannya, seperti menyedot debu dan mengepel lantai kayu, ubin, dan vinil, tetapi hanya menyedot debu di lantai berkarpet.

Sistem AI menerapkan strategi penalaran yang berbeda tergantung pada kumpulan data dan aplikasi target. Mereka biasanya menggunakan kombinasi dari pendekatan-pendekatan ini:

    ● Penalaran abduktif

    ● Penalaran agen

    ● Penalaran analogis

    ● Penalaran akal sehat

    ● Penalaran deduktif

    ● Penalaran fuzzy

    ● Penalaran induktif

    ● Penalaran neuro-simbolik

    ● Penalaran probabilistik

    ● Penalaran spasial

    ● Penalaran temporal

Penalaran abduktif bertujuan untuk merumuskan kesimpulan yang paling mungkin berdasarkan pengamatan yang tersedia saat ini. Dalam bidang kesehatan, misalnya, algoritma diagnostik menggunakan penalaran abduktif untuk mengidentifikasi kemungkinan penyakit terbaik yang sesuai dengan serangkaian gejala sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan dalam basis pengetahuan.

Penalaran agenik memungkinkan agen AI untuk melaksanakan tugas secara mandiri. Agen sederhana mengandalkan aturan yang telah ditetapkan sebelumnya, sementara agen berbasis model menggunakan persepsi dan memori mereka saat ini di samping seperangkat aturan untuk beroperasi di lingkungan. Agen berbasis tujuan merencanakan dan memilih tindakan yang membantu mereka mencapai tujuan. Agen berbasis utilitas juga memiliki tujuan yang ingin dicapai, tetapi juga mempertimbangkan seberapa optimal hasilnya.

Dua paradigma penalaran yang umum untuk AI agen meliputi ReAct (Penalaran dan Tindakan) dan ReWOO (Penalaran Tanpa Pengamatan). ReAct menggunakan Strategi berpikir-bertindak-mengamati untuk memecahkan masalah selangkah demi selangkah dan meningkatkan respons secara berulang. ReWOO membuat rencana terlebih dahulu sebelum merumuskan tanggapan.

Penalaran analogis mentransfer pengetahuan dari satu situasi ke situasi lainnya. Metodologi penalaran ini mengacu pada analogi untuk menemukan kesamaan atau kemiripan antara skenario masa lalu dan skenario baru. Penelitian menunjukkan bahwa model AI, khususnya generative pretrained transformer (GPT), masih kesulitan dalam melakukan penalaran analogis^.1

Penalaran akal sehat menggunakan pengetahuan umum tentang dunia dan pengetahuan praktis tentang kehidupan sehari-hari untuk membuat keputusan. Model bahasa besar (Large Language Models/LLM), misalnya, dapat menyimpulkan pola dari bahasa alami yang mencerminkan penalaran yang masuk akal.

Penalaran deduktif menarik kesimpulan khusus dari fakta-fakta umum atau hipotesis yang lebih luas. Artinya, jika asumsinya benar, maka kesimpulannya juga harus benar.

Sistem pakar merupakan salah satu contoh sistem AI yang bergantung pada penalaran deduktif. Sistem ini dirancang untuk meniru kemampuan penalaran para pakar manusia. Sistem ini dilengkapi dengan basis pengetahuan yang berisi informasi dan aturan yang relevan dengan domain tertentu.

Sistem berbasis aturan, yang merupakan bagian dari sistem pakar, bergantung pada aturan if-then untuk memandu proses penalaran. Sistem ini dapat diterapkan dalam keuangan, misalnya, untuk membantu deteksi penipuan.

Penalaran fuzzy berfokus pada derajat kebenaran daripada kebenaran mutlak (benar atau salah). Hal ini membantu mengatasi ketidakjelasan.

Misalnya, dalam analisis sentimen, penalaran fuzzy dapat membantu mengevaluasi teks dan menentukan apakah teks tersebut mengekspresikan sentimen positif, negatif, atau netral.

Dibandingkan dengan penalaran deduktif, penalaran induktif menggunakan pengamatan spesifik untuk mendapatkan generalisasi yang lebih luas. Jenis penalaran ini biasanya diimplementasikan dalam teknik machine learning seperti pembelajaran yang diawasi, yang melatih model AI untuk memprediksi keluaran berdasarkan data pelatihan berlabel. Neural Networks juga memanfaatkan penalaran induktif untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang mendasari dalam kumpulan data.

Penalaran simbolik merepresentasikan konsep atau objek sebagai simbol, bukan angka, dan memanipulasinya sesuai dengan aturan logis. Neuro-simbolik AI menggabungkan kemampuan pembelajaran mendalam dari neural networks dengan penalaran simbolik untuk pengambilan keputusan yang lebih kuat. Ini adalah kemajuan yang cukup baru dan masih merupakan area penelitian yang masih berkembang.

Metode penalaran ini mengukur kemungkinan statistik dari hasil yang berbeda. Metode ini membantu pengambilan keputusan dalam kondisi ambigu atau tidak pasti, seperti ketika data terbatas atau jika hasil yang bervariasi dimungkinkan dan perlu dinilai.

Pengklasifikasi Naïve Bayes, misalnya, menggunakan prinsip-prinsip probabilitas untuk tugas klasifikasi. Penalaran probabilistik juga digunakan untuk tugas pemrosesan bahasa alami (NLP) dan aplikasi AI generatif.

Penalaran spasial memungkinkan sistem cerdas seperti kendaraan otonom dan robot untuk menangani ruang tiga dimensi. Jenis penalaran ini dapat menggabungkan pemodelan geometris untuk memahami bentuk dan permukaan serta algoritma pencarian jalur yang membantu menentukan rute terpendek atau paling optimal untuk menavigasi lingkungan yang dinamis secara efisien.

Penalaran spasial juga dapat mengintegrasikan convolutional neural networks (CNN), yang menggunakan data tiga dimensi untuk klasifikasi gambar dan tugas pengenalan objek.

Melalui penalaran temporal, sistem AI belajar untuk memproses data spesifik waktu dan memahami urutan kejadian, sehingga memungkinkan mereka untuk merumuskan rencana, menjadwalkan tugas, atau membuat forecasting.

Recurrent neural networks (RNN), misalnya, dilatih pada data berurutan atau seri waktu untuk menyimpulkan kesimpulan logis tentang hasil di masa depan. Sebuah RNN dapat digunakan untuk memprediksi penjualan masa depan, meramalkan kinerja pasar saham, atau menghasilkan ramalan cuaca.

Penalaran dapat menghasilkan aplikasi AI yang lebih kuat, tetapi juga memiliki keterbatasan. Berikut adalah beberapa tantangan yang terkait dengan sistem penalaran AI:

    ● Bias

    ● Biaya komputasi

    ● Penafsiran

Bias yang mungkin ada dalam data pelatihan dapat mengalir ke sistem penalaran AI. Diversifikasi sumber data dapat membantu mengurangi bias. Selain itu, menggabungkan pengawasan manusia, mengintegrasikan etika AI dalam pengembangan algoritma, dan membangun tata kelola AI sangat penting untuk memastikan sistem penalaran ini menghasilkan keputusan yang etis dan adil.

Tugas penalaran yang kompleks memerlukan daya komputasi yang signifikan, sehingga sulit untuk menskalakan sistem ini. Perusahaan harus mengoptimalkan model AI untuk efisiensi sekaligus menjaga akurasi. Mereka juga harus siap berinvestasi dalam sumber daya yang diperlukan untuk mengembangkan, melatih, dan menerapkan sistem penalaran ini.

Sistem penalaran AI, terutama yang lebih kompleks, sering kali merupakan model kotak hitam. Sistem ini tidak memiliki transparansi dalam teknik penalaran dan proses pengambilan keputusan. Beberapa metode dapat membantu membangun penafsiran dalam model AI, dan menciptakan sistem yang dapat diinterpretasikan dapat membantu membangun kepercayaan pengguna.

Penalaran dalam AI dapat berharga dalam konteks perusahaan, membantu dalam pemecahan masalah dan otomatisasi tugas-tugas yang kompleks. Berikut adalah beberapa industri yang dapat memperoleh manfaat dari sistem penalaran AI:

    ● Layanan pelanggan

    ● Keamanan siber

    ● Perawatan kesehatan

    ● Manufaktur

    ● Robotika

AI percakapan, seperti chatbot atau agen virtual, dapat menggunakan penalaran AI untuk respons yang lebih akurat terhadap pertanyaan pelanggan. Pengecer juga dapat memanfaatkan penalaran untuk mesin rekomendasi mereka, menyarankan item yang relevan untuk pengalaman pengguna yang lebih personal dan ditingkatkan.

Sistem penalaran AI dapat mendukung teknologi keamanan siber dalam memantau dan mendeteksi ancaman. Sistem ini juga dapat dengan cepat merekomendasikan tindakan yang tepat, sehingga membantu meningkatkan waktu respons.

Model penalaran AI dapat membantu diagnosis medis dan menyarankan rencana perawatan. Mereka juga dapat membantu mempercepat penemuan obat, menemukan molekul terbaik untuk diuji untuk pengembangan obat.

Sistem penalaran AI dapat membantu perkiraan permintaan untuk meningkatkan kontrol inventaris. Sistem pemeliharaan prediktif juga dapat mengandalkan penalaran AI untuk mengidentifikasi masalah peralatan secara real time dan merekomendasikan perbaikan yang tepat waktu.

Ketika dilengkapi dengan kemampuan penalaran, robot dapat beroperasi lebih efektif di ruang dunia nyata dan berinteraksi lebih baik dengan manusia dan mesin lainnya. Robot dapat membuat kesimpulan logis secara mandiri, membantu meningkatkan kemampuan beradaptasi, pemetaan lingkungan, navigasi, dan keterampilan memanipulasi objek.