Komputer itu. “Kecanggihan”nya adalah karena dan pada kesederhanaan-nya dalam berpikir.

Kalo komputer makin kompleks, makin punya input yg banyak (e.g. mata, telinga, dll), akan makin “tampak bodoh” lah dia. Persis seperti otak. Makin bisa kita menyederhanakan pikiran, maka makin jernih kita memproses persoalan (baca: more processing power). Berilah komputer paling canggih sepasang mata, telinga, hidung, mulut, dan alat peraba. Suprisingly, lo bakal menemukan komputer yg “gampang lupa”. Kebodohan/Lupa adalah suatu kecanggihan super. Baru cuma otak manusia yg “ngerti” logic binary yg ini.

Baik otak dan komputer, keduanya digunakan untuk memproses kalkulasi matematika, mengurus algoritma2 kompleks dan menyimpan informasi2 penting. Cuma aja, komputer masih sangat amat primitif kalo dibandingin sama cara kerja otak, karena tantangan-nya juga jutaan (kalo bukan milyaran) kali lebih banyak dari processor komputer. Tapi balik lagi, justru karena ke-primitif-an nya itulah komputer bisa tampak lebih canggih dari otak, dia bisa mengkalkulasi lebih tepat persoalan matematika “sederhana” yang sudah lama dilupakan oleh otak manusia.

Jangan salah tapi, otak juga kan masih ada stock ke”primitif”an nya itu. Orang2 jenius, prodigy2 ternama, mereka memiliki kemampuan untuk bolak-balik antara dua mode otak ini. Saat mereka di state otak primitif mereka, mereka bisa “melihat” persoalan lebih jernih. Begitu balik ke depan, tinggal keluar kesimpulan. Ini makanya orang bilang kalo orang jenius itu suka melompat dari A ke D sementara orang2 lain masih berkutat di B atau C.

Sekarang kita beramai2 berusaha membuat robot/komputer yang semirip mungkin manusia (well, dari dulu siih). Pertanyaannya sekarang, gimana caranya kita membuat artificial intelligence yang bisa mencapai state “lupa”. Bukan cuma if/else ya (baca: pura2 lupa). Tapi robot yang bisa menciptakan “imajinasi” dan bisa “terhanyut” di dalamnya.

Imajinasi permukaan, atau imajinasi tanpa motivasi, dari matematika secara prinsip cukup simple (walaupun ya sangat amat rumit pada saat runtime implementasi-nya). Salah satu Model yg bisa dilakukan oleh logic programming sekarang adalah seperti ini: …Setengah mengacak kumpulan pixel yg di dapat dari vision’s input, dimana sebelumnya setiap pixel di perlakukan sebagai object (ini kalo ngomong dari term Object-Oriented Programming ya). Nah, jika pada tiap object tersebut sudah bisa ditempelkan “sifat”, tinggal dibuat hukum sebab-akibat dari sifat2 yg ada. Ini demi tercipta-nya imajinasi yang lebih “masuk akal” dan tidak terlalu abstrak. Sehingga dapat di “mengerti” oleh komputasi terbatas sekarang, untuk kemudian di beri layer2 kemungkinan terciptanya bentuk lain. Kelipatan 8-bit sudah cukup kompleks untuk menciptakan “bentuk baru”. Bila setiap satu bit diberi 8 kemungkinan. Berarti kalo dimatrix-kan akan terbentuk sebuah keputusan image/imaji yg berisi 16.777.216 pixel, ke 2 arah. Ok, sampe situ sih ok deh. Tapi tetap, tanpa ‘motivasi’ dasar dinamik, hasil imajinasi yg di dapat sangat sulit untuk terhubung langsung dengan knowledge yang sebelumnya ada.

Ini belum lagi ngomongin collective knowledge ya. Kalo udah di area itu, makin kecil lagi (kalo tidak boleh dibilang tidak ada) kemungkinan si imajinasi permukaan untuk mencerap dan memparsing diri-nya sendiri untuk dipetakan kedalamnya.

Jadi apa fungsinya dong tulisan ini? ya gak tau. namanya jg mumbling

Be Sociable, Share!

• 

Be Sociable, Share!

• 

2 Comments