Hipotesis Bahasa Pikiran sebagai Alternatif untuk Kecerdasan Buatan
Artikel ini membahas hipotesis Bahasa Pikiran sebagai alternatif fundamental untuk pendekatan AI saat ini. Para penulis, yang bekerja dalam Teori Persepsi Aktif (TAPe), mengklaim bahwa pendekatan berbasis biologis ini mengungguli model-model terbaru dalam visi komputer. Mereka membedakan pemrosesan simbolik TAPe yang terinspirasi otak dengan ketergantungan AI pada data dan komputasi yang besar.
Artikel ini membandingkan hipotesis Bahasa Pemikiran (Language of Thought), yang diperkenalkan oleh Jerry Fodor pada tahun 1970-an, dengan pendekatan AI modern. Artikel ini berpendapat bahwa AI, meskipun sukses, tidak cerdas dan tidak akan pernah menjadi cerdas, karena bergantung pada metode statistik brute-force seperti prediksi kata berikutnya dan propagasi balik, tanpa dasar biologis apa pun. Para penulis mempromosikan Teori Persepsi Aktif (TAPe) mereka sendiri, yang memodelkan mekanisme persepsi visual bawaan (detektor titik dan garis) sebagai elemen fundamental dari pemikiran. Mereka mengklaim bahwa TAPe mencapai kinerja superior dalam visi komputer dibandingkan dengan model tercanggih, menggunakan metode yang fundamental berbeda dari AI konvensional. Teks ini menelusuri bagaimana AI telah menjauh dari biologi, mengutip jaringan Hopfield dan karya Hinton sebagai langkah menuju abstraksi. Ia mengusulkan bahwa TAPe menawarkan jalur yang lebih realistis untuk memodelkan kognisi dengan mereplikasi pemrosesan simbolik otak itu sendiri, yang mereka sebut 'matematika bahasa' dan 'T-bit' (berbeda dengan bit).
Sumber: Хабр — Data Mining —
asli
