Dalam era teknologi masa kini, kecerdasan buatan (AI) telah dan sedang meresap ke dalam setiap aspek kehidupan. Kita sering mendengar tentang AI dalam aplikasi harian, daripada pembantu maya di telefon bimbit hingga kenderaan pandu sendiri.

Namun begitu, tidak semua sistem AI adalah sama. Sebenarnya, AI dibahagikan kepada beberapa tahap berbeza, yang paling biasa ialah AI sempit (Artificial Narrow Intelligence – ANI, juga dikenali sebagai AI lemah) dan AI umum (Artificial General Intelligence – AGI, juga dikenali sebagai AI kuat). Jadi, apakah sebenarnya AI sempit dan AI umum, dan bagaimana perbezaannya? Mari kita bersama-sama INVIAI mendalami maklumat terperinci di bawah ini.

Apakah AI?

Sebelum membezakan AI sempit dan AI umum, kita perlu memahami apa itu AI. Menurut definisi klasik oleh pakar seperti Stuart Russell dan Peter Norvig, AI adalah “kajian dan reka bentuk agen pintar, di mana agen pintar adalah sistem yang mampu memahami persekitaran sekeliling dan melaksanakan tindakan untuk memaksimumkan peluang kejayaannya”. Secara ringkas, AI adalah penciptaan mesin atau perisian yang boleh melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia.

Dalam praktiknya, kecerdasan buatan merangkumi pelbagai sistem, daripada algoritma mudah hingga model pembelajaran mesin yang kompleks. Berdasarkan skop dan keupayaan kecerdasan, AI diklasifikasikan kepada AI sempit (ANI), AI umum (AGI) dan lebih jauh lagi AI super pintar (ASI). Kini, AI sempit adalah satu-satunya jenis yang telah dibangunkan dan digunakan secara meluas, manakala AI umum masih dalam peringkat teori. Untuk memahami dengan lebih jelas, mari kita telusuri setiap konsep.

Apakah AI sempit (Narrow AI)?

AI sempit (ANI – Artificial Narrow Intelligence), juga dikenali sebagai AI lemah, adalah jenis kecerdasan buatan yang direka untuk melaksanakan satu (atau beberapa) tugas khusus dengan keberkesanan tinggi. Ciri utama AI sempit ialah fokus hanya pada satu bidang atau masalah tertentu, contohnya pengecaman wajah, terjemahan bahasa, bermain catur, dan sebagainya.

AI sempit berfungsi dengan cemerlang dalam skop tugas yang telah diprogram atau dilatih, malah banyak sistem melebihi keupayaan manusia dalam bidang khusus tersebut. Namun, AI sempit tidak mempunyai kesedaran atau pemikiran seperti manusia, dan tidak boleh mengembangkan pengetahuan ke bidang di luar yang telah diprogramkan.

Dengan kata lain, sistem AI sempit seperti seorang pakar yang sangat mahir dalam satu perkara, tetapi sepenuhnya “buta” dalam perkara lain di luar kepakarannya. Inilah sebabnya ia dipanggil AI lemah – bukan kerana prestasinya lemah, tetapi kerana skop kecerdasannya terhad dalam lingkungan yang telah ditetapkan.

Kini, AI sempit adalah bentuk AI yang paling biasa dan juga apa yang kita temui dalam kehidupan seharian. Kebanyakan aplikasi AI di sekitar kita adalah AI sempit. Beberapa contoh AI sempit yang biasa termasuk:

• Pembantu maya: Pembantu suara seperti Apple Siri, Google Assistant atau Amazon Alexa diprogram untuk memahami arahan dan memenuhi permintaan pengguna (mencari maklumat, menetapkan peringatan, memainkan muzik, mengawal peranti pintar...). Mereka sangat mahir dalam skop ini, tetapi tidak boleh membuat perkara di luar fungsi yang telah diprogram.
• Sistem cadangan: Perkhidmatan seperti Netflix, YouTube, Spotify menggunakan AI sempit untuk menganalisis sejarah tontonan/mendengar anda dan mencadangkan kandungan yang sesuai dengan minat. Sistem ini boleh memberikan cadangan yang sangat tepat berdasarkan data, tetapi tidak boleh menghasilkan kandungan baru atau memahami konteks selain cadangan.
• Pengecaman wajah: Teknologi pengecaman wajah pada telefon (membuka kunci dengan Face ID), atau di media sosial (cadangan tag rakan dalam gambar) adalah AI sempit khusus untuk analisis imej wajah. Ia mengenal pasti siapa dalam gambar berdasarkan ciri wajah yang dipelajari, tetapi tidak memahami emosi atau niat orang tersebut.
• Kenderaan pandu sendiri (dalam tahap tertentu): Kenderaan autonomi menggunakan beberapa modul AI sempit yang berkoordinasi, contohnya sistem pengecaman papan tanda, sistem kekal di lorong, sistem brek kecemasan... Setiap modul menyelesaikan satu tugas khusus dalam pemanduan. Walaupun gabungan ini memberi kesan “kereta pandu sendiri yang pintar”, sebenarnya setiap AI hanya mengendalikan satu jenis situasi tertentu dengan baik. Kenderaan pandu sendiri kini masih belum boleh mengendalikan semua situasi kecemasan secara fleksibel seperti manusia.

Dengan kelebihan seperti ketepatan tinggi dan prestasi unggul dalam tugasan yang diberikan, AI sempit telah membawa banyak manfaat praktikal dalam kehidupan dan industri. Contohnya, dalam bidang perubatan, AI sempit membantu menganalisis imej X-ray untuk diagnosis; dalam kewangan, AI sempit mengesan penipuan transaksi; dalam pembuatan, AI sempit mengendalikan robot pemasangan, dan sebagainya.

Namun begitu, kelemahan utama AI sempit ialah had skop kecerdasan – ia tidak boleh belajar sendiri untuk melakukan tugas lain selain yang telah diajar. Jika mahu AI sempit melakukan tugas lain, kita perlu memprogram atau melatih semula dengan data baru. Contohnya, AI bermain catur hebat seperti AlphaGo hanya tahu bermain catur, tidak boleh tiba-tiba belajar memasak atau memandu. Ini bermakna fleksibiliti AI sempit hampir sifar di luar skop tugas asal.

Satu lagi perkara penting: AI sempit sepenuhnya bergantung pada data dan algoritma yang diberikan. Oleh itu, jika data latihan mengandungi kesilapan atau bias, AI sempit juga akan membuat kesilapan atau bias yang sama. Ini adalah had umum sistem AI masa kini.

Mereka tidak benar-benar “memahami” makna mendalam, tetapi hanya bertindak balas berdasarkan corak yang telah dipelajari. Oleh kerana had ini, para penyelidik sentiasa berhasrat membangunkan AI yang lebih maju yang boleh berfikir secara umum dan fleksibel seperti kecerdasan manusia – itulah AI umum (AGI).

Apakah AI umum (General AI)?

AI umum (AGI – Artificial General Intelligence), juga dikenali sebagai AI kuat, merujuk kepada satu sistem AI yang mempunyai kecerdasan menyeluruh seperti manusia. Ini bermakna AI umum mampu memahami, belajar sendiri dan menggunakan pengetahuan untuk menyelesaikan apa-apa tugasan atau masalah dalam pelbagai bidang, bukan hanya terhad kepada satu tugas khusus.

Jika AI sempit adalah pakar dalam satu bidang, maka AI umum digambarkan sebagai “pakar sejagat” yang boleh melakukan hampir semua perkara – daripada memandu, memasak, pengaturcaraan hingga diagnosis perubatan, nasihat undang-undang, dan sebagainya, serupa dengan bagaimana manusia pintar boleh mengendalikan pelbagai kerja berbeza.

Satu cara lain untuk membayangkan: AI kuat adalah kecerdasan buatan setaraf manusia. Ia bukan sahaja mengikuti arahan yang ada, tetapi juga boleh berfikir sendiri, merancang, berinovasi dan menyesuaikan diri apabila menghadapi situasi baru – keupayaan yang tiada pada AI sempit.

Dalam fiksyen sains, AI umum sering digambarkan sebagai mesin yang mempunyai pemikiran dan kesedaran tidak berbeza dengan manusia, malah mempunyai emosi. Contohnya, watak seperti J.A.R.V.I.S. dalam filem Iron Man atau Samantha dalam filem Her adalah contoh imaginasi AI yang mempunyai kecerdasan seperti manusia. Mereka boleh berbual secara semula jadi, belajar pengetahuan baru, dan mengendalikan pelbagai permintaan manusia secara fleksibel.

Setakat ini (tahun 2025), AI umum masih hanya matlamat teori dan belum ada sistem yang mencapai tahap ini. Walaupun terdapat kemajuan pesat dalam AI sempit dan beberapa sistem kelihatan “pintar serba boleh”, mereka belum benar-benar AGI.

Para pakar menegaskan bahawa AGI masih merupakan cabaran besar dan mungkin memerlukan beberapa dekad penyelidikan lagi. Ethan Mollick, profesor di Universiti Pennsylvania, menyatakan: “Walaupun kita telah mencapai kemajuan ketara dalam AI sempit, AI umum masih merupakan cabaran besar dan mungkin memerlukan beberapa dekad lagi penyelidikan”. Dengan kata lain, jalan menuju AGI masih panjang dan penuh liku.

Mengapa mencipta AI umum begitu sukar?...

Sebabnya ialah untuk memiliki kecerdasan seperti manusia, AI perlu menggabungkan banyak keupayaan kompleks: daripada pemahaman bahasa, persepsi imej, penalaran logik, pemikiran abstrak, hingga pembelajaran pengalaman dan penyesuaian sosial. Ini memerlukan terobosan dalam algoritma, kuasa pengkomputeran yang sangat besar, serta data latihan yang banyak dan pelbagai.

Selain itu, terdapat banyak isu etika dan keselamatan yang perlu dipertimbangkan ketika membangunkan AI yang setanding dengan manusia – contohnya bagaimana memastikan ia bertindak secara beretika, dan manusia masih mengawal AI jika ia menjadi terlalu pintar. Ini bukan sahaja masalah teknologi tetapi juga berkaitan dengan sosial dan falsafah.

Walaupun AGI sebenar belum wujud, beberapa sistem AI canggih baru-baru ini mula menunjukkan sebahagian kemampuan umum. Contohnya, beberapa model bahasa besar (seperti GPT-3, GPT-4 oleh OpenAI) boleh melaksanakan pelbagai tugasan berbeza: menjawab soalan, menulis, pengaturcaraan, terjemahan, malah lulus beberapa ujian yang dilakukan manusia.

Penyelidik di Microsoft berpendapat model GPT-4 boleh menyelesaikan tugasan baru dan pelbagai dalam bidang matematik, pengaturcaraan, perubatan hingga undang-undang tanpa perlu latihan khusus untuk setiap tugasan, dengan prestasi hampir setanding manusia. Mereka menganggap GPT-4 boleh dianggap sebagai versi awal AGI (walaupun belum sempurna).

Namun begitu, walaupun model canggih ini masih diklasifikasikan sebagai AI sempit mengikut definisi, kerana mereka kekurangan keupayaan pembelajaran kendiri sebenar dan masih terhad oleh batasan teknikal serta data latihan.

Contohnya, AI generatif seperti ChatGPT mempunyai pengetahuan luas dalam pelbagai bidang, tetapi ia tidak belajar sendiri pengetahuan baru di luar data latihan asal, dan juga tidak boleh bertukar ke tugasan fizikal di dunia nyata tanpa latihan tambahan. Oleh itu, AI umum sebenar masih menjadi matlamat masa depan, bukan masa kini.

Untuk gambaran lebih jelas, berikut adalah beberapa contoh anggaran AI umum (di masa depan, jika berjaya dibangunkan):

• Robot serbaguna sebagai pembantu manusia: Bayangkan robot berbentuk manusia yang boleh belajar sendiri semua kemahiran diperlukan – memasak sarapan mengikut citarasa anda, memandu anda ke tempat kerja tengah hari, mengatur perisian pada waktu petang, mengajar anak anda pada waktu malam. Ini adalah jenis AI umum ideal: satu kecerdasan yang boleh melakukan hampir semua kerja mental dan fizikal tanpa perlu arahan terperinci manusia untuk setiap tugas.
• Sistem doktor AI serba boleh: AI yang menggabungkan pengetahuan semua bidang perubatan, boleh mendiagnosis apa-apa penyakit berdasarkan simptom dan ujian, kemudian mencadangkan rawatan terbaik. Bukan sahaja terhad kepada perubatan, sistem ini juga memahami psikologi, pemakanan, undang-undang (untuk nasihat insurans kesihatan), dan sebagainya. Ia seperti seorang doktor – pakar umum kecerdasan buatan yang membantu manusia dalam semua aspek penjagaan kesihatan.

Contoh-contoh ini masih belum wujud, tetapi itulah visi yang dikejar oleh penyelidik AI. Jika suatu hari kita berjaya mencipta AI umum, ia akan menjadi lonjakan besar dalam teknologi – boleh dianggap sebagai “revolusi industri baru” dalam sejarah manusia.

Namun begitu, bersama manfaatnya datang cabaran dan risiko besar, seperti yang telah disebutkan: bagaimana mengawal kecerdasan yang boleh memperbaiki dirinya sendiri melebihi pemahaman manusia? Ini sebabnya terdapat banyak perdebatan mengenai pembangunan AGI yang memerlukan pendekatan berhati-hati.

Sebelum kita membandingkan kedua konsep secara langsung, perlu juga disebut istilah yang lebih tinggi daripada AGI iaitu ASI (Artificial Super Intelligence) – kecerdasan buatan super pintar. ASI merujuk kepada kecerdasan buatan yang jauh melebihi kemampuan manusia dalam semua aspek – mudahnya, jauh lebih pintar daripada manusia. Konsep ini masih sepenuhnya dalam hipotesis fiksyen sains, dan mungkin tidak akan pernah menjadi kenyataan.

Jika AGI adalah kecerdasan setaraf manusia, maka ASI adalah kecerdasan super pintar melebihi manusia. Sesetengah orang bimbang ASI, jika wujud, boleh menimbulkan akibat yang tidak terjangka bagi manusia kerana ia terlalu pintar dan di luar kawalan kita. Namun, itu adalah cerita masa depan yang jauh. Dalam artikel ini, kita akan fokus pada dua tahap yang lebih praktikal dan hampir: AI sempit (masa kini) dan AI umum (masa depan/harapan).

Perbezaan antara AI sempit dan AI umum

Ringkasnya, AI sempit (ANI) dan AI umum (AGI) berbeza dalam banyak aspek asas. Berikut adalah jadual perbandingan dan penjelasan beberapa perbezaan utama antara kedua jenis AI ini:

Skop tugasan

AI sempit hanya boleh melaksanakan satu atau beberapa tugasan khusus yang telah diprogram atau dilatih (contohnya hanya pengecaman imej, atau hanya bermain catur, dan sebagainya). Sebaliknya, AI umum bermaksud mampu melaksanakan apa-apa tugasan kecerdasan yang boleh dilakukan manusia, iaitu skop tidak terhad kepada bidang tertentu. Ringkasnya, AI sempit adalah “sebutir pasir kecil” manakala AI umum adalah “lautan luas” dari segi keupayaan.

Fleksibiliti dan pembelajaran

AI sempit kekurangan keupayaan untuk belajar sendiri dan menyesuaikan diri dengan situasi baru di luar data/algoritma asal – ia bergantung sepenuhnya pada program dan data yang diberikan. Sebaliknya, AI umum diharapkan boleh menyesuaikan diri dan belajar pengetahuan baru apabila menghadapi masalah baru, serupa dengan manusia yang belajar dari pengalaman baru. AI umum boleh menalar, membentuk kesedaran atau sekurang-kurangnya memahami secara umum tentang dunia, bukan hanya bertindak mengikut corak sedia ada.

Tahap pembangunan kini

AI sempit telah wujud dan digunakan secara meluas dalam kehidupan harian (dalam aplikasi, perkhidmatan, peranti pintar di mana-mana). Manakala AI umum masih hanya teori, makmal di seluruh dunia sedang mengkaji tetapi belum ada sistem yang mencapai kecerdasan tahap ini. Dengan kata lain, kesemua AI di sekeliling kita kini adalah AI sempit, walaupun ada yang sangat maju, AI umum sebenar belum muncul.

Contoh tipikal

AI sempit – termasuk pembantu maya (Siri, Alexa), perisian terjemahan automatik, sistem cadangan filem, program permainan (catur, go), dan sebagainya. Sistem ini hanya melakukan satu jenis kerja dan sangat mahir dalam skop terhad itu. AI umum – kini tiada contoh nyata, hanya wujud dalam imaginasi.

Watak AI pintar dalam filem, novel (seperti robot yang berfikir sendiri, komputer super pintar mengawal segala-galanya…) adalah gambaran AGI. Di masa depan, jika berjaya dicipta, satu robot pembantu serbaguna atau sistem kecerdasan buatan yang mengurus seluruh kilang boleh dianggap contoh AGI. Namun setakat ini, tiada sistem AGI wujud di dunia nyata.

Kelebihan & kekurangan

AI sempit mempunyai kelebihan sebagai pakar khusus, biasanya mencapai ketepatan dan prestasi unggul dalam tugasan (contohnya AI diagnosis imej boleh menganalisis ribuan X-ray lebih pantas dan tepat setanding doktor).

Namun begitu, kekurangannya ialah kurang fleksibel, kurang inovatif dan bergantung pada data, tidak boleh mengembangkan keupayaan sendiri. Sebaliknya, AI umum jika berjaya akan sangat fleksibel, adaptif dan inovatif – itulah kelebihan terbesar. Tetapi kelemahan kini ialah sukar untuk dibangunkan: AGI memerlukan teknologi kompleks yang belum ada penyelesaian, dan menghadapi banyak cabaran teknikal serta sosial.

Risiko & cabaran

AI sempit secara umum selamat dan mudah dikawal, tetapi masih ada risiko seperti bias (kecenderungan) akibat data buruk atau had skop (AI tidak faham konteks di luar tugas jadi boleh buat keputusan kurang tepat).

AI umum berpotensi risiko lebih besar dari segi etika dan kawalan: jika suatu hari AI mencapai kecerdasan setaraf atau lebih manusia, bagaimana memastikan ia bertindak selaras dengan nilai kemanusiaan dan tidak melepasi kawalan? Ini adalah kebimbangan yang banyak dibangkitkan oleh pakar AI dan ahli futurologi.

Contohnya, AGI yang boleh memperbaiki diri dan membuat keputusan tanpa manusia boleh membawa akibat buruk jika matlamatnya tidak selaras dengan kepentingan manusia. Oleh itu, pembangunan AGI sentiasa disertai dengan cabaran keselamatan AI dan pengurusan AI pada tahap tinggi.

Secara keseluruhan, perbezaan utama ialah AI sempit “mengetahui satu perkara dengan mendalam, manakala AI umum mengetahui banyak perkara”. AI sempit wujud di sekeliling kita dalam aplikasi tertentu, manakala AI umum adalah matlamat ambisius untuk mencipta mesin pintar yang menyeluruh.

>>> Ketahui lebih lanjut tentang: AI, Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam

Memahami perbezaan antara AI sempit dan AI umum adalah langkah pertama untuk kita menguasai gambaran keseluruhan tentang kecerdasan buatan masa kini dan masa depan. AI sempit telah dan sedang membawa banyak manfaat praktikal dalam kehidupan, daripada automasi kerja, peningkatan produktiviti, hingga penambahbaikan perkhidmatan dan kemudahan harian. Kita sudah biasa dengan aplikasi AI sempit seperti pembantu maya, kenderaan pandu sendiri, analisis data... AI sempit adalah asas kepada era AI masa kini, membantu menyelesaikan masalah khusus dengan berkesan.

Sementara itu, AI umum ibarat cawan suci dalam penyelidikan AI – satu matlamat jauh tetapi penuh harapan. Jika suatu hari AI umum tercapai, manusia boleh menyaksikan perubahan besar: mesin boleh melakukan hampir semua kerja manusia, membuka peluang baru dalam sains, perubatan, pendidikan, ekonomi...

Namun begitu, bersama harapan itu datang cabaran besar dari segi teknologi dan etika. Jalan menuju AGI masih panjang dan memerlukan kerjasama antara saintis, jurutera, pakar sosial dan kerajaan.

Ringkasnya, AI sempit dan AI umum mewakili dua tahap berbeza kecerdasan buatan. AI sempit adalah realiti masa kini – kuat dalam skop terhad, menyokong manusia dalam banyak tugasan khusus. AI umum adalah visi masa depan – kecerdasan buatan serba boleh seperti manusia, menjanjikan tetapi penuh cabaran untuk dicapai.

Membezakan dengan jelas kedua konsep ini membantu kita menetapkan jangkaan yang tepat terhadap AI, memanfaatkan kekuatan AI sempit yang ada sekarang, dan bersiap sedia untuk kemajuan ke arah AI umum di masa depan. Seperti yang ditekankan dalam artikel ini: kini, kita baru sahaja menakluk AI sempit, dan jalan menuju AI umum (dan lebih jauh lagi AI super pintar) masih sangat panjang.

Walaupun begitu, setiap kemajuan dalam penyelidikan AI membawa kita lebih dekat ke matlamat itu. Dengan perkembangan teknologi yang pesat, siapa tahu dalam beberapa dekad akan datang, apa yang pernah dianggap fiksyen sains akan menjadi kenyataan.