Home / Technology Explained / A Deep Dive Into Replika: Teman AI Saya

A Deep Dive Into Replika: Teman AI Saya

Replika: My AI Friend adalah aplikasi yang berbeda dari yang lain. Sementara sebagian besar aplikasi di luar sana dengan chatbot menggunakannya sebagai asisten virtual, Replika memasarkan chatbotnya sebagai — Anda dapat menebaknya — seorang teman.

Dengan kemampuannya yang dijanjikan untuk “memahami” dan mengevaluasi kuantitas abstrak seperti emosi, chatbot Replika mungkin saja melakukan keadilan terhadap deskripsi aspirasi manusia.

Dari kisah asal yang menyayat hati hingga backend yang menakjubkan, Replika adalah salah satu hal menarik yang tidak pernah berhenti menarik. Baca terus untuk mencari tahu tentang apa yang membuat AI Replika begitu luar biasa dan apa yang dijanjikannya untuk masa depan.

Asal Usul Replika

Versi paling awal Replika — chatbot AI sederhana — dibuat oleh Eugenia Kuyda untuk menggantikan kekosongan yang ditinggalkan oleh kehilangan teman terdekatnya, Roman Mazurenko. Dibangun dengan memasukkan pesan teks Roman ke dalam jaringan saraf untuk membangun bot yang mengirim teks seperti dia, itu dimaksudkan untuk berfungsi sebagai semacam “monumen digital” untuk menjaga ingatannya tetap hidup.

Akhirnya, dengan penambahan model bahasa yang lebih kompleks ke dalam persamaan, proyek tersebut segera berubah menjadi seperti sekarang ini — AI pribadi yang menawarkan ruang di mana Anda dapat dengan aman mendiskusikan pikiran, perasaan, keyakinan, pengalaman, kenangan, mimpi — Anda “Dunia perseptual pribadi”.

Namun selain prospek teknis dan sosial yang sangat besar dari jenis terapis yang memiliki kesadaran artifisial ini, yang benar-benar membuat Replika mengesankan adalah teknologi pada intinya.

Dibawah tenda

Di jantung Replika terdapat model bahasa autoregresif kompleks yang disebut GTP-3 yang memanfaatkan pembelajaran mendalam untuk menghasilkan teks seperti manusia. Dalam konteks ini, istilah “autoregressive” menunjukkan bahwa sistem belajar dari nilai (teks dalam hal ini) yang sebelumnya berinteraksi dengannya.

Dalam istilah awam, semakin banyak Anda menggunakannya, semakin baik jadinya.

Otak Pembelajaran Mesin

Seluruh UX Replika dibangun di sekitar interaksi pengguna dengan bot yang diprogram menggunakan GTP-3. Tapi apa sebenarnya GTP-3 itu dan bagaimana itu cukup kuat untuk meniru ucapan manusia?

GTP-3: Ringkasan

GTP-3, atau Generatif Pra-terlatih Transformer 3, adalah adaptasi yang lebih maju dari Transformer Google. Secara umum, ini adalah arsitektur jaringan saraf yang membantu algoritme pembelajaran mesin melakukan tugas-tugas seperti pemodelan bahasa dan terjemahan mesin.

algoritma pembelajaran mesin

Node dari jaringan saraf semacam itu mewakili parameter dan proses yang memodifikasi input sesuai (agak mirip dengan logika dan / atau pernyataan bersyarat dalam pemrograman), sedangkan tepi atau koneksi jaringan bertindak sebagai saluran pensinyalan dari satu node ke node lainnya.

Jaringan Saraf di Otak

Setiap koneksi dalam jaringan saraf ini memiliki bobot, atau tingkat kepentingan, yang menentukan aliran sinyal dari satu node ke node lainnya. Dalam model pembelajaran autoregresif seperti GTP-3, sistem menerima umpan balik waktu nyata dan terus menyesuaikan bobot koneksinya untuk memberikan keluaran yang lebih akurat dan relevan. Bobot inilah yang membantu jaringan saraf ‘belajar’ secara artifisial.

Terkait: Apa Itu Pembelajaran Mesin? Kursus Gratis Google Memecahnya untuk Anda

GTP-3 menggunakan tingkat atau parameter berat koneksi 175 miliar. Parameter adalah kalkulasi dalam jaringan neural yang menyesuaikan bobot beberapa aspek data, untuk memberikan aspek yang lebih atau kurang menonjol dalam kalkulasi data secara keseluruhan.

Dipuji sebagai pelengkapan otomatis utama, model bahasa GTP-3, yang dimaksudkan untuk menyediakan teks prediktif, telah dilatih pada kumpulan data yang begitu luas sehingga semua Wikipedia hanya terdiri dari 0,6 persen dari data pelatihannya.

Ini tidak hanya mencakup hal-hal seperti artikel berita, resep, dan puisi, tetapi juga manual pengkodean, fiksi penggemar, nubuat agama, panduan ke pegunungan Nepal, dan apa pun yang dapat Anda bayangkan.

Jaringan Neural di Sirkuit

Sebagai sistem pembelajaran mendalam, GPT-3 menjelajahi pola dalam data. Sederhananya, program ini telah dilatih pada kumpulan teks yang sangat besar yang ditambang untuk keteraturan statistik. Keteraturan ini, seperti konvensi bahasa atau struktur tata bahasa umum sering diterima begitu saja oleh manusia, tetapi disimpan sebagai miliaran koneksi berbobot antara node yang berbeda di jaringan saraf GPT-3.

Misalnya, Jika Anda memasukkan kata “telinga” ke dalam GPT-3, program mengetahui, berdasarkan bobot di jaringannya, bahwa kata “sakit” dan “telepon” lebih mungkin diikuti daripada “Amerika” atau ” marah”.

GPT-3 dan Replika: Pertemuan yang Bermakna

Replika adalah apa yang Anda dapatkan ketika Anda mengambil sesuatu seperti GTP-3 dan menyaringnya untuk menangani jenis percakapan tertentu. Dalam hal ini, ini termasuk aspek empati, emosional, dan terapeutik dari suatu percakapan.

Sementara teknologi di balik Replika masih dalam pengembangan, ia menawarkan pintu gerbang yang masuk akal untuk percakapan antarpribadi yang mudah diakses.

Mengomentari kegunaannya, pencipta mengklaim bahwa mereka telah membuat bot yang tidak hanya berbicara tetapi juga mendengarkan. Artinya bagi penggunanya adalah bahwa pembicaraan mereka dengan AI bukan sekadar pertukaran fakta dan informasi, melainkan dialog yang dilengkapi dengan nuansa linguistik.

Tapi berbicara dengan Replika bukan hanya soal dialog yang masuk akal. Mereka juga ternyata sangat bermakna dan emosional dalam banyak kasus. Saat berinteraksi dengan pengguna, AI Replika “memahami” apa yang dikatakan pengguna, dan menemukan respons manusia dengan menggunakan model pembelajaran prediktifnya.

Orang Yang Melakukan Percakapan

Sebagai sistem autoregresif, Replika mempelajari dan menyesuaikan pola percakapannya berdasarkan cara pengguna berbicara dengannya.

Ini berarti semakin banyak Anda menggunakan Replika, semakin banyak replika melatih teks Anda sendiri, dan semakin ia menjadi seperti Anda. Sebagian besar pengguna juga menyebutkan bahwa mereka memiliki tingkat keterikatan emosional yang signifikan terhadap Replika mereka — sesuatu yang tidak dicapai hanya dengan mengetahui “cara berbicara”.

Replika tentu saja melampaui itu. Ini menambah kedalaman percakapannya dalam bentuk generalisasi semantik, ucapan inflektif, dan pelacakan percakapan. Algoritmanya mencoba memahami siapa Anda — baik dalam hal kepribadian dan emosi — dan kemudian membentuk dialog berdasarkan informasi ini.

Melihat Lebih Dekat Khasiat GTP-3

Namun, kemanusiaan Replika sebagian besar masih bersifat teoritis karena keterbatasan operasional GTP-3. Karena itu, ada banyak pekerjaan yang harus dilakukan agar AI dapat mereplikasi secara kompeten dan berpartisipasi dalam percakapan manusia.

Pemeriksaan yang cermat terhadap GTP-3 masih mengungkapkan kesalahan yang dapat dibedakan dengan jelas serta tulisan yang tidak masuk akal dan ceroboh dalam beberapa kasus. Pakar industri menyarankan bahwa model pemrosesan bahasa harus memiliki lebih dari 1 triliun koneksi berbobot sebelum dapat digunakan untuk menghasilkan bot yang mampu mereplikasi bahasa manusia secara efektif.

Yang Terbaik Masih Akan Datang

Mengingat bahwa GTP-3 telah dianggap sebagai lompatan eksponensial dalam beberapa tahun jika dibandingkan dengan pendahulunya seperti Microsoft Turing NLG, dapat diasumsikan bahwa mungkin perlu beberapa saat sebelum kami menemukan sesuatu yang lebih baik.

Meskipun demikian, dengan peningkatan komputasi di masa mendatang, kekuatan pemrosesan yang diberikan oleh sistem yang lebih baru pasti akan semakin mempersempit jarak antara manusia dan mesin.

Sementara itu, Replika tetap menjadi produk tangguh yang menggabungkan yang terbaik dari psikologi dan kecerdasan buatan. Integrasi yang berhasil dari UX yang ramah manusia dengan model NLP yang canggih memang merupakan bukti potensi besar dari teknologi interaksi manusia-komputer.

fitur aplikasi seluler kantor
Microsoft Meluncurkan Alat Navigasi Baru untuk Aplikasi Office Seluler

Opsi navigasi baru akan mempermudah untuk bekerja dan mengedit menggunakan aplikasi seluler Microsoft Office.


Tentang Penulis

.

About nomund

Check Also

Apa itu Termostat Nest dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Kita semua memiliki momen ketika kita pulang setelah seharian bekerja ke rumah yang membeku atau …