Hendaru Tri Hanggoro
SEBERAPA mudah memprediksi kehidupan manusia? Kajian para peneliti di Technical University of Denmark dan Northeastern University menunjukkan bahwa model transformator kecerdasan buatan (AI) dapat memprediksi peristiwa besar dalam kehidupan manusia, termasuk kematian.
“Kerangka kerja kami memungkinkan para peneliti untuk mengidentifikasi mekanisme potensial baru yang berdampak pada hasil kehidupan dan kemungkinan terkait untuk intervensi yang dipersonalisasi,” tulis penulis kajian tersebut, Sune Lehmann, seorang profesor di Technical University of Denmark, seperti dikutip Psychologytoday.
Para peneliti melaporkan bahwa model AI pembuktian konsep mereka menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam prediksinya. Dalam pengembangan pembelajaran mesin kecerdasan buatan, dua komponen utama yang memengaruhi akurasi model adalah algoritme dan kumpulan data yang digunakan.
Dalam pembelajaran mesin, kualitas algoritma AI bergantung pada kedalaman dan luasnya data pelatihan. Untuk menempatkan hal ini dalam konteksnya, model bahasa besar (LLM) yang dikembangkan oleh OpenAI atau ChatGPT (Chat Generative Pretrained Transformer) adalah chatbot AI canggih yang dilatih oleh data dalam jumlah besar.
Baca juga:
GPT-3 memiliki 175 miliar parameter dan dilatih menggunakan data internet dalam jumlah besar, termasuk 570 gigabyte selama periode 2016-2019.
Data itu diperoleh dari Common Crawl, repositori terbuka data perayapan web, bersama dengan data dari kumpulan data WebText2, berbahasa Inggris Wikipedia, dan dua kumpulan data buku berbasis internet yang disebut Books1 dan Books2, menurut pracetak OpenAI tahun 2020.
Untuk melatih model transformator AI, para peneliti menggunakan kumpulan data besar yang berisi detail tingkat individu dari database pekerjaan dan kesehatan enam juta penduduk Denmark selama beberapa dekade.
Data tersebut tidak hanya mencakup informasi rinci tentang peristiwa kehidupan, tetapi juga resolusi sehari-hari dengan data pendidikan, pekerjaan, jam kerja, pendapatan, dan kesehatan.
“Kita dapat mengamati bagaimana kehidupan individu berkembang dalam berbagai jenis peristiwa (informasi tentang serangan jantung bercampur dengan kenaikan gaji atau informasi tentang perpindahan dari perkotaan ke perdesaan),” tulis para peneliti.
Model pembelajaran mendalam AI yang digunakan disebut 'ife2vec' yang didasarkan pada arsitektur transformator. Model transformator diperkenalkan pada Konferensi Sistem Pemrosesan Informasi Neural ke-31 pada 2017 dalam makalah "Attention Is All You Need" oleh peneliti Google Ashish Vaswani, Illia Polosukhin, Jakob Uszhoreit, Noam Shazeer, Niki Parmar, Llion Jones, Lukasz Kaiser, dan dengan Aidan Gomez di Universitas Toronto.
Model transformator banyak digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), visi komputer, pengenalan suara, dan sejenisnya.
Baca juga:
Untuk penelitian kali ini, para peneliti membuat life2vec menggunakan desain berdasarkan model BERT (BiDirectional Encoder Representations from Transformers).
BERT adalah transformator AI sumber terbuka yang dirilis pada 2018 oleh Google untuk pemrosesan bahasa alami. “Model ini memungkinkan kami memprediksi hasil yang beragam mulai dari kematian dini hingga perbedaan kepribadian, dengan selisih yang jauh lebih baik daripada model-model canggih,” jelas para ilmuwan.
Dengan validasi prototipe penelitian mereka, jelas bahwa AI dapat memiliki kemampuan memprediksi peristiwa kehidupan manusia menggunakan transformator yang kuat dan data pelatihan yang sangat besar.
AI juga dapat memberikan wawasan berharga untuk penelitian kesehatan dan ilmu sosial di masa depan. (dgs)
Baca juga:
