3. Interaksi Logika dan Algoritma
Di era AI modern, pendekatan berbasis statistik seperti ML dan DL lebih dominan dibandingkan pendekatan logika simbolik klasik. Namun, integrasi keduanya tetap relevan:
Neuro-symbolic AI: Gabungan antara pembelajaran statistik (deep learning) dan penalaran simbolik (logic reasoning). Ini digunakan dalam kasus di mana pembelajaran data dan penalaran berbasis aturan harus berjalan bersamaan.
4. Contoh Nyata dalam Sistem LLM
Model bahasa besar seperti GPT-4 tidak bekerja dengan logika formal secara eksplisit, tetapi menggunakan algoritma berbasis transformer architecture untuk memprediksi urutan kata secara probabilistik. Model ini tidak "menalar" secara logis seperti manusia, tetapi mengandalkan statistik dan korelasi antar token berdasarkan data pelatihan dalam jumlah besar.
Kesimpulan
Logika dan algoritma adalah elemen fundamental dalam pengembangan AI. Logika menyediakan kerangka penalaran formal, sementara algoritma membentuk instruksi langkah demi langkah untuk belajar dari data dan membuat keputusan otomatis. Kombinasi keduanya menjadi fondasi dari sistem cerdas yang adaptif, efisien, dan mampu memproses kompleksitas dunia nyata.
Salam hormat,
Muhammad Ahwy Karuniyado
. Â . Â . Â .
Para pendiri AI for Productivity
