Kecerdasan buatan mungkin saat ini sedang memecahkan matematika tingkat lanjutan, melakukan penalaran kompleks, dan bahkan menggunakan komputer pribadi, tetapi algoritma hari ini masih bisa belajar sesuatu atau dua dari cacing mikroskopis.
Liquid AI, sebuah startup yang berasal dari MIT, akan hari ini mengungkapkan beberapa model AI baru berdasarkan jenis jaringan syaraf “cair” yang baru yang berpotensi lebih efisien, kurang boros energi, dan lebih transparan daripada yang mendasari segalanya mulai dari chatbot hingga generator gambar hingga sistem pengenalan wajah.
Model-model baru Liquid AI termasuk satu untuk mendeteksi penipuan dalam transaksi keuangan, yang lain untuk mengendalikan mobil otonom, dan yang lain untuk menganalisis data genetik. Perusahaan memuji model-model baru ini, yang dilisensikan kepada perusahaan luar, dalam acara yang diadakan di MIT hari ini. Perusahaan telah menerima pendanaan dari investor yang mencakup Samsung dan Shopify, yang juga sedang menguji teknologinya.
“Kami sedang memperluas,” kata Ramin Hasani, pendiri dan CEO Liquid AI, yang juga menciptakan jaringan cair sebagai mahasiswa pascasarjana di MIT. Penelitian Hasani terinspirasi dari C. elegans, seekor cacing berukuran milimeter yang biasanya ditemukan di tanah atau tumbuhan membusuk. Cacing tersebut adalah salah satu makhluk yang seluruh sistem sarafnya sudah dipetakan secara lengkap, dan mampu melakukan perilaku yang sangat kompleks meskipun hanya memiliki beberapa ratus neuron. “Dahulu hanya sebuah proyek ilmiah, tetapi teknologi ini sudah sepenuhnya dikomersialisasikan dan siap untuk memberikan nilai bagi perusahaan,” kata Hasani.
Di dalam jaringan syaraf biasa, properti dari setiap neuron yang disimulasikan didefinisikan oleh nilai statis atau “bobot” yang memengaruhi pemancarannya. Dalam jaringan syaraf cair, perilaku setiap neuron diatur oleh sebuah persamaan yang memprediksi perilakunya dari waktu ke waktu, dan jaringan tersebut memecahkan serangkaian persamaan terkait saat jaringan berfungsi. Desain ini membuat jaringan lebih efisien dan lebih fleksibel, memungkinkannya untuk belajar bahkan setelah pelatihan, berbeda dengan jaringan syaraf konvensional. Jaringan syaraf cair juga terbuka untuk inspeksi dengan cara yang model-model yang ada tidak, karena perilakunya pada dasarnya dapat diputar balik untuk melihat bagaimana ia menghasilkan output.
Pada tahun 2020, para peneliti menunjukkan bahwa jaringan seperti itu dengan hanya 19 neuron dan 253 sinapsis, yang sangat kecil menurut standar modern, dapat mengendalikan mobil otonom yang disimulasikan. Sementara jaringan syaraf biasa hanya dapat menganalisis data visual pada interval statis, jaringan cair menangkap cara informasi visual berubah dari waktu ke waktu dengan sangat efisien. Pada tahun 2022, pendiri Liquid AI menemukan pintu pintas yang membuat pekerjaan matematika yang diperlukan untuk jaringan syaraf cair layak untuk penggunaan praktis.