Bagi banyak pengguna internet, AI generatif identik dengan model bahasa besar (LLM) seperti GPT dan Claude, yang telah menjadi antarmuka utama untuk menjelajahi kecerdasan buatan. Model-model ini telah memikat pengguna dengan kemudahan penggunaan dan interaksi yang menarik, meskipun terkadang tidak akurat. Namun, para ahli di bidang AI melihat lebih jauh dari model-model ini menuju tujuan akhir mencapai kecerdasan umum buatan (AGI).
Para profesional di bidang ini memandang LLM sebagai bentuk AI yang terbatas, sering disebut sebagai 'AI sempit.' Meskipun LLM unggul dalam tugas spesifik mereka karena pelatihan pada dataset yang luas, mereka tidak memiliki kemampuan untuk menangani masalah yang lebih luas dan kompleks. Kesadaran ini telah memicu minat dalam mengembangkan sistem AI yang lebih maju yang dapat menunjukkan kemampuan kognitif yang nyata, menjembatani kesenjangan antara LLM dan AGI.
Salah satu sistem inovatif tersebut adalah OpenCog Hyperon, sebuah kerangka kerja sumber terbuka yang dibuat oleh SingularityNET. Hyperon menggunakan pendekatan 'neural-symbolic', yang bertujuan untuk menggabungkan pengenalan pola statistik dengan penalaran logis. Integrasi ini memungkinkan arsitektur AI yang lebih komprehensif yang dapat belajar dari data sambil juga mempertimbangkan pengetahuan, membedakannya dari sistem yang berfokus pada LLM tradisional.
OpenCog Hyperon memanfaatkan struktur unik yang disebut Atomspace Metagraph, yang dapat merepresentasikan berbagai jenis pengetahuan, termasuk informasi deklaratif dan prosedural. Metagraph ini memungkinkan tidak hanya inferensi tetapi juga deduksi logis dan penalaran kontekstual, menjadikannya langkah signifikan menuju AGI. Selain itu, Hyperon memperkenalkan MeTTa, sebuah bahasa pemrograman yang dirancang khusus untuk pengembangan AGI, yang memungkinkan interaksi yang lebih canggih dengan metagraph.
Meskipun Hyperon tidak menandakan terobosan segera dalam AGI, ia mewakili arah yang menjanjikan dalam penelitian AI yang mengatasi tantangan representasi kognitif dan pembelajaran mandiri yang dihadapi oleh model-model saat ini. Dengan bergerak melampaui sekadar pencocokan pola statistik, Hyperon bertujuan untuk menciptakan sistem AI yang dapat bernalar dan belajar dengan cara yang sangat mirip dengan proses berpikir manusia, membuka jalan bagi masa depan mesin cerdas.