Telset.id – Jika Anda berpikir kecerdasan buatan (AI) hanya bisa menulis puisi atau menjawab pertanyaan sederhana, bersiaplah untuk terkejut. Peneliti MIT baru saja mengungkap terobosan yang memungkinkan AI menghasilkan kode komputer lebih akurat dalam bahasa pemrograman apa pun—tanpa mengorbankan makna atau struktur.
Dalam beberapa tahun terakhir, model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT telah membantu programmer menulis kode lebih cepat. Namun, masalahnya tetap sama: kode yang dihasilkan seringkali mengandung kesalahan sintaksis atau logika yang bisa membuat sistem crash. Solusi sebelumnya terlalu lambat atau justru mengubah maksud asli kode tersebut.
Revolusi Probabilistik dalam Pemrograman AI
Tim peneliti dari MIT dan institusi lainnya mengembangkan pendekatan baru yang menggabungkan teknik Sequential Monte Carlo dengan pengetahuan ahli. Metode ini memungkinkan AI mengalokasikan sumber daya secara efisien—fokus pada output yang paling mungkin valid dan membuang yang tidak menjanjikan sejak dini.
“Ini bukan sekadar melatih model untuk patuh pada aturan bahasa. Kami menyuntikkan pengetahuan ahli ke dalam LLM agar tetap setia pada struktur dan makna yang diinginkan pengguna,” jelas João Loula, salah satu penulis utama studi ini.
- Efisiensi Komputasi: Pendekatan ini mengurangi beban komputasi hingga 50% dibanding metode konvensional.
- Akurasi Tinggi: Model kecil bahkan mengungguli LLM komersial berukuran dua kali lipat dalam uji Python dan SQL.
- Aplikasi Luas: Mulai dari bioinformatika hingga perencanaan robotika.
Bagaimana Cara Kerjanya?
Bayangkan AI seperti seorang penulis yang didampingi editor ahli. Setiap kali model menghasilkan potongan kode, sistem memberikan “bobot” berdasarkan kemungkinan validitas struktural dan akurasi semantik. Hanya output dengan bobot tinggi yang diproses lebih lanjut—seperti menyaring ide buruk sebelum menjadi draf final.
“Kami tidak memaksa model mengikuti aturan secara kaku. Sebaliknya, kami membimbingnya untuk memilih jalur yang paling sesuai dengan tujuan pengguna,” tambah Vikash Mansinghka, peneliti senior dalam proyek ini.
Masa Depan: AI yang Lebih Terkendali
Terobosan ini bukan hanya untuk programmer. Dalam jangka panjang, teknologi ini bisa memungkinkan:
- Asisten Bisnis: Eksekutif non-teknis dapat menulis kueri database kompleks hanya dengan perintah bahasa alami.
- Penemuan Ilmiah: Memvalidasi struktur molekul atau eksperimen robotika secara otomatis.
- Pendidikan: Alat bantu belajar pemrograman yang lebih interaktif dan minim kesalahan.
Tim peneliti kini berencana mengembangkan metode ini untuk teks yang lebih panjang dan menggabungkannya dengan sistem pembelajaran mandiri. “Ini baru langkah awal menuju AI yang benar-benar memahami konteks dunia nyata,” pungkas Mansinghka.
Studi lengkap telah dipublikasikan di arXiv dan bisa diakses secara terbuka. Dengan pendekatan ini, mimpi memiliki asisten pemrograman AI yang sempurna mungkin tak lagi sejauh yang kita kira.
