Penelitian Menarik Mengungkap Kesamaan Otak Manusia dan Kecerdasan Buatan dalam Memahami Bahasa
Dalam sebuah ruang operasi di Yerusalem, para ilmuwan mengamati bagaimana otak manusia memproses bahasa. Saat elektroda ditempelkan pada permukaan otak, ternyata bahasa tidak muncul sebagai kata-kata yang kaku, melainkan datang secara bertahap dan berlapis. Proses ini sangat mirip dengan cara kerja kecerdasan buatan (AI), terutama model bahasa besar (LLM) seperti GPT dan Llama.
Penelitian terbaru dari Universitas Ibrani Yerusalem menemukan bahwa cara otak manusia memahami bahasa memiliki kesamaan yang mencolok dengan cara kerja AI. Temuan ini berasal dari eksperimen unik: membandingkan aktivitas otak manusia dan AI saat mendengarkan cerita selama 30 menit. Penelitian ini dipimpin oleh Ariel Goldstein, seorang peneliti saraf kognitif yang mempertanyakan asumsi lama tentang bagaimana manusia memahami bahasa.
Bukan Aturan Kaku, Tapi Makna yang Berkembang Bertahap
Selama beberapa dekade, teori linguistik klasik menganggap bahasa sebagai sistem simbol dan aturan hierarkis yang rapi. Kata-kata mengikuti tata bahasa, dan makna mengikuti struktur. Namun, temuan Goldstein dan timnya mengguncang anggapan tersebut.
Otak manusia tidak hanya menerapkan aturan bahasa, tetapi justru membangun makna secara bertahap, lapis demi lapis. Proses ini sangat mirip dengan arsitektur deep learning pada AI, di mana informasi diproses dari lapisan dangkal menuju lapisan yang lebih kompleks.
“Yang paling mengejutkan adalah perkembangan temporal bahasa di otak sesuai dengan urutan transformasi di dalam model LLM AI,” ujar Goldstein.
Artinya, waktu dan kedalaman pemahaman bahasa di otak manusia berjalan seirama dengan struktur internal AI modern.
Eksperimen Langka di Dalam Otak Manusia
Untuk membuktikan hipotesis ini, para peneliti melakukan pendekatan yang jarang dilakukan. Mereka tidak menggunakan fMRI atau EEG standar, melainkan rekaman elektrokortikografi (ECoG)—data aktivitas listrik langsung dari permukaan otak.
Subjek penelitian adalah pasien epilepsi yang sedang menjalani operasi otak. Dalam kondisi sadar, para pasien diminta mendengarkan sebuah cerita selama 30 menit. Aktivitas otak mereka direkam secara detail, lalu dibandingkan dengan respons model AI GPT-2 dan Llama 2 terhadap cerita yang sama.
Hasilnya sangat mengejutkan. Para peneliti menemukan korelasi yang kuat antara:
- Kedalaman lapisan model AI
- Waktu tunda respons otak manusia
Semakin kompleks makna yang diproses, semakin lama waktu yang dibutuhkan—baik oleh AI maupun oleh otak manusia.
Otak sebagai Mesin Prediksi
Temuan ini memperkuat satu kesimpulan penting: otak manusia bekerja sebagai mesin prediksi. Kata-kata yang mudah diprediksi oleh model AI juga memicu respons otak yang lebih cepat dan lebih kuat. Sebaliknya, informasi yang kompleks membutuhkan waktu pemrosesan lebih lama, persis seperti yang terjadi pada sistem AI.
Goldstein mengaku terkejut dengan kemiripan ini. Meski satu dibangun dari sel biologis, dan yang lain dari silikon serta algoritma, keduanya tampaknya menempuh jalur yang sama dalam memahami bahasa: memprediksi, mengoreksi, lalu membangun makna.
Jembatan Baru Antara Biologi dan Teknologi
Implikasi penelitian ini sangat luas. Di satu sisi, temuan ini memberi validasi ilmiah bagi teknologi AI. LLM bukan sekadar mesin statistik yang merangkai kata, tetapi model yang cukup akurat untuk mensimulasikan cara kerja pikiran manusia.
Di sisi lain, temuan ini meruntuhkan tembok pemisah antara ilmu saraf dan ilmu komputer. Bahasa—yang selama ini dianggap domain manusia—ternyata dipahami melalui prinsip universal yang bisa dijelaskan oleh matematika dan biologi sekaligus.
Otak dan AI, dua dunia yang berbeda, kini tampak berdiri di satu persimpangan yang sama: upaya memahami makna.
