## AGI (A RTIFICIAL G ENERAL I NTELLIGENCE ):

## P ELUANG I NDONESIA M ELOMPAT J AUH KE D EPAN
Johanes B. Bunyamin Peneliti AGI, berlokasi di Bandung johanbudibun@gmail.com
Abstrak  AGI  (Artificial  General  Intelligence)  adalah  kecerdasan  buatan  yang  setara  dengan kecerdasan manusia, sehingga semua pekerjaan intelektual manusia bisa digantikan oleh perangkat AGI. Nilai  komersialnya  akan  sangat  tinggi  di  masa  yang  akan  datang.  Devisa  yang  diperoleh  dari  ekspor perangkat AGI bisa mencapai 10 triliun dolar per tahun.
Indonesia  memiliki  peluang  mengembangkan  teknologi  AGI  dan  mengkomersialkannya,  sebab sampai saat ini belum ada satu ahli pun yang mengetahui cara kerja otak manusia secara lengkap yang bisa dijabarkan ke dalam algoritma AGI. Jadi, Indonesia tidak ketinggalan. Berdasarkan perkiraan paling optimis, AGI akan tercipta pada tahun 2029. Bila Indonesia menganggarkan dana untuk penelitian dan pengembangan AGI  sebesar  Rp  90  miliar  total  untuk  10  tahun,  ada  kemungkinan  Indo nesia  berhasil menciptakan AGI.  Biaya  ini  relatif  kecil  sebab  strateginya  adalah  memanfaatkan  sebanyak  mungkin teknologi yang sudah dipublikasikan baik berupa open source maupun API (Application Programming Interface), dan menjadwalkan eksperimen sesuai de ngan penurunan harga perangkat keras.
Dalam makalah ini penulis mengusulkan Model Kecerdasan Berbasis Konsep atau CBIM (Concept Based  Intelligence  Model),  yang  dapat  digunakan  untuk  menciptakan AGI.  Model  ini  menggunakan pendekatan berdasarkan cara kerja otak manusia bukan hanya dari segi struktural otak melainkan juga pembelajaran  dan  perkembangannya  secara  evolusi.  Secara  teori,  model  ini  masuk  akal  ( plausible ) karena  bisa  memberikan  jawaban  yang  memuaskan  terhadap  masalah -masalah  utama  dalam menciptakan AGI.  Namun,  model  ini  hanya  terbukti  benar  setelah  dilakukan  pengem bangan.  Karena kompleksitasnya  dalam  tingkat  detail,  diperkirakan  butuh  waktu  10  tahun  untuk  menyelesaikan pengembangannya, dimana targetnya adalah mendidik AGI sampai tingkat sarjana.
Keberhasilan pengembangan AGI memiliki nilai yang sangat strategis. Sebagaimana diilustrasikan dalam makalah ini, AGI bisa dimanfaatkan untuk mencerdaskan kehidupan bangsa, sesuai amanah UUD 45.  Kemajuan  akan  mengalami  percepatan  di  segala  bidang  termasuk  di  b idang  ekonomi,  kesehatan, pendidikan,  budaya,  sains,  teknologi,  dan  militer,  sehingga  Indonesia  akan  menjadi  negara  termaju. Mengingat nilai strategisnya, sebaiknya pemerintah segera memulai proyek AGI.
Kata Kunci  AGI (Artificial General Intelligence), kecerdasan buatan, mencerdaskan kehidupan  bangsa, strategi nasional

## I. P ENDAHULUAN
Sejak  berdirinya  AI  (Artificial  Intelligence)  pada  tahun  1956,  cita -cita  para  pelopor  AI adalah  membuat  kom puter  secerdas  manusia.  Sejak  itu  AI  sudah  berkembang  luar  biasa, namun hingga kini AI  hanya cerdas  dalam bidang yang spesifik (sempit), misalnya menjadi sopir, resepsionis, penjawab trivia, pemain catur, dsb. Karena itu, AI yang seperti ini disebut kercerdasan  buatan  sempit  atau  AN I  (Artificial  Narrow  Intelligence).  Sedangkan,  AI  yang memiliki  kecerdasan  lengkap  manusia,  seperti  memahami  bahasa  manusia  dan  berpikir kreatif,  hingga  kini  belum  berhasil  diciptakan.  Untuk  membedakan  dengan  ANI,  AI  yang memiliki kecerdasan lengkap manusia diberi istilah AGI (Artificial General Intelligence) atau HLAI (Human Level Artificial Intelligence).
Nilai  dari  AGI  sangatlah  tinggi,  karena  AGI  akan  dapat  menggantikan  hampir  semua pekerja  kerah  putih,  yang  pada  dasarnya  mengandalkan  kemampuan  intelekt ual.  AGI bukanlah hanya perangkat yang akan membantu manusia, melainkan juga bisa menggantikan manusia.  Semua  pekerjaan  profesional seperti insinyur,  dokter,  akuntan,  dan  pengacara  bisa digantikan  oleh AGI.  Secara  bisnis,  satu  unit  komputer AGI  bisa  disewa kan  dengan  harga 50.000  dolar  US  per  tahun  menggantikan  seorang  profesional.  Jumlah  unit  yang  disewakan bisa mencapai 200 juta unit dengan cara mengekspornya ke manca negara.
Kalau  Indonesia  berhasil  menciptakan  AGI,  devisa  yang  diperoleh  akan  mencapai  10 triliun  dolar  US  per  tahun.  Dalam  segi  ekonomi,  Indonesia  akan  mengalami  percepatan kemajuan,  karena  keuntungan  dari  ekspor  AGI  bisa  diinvestasikan  dalam  pengembangan teknologi tinggi, yang nilai tambahnya sangat tinggi.
Dalam  segi  teknologi,  Indonesia  akan  mengalami  percepatan  kemajuan  karena  kita  bisa mempekerjakan AGI  sebagai  ilmuwan  dan  insinyur.  Masalah -masalah  yang  tidak  bisa  atau belum terpecahkan oleh manusia akan terpecahkan oleh AGI, misalnya dalam mengatasi krisis energi.  Mengapa  AGI  akan  melebihi  kemampuan  manusia?  Karena:  (1)  AGI  yang dipekerjakan  jumlahnya  banyak  sekali,  misalnya:  100  juta  unit,  (2) AGI  bisa  berpikir  lebih cepat tergantung dari daya komputer ( computing power ), (3) AGI bisa lebih cerdas karena bisa memiliki  memori  kerja  ( working  storage )  yang  lebih  besar,  dan  (4) AGI  lebih  bagus  dalam kerja sama team karena AGI bisa dilengkapi dengan  ‘kepribadian’ ideal seorang profesional yang kooperatif.
Tujuan dari penulisan makalah ini adalah:
• Memaparkan  masalah-masalah  dalam  menciptakan  A GI.  Apakah  yang  sudah dilakukan  para  ahli  untuk  mengatasinya?  Apakah  yang  bisa  dimanfaatkan  dari penelitian para ahli dan proyek-proyek AGI yang sedang berjalan?
• Mengusulkan  sebuah  model  yang  bisa  dikembangkan  menjadi  perangkat AGI  yang memiliki kemampuan intelektual setara sarjana dan bisa diterjunkan dalam pelbagai profesi.
• Memberikan ilustrasi pemanfaatan AGI dalam mencerdaskan kehidupan bangsa. Karena AGI  meniru  kecerdasan  manusia,  pembahasan  akan  dimulai  dengan  fungsi  otak manusia.

## II. F UNGSI O TAK M ANUSIA
Fungsi  otak  manusia  dalam  melaksanakan  kecerdasannya  bisa  dikategorikan  sebagai berikut (dengan istilah standar bahasa Inggris di dalam kurung): [ 1]⁠[2]⁠ [3]⁠
• Perencanaan dan pengendalian tindakan ( action planning and control )
• Emosi ( emotion )
• Kognisi ( cognition ):
◦ Persepsi ( perception )
◦ Pikiran ( thinking ):
▪ Intuisi ( intuition )
▪ Penalaran ( reasoning )
• Komunikasi ( communication ), yaitu: menggunakan bahasa
• Pembelajaran ( learning )
Ada pun fungsi otak lainnya yang tidak langsung berhubungan dengan kecerdasan  adalah:
• Kesadaran fenomenal ( phenomenal consciousness ) atau kesadaran perasaan ( feeling ), disebut  juga  sebagai  pengalaman  subyektif  ( subjective  experience )  atau qualia [4]⁠[5]⁠
• Mimpi dan melamun
• Pengaturan organ-organ internal seperti jantung dan paru-paru
Hasil akhir ( output ) dari  otak adalah keputusan, yang selanjutnya akan menjadi tindakan ( action ). Tindakan selalu dimaksudkan ( intention ) untuk memuaskan keinginan ( desire ). Manusia  selalu  punya  banyak  keinginan,  dan  semua  keinginan  tersebut  bersaing ( competing desire ). Emosi menentukan keinginan yang mana yang menjadi prioritas dengan cara memberikan nilai ( value ) untuk setiap keinginan tsb.
Kognisi  adalah  alat  untuk  mencapai  keinginan,  yang  ditentukan  oleh  emosi.  Jadi,  dalam membuat model kecerdasan manusia, faktor emosi harus diperhitungkan.
Persepsi  adalah  pengenalan  dari  segala  sesuatu  yang  diterima  oleh  panca  indera.  Ketika mata kita melihat kucing, kita mengenal ( recognize ) itu adalah kucing. Secara  proses,  pikiran  ( thinking )  dapat  dibagi  menjadi  2,  yaitu:  Intuisi  ( intuition )  dan penalaran  ( reasoning ).  Riset  yang  paling  mendalam  tentang  ini  dilakukan  oleh  Daniel Kahneman hingga berhasil memenangkan Hadiah Nobel. Istilah yang digunakan Kahneman adalah  System  1  ( thinking  fast )  dan  System  2  ( thinking  slow ).[6]⁠  Contoh  berpikir  intuisi adalah  ketika  grand  master  bermain  catur  secara  simultan.  Dalam  hitungan  detik,  dengan menggunakan  intuisinya,  ia  bisa  memutuskan  gerakan  yang  tepat.  Sedangkan,  contoh penalaran adalah logika deduktif.
Istilah-istilah lain yang sering digunakan  untuk istilah pikiran adalah: intelek dan logika. Istilah lain dari penalaran adalah pikiran rasional ( rational thinking ). Kadang-kadang istilah logika diartikan sebagai penalaran. Ini kurang tepat, sebab intuisi pun menggunakan lo gika, yaitu: logika induktif. Yang membedakan penalaran dengan intuisi adalah penalaran dilakukan secara sadar ( conscious ) dan sengaja ( deliberate ).
Secara fungsional, pikiran meliputi antara lain: pemahaman ( understanding ), penyelesaian masalah  ( problem  solving ),  perencanaan  ( planning ),  pengkhayalan  ( imagination ),  dan kreativitas  ( creativity ).  Ciri  utama  AGI  bila  dibandingkan  dengan  ANI  (Artificial  Narrow Intelligence)  adalah  memiliki  kreativitas,  dan  seperti  yang  akan  dijelaskan  kemudian, kreativitas tidak mungkin muncul tanpa pemahaman.

## III. M ASALAH DAN P RINSIP
Masalah dalam membuat AGI bisa dibagi menjadi 2 jenis:

## A. Perangkat Keras
Otak manusia adalah hasil proses evolusi dari sistem syaraf hewan yang berisi sinyal listrik. Ini dimulai dari sinyal listrik hewan satu sel, lalu berevolusi selama 800 juta tahun sehingga akhirnya  menjadi  otak  manusia.  Situasinya  sekarang  adalah  otak  manusia  berisi  100  miliar neuron, dan masing-masing neuron berhubungan dengan 1.000 neuron lainnya, sehingga total sambungannya bejumlah 100 triliun. Komputasi dilakukan di masing-masing sambungan ini. Bila  sinyal  neuron  memiliki  frekuensi  200  Hz,  maka  komputasi  yang  dilakukan  oleh  otak adalah 20.000 triliun per detik.[7]⁠  Pada saat ini hanya super komputer yang dapat menyamai kecepatan komputasi demikian tinggi.  Namun, karena daya komputer meningkat terus secara eksponensial,  suatu  saat  perangkat  keras  yang  harganya  cukup  murah  akan  memiliki kecepatan komputasi setingkat dengan otak manusia. (Catatan: Angka -angka di atas bukanlah angka  yang  presisi  melainkan  hanya  aproksimasi  untuk  menunjukkan  besaran  atau magnitudanya).

## B. Perangkat Lunak
Masalah  perangkat  lunak  lebih  sulit  daripada  masalah  perangkat  lunak,    sebab  dari  100 triliun sambungan, setiap saat kira-kira 10 triliun sambungan mengalirkan sinyal listrik. Yang
sangat  rumit  ditelaah  adalah  listrik  ini  mengalir  dari  mana  ke  mana,  dan  untuk  apa. Sampai saat ini, tidak ada satu ahli pun yang mengetahui cara kerja otak secara lengkap.
Masalah perangkat lunak bisa dibedakan dari tingkat analisanya, dari tingkat tinggi sampai tingkat  rendah,  yaitu:  tingkat  sistem  (yaitu:  otak),  subsistem,  modul,  submodul,  komponen (yaitu: neuron), dan subkomponen. Makin tinggi tingkatnya, makin besar masalahnya, karena harus  memperhatikan  masalah-masalah  di  tingkat-tingkat  yang  lebih  rendah.  Masalah- masalah  di  tingkat  rendah  jumlahnya  banyak  sekali,  namun  relatif  mudah  dibandingkan dengan masalah di tingkat sistem.
Masalah  utama  dalam  tingkat  sistem  dirumuskan  oleh  John  Searle  dalam  CRA  (Chinese Room Argument)[8], yang secara singkat adalah sebagai berikut:
Searle tidak mengerti bahasa Cina. Misalkan, dia diberi pertanyaan dalam bahasa Cina. Dia bisa  saja  menjawab  pertanyaan  itu  dengan  benar  bila  dia  diberitahu  aturan  ( rule )  yang lengkap  untuk  menjaw abnya.  Lalu,  walaupun  jawabannya  benar,  apakah  dia  memahami jawaban  yang  disampaikannya?  Tidak.  Pertanyaannya  pun  dia  tidak  memahami.  Itulah yang terjadi pada komputer.
Jadi,  masalah  utamanya  adalah:  Bagaimana  caranya  komputer  memahami  ( understand )  apa yang ada dalam pikiran manusia? Sampai sekarang tidak ada satu pun teknologi AI yang bisa memiliki  pemahaman  ( understanding )  seperti  manusia.  Sistem  NLP  (Natural  Language Processing) seperti IBM Project Debater atau Google Duplex sangatlah mengesankan dala m melakukan  tanya  jawab,  sehingga  hampir  tidak  bisa  dibedakan  dengan  manusia.  Namun, kenyataannya, tidak ada sistem NLP yang memiliki pemahaman seperti manusia[9]. Misalnya, belum ada satu pun sistem yang lulus dari Turing Test.
Jadi, prinsip AGI yang pertama adalah: AGI harus memiliki pemahaman seperti manusia. Para  pendiri  AI  berpendapat  bahwa,  salah  satu  masalah  paling  besar  dalam  AI  adalah bagaimana  caranya  komputer  memahami  bahasa  manusia.  John  McCarthy  menuliskan masalah  ini  dalam  buku  “Formalizing  Common  Sense”[10],  dan  Marvin  Minsky menuliskannya  dalam  buku  “The  Society  of  Mind”[11]⁠.  Misalnya,  Minsky mempertanyakan: bagaimana komputer bisa memahami birthday party ? Birthday party adalah sebuah  konsep  yang  terdiri  dari  2  konsep: birthday dan party .  Untuk  memahami  konsep birthday ,  komputer  harus  memahami  konsep  bahwa  manusia  itu  ada  di  dunia  karena dilahirkan oleh ibunya pada suatu hari. Lalu, apa artinya manusia? Dunia? Ibu? Hari? Kenapa Ibu  bisa  melahirkan?  Semua  itu  merupakan  konsep.  Apa  artinya party ? party adalah sekumpulan manusia dengan sekumpulan makanan di suatu tempat yang mungkin didekorasi, dsb. Mau tidak mau, komputer harus memahami semua konsep itu untuk memahami birthday party .
Prinsip  AGI  yang  kedua  adalah:  komputer  bisa  memiliki  pema haman  dengan  cara memproses  konsep,  dan  sebuah  konsep  adalah agregasi  dari  banyak  konsep  lainnya.  Dalam filsafat, ini disebut doktrin constructivist , yang dikemukakan oleh John Locke dalam bukunya “An  Essay  on  Concerning  Human  Understanding”[12]⁠.  (L ocke  menggunakan  istilah  ide ( idea ),  bukan  konsep  ( concept ),  karena  ide  terdiri  dari  2  jenis:  konsep  dan  persep ( percept )[13]⁠.  Namun,  seperti  yang  akan  dijelaskan  kemudian,  secara  teknis  konsep sama dengan persep, sehingga di sini akan digunakan istilah konsep. ) Ada konsep yang sederhana. Ada  konsep  yang  kompleks,  yang  terdiri  dari  konsep  sederhana.  Konsep  yang  paling sederhana  disebut  konsep  atomistik,  yaitu:  konsep  yang  tidak  bisa  dipecah  lagi.  Konsep atomistik biasanya adalah persep, yaitu: konsep yang datang  dari panca indera.
Berdasarkan prinsip ini, maka para ahli membuat sistem akuisisi pengetahuan ( knowledge acquisition system ). Misalnya, Cyc yang dikembangkan oleh Douglas Lenat sejak tahun 1984. Namun, sistem ini tidak punya pemahaman tentang pengetahuan  seperti manusia karena ada
masalah SGP (Symbol Grounding Problem)[14]⁠ . Masalah ini muncul karena yang diproses hanya sebatas simbol; tidak ada pembumian ( grounding ), dengan kata lain: tidak ada isinya. Misalnya,  konsep party dapat  diuraikan  sebagai  sekum pulan  manusia,  dan  manusia  adalah sejenis  hewan,  lalu  hewan  adalah  mahluk  hidup,  dan  seterusnya.  Bila  penguraian  konsep dilakukan  hanya  secara  verbal,  maka  pasti  tidak  akan  mencapai  pemahaman  yang  lengkap seperti  pemahaman  oleh  otak  manusia,  karena  manusia   mendapatkan  informasi  ini  secara visual selain secara verbal.
Prinsip  AGI  yang  ketiga  adalah:  Konsep  tidak  mungkin  diuraikan  hanya  secara  verbal menggunakan simbol.
Minsky  sejak  awal  tidak  percaya  bahwa  kecerdasan  akan  dicapai  dengan  cara memanipulasi  simbol.  Berbeda  dengan  John  McCarthy,  yang  terus  mengembangkan  sistem pengolahan simbol, dan mengembangkan LISP sebagai bahasa pemrograman AI. Karena itu, timbul perpecahan antara Minsky dengan McCarthy, sehingga Minsky mem buat laboratorium AI  di  MIT,  sedangkan  McCarthy  di  Stanford  University.  MIT  kemudian  mengembangkan teknologi yang kini dikenal sebagai ANN (Artificial Neural Network). (Minsky menciptakan Stochastic  Neural  Analog  Reinforcement  Calculator  sebelum  Rosenblatt  membuat Perceptron.)
Setelah ANN  dikembangkan  menjadi  PDP  (Parallel  Distributed  Processing)  di  Carnegie Mellon  University,  terbukti  bahwa ANN  bisa  menangani  masalah -masalah  kecerdasan  yang tidak  bisa  ditangani  oleh  sistem  pengolahan  simbol,  yaitu:  pengenalan  pola  ( pattern recognition )  seperti  otak  manusia  ketika  melakukan  persepsi.  Dengan  demikian,  ANN memiliki kemampuan mengolah konsep sederhana, berupa persep. Namun, kemampuan ANN untuk mencapai kecerdasan manusia segera dipertanyakan oleh para ahli. Kritik yang paling komprehensif  diutarakan  oleh  filsuf  Fodor  dan  Pylyshyn[15]⁠ .  Intinya  adalah: ANN  tidak mungkin  bisa  melakukan  penalaran  karena ANN  tidak  bisa  melakukan  pengolahan  simbol, misalnya  untuk  pengolahan  variabel  dalam  matematika  atau  kata  ganti  ( pronoun )  dalam bahasa.
Selama  berpuluh-puluh  tahun  tidak  pernah  ada  sistem  ANN  yang  mampu  melakukan penalaran,  karena  ANN  tidak  pernah  mampu  melakukan  pengolahan  simbol.  Karena  itu, sistem ANN  seperti  Leabra  dari  University  of  Colorado  at  Boulder  akhirnya  menggandeng ACT-R  dari  Carnegie  Mellon  University  untuk  melakukan  pengolahan  simbol,  dan  diberi nama  SAL  (Synthesis  of ACT-R  and  Leabra).  Sistem  yang  campuran  ( hybrid )  seperti  SAL hanya  bisa  melakukan  pengolahan  konsep  di  tingkat  persepsi,  karena  penalarannya  hanya melakukan pengolahan simbol. Namun, akhir-akhir ini DeepMind (anak perusahaan Google) berhasil menciptakan ANN yang dapat melakukan semacam penalaran yang disebut relation reasoning [16] ⁠.
Secara  umum,  AI  terbagi  menjadi  2  paradigma: symbol  processing ,  dan connectionism (misalnya:  ANN).  Timbulnya  2  paradigma  ini  berhubungan  erat  dengan  2  fungsi  utama kognisi,  yaitu:  penalaran  dan  persepsi.  Prinsip  AGI  yang  keempat  adalah:  AGI  harus menyatukan  ( unify )  2  paradigma  fungsi  kognisi,  yaitu:  penalaran  dan  persepsi,  dengan menggunakan tekn ologi yang sejenis.
Penulis  mengusulkan sebuah  model  yang  bisa  menyelesaikan  masalah -masalah  utama  di atas  dengan  menggunakan  prinsip-prinsip  AGI.  Model  ini  dinamakan  Model  Kecerdasan Berbasis Konsep atau CBIM (Concept Based Intelligence Model).

## IV. M ODEL : D IAGRAM DAN A LGORITMA
Model CBIM akan dijelaskan dalam dua aspek:
• Secara statik menggunakan diagram
• Secara dinamik menggunakan algoritma
Baik diagram maupun algoritma bukanlah ide asli penulis. Diagram diambil dari ilmuwan neurosains,  sedangkan  algoritma  yang  akan  digunakan  berdasarkan  algoritma  yang  sudah dikembangkan  para  ahli AI. Yang  baru  di  sini  adalah  penggunaan  algoritma  tersebut  untuk pengolahan konsep. Ini dalam teori evolusi disebut mekanisme eksaptasi ( exaptation ), yaitu: penggunaan organ yang sama untuk kebutuhan yang berbeda.
Gambar 1. Diagram Fungsi Otak
Gambar 2. Diagram Anatomi Otak
Gambar 1 menunjukkan fungsi otak [1]⁠  dalam tingkat yang lebih detail dari fungsi otak yang sudah dibahas sebelumnya. Gambar 2 menunjukkan anatomi otak [1]⁠ secara sederhana.
Hubungan  antara  Gambar  1  dengan  Gambar  2  adalah sebagai  berikut:  Sensory  Buffers, WS (Working  Storage),  dan  CE  (Central  Executive)  letaknya  di  PFC  (Pre  Frontal  Cortex),  yaitu: Rostral Frontal Lobe di Gambar 2. WS (Working Storage) berisi VR (Verbal Rehearsal), dan VS (Visuospatial  Sketchpad).  CE  letaknya  lebih  dorsal  dari  WS  karena  CE  berfungsi  sebagai eksekutif, yaitu: pengambilan keputusan untuk melakukan tindakan ( decision for action ). Action Planning  letaknya  di  Frontal  Lobe  juga,  lebih  dorsal  dari  CE. Action  Planning  bersambungan langsung  dengan  neuron-neuron  m otorik,  yang  letaknya  paling  dorsal  di  Frontal  Lobe.  Jadi, fungsi otak secara keseluruhan adalah untuk melakukan tindakan ( action ).
Dengan diagram ini, kini akan dijelaskan algoritmanya, yaitu: bagaimana listrik mengalir di dalam otak. Dalam hal ini, kita akan menggunakan contoh yang konkrit, yaitu: bagaimana otak bisa memahami konsep birthday party ketika mendengar kata birthday party . Ada 2 tahap ( stage ) dan masing-masing tahap terdiri dari banyak putaran ( cycle ):

## A. Tahap 1: Persepsi
Gelombang suara masuk ke telinga (Hearing dalam Gambar 1), diubah menjadi sinyal listrik, lalu  melalui  Sensory  Buffers  masuk  ke  WS  (Working  Storage ).  Kalau  sinyal  ini  mendapatkan Attention  dari  CE  (Central  Executive),  maka  kita  akan  sadar  ( conscious )  akan  sinyal  ini,  lalu diproses secara sengaja ( deliberate ). Kalau tidak ada Attention, maka kita tidak sadar, dan sinyal ini akan diproses secara tidak sadar, atau tidak diproses.
Bagaimanakah  sinyal  yang  ada  di  WS  bisa  dikenali  sebagai  kata birthday party ?  Caranya adalah dengan mengambil ( retrieval dalam Gambar 1) informasi dari PM (Perceptual Memory) karena sebelumnya kata birthday party sudah pernah disimpan di PM. Kalau kata itu belum ada di PM, maka terjadi proses pembelajaran ( learning ). Dalam Gambar 1, ada dua anak panah yang berlawanan arah: retrieval dan learning . Keduanya dilakukan pada saat yang sama. Pembelajaran terjadi karena otak menerima sinyal-sinyal yang sejenis berulang-ulang. Sinyal- sinyal ini mengalami tiga macam transformasi:
• Pemetaan  atau  kategorisasi secara  detail,  yang  terjadi  di lapisan  paling  bawah  dari  WS dan  PM.  Dalam  hal  sinyal  suara,  ini  terjadi  di  lapisan A1  (Auditory  Layer  1 ),  dimana sinyal dipetakan menjadi pola dengan fitur-fitur detail. Pola ini berupa penyalaan neuron sebanyak  kira-kira  10%.  Misalnya  A1  berisi  100  juta  neuron,  maka  sebanyak  10  juta neuron akan menyala.
• Abstraksi atau kategorisasi secara hirarki, yang terjadi di lapisan memori yang lebih atas. Dalam hal sinyal suara, lapisan ini adalah A2 dan A3. Di lapisan -lapisan ini, kategorisasi dilakukan untuk mengambil fitur-fitur ringkasan atau abstrak dari lapisan di bawahnya, sehingga  menghasilkan  pola-pola  ( pattern )  yang  tersusun  secara  hirarki.  Misalnya A2 berisi 20 juta neuron, maka sebanyak 2 juta neuron akan menyala.
• Penderetan  atau  pertautan  secara  temporal,  dimana  hasil  kategorisasi  di  atas  ditautkan secara temporal atau sekuensial.
Jadi,  hasil  dari  pembelajaran  adalah  sebuah  konsep,  yang  berupa  sederetan  pola  penyalaan neuron. Dalam hal persepsi, hasil ini disebut persep ( percept ), yang disimpan di PM. Kalau PM diumpamakan  sebagai  pohon  Natal,  maka  konsep  (neuron -neuron  yang  nyala  mati  di  PM)  itu bagaikan lampu yang berkelap-kelip di pohon Natal.
Algoritma ini berdasarkan teori HTM (Hierachical Temporal Memory), yang dijelaskan oleh Jeff Hawkins dalam buku “On Intelligence”[17]⁠. Kemudian, Hawkins mendirikan perusahaan Numenta dan membuat perangkat lunak open source NuPIC, yang berisi algoritma HTM. Teori  HTM  merupakan  teori  yang  sentral  dalam  model  CBIM.  Inti  dari  teori  HTM  adalah: semua informasi yang ada di dalam otak disimpan secara hirarki dan temporal (atau sekuensial); karena  itu,  otak  bisa  bisa  melakukan  prediksi.  Selain  Hawkins,  Richard  Granger  pun  yang mengemukakan  algoritma  seperti  ini  dalam  makalah  “Engines  of  the  brain:  The  computational instruction set of human cognition”[18]⁠.
Saat  ini  teknologi AI  paling  modern  menggunakan  algoritma  seperti  HTM,  misalnya:  Deep Reinforcement Learning yang digunakan dalam AlphaGo.  Deep sama dengan Hierarchical [19]⁠, sedangkan Reinforcement sama dengan Temporal [20]⁠ . Hanya saja algoritma modern memiliki kinerja yang jauh lebih unggul.

## B. Tahap 2: Pemahaman (Understanding)
Bagaimanakah kata birthday party yang ada di WS (Working Storage) bisa dipahami sebagai konsep birthday party ? Caranya adalah dengan mengambil ( retrieval dalam Gambar 1) informasi dari  DK  (Declarative  Knowledge)  karena  sebelumnya  konsep birthday party sudah  pernah disimpan di DK, misalnya: karena pernah diterangkan secara verbal.
Proses  Pemahaman  sama  seperti  proses  Persepsi;  bedanya  adalah  jenis  memori  yang digunakan: Untuk Pemahaman, memori  yang digunakan adalah DK, sedangkan untuk Persepsi, memori yang digunakan adalah PM. Dengan demikian, algoritma untuk Pemahaman pun  sama seperti algoritma untuk Persepsi, yaitu: algoritma HTM (Hierarchical Temporal Memory). Yang disimpan  di  Declarative  Knowledge  adalah  konsep  ( concept ),  sedangkan  yang  disim pan  di Perceptual  Memory  disebut  persep  ( percept ).  Namun  secara  teknis,  konsep  dan  persep  adalah sama, yaitu: sederetan pola penyalaan neuron. (Dalam hal ini, pandangan John Locke sangatlah modern: ia menganggap persep sama dengan konsep.)
Sebuah  konsep  yang  kompleks  merupakan  agregasi  dari  banyak  sekali  konsep -konsep  yang lebih  sederhana.  Semua  konsep  yang  lebih  sederhana  ini  diambil  ( retrieval )  dari  Declarative Knowledge, atau dari memori lainnya ke WS melalui beberapa putaran ( cycle ). Makin kompleks konsepnya, makin banyak putarannya, dan makin besar kapasitas WS yang dibutuhkan.
Dalam hal kata birthday party , memori yang terlibat adalah:
• VK  (Visual  Knowledge).  Ketika  memahami birthday party ,  secara  sadar  atau  tidak, manusia  akan  membayangkan  secara  visual  sekumpulan  orang  dalam  pesta  ultah.
Sesungguhnya, sebagian besar konsep akan memerlukan informasi dari VK. Karena itu, WS memiliki memori khusus untuk menangani VK, yang disebut Visuospatial Sketchpad dalam  Gambar  1.  Dengan  demikian,  simbol  atau  kata birthday party sekarang memperoleh pembumian ( grounding ).
• AM  (Autobiographical  Memory).  Bila  seseorang  pernah  ke birthday party ,  maka pengalaman  ini  disimpan  di  AM.  Lalu,  ketika  ia  mendengar  kata birthday party , kemungkinan WS akan mengambil pengalaman ini da ri AM.
• LS  (Linguistic  and  Semantic).  Sebetulnya  antara  tahap  Persepsi  dengan  tahap Pemahaman  terdapat  1  tahap  perantara,  yaitu: tahap  Pengenalan Kata secara linguistik. Setelah  suara  ditransformasi  menjadi  kata  di  WS,  kata  menjadi  kosa  kata  ( vocabulary ) yang punya semantik (ada artinya) karena WS mengambil ( retrieval ) informasi dari LS (Linguistic  and  Semantic).  Kata birthday party dikenal  dalam  kosa  kata  karena sebelumnya kata tersebut disimpan dalam LS. Kosa kata dari LS ini merupakan simbol yang dipakai untuk mengambil konsep dari DK.
Dari penjelasan di atas, nyatalah bahwa konsep memiliki 2 karakteristik:
1. Konsep bisa diperbaharui. Sebagai contoh, seorang anak diceritakan mengenai birthday party ,  bahwa  di  situ  ada  banyak  orang  mengenakan  pakaian  bagus,  ada  musik  dan minuman;  tapi  tidak  diceritakan  ada  permainan. Anak  ini  akan  menyimpan  konsep  ini dalam  DK.  Kemudian,  ketika  temannya  membawa  anak  ini  ke  sebuah birthday party , ternyata ada permainan. Maka anak ini akan memperbaharui konsepnya tentang birthday party . Proses pembaharuan konsep ini disebut pembelajaran ( learning ).
2. Konsep  biasanya  tidak  persis  sama  antara  individu.  Pembelajaran  tergantung  dari  data yang  masuk.  Biasanya  data  yang  masuk  tidak  persis  sama  ke  setiap  orang,  sehingga konsep  yang  disimpan  akan  sedikit  berbeda.  Namun,  makin  banyak  data  yang  masuk, abstrak yang dihasilkan dari kategorisasi secara hirarki makin sama antara individu.
Bila dibandingkan dengan algoritma Persepsi, algo ritma Pemahaman lebih rumit dalam 2 hal:
• Deretan ( sequence ) penyalaan neuron dalam Persepsi biasanya pendek, sedangkan dalam Pemahaman bisa sangat panjang,  terutama untuk konsep yang kompleks. Di dalam otak, hal  ini  ditangani  oleh  modul  basal  ganglia.  Salah  satu  yang  paling  banyak  melakukan penelitian  dan  simulasi  basal  ganglia  dengan  menggunakan  ANN  (Artificial  Neural Network) adalah Randall O ’Reilly, dkk dari University of Colorado at Boulder.
• Persepsi  hanya  terjadi  dalam  satu  modul  memori,  sedangkan  Pem ahaman  melibatkan banyak modul memori. Dalam otak, ini diatur oleh modul thalamus yang letaknya tepat di  tengah-tengah  otak  dan  memiliki  sambungan  ke  semua  memori.  Salah  satu  model kecerdasan  yang  paling  lengkap  (dan  mencakup  thalamus  di  dalamnya)  adalah  L IDA yang dikembangkan oleh Stan Franklin dari University of Memphis[ 21]⁠. Namun, model ini  menggunakan  teknologi  campuran  ( hybrid ),  sehingga  ada  kesenjangan  antara persepsi, pemahaman dan penalaran.
Dalam psikologi, konsep merupakan topik yang penting. Ka rena itu, ada beberapa buku yang membahas  khusus  tentang  konsep,  misalnya  “The  Big  Book  of  Concepts”[22]⁠.  Ada  3  teori tentang konsep yang tidak koheren, namun masing -masing teori memiliki bukti-bukti pendukung dari  hasil  eksperimen.  Dengan  menggunakan  mod el  CBIM,  dapat  dijelaskan  bahwa  ke  3  teori tersebut benar (valid):
1. Exemplar Theory mengatakan bahwa konsep diambil dari contoh. Teori ini valid karena konsep diambil dari hasil pemetaan.
2. Prototype  Theory  mengatakan  bahwa  konsep  diambil  dari  fitur -fitur  umum.  Teori  ini valid karena konsep diambil dari hasil abstraksi.
3. Knowledge Theory mengatakan bahwa konsep diambil dari hubungannya dengan konsep lain. Teori ini pun valid karena konsep merupakan bagian dari sederetan konsep lainnya.
Selanjutnya pada Bagian Kedua dari makalah ini akan dibahas bagaimana model CBIM dapat melakukan  akuisisi  pengetahuan  seperti  manusia,  berkomunikasi  menggunakan  bahasa  natural, melakukan penalaran, dan memunculkan kreatifitas.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  atas  masukan  dari  Prof.  Dr.  Suhono  H.  Supangkat,  Iwan Nadapdap, Dr. dr. Tauhid Nur Azhar, Alfred Boediman Ph.D., Widodo Susilo Wardoyo, T. Indra Kesuma, Hansen William.

## R EFERENSI
[1] B. J. Baars and N. M. Gage, Cognition, Brain, and Consciousness , 2nd ed. Elsevier Ltd., 2010.
[2] M. T. Banich and R. J. Compton, Cognitive Neuroscience , 4th ed. Cambridge University Press, 2018.
[3] M. W. Matlin, Cognition , 8th ed. Wiley, 2013.
[4] S. Blackmore, Conversations on consciousness: What the best minds think about t he brain, free will, and what it means to be human . Oxford University Press, 2005.
[5] D. J. Chalmers, “Facing Up to the Problem of Consciousness,” J. Conscious Stud. , vol. 2, no. 3, pp. 200–219, 1995.
[6] D. Kahneman, Thinking, Fast and Slow . Farrar, Straus and Giroux, 2013.
[7] R. Kurzweil, The Age of Spiritual Machines . Viking Adult, 1999.
[8] J. Searle, “Minds, Brains, and Programs,” Behav. Brain Sci. , vol. 3, pp. 417–424, 1980.
[9] R. Aharonov, “IBM Debating Technologies: How Persuasive Can a Computer Be?,” IBM Research  Challenges  of  Science  and  Technology  in  the  21st  Century ,  2017.  [Online]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=lWQb2vdJ -KM.
[10] J. McCarthy, Formalizing Common Sense . Ablex, 1990.
[11] M. Minsky, The Society of Mind . Simon and Schuster, 1986.
[12] J. Locke, An Essay Concerning Human Understanding . Penguin Classics, 1690.
[13] E.  J.  Lowe, The  Routledge  Guidebook  to  Locke’s  Essay  Concerning  Human Understanding . Routledge, 2014.
[14] S. Harnad, “The Symbol Grounding Problem,” Phys. D Nonlinear Phenom. , vol. 42,  pp. 335–346, 1990.
[15] J. Fodor and Z. Pylyshyn, “Connectionism and cognitive architecture: A critical analysis,” Cognition , vol. 28, pp. 3–71, 1988.
[16] A.  Santoro et  al. ,  “A  simple  neural  network  module  for  relational  reasoning,”  pp.  1–16, 2017.
[17] J. Hawkins and S. Blakeslee, On Intelligence . St. Martin’s Griffin, 2005.
[18] R. Granger, “Engines of the Brain Set of Human Cognition,” AI Mag. , vol. 32, pp. 15–32, 2006.
[19] Y. Bengio, “Learning Deep Architectures for AI,” Found. Trends Mach. Learn. , vol. 2, no. 1, pp. 1–127, 2009.
[20] F.  Akhtar, Practical  Reinforcement  Learning:  Develop  self-evolving,  intelligent  agents with OpenAI Gym, Python and Java . Packt Publishing, 2017.
[21] S. Franklin, S. Strain, J. Snaider, R. McCall, and U. Faghihi, “Global Workspace Theory, its LIDA model and the underlying neuroscience,” Biol. Inspired Cogn. Archit. , vol. 1, pp. 32–43, 2012.
[22] G. L. Murphy, The Big Book Of Concepts . The MIT Press, 2002.