Courtesy of Forbes

Nested Learning: Cara Baru AI Belajar Berlapis untuk Masa Depan Pintar

Memperkenalkan konsep Nested Learning sebagai pendekatan baru dalam mengatasi keterbatasan AI generatif dan LLM tradisional agar dapat melakukan pembelajaran berkelanjutan dan self-improving secara real-time, serta memberikan gambaran bagaimana pendekatan tersebut dapat mendorong kemajuan menuju AGI.

13 Nov 2025, 15.15 WIB

185 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Nested Learning menawarkan pendekatan baru untuk mengatasi batasan AI saat ini.
Prototipe Hope dapat memberikan wawasan tentang bagaimana AI dapat belajar secara berkelanjutan.
Pentingnya membangun sistem AI yang dapat melakukan pembaruan pengetahuan secara real-time untuk mencapai kecerdasan buatan umum.

Tidak spesifik, global - Dalam artikel ini, penulis memberikan gambaran tentang bagaimana manusia belajar berbagai lapisan pengetahuan, menggunakan contoh belajar tentang olahraga baseball. Mulai dari aturan dasar, strategi, sampai melatih pelatih baseball, belajar berlangsung secara bertingkat dan berlapis. Pendekatan pembelajaran manusia ini menjadi analogi untuk pengembangan AI yang lebih canggih.

AI generasi saat ini, seperti LLM, dibuat dengan cara memindai sejumlah besar data dari internet, namun model ini bersifat statis setelah pelatihan awal dan tidak dapat memperbarui pengetahuannya secara otomatis dalam interaksi sehari-hari. Hal ini membatasi kemampuan AI untuk berkembang secara real-time dan mempelajari hal-hal baru yang berada di luar data awalnya.

Google Research mengajukan konsep Nested Learning sebagai solusi untuk masalah tersebut. Nested Learning mengusulkan arsitektur AI yang berlapis dan saling terhubung, memungkinkan AI untuk belajar dan mengoptimalkan dirinya secara berkelanjutan di berbagai tingkat secara simultan. Prototype bernama Hope dikembangkan untuk menguji ide ini.

Pendekatan baru ini memperkenalkan sistem memori kontinu jangka panjang yang dapat menyimpan dan memperbarui pengetahuan secara terus-menerus, mirip seperti ingatan manusia. Selain itu, sistem ini dirancang hati-hati agar pembelajaran bersifat selektif, sehingga mencegah penyebaran informasi palsu atau salah yang dapat menyesatkan AI.

Penulis menekankan bahwa meskipun konsep ini masih dalam tahap awal dan perlu diuji lebih lanjut, ini merupakan sebuah langkah berani dalam merancang arsitektur AI masa depan yang tidak hanya mengandalkan kekuatan hardware lebih besar, tapi merevolusi cara AI belajar dan berkembang. Nested Learning berpotensi menjadi fondasi penting menuju kecerdasan buatan umum (AGI).

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2025/11/13/advancing-ai-by-nesting-minds-inside-the-layers-of-machine-learning-and-llms/

Analisis Ahli

Yoshua Bengio

"Konsep Nested Learning sangat menarik karena memberikan dimensi baru dalam pembelajaran berlapis yang dapat meningkatkan keterwakilan model dan pembelajaran berkelanjutan pada AI."

Geoffrey Hinton

"Pendekatan ini mencoba menjawab keterbatasan arsitektur saat ini, terutama dalam hal pembelajaran seumur hidup, yang sangat krusial untuk kemajuan ke AGI."

Analisis Kami

"Pendekatan Nested Learning sangat menjanjikan karena menggabungkan berbagai lapisan pemrosesan dan pembelajaran yang meniru cara manusia memahami dan memperluas pengetahuan secara berjenjang. Namun, tantangan terbesar tetap ada pada bagaimana mengelola risiko pembelajaran dari informasi palsu dan memastikan sistem tetap stabil tanpa kehilangan tujuan awalnya."

Prediksi Kami

Jika Nested Learning berhasil diimplementasikan secara luas, AI generasi berikutnya akan mampu belajar dan beradaptasi secara mandiri secara real-time, mempercepat kemajuan menuju AI dengan kecerdasan setara manusia atau AGI.

Pertanyaan Terkait

Apa itu Nested Learning?

Nested Learning adalah pendekatan baru dalam desain AI yang memungkinkan sistem untuk belajar secara berkelanjutan dan mengoptimalkan berbagai level secara bersamaan.

Siapa yang mengembangkan prototipe Hope?

Prototipe Hope dikembangkan oleh Google Research.

Mengapa self-learning penting untuk AI?

Self-learning penting untuk AI karena memungkinkan sistem untuk secara otomatis memperbarui pengetahuan dan mengatasi keterbatasan model AI saat ini.

Apa perbedaan antara ANN dan NN?

ANN (Artificial Neural Network) adalah struktur data besar yang terinspirasi oleh cara kerja otak, tetapi lebih sederhana dibandingkan NN (Neural Network) yang ada di dalam otak manusia.

Apa yang menjadi fokus penelitian di NeurIPS 2025?

Fokus penelitian di NeurIPS 2025 adalah untuk mengeksplorasi inovasi dalam pembelajaran mesin dan arsitektur AI seperti Nested Learning.