Arsitektur AI yang menggunakan 'kontradiksi', bukan 1/0, sebagai pemicu berpikir (CKN)
(github.com/kokogo100)Belakangan ini, seiring model reasoning seperti DeepSeek-R1 dan QwQ menjadi topik hangat, diskusi tentang bagaimana membuat AI melakukan 'System 2 Thinking (pemikiran mendalam)' juga semakin ramai. Menariknya, bulan lalu saya merilis arsitektur CKN (Contextual Knowledge Network) sebagai open source, berdasarkan konsep yang memiliki filosofi yang persis sama dengan mereka, yaitu "menggunakan kontradiksi (Contradiction) sebagai pemicu berpikir".
[1] Mengapa kontradiksi (Contradiction)? Hakikat matematis model AI saat ini pada akhirnya adalah proses melihat data lalu secara probabilistik menentukan apakah itu '1 (Ya)' atau '0 (Tidak)'. Masalah muncul ketika data dunia nyata berada di 0.5 (ambigu). Karena model dipaksa untuk mengerucut ke 1 atau 0, ia pun menghasilkan kebohongan yang terdengar meyakinkan (Hallucination).
Saya berpendapat bahwa AI harus mampu menahan keadaan 'konflik (Conflict)' di antara 1 dan 0, dan justru pada saat itulah ia mulai berpikir (Reasoning), "Tunggu, kenapa berbeda?".
[2] Mengapa keuangan (Finance)? Karena domain tempat 'kontradiksi' ini paling sering dan paling intens terjadi adalah keuangan.
Grafik menunjukkan kenaikan (1), tetapi berita menyebut sentimen negatif (0).
Pada saat seperti ini, RAG konvensional akan mengaburkan informasi lalu mengambil rata-ratanya, atau menampilkan halusinasi.
CKN mendeteksi kontradiksi itu sendiri, lalu mengaktifkan proses inferensi untuk menyelesaikannya.
[3] Implementasi: pembuktian di atas MCP Saya tidak berhenti pada proof of concept untuk arsitektur ini, tetapi mengimplementasikannya sebagai layer di atas MCP (Model Context Protocol) sehingga benar-benar bisa berjalan. Beberapa Agent menghasilkan tag dari sudut pandang yang berbeda, dan ketika muncul kontradiksi antar-tag, Trigger akan aktif.
Dikembangkan dengan MCP agar dapat berjalan pada semua penyedia dan model kecerdasan buatan.
Repositori GitHub: https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server
6 komentar
Apakah ini bot investasi?
Mohon maaf atas ketidaknyamanannya.
Namun, alih-alih sekadar promosi, saya ingin membagikan betapa seriusnya saya menjalani ini untuk membuktikan hipotesis bernama CKN.
Saat ini, demi memverifikasi satu open source kecil ini, saya menjalankan puluhan microservice (Railway) serta API Gemini/GPT 24 jam dengan uang pribadi saya. Alasan saya tetap merilis kodenya secara gratis sambil menanggung biayanya adalah karena saya yakin pendekatan 'pemicu kontradiksi' ini merupakan usulan teknis yang benar-benar diperlukan bagi agen AI generasi berikutnya.
Kalau sudah membangun logika, tentu harus membuktikannya.
Terima kasih.
Apakah ada fitur posting terjadwal di GitHub dan GeekNews? Sepertinya Anda memposting tulisan dari tahun lalu sekarang...
Belakangan ini, seiring model reasoning seperti DeepSeek-R1 dan QwQ menjadi topik hangat, diskusi tentang bagaimana membuat AI melakukan 'System 2 Thinking (berpikir mendalam)' juga semakin ramai. Bulan lalu, saya mengerjakan sesuatu dengan filosofi yang persis sama dengan mereka
https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server/…
Kalau melihat riwayat perubahan README, bahkan penjelasan yang tadinya tampak penting pun berubah sangat cepat, jadi saya penasaran apakah saat mengembangkan ini Anda punya semacam keyakinan atau prinsip pribadi yang Anda pegang.
Apa ini, iklan produk?
Saya telah merangkum detailnya dalam bahasa Korea di file
docs/CKN_Architecture_KR.md. Jika Anda membacanya sekilas, pemahamannya akan lebih cepat.