Genealogi Intelektual AI (I)

– Arief Prihantoro –

Ketika Bahasa Berhasil Ditulis dalam Bahasa Matematika

Setiap hari manusia menggunakan bahasa tanpa pernah merasa sedang berhadapan dengan sebuah keajaiban intelektual. Sejak bangun tidur hingga kembali memejamkan mata, hampir seluruh aktivitas sosial berlangsung melalui bahasa. Seseorang membaca berita sambil menikmati secangkir kopi, membalas pesan singkat di telepon genggam, mengikuti rapat daring, berdiskusi dengan rekan kerja, bercanda dengan keluarga, hingga menutup hari dengan menonton tayangan yang seluruh narasinya dibangun melalui rangkaian kata. Bahasa hadir begitu dekat dengan kehidupan sehingga keberadaannya nyaris tidak pernah dipertanyakan. Ia terasa alami, seolah-olah memang demikian adanya.

Keakraban itu justru membuat satu hal penting luput dari perhatian. Kita mengetahui kapan sebuah kalimat terdengar janggal, tetapi hampir tidak pernah mampu menjelaskan secara spontan mengapa kalimat itu janggal. Kita dapat membedakan mana ucapan yang tulus dan mana yang sekadar basa-basi, meskipun kata-kata yang digunakan sering kali hampir sama. Kita memahami ironi tanpa harus diberi penjelasan bahwa lawan bicara sedang mengatakan sesuatu yang bertentangan dengan maksud sebenarnya. Bahkan ketika seseorang mengucapkan sebuah kalimat yang belum pernah kita dengar sebelumnya, kita hampir selalu dapat menangkap maknanya tanpa merasa sedang melakukan proses berpikir yang rumit.

Seluruh kemampuan tersebut berlangsung begitu cepat sehingga bahasa tampak lebih menyerupai naluri daripada hasil kerja intelektual. Padahal, jika diamati lebih cermat, setiap percakapan sesungguhnya merupakan rangkaian proses yang luar biasa kompleks. Ketika mendengar sebuah kalimat, manusia tidak sekadar mengenali bunyi, kemudian mencocokkannya dengan arti setiap kata di dalam kamus. Otak secara hampir seketika menghubungkan kata-kata itu dengan pengalaman sebelumnya, memperkirakan konteks pembicaraan, mengenali hubungan antarkalimat, membaca situasi sosial, bahkan menafsirkan maksud yang tidak pernah diucapkan secara eksplisit. Semua itu terjadi dalam hitungan detik tanpa pernah kita sadari.

Justru karena berlangsung begitu alami, bahasa selama ribuan tahun lebih sering diperlakukan sebagai bagian dari kehidupan daripada sebagai sebuah persoalan ilmiah. Orang belajar berbicara, belajar menulis, belajar berpidato, belajar menyusun puisi, bahkan belajar menggunakan bahasa untuk memengaruhi orang lain. Namun sangat sedikit yang bertanya mengapa bahasa mampu melakukan semua itu. Bahasa dipraktikkan jauh lebih lama daripada dipahami.

Keadaan tersebut berbeda dengan hampir seluruh objek ilmu pengetahuan lainnya. Gerak planet dipelajari karena manusia ingin memahami langit. Perubahan zat dipelajari karena manusia ingin memahami materi. Organ tubuh dipelajari karena manusia ingin memahami kehidupan. Akan tetapi, bahasa justru telah digunakan secara intensif selama ribuan tahun sebelum manusia benar-benar mulai mempertanyakan struktur yang membuatnya bekerja. Paradoks ini menarik. Semakin dekat sesuatu dengan kehidupan sehari-hari, sering kali semakin lama pula ia luput dari perhatian ilmiah.

Perubahan mulai terjadi ketika bahasa tidak lagi dipandang sekadar sebagai sarana berbicara, melainkan sebagai objek kajian. Para filsuf bertanya bagaimana kata-kata berhubungan dengan dunia yang dirujuknya. Para linguis mencoba memahami mengapa ribuan bahasa yang berbeda ternyata memiliki keteraturan tertentu. Para ahli retorika mempelajari bagaimana susunan kalimat mampu mengubah cara seseorang berpikir. Sementara itu, para semiotikus memperlihatkan bahwa manusia sesungguhnya tidak pernah berhubungan langsung dengan realitas, melainkan selalu melalui sistem tanda yang dibangun secara sosial dan kultural.

Ketika membahas semiotika, perhatian diarahkan pada bagaimana makna tidak pernah melekat secara alamiah pada sebuah tanda, tetapi selalu lahir melalui proses interpretasi. Dalam serial mengenai Umberto Eco, persoalan tersebut berkembang lebih jauh. Makna ternyata tidak berhenti pada satu penafsiran yang final, melainkan terus bergerak melalui jaringan interpretasi yang saling berhubungan. Sebelum manusia memberi makna kepada dunia, manusia terlebih dahulu mengenali pola-pola yang dianggap bermakna. Fenomena ini dikenal dengan istilah Gestalt. Hal ini berangkat dari satu asumsi yang sama, yaitu bahwa komunikasi bukan sekadar perpindahan informasi, melainkan proses pembentukan makna.

“Jika bahasa memang merupakan sistem yang begitu kaya, begitu lentur, dan begitu bergantung pada konteks, bagaimana mungkin sebuah mesin akhirnya mampu menggunakannya?”

Pertanyaan ini terdengar sangat kontemporer karena segera mengingatkan kita pada ChatGPT, Gemini, Claude, atau berbagai Large Language Models lainnya. Namun sesungguhnya persoalan tersebut jauh lebih tua daripada teknologi AI modern. Bahkan, pertanyaan itu telah muncul jauh sebelum istilah Artificial Intelligence diperkenalkan pada pertengahan abad kedua puluh.

Di sinilah sejarah AI biasanya mulai disederhanakan. Tidak sedikit narasi yang menggambarkan perkembangan AI sebagai rangkaian inovasi teknologi: komputer menjadi semakin cepat, kapasitas penyimpanan meningkat, algoritma semakin canggih, data semakin melimpah, lalu lahirlah sistem yang mampu berdialog menggunakan bahasa manusia.

Narasi semacam itu memang tidak sepenuhnya keliru, tetapi ia hanya menjelaskan bagaimana AI berkembang, bukan mengapa perkembangan itu menjadi mungkin.

Pertanyaan “mengapa” membawa kita kepada persoalan yang sama sekali berbeda. Komputer dapat dibuat semakin cepat, tetapi kecepatan tidak serta-merta membuatnya memahami bahasa. Jumlah data dapat diperbesar berkali-kali lipat, tetapi data tidak otomatis mengubah kata-kata menjadi sesuatu yang dapat diproses secara komputasional. Sebelum semua itu terjadi, terlebih dahulu harus muncul sebuah perubahan yang jauh lebih mendasar: manusia harus mengubah cara memandang bahasa itu sendiri.

Inilah titik yang sering terlewatkan ketika sejarah AI hanya dibaca sebagai sejarah teknologi.

Revolusi terbesar bukan pertama-tama terjadi pada komputer, melainkan pada cara berpikir manusia mengenai bahasa. Selama bahasa dipahami semata-mata sebagai ekspresi budaya, karya sastra, atau alat komunikasi sehari-hari, hampir tidak ada alasan untuk membayangkan bahwa suatu hari nanti ia dapat menjadi objek komputasi.

Agar mesin dapat memproses bahasa, manusia terlebih dahulu harus menerima kemungkinan yang pada zamannya terdengar hampir mustahil: bahwa bahasa dapat direpresentasikan secara formal, dianalisis secara logis, bahkan ditulis menggunakan bahasa matematika .

Kalimat terakhir itu mungkin terdengar ganjil. Bukankah bahasa dan matematika justru berada di dua dunia yang berbeda? Yang satu penuh metafora, ambiguitas, dan konteks. Yang lain menuntut kepastian, konsistensi, dan definisi yang tegas.

Bagaimana mungkin keduanya bertemu?

Pertanyaan itulah yang akan membawa kita memasuki salah satu perubahan intelektual paling penting pada abad kedua puluh. Perubahan tersebut tidak dimulai di laboratorium kecerdasan buatan, tidak pula lahir dari perusahaan teknologi. Ia justru muncul dari perdebatan panjang di antara para filsuf bahasa, ahli logika, dan linguis yang sedang bergulat dengan sebuah persoalan yang tampaknya sangat jauh dari dunia komputasi:

dapatkah bahasa manusia dipahami dengan ketelitian yang sama seperti matematika memahami bilangan?

Ketika Bahasa Menolak Diperlakukan seperti Matematika

Jika persoalannya hanya membuat komputer menyimpan kata-kata, tantangan itu sesungguhnya tidak terlalu sulit. Sebuah kamus dapat diubah menjadi basis data. Jutaan dokumen dapat disimpan di dalam media penyimpanan digital. Komputer bahkan dapat menemukan kembali sebuah kata dalam waktu yang jauh lebih cepat daripada manusia membolak-balik halaman kamus. Namun tidak seorang pun akan mengatakan bahwa komputer telah memahami bahasa hanya karena mampu menyimpan atau menemukan kembali kata-kata tersebut.

Persoalan sesungguhnya baru muncul ketika bahasa tidak lagi dipahami sebagai kumpulan kata, melainkan sebagai pembawa makna. Dua kalimat yang menggunakan kata-kata berbeda dapat menyampaikan maksud yang sama. Sebaliknya, dua kalimat yang tersusun dari kata-kata yang sama dapat menghasilkan makna yang sangat berbeda ketika diucapkan dalam konteks yang berlainan. Di titik inilah bahasa mulai memperlihatkan sifatnya yang unik. Makna tidak pernah tinggal di dalam kata secara terpisah, melainkan lahir melalui hubungan antarkata, hubungan dengan konteks, serta hubungan dengan pengetahuan yang telah dimiliki oleh para pelaku komunikasi.

Persoalan tersebut sesungguhnya bukan baru muncul ketika komputer mulai dikembangkan. Jauh sebelum para ilmuwan berbicara mengenai Natural Language Processing, para filsuf telah bergulat dengan pertanyaan yang hampir sama. Bagaimana mungkin rangkaian bunyi atau tulisan dapat merujuk kepada sesuatu yang berada di luar dirinya? Mengapa kata pohon dapat membuat orang membayangkan objek yang relatif sama, padahal tidak ada hubungan alamiah antara bunyi po-hon dengan pohon yang sesungguhnya tumbuh di alam? Pertanyaan semacam ini kemudian berkembang menjadi salah satu persoalan klasik dalam filsafat bahasa dan semiotika.

Di dalam artikel serial sebelumnya “Membaca AI melalui Umberto Eco“, persoalan tersebut telah dibahas melalui konsep tanda dan proses interpretasi. Eco memperlihatkan bahwa makna bukanlah sesuatu yang menempel secara permanen pada sebuah tanda. Makna terus bergerak melalui jaringan interpretasi yang tidak pernah benar-benar berhenti. Justru karena itu, bahasa selalu terbuka terhadap kemungkinan penafsiran baru. Apa yang dipahami seseorang hari ini belum tentu identik dengan apa yang dipahami orang lain besok, meskipun kata-kata yang digunakan sama.

Di sinilah muncul sebuah paradoks yang menarik. Semakin dalam manusia memahami bagaimana bahasa bekerja, semakin jelas pula bahwa bahasa tampaknya tidak mungkin diperlakukan seperti matematika. Sebuah persamaan matematika akan menghasilkan nilai yang sama selama aturan perhitungannya tidak berubah. Akan tetapi, sebuah kalimat dapat menghasilkan makna yang berbeda hanya karena berpindah situasi. Kalimat “Rumahnya besar” dapat menjadi pujian ketika diucapkan oleh seorang tamu, tetapi dapat pula menjadi sindiran ketika diucapkan oleh petugas pajak. Kata-katanya tidak berubah. Yang berubah hanyalah konteksnya.

Paradoks ini membuat bahasa seolah-olah menolak setiap upaya formalisasi. Di satu sisi, manusia dapat menggunakan bahasa secara sangat teratur sehingga jutaan orang mampu saling memahami tanpa perlu menyusun aturan baru setiap kali berbicara. Di sisi lain, keteraturan tersebut selalu disertai fleksibilitas yang tampaknya tidak mungkin direduksi menjadi seperangkat rumus yang kaku. Bahasa sekaligus teratur dan lentur. Ia memiliki pola, tetapi pola itu tidak pernah bekerja secara mekanis.

Keadaan inilah yang selama bertahun-tahun membuat banyak ilmuwan beranggapan bahwa bahasa alami berbeda secara prinsip dari bahasa formal seperti matematika atau logika simbolik. Matematika memperoleh kekuatannya justru karena berhasil menghilangkan ambiguitas. Setiap simbol memiliki definisi yang jelas, setiap operasi mengikuti aturan yang pasti, dan setiap kesimpulan dapat ditelusuri kembali melalui langkah-langkah inferensi yang eksplisit. Bahasa manusia tampak bergerak ke arah yang sebaliknya. Ambiguitas bukan sekadar kelemahan yang harus dihilangkan, melainkan bagian dari kekayaan ekspresinya.

Pandangan tersebut bukan hanya berkembang di kalangan filsuf, tetapi juga memengaruhi cara dunia ilmiah membagi wilayah pengetahuan. Matematika berkembang sebagai bahasa ilmu-ilmu eksakta karena dianggap mampu menghasilkan kepastian yang tinggi. Sebaliknya, bahasa alami lebih banyak dipelajari dalam ranah humaniora karena dipandang tidak dapat dipisahkan dari sejarah, kebudayaan, dan pengalaman manusia. Pembagian ini berlangsung begitu lama sehingga hampir tidak ada yang mempertanyakan batas di antara keduanya. Seolah-olah memang telah menjadi hukum alam bahwa matematika berada di satu sisi, sedangkan bahasa berada di sisi yang lain.

Namun sejarah ilmu pengetahuan hampir selalu bergerak melalui keberanian mempertanyakan batas-batas yang sebelumnya dianggap tidak mungkin dilampaui. Apa yang selama puluhan tahun diterima sebagai pemisahan yang wajar, pada suatu ketika dapat berubah menjadi persoalan baru. Bukan karena objeknya berubah, melainkan karena cara manusia memandang objek tersebut mulai bergeser.

Perubahan itu mulai terasa ketika para ahli logika modern tidak lagi memandang logika sekadar sebagai alat berdebat, tetapi sebagai sistem formal yang memiliki struktur matematis. Di tangan Gottlob Frege, logika berkembang menjadi bahasa simbolik yang jauh lebih presisi dibandingkan logika Aristotelian yang telah bertahan selama lebih dari dua ribu tahun. Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead kemudian menunjukkan bahwa bahkan matematika sendiri dapat dibangun di atas fondasi logika formal. Beberapa dekade berikutnya, Alfred Tarski mengembangkan analisis mengenai konsep kebenaran di dalam bahasa formal dengan ketelitian yang sebelumnya sulit dibayangkan.

Akan tetapi, seluruh perkembangan tersebut masih berhenti pada satu wilayah yang sama. Yang berhasil dijelaskan adalah bahasa formal—bahasa yang memang sejak awal dirancang agar tidak ambigu. Belum seorang pun benar-benar berani mengatakan bahwa bahasa yang digunakan manusia dalam kehidupan sehari-hari dapat diperlakukan dengan cara yang sama.

Di sinilah sesungguhnya muncul pertanyaan yang mengubah arah sejarah. Bukan lagi “bagaimana logika bekerja?”, melainkan “apakah bahasa manusia sendiri memiliki keteraturan yang cukup untuk dijelaskan melalui logika?”

Pertanyaan ini tampak sederhana. Namun jika jawabannya tidak, maka impian membangun mesin yang memahami bahasa sejak awal sebenarnya sudah harus ditinggalkan. Sebaliknya, jika jawabannya ya, maka seluruh cara manusia memandang bahasa harus berubah. Bahasa tidak lagi sekadar dipahami sebagai produk budaya, melainkan juga sebagai struktur formal yang dapat direpresentasikan secara eksplisit.

Namun sebelum melihat bagaimana Montague membangun argumennya, kita perlu memahami terlebih dahulu mengapa gagasan tersebut dianggap begitu radikal pada zamannya. Sebab yang sedang dipertaruhkan bukan sekadar sebuah teori linguistik baru, melainkan perubahan cara dunia ilmiah memahami hakikat bahasa itu sendiri.

Ketika Seseorang Berani Mengatakan bahwa Bahasa Manusia Dapat Diperlakukan seperti Logika

Hampir seluruh revolusi ilmiah dimulai dari keberanian mempertanyakan sesuatu yang sebelumnya dianggap tidak perlu dipertanyakan. Bukan karena semua orang salah, melainkan karena sebuah asumsi telah diterima begitu lama sehingga berubah menjadi sesuatu yang tampak alamiah. Ketika Nicolaus Copernicus mengusulkan bahwa bumi mengelilingi matahari, ia tidak sedang memperlihatkan teleskop yang lebih canggih daripada para pendahulunya. Yang ia ubah adalah cara memandang alam semesta. Demikian pula Charles Darwin. Yang mengguncang dunia bukan semata-mata kumpulan data biologinya, melainkan perubahan cara memahami kehidupan.

Richard Montague melakukan sesuatu yang serupa terhadap bahasa.

Pada akhir dekade 1960-an hingga awal 1970-an, sebagian besar filsuf maupun linguis masih menerima pemisahan yang cukup tegas antara bahasa formal dan bahasa alami. Bahasa logika dipandang sebagai sistem simbol yang sengaja dirancang agar bebas dari ambiguitas, sedangkan bahasa manusia diterima sebagai sesuatu yang terlalu kaya untuk dipaksa tunduk kepada aturan formal yang sama. Pemisahan tersebut tampak masuk akal. Bahkan dapat dikatakan hampir menjadi konsensus.

Montague justru memulai dari arah yang berlawanan.

Ia mempertanyakan asumsi yang tidak lagi dipertanyakan oleh orang lain.

Apakah benar terdapat perbedaan teoretis yang begitu mendasar antara bahasa logika dan bahasa manusia?

Pertanyaan itu mungkin terdengar sederhana. Akan tetapi, jika direnungkan lebih jauh, konsekuensinya sangat besar. Sebab apabila jawabannya adalah tidak, maka selama ini dunia akademik sesungguhnya telah memelihara sebuah batas yang mungkin sebenarnya tidak pernah ada.

Dalam salah satu artikelnya yang kemudian menjadi sangat berpengaruh, Montague menulis sebuah kalimat yang hingga hari ini hampir selalu dikutip ketika membahas semantik formal.

“There is in my opinion no important theoretical difference between natural languages and the artificial languages of logicians.”

Kalimat tersebut sering diterjemahkan secara bebas sebagai berikut:

Menurut saya, tidak terdapat perbedaan teoretis yang penting antara bahasa alami dan bahasa formal yang digunakan para logikawan.

Kalimat itu hanya terdiri atas beberapa baris, tetapi dampaknya sangat besar. Yang sedang dipersoalkan Montague bukan tata bahasa, bukan pula kosakata. Ia sedang mempertanyakan cara manusia membagi dunia pengetahuan.

Selama ini bahasa seolah-olah dipaksa memilih salah satu dari dua dunia. Jika ingin presisi, gunakan matematika. Jika ingin berbicara mengenai pengalaman manusia, gunakan bahasa alami. Seolah-olah keduanya memang tidak mungkin dipertemukan.

Montague menolak dikotomi tersebut.

Namun penting untuk berhati-hati membaca pernyataannya. Di sinilah banyak penyederhanaan sering terjadi.

Montague tidak pernah mengatakan bahwa bahasa manusia identik dengan matematika.

Ia juga tidak pernah mengatakan bahwa seluruh kekayaan bahasa dapat direduksi menjadi rumus-rumus logika.

Apabila demikian yang ia maksud, tentu teorinya akan segera runtuh. Bahasa manusia memang terlalu kaya untuk direduksi menjadi sekadar simbol-simbol formal.

Yang sesungguhnya ingin ia tunjukkan jauh lebih subtil.

Bahasa alami memang penuh ambiguitas, metafora, dan konteks. Akan tetapi, keberadaan seluruh karakteristik tersebut tidak berarti bahwa bahasa sama sekali tidak mempunyai struktur formal. Sebaliknya, justru karena manusia dapat saling memahami melalui jutaan kalimat yang belum pernah mereka dengar sebelumnya, harus terdapat keteraturan tertentu yang membuat proses itu mungkin terjadi.

Dengan kata lain, Montague menggeser fokus persoalan.

Pertanyaannya bukan lagi,

“Apakah bahasa memiliki ambiguitas?”

Semua orang sudah mengetahui jawabannya.

Pertanyaannya berubah menjadi,

“Apakah di balik seluruh ambiguitas itu masih terdapat struktur yang dapat dijelaskan secara formal?”

Perubahan kecil pada cara bertanya ini ternyata mengubah arah penelitian selama puluhan tahun berikutnya.

Sebab apabila jawabannya ya, maka bahasa tidak lagi sekadar menjadi objek deskripsi linguistik. Bahasa mulai dapat diperlakukan sebagai objek pemodelan.

Perhatikan perubahan istilah tersebut.

Deskripsi dan pemodelan bukanlah kegiatan ilmiah yang sama.

Deskripsi berusaha menjelaskan bagaimana sesuatu bekerja.

Pemodelan berusaha membangun representasi formal sehingga mekanisme tersebut dapat dianalisis, diuji, bahkan dikembangkan lebih lanjut.

Perubahan dari deskripsi menuju pemodelan merupakan salah satu ciri paling penting dalam perkembangan ilmu pengetahuan modern. Fisika berkembang pesat ketika hukum-hukum alam mulai dimodelkan secara matematis. Ekonomi berkembang ketika berbagai fenomena pasar mulai direpresentasikan dalam model formal. Demikian pula biologi modern, yang semakin banyak menggunakan pendekatan komputasional untuk memahami sistem kehidupan.

Montague mengusulkan bahwa bahasa pun dapat bergerak ke arah yang sama.

Di sinilah letak revolusi yang sebenarnya.

Sering kali orang mengatakan bahwa Montague menciptakan Formal Semantics. Pernyataan tersebut memang tidak sepenuhnya keliru, tetapi juga tidak sepenuhnya menggambarkan apa yang sesungguhnya terjadi. Yang lebih penting bukanlah lahirnya sebuah cabang ilmu baru, melainkan berubahnya status epistemologis bahasa itu sendiri.

Untuk pertama kalinya, bahasa tidak lagi hanya dipelajari sebagai fenomena budaya, sastra, atau komunikasi. Bahasa mulai diperlakukan sebagai objek formal yang dapat direpresentasikan secara eksplisit menggunakan perangkat logika matematika.

Perubahan status inilah yang jauh lebih penting daripada sekadar lahirnya sebuah teori baru.

Sebab sejak saat itu, muncul kemungkinan yang sebelumnya hampir tidak pernah dibayangkan. Jika struktur makna dapat direpresentasikan secara formal, bukankah representasi tersebut suatu hari nanti juga dapat diproses oleh mesin?

Sampai pada titik ini, komputer bahkan belum menjadi tokoh utama cerita.

Yang berubah terlebih dahulu adalah cara manusia memahami bahasa.

Komputer baru memperoleh kemungkinan untuk memproses bahasa setelah perubahan intelektual tersebut terjadi.

Dengan demikian, ketika hari ini kita menyaksikan Large Language Models mampu menghasilkan paragraf yang koheren, sesungguhnya kita sedang melihat konsekuensi yang sangat jauh dari sebuah perubahan cara berpikir yang terjadi lebih dari setengah abad yang lalu. Revolusi komputasi memang berlangsung di laboratorium-laboratorium ilmu komputer. Namun revolusi yang membuat bahasa menjadi mungkin untuk dikomputasikan justru dimulai dari perdebatan di ruang-ruang filsafat bahasa dan logika.

Akan tetapi, perubahan tersebut segera menghadapi persoalan baru yang tidak kalah mendasar. Meskipun bahasa kini mulai dapat direpresentasikan secara formal, representasi formal belum berarti bahasa dapat diproses secara efisien oleh komputer. Sebuah model logika mungkin sangat elegan secara filosofis, tetapi bagaimana mesin harus menggunakannya ketika berhadapan dengan jutaan kalimat yang terus diproduksi manusia setiap hari?

Di sinilah sejarah kembali memperlihatkan sifatnya yang tidak pernah bergerak lurus. Jawaban terhadap persoalan itu ternyata tidak datang dari filsafat bahasa, melainkan dari arah yang sama sekali berbeda—dari seorang insinyur yang sedang berusaha menghitung kapasitas saluran telepon, bukan menjelaskan makna bahasa.

Ketika Makna Mulai Memiliki Struktur

Apabila diperhatikan dengan lebih saksama, gagasan Richard Montague sesungguhnya tidak dimulai dari pertanyaan bagaimana membuat komputer memahami bahasa. Persoalan yang dihadapinya jauh lebih mendasar daripada itu. Ia ingin mengetahui apakah proses manusia membangun makna melalui bahasa memiliki keteraturan yang cukup sehingga dapat dijelaskan secara formal.

Pertanyaan tersebut tampak sederhana, tetapi sesungguhnya menyentuh inti persoalan komunikasi. Selama ini kita terbiasa menganggap makna sebagai sesuatu yang “muncul begitu saja” ketika sebuah kalimat diucapkan. Seseorang mengatakan “Pintu itu terbuka”, lalu pendengar memahami maksudnya. Proses itu berlangsung begitu cepat sehingga seolah-olah makna memang telah melekat pada kalimat tersebut sejak awal.

Padahal, apabila direnungkan lebih dalam, sebuah kalimat tidak pernah hadir sebagai satu kesatuan yang utuh. Kalimat selalu tersusun dari bagian-bagian yang lebih kecil. Kata membentuk frasa, frasa membentuk klausa, kemudian berkembang menjadi kalimat yang lebih kompleks. Yang menarik, manusia hampir tidak pernah mengalami kesulitan mengikuti proses penyusunan tersebut. Ketika membaca sebuah kalimat yang panjang sekalipun, kita tidak menunggu hingga titik terakhir untuk mulai memahami maknanya. Sejak kata pertama muncul, otak mulai membangun dugaan, memperbaiki interpretasi, kemudian mengintegrasikan seluruh unsur itu menjadi satu pemahaman yang relatif utuh.

Fenomena tersebut mengandung implikasi yang sangat penting. Jika makna sebuah kalimat dapat dipahami secara bertahap melalui penyusunan bagian-bagian yang lebih kecil, berarti makna tidak muncul secara acak. Ada mekanisme tertentu yang membuat keseluruhan makna dapat dibangun dari hubungan antarbagiannya.

Di sinilah salah satu gagasan paling penting dalam semantik formal memperoleh bentuknya. Makna sebuah kalimat tidak dipandang sebagai sesuatu yang berdiri sendiri, melainkan sebagai hasil komposisi dari unsur-unsur penyusunnya. Dalam tradisi linguistik formal, gagasan ini kemudian dikenal sebagai prinsip komposisionalitas (principle of compositionality): makna keseluruhan bergantung pada makna bagian-bagiannya serta cara bagian-bagian tersebut disusun.

Sekilas prinsip ini tampak hampir seperti pernyataan yang tidak perlu dibahas. Bukankah memang demikian cara bahasa bekerja?

Justru di situlah letak revolusinya.

Sebelum prinsip tersebut dirumuskan secara formal, banyak orang menerima kenyataan bahwa manusia dapat memahami kalimat tanpa benar-benar mengetahui mekanisme yang memungkinkan proses itu terjadi. Komposisionalitas mengubah keadaan tersebut. Untuk pertama kalinya muncul kemungkinan bahwa pembentukan makna bukan sekadar pengalaman psikologis, melainkan sebuah proses yang memiliki struktur dan aturan yang dapat dijelaskan secara eksplisit.

Perubahan cara pandang ini memiliki konsekuensi yang sangat besar. Jika makna dapat dibangun secara sistematis melalui hubungan antarbagian, maka bahasa tidak lagi sekadar menjadi kumpulan ekspresi yang harus dihafalkan satu per satu. Bahasa berubah menjadi sebuah sistem generatif. Dari sejumlah aturan yang relatif terbatas, manusia mampu menghasilkan dan memahami jumlah kalimat yang secara praktis tidak terbatas.

Fenomena inilah yang sesungguhnya telah lama menjadi salah satu misteri terbesar dalam linguistik. Seorang anak tidak pernah mendengar seluruh kemungkinan kalimat dalam bahasanya. Namun ketika dewasa, ia mampu memahami kalimat-kalimat baru yang belum pernah didengarnya sama sekali. Kemampuan tersebut menunjukkan bahwa manusia tidak menghafal bahasa sebagai daftar kalimat, melainkan menguasai seperangkat mekanisme yang memungkinkan makna terus dibangun dari kombinasi-kombinasi baru.

Montague melihat persoalan itu bukan sebagai misteri psikologis, melainkan sebagai persoalan representasi formal. Jika manusia mampu membangun makna melalui struktur yang teratur, maka struktur tersebut semestinya dapat direpresentasikan secara eksplisit menggunakan perangkat logika. Di sinilah logika tidak lagi berfungsi sekadar sebagai alat menarik kesimpulan yang benar, melainkan sebagai bahasa formal untuk merepresentasikan hubungan antarmakna.

Perhatikan perubahan orientasi ini.

Logika tidak dipakai untuk menggantikan bahasa manusia.

Logika dipakai untuk merepresentasikan cara bahasa membangun makna.

Perbedaan ini sangat penting karena sering kali terabaikan dalam berbagai pembahasan populer mengenai semantik formal. Montague tidak pernah mengusulkan agar manusia berbicara menggunakan simbol-simbol logika. Yang ia usulkan adalah sesuatu yang jauh lebih subtil: di balik bahasa yang tampak alami, terdapat struktur makna yang dapat dinyatakan secara formal tanpa harus menghilangkan kekayaan ekspresinya.

Di sinilah bahasa mulai mengalami perubahan status epistemologis. Sebelumnya bahasa lebih banyak dipelajari sebagai objek interpretasi. Kini bahasa juga mulai dipahami sebagai objek representasi. Pergeseran ini mungkin terdengar sebagai perubahan istilah belaka, padahal sesungguhnya ia mengubah seluruh arah penelitian berikutnya. Sebab sesuatu hanya dapat diproses secara komputasional apabila terlebih dahulu memiliki bentuk representasi yang cukup eksplisit.

Di dalam ilmu komputer, perubahan semacam ini bukanlah hal yang asing. Gambar baru dapat diproses setelah direpresentasikan sebagai susunan piksel. Suara baru dapat diproses setelah direpresentasikan sebagai sinyal digital. Demikian pula bahasa. Sebelum mesin dapat melakukan operasi apa pun terhadap bahasa, terlebih dahulu harus tersedia cara untuk merepresentasikan struktur makna secara sistematis.

Di sinilah, untuk pertama kalinya dalam sejarah modern, bahasa memperoleh kemungkinan untuk diperlakukan sebagai objek komputasi.

Namun penting untuk tidak terburu-buru menarik kesimpulan.

Kemungkinan diperlakukan sebagai objek komputasi bukan berarti bahasa telah berhasil dikomputasikan.

Representasi formal hanyalah syarat awal, bukan tujuan akhir.

Bahasa memang mulai dapat ditulis dalam bahasa matematika, tetapi komputer masih menghadapi persoalan yang jauh lebih besar. Bagaimana representasi formal tersebut digunakan ketika harus memproses jutaan kalimat yang terus diproduksi manusia setiap hari? Bagaimana mesin memilih interpretasi yang paling mungkin ketika sebuah kalimat memiliki lebih dari satu makna? Dan yang tidak kalah penting, bagaimana semua proses tersebut dilakukan secara efisien?

Pertanyaan-pertanyaan itu memperlihatkan bahwa keberhasilan Montague sesungguhnya sekaligus membuka babak baru dalam sejarah AI. Ia berhasil menunjukkan bahwa bahasa memiliki struktur formal. Akan tetapi, struktur formal saja belum cukup untuk membangun mesin yang mampu berbahasa sebagaimana manusia.

Justru pada titik inilah sejarah mulai bergerak ke arah yang tidak pernah dibayangkan sebelumnya. Jalan yang semula dibuka melalui logika perlahan-lahan akan bertemu dengan tradisi lain yang hampir tidak pernah berbicara tentang makna, tetapi justru berbicara tentang informasi, probabilitas, dan ketidakpastian.

Pertemuan itu tidak terjadi karena para ilmuwan sejak awal sedang merancang kecerdasan buatan sebagaimana kita mengenalnya sekarang. Richard Montague tidak sedang membangun ChatGPT. Claude Shannon tidak sedang membayangkan Large Language Models. Bahkan para perintis teori probabilitas dan linguistik komputasional pun tidak pernah bekerja dalam satu laboratorium yang sama atau menyusun sebuah peta jalan menuju AI modern. Masing-masing sedang berusaha menjawab persoalan yang berbeda, lahir dari disiplin ilmu yang berbeda, dengan perangkat konseptual yang juga berbeda.

Namun sejarah ilmu pengetahuan sering kali berkembang melalui cara yang jauh lebih menarik daripada sekadar penjumlahan berbagai penemuan. Gagasan-gagasan yang pada awalnya tumbuh secara terpisah perlahan membentuk sebuah konfigurasi intelektual baru. Sebuah teori yang lahir untuk menjelaskan logika bahasa, teori lain yang dirancang untuk mengukur informasi, pendekatan probabilistik yang semula dikembangkan untuk memahami pola kemunculan simbol, hingga perkembangan komputasi modern, pada akhirnya bertemu dalam satu ruang yang sama: usaha memahami bahasa melalui mesin.

Karena itu, akan kurang tepat apabila sejarah AI hanya dipahami sebagai sejarah kemajuan perangkat keras, peningkatan daya komputasi, atau lahirnya algoritma-algoritma baru. Seluruh perkembangan tersebut memang penting, tetapi semuanya berlangsung di atas perubahan yang lebih mendasar, yaitu perubahan cara manusia memandang bahasa. Sebelum bahasa dipahami sebagai sesuatu yang memiliki struktur yang dapat direpresentasikan secara formal, tidak ada dasar konseptual yang memungkinkan bahasa memasuki wilayah komputasi.

Akan tetapi, perubahan itu sendiri ternyata belum cukup.

Semantik formal berhasil menunjukkan bahwa makna memiliki struktur. Namun ketika para ilmuwan mulai mencoba membawa struktur tersebut ke dalam mesin, mereka segera berhadapan dengan persoalan lain yang sama mendasarnya. Sebuah komputer mungkin dapat diberi representasi formal mengenai makna sebuah kalimat, tetapi bagaimana ia harus memilih di antara jutaan kemungkinan kalimat yang terus diproduksi manusia? Bagaimana ia harus menghadapi ketidakpastian, variasi, kesalahan, dan ambiguitas yang justru menjadi bagian tak terpisahkan dari penggunaan bahasa sehari-hari?

Pertanyaan-pertanyaan itu menandai batas dari apa yang dapat dijelaskan oleh semantik formal. Batas tersebut bukan menunjukkan kegagalannya, melainkan memperlihatkan bahwa persoalan bahasa ternyata jauh lebih luas daripada persoalan representasi makna semata. Di sinilah genealogi intelektual AI memperlihatkan sifatnya yang khas. Setiap keberhasilan justru melahirkan persoalan berikutnya. Setiap teori membuka ruang yang kemudian harus diisi oleh teori yang lain.

Dengan demikian, apabila artikel ini memperlihatkan bagaimana bahasa mulai memperoleh bentuk formal yang memungkinkan ia dipikirkan secara matematis, maka artikel berikutnya akan bergerak ke arah yang tampaknya berlawanan. Kita akan bertemu dengan seorang insinyur di Bell Laboratories yang justru mengambil keputusan yang pada zamannya terasa hampir paradoksal: untuk memahami komunikasi secara ilmiah, makna terlebih dahulu harus disingkirkan dari pembahasan.

Keputusan itu terdengar bertentangan dengan seluruh tradisi semiotika, linguistik, bahkan filsafat bahasa yang selama ini berusaha menjelaskan bagaimana makna terbentuk. Ironisnya, justru melalui langkah yang tampak kontradiktif itulah lahir salah satu fondasi terpenting bagi perkembangan AI modern.

Perjalanan genealogi ini, dengan demikian, bukanlah perjalanan menuju jawaban yang semakin sederhana. Sebaliknya, ia adalah perjalanan yang memperlihatkan bagaimana setiap jawaban selalu mengubah bentuk pertanyaan yang harus dijawab berikutnya.

Dan seperti banyak kisah besar dalam sejarah ilmu pengetahuan, semuanya berawal bukan dari sebuah mesin yang mampu berbicara, melainkan dari sebuah pertanyaan yang tampak sederhana:

Apakah bahasa manusia dapat dipahami dengan ketelitian yang sama seperti manusia memahami matematika?

AO
Tangerang Selatan, 14 Juli 2026

• Genealogi Intelektual AI (II) – Dari Makna ke Informasi
• Genealogi Intelektual AI (I)
• Membaca AI melalui Umberto Eco (IV)
• Membaca AI melalui Umberto Eco (III)
• Membaca AI melalui Umberto Eco (II)