Mengejutkan, AI Mampu Meniru Keterampilan Pembelajaran Sosial Manusia dalam Sekejap
loading...
A
A
A
JAKARTA - Kecerdasan buatan alias artificial intelligent (AI) dapat meniru keterampilan pembelajaran sosial manusia secara nyata.
Melansir DeepMind, Jumat (8/12/2023) kecerdasan manusia sangat bergantung pada transfer pengetahuan dari manusia lain yang terakumulasi seiring waktu sebagai bagian dari evolusi budaya. Jenis pembelajaran sosial ini dikenal dalam literatur sebagai transmisi budaya, memungkinkan untuk meniru tindakan dan perilaku secara waktu nyata.
Pembelajaran meniru telah lama menjadi pendekatan pelatihan untuk kecerdasan buatan, mengajarkan algoritma untuk mengamati manusia menyelesaikan tugas dan kemudian mencoba menirunya. Tetapi biasanya, alat AI memerlukan beberapa contoh dan paparan data yang sangat besar untuk berhasil meniru manusia.
Studi terobosan oleh peneliti DeepMind menyatakan bahwa agen AI juga dapat menunjukkan keterampilan pembelajaran sosial secara real time, dengan meniru manusia dalam konteks baru tanpa menggunakan data manusia yang sudah terkumpul sebelumnya.
Secara khusus, tim fokus pada bentuk transmisi budaya tertentu, yang dikenal sebagai pembelajaran observasional atau tiru (few-shot), yang merujuk pada peniruan gerakan tubuh.
DeepMind menjalankan eksperimen mereka dalam lingkungan simulasi bernama GoalCycle3D, sebuah dunia virtual dengan medan yang tidak rata, jalur kaki, dan rintangan, yang harus dilalui oleh agen AI.
Untuk membantu AI belajar, para peneliti menggunakan pembelajaran penguatan. Bagi mereka yang tidak familiar dengan karya Pavlov di bidang ini, metode ini didasarkan pada memberikan penghargaan untuk setiap perilaku yang memfasilitasi pembelajaran dan hasil yang diinginkan — dalam hal ini, menemukan jalur yang benar.
Pada tahap berikutnya, tim menambahkan agen ahli (yang telah dikode keras atau dikendalikan oleh manusia) yang sudah tahu cara menavigasi simulasi tersebut. Agen AI dengan cepat memahami bahwa cara terbaik untuk mencapai tujuan mereka adalah dengan belajar dari para ahli.
Observasi para peneliti ada pada dua hal. Pertama, mereka menemukan bahwa AI tidak hanya belajar lebih cepat saat meniru para ahli, tetapi juga bahwa ia mengaplikasikan pengetahuan yang telah diperolehnya ke jalur virtual lainnya. Kedua, DeepMind menemukan bahwa agen AI masih dapat menggunakan keterampilan baru mereka bahkan tanpa kehadiran para ahli, yang menurut penulis studi, merupakan contoh dari pembelajaran sosial.
Meskipun penulis mencatat bahwa penelitian lebih lanjut diperlukan, mereka percaya metode ini dapat membuka jalan bagi evolusi budaya untuk memainkan peran algoritmik dalam pengembangan kecerdasan buatan umum. Mereka juga menantikan kerja sama lintas disiplin antara bidang kecerdasan buatan dan psikologi evolusi budaya.
Melansir DeepMind, Jumat (8/12/2023) kecerdasan manusia sangat bergantung pada transfer pengetahuan dari manusia lain yang terakumulasi seiring waktu sebagai bagian dari evolusi budaya. Jenis pembelajaran sosial ini dikenal dalam literatur sebagai transmisi budaya, memungkinkan untuk meniru tindakan dan perilaku secara waktu nyata.
Pembelajaran meniru telah lama menjadi pendekatan pelatihan untuk kecerdasan buatan, mengajarkan algoritma untuk mengamati manusia menyelesaikan tugas dan kemudian mencoba menirunya. Tetapi biasanya, alat AI memerlukan beberapa contoh dan paparan data yang sangat besar untuk berhasil meniru manusia.
Studi terobosan oleh peneliti DeepMind menyatakan bahwa agen AI juga dapat menunjukkan keterampilan pembelajaran sosial secara real time, dengan meniru manusia dalam konteks baru tanpa menggunakan data manusia yang sudah terkumpul sebelumnya.
Secara khusus, tim fokus pada bentuk transmisi budaya tertentu, yang dikenal sebagai pembelajaran observasional atau tiru (few-shot), yang merujuk pada peniruan gerakan tubuh.
DeepMind menjalankan eksperimen mereka dalam lingkungan simulasi bernama GoalCycle3D, sebuah dunia virtual dengan medan yang tidak rata, jalur kaki, dan rintangan, yang harus dilalui oleh agen AI.
Untuk membantu AI belajar, para peneliti menggunakan pembelajaran penguatan. Bagi mereka yang tidak familiar dengan karya Pavlov di bidang ini, metode ini didasarkan pada memberikan penghargaan untuk setiap perilaku yang memfasilitasi pembelajaran dan hasil yang diinginkan — dalam hal ini, menemukan jalur yang benar.
Pada tahap berikutnya, tim menambahkan agen ahli (yang telah dikode keras atau dikendalikan oleh manusia) yang sudah tahu cara menavigasi simulasi tersebut. Agen AI dengan cepat memahami bahwa cara terbaik untuk mencapai tujuan mereka adalah dengan belajar dari para ahli.
Observasi para peneliti ada pada dua hal. Pertama, mereka menemukan bahwa AI tidak hanya belajar lebih cepat saat meniru para ahli, tetapi juga bahwa ia mengaplikasikan pengetahuan yang telah diperolehnya ke jalur virtual lainnya. Kedua, DeepMind menemukan bahwa agen AI masih dapat menggunakan keterampilan baru mereka bahkan tanpa kehadiran para ahli, yang menurut penulis studi, merupakan contoh dari pembelajaran sosial.
Meskipun penulis mencatat bahwa penelitian lebih lanjut diperlukan, mereka percaya metode ini dapat membuka jalan bagi evolusi budaya untuk memainkan peran algoritmik dalam pengembangan kecerdasan buatan umum. Mereka juga menantikan kerja sama lintas disiplin antara bidang kecerdasan buatan dan psikologi evolusi budaya.
(msf)