Mengejutkan dan sesuatu yang “luar biasa.”
Ternyata “deep mind,” kecerdasan buatan milik Google, bisa berlari secara otodidak
“Tanpa pernah diberitahu bagaimana caranya oleh para peneliti,” tulis .”technocrunch,” hari ini, Kamis, 10 Agustus, mengutip rilis resmi Google.
Sebelumnya, , para peneliti ingin mengetahui efek dari reinforcement learning dalam mengajari sebuah komputer mengenai lingkungan yang baru dan kompleks.
Bila berhasil, pembelajaran ini akan bisa diterapkan pada robot untuk memetakan lingkungannya di dunia nyata.
Mereka pun membuat sebuah lingkungan virtual, lengkap dengan berbagai tantangan yang mirip lapangan parkour, dan menyuruh DeepMind untuk berangkat dari satu titik ke titik lainnya dalam tiga bentuk tubuh, yakni yang menyerupai manusia, yang hanya badan dan kaki, dan yang mirip laba-laba berkaki empat.
Hasilnya sangat luar biasa.
Setelah jatuh berkali-kali, DeepMind tidak hanya belajar untuk berlari dengan gerakannya yang aneh, tetapi juga menaiki tangga, menghindari dinding, melompat, dan kayang.
Bahkan, para peneliti bisa mendorong-dorong DeepMind pada bagian dada dan kecerdasan buatan tersebut akan tetap mempertahankan keseimbangannya dan melaju.
Bila ketiga bentuk tubuh dibandingkan, para peneliti mendapati bahwa DeepMind paling efisien dan paling stabil ketika bergerak dalam bentuk laba-laba.
Sebaliknya, dalam bentuk tubuh manusia, DeepMind tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan tangannya dan membuat gerakan-gerakan aneh.
Dengan “pintar”nya Deep Mind berlari maka sepantasnya Google mendapat julukan “Mbah”
Selain itu Deep Mind juga telah mulai membangun kecerdasan buatan yang bisa memprediksikan masa depan.
Namun, jangan salah paham. Kemampuan tersebut bukan menerawang bak paranormal, melainkan menimbang beberapa keputusan dan membuat rencana untuk masa depan tanpa instruksi dari manusia.
Bagi Anda, hal tersebut mungkin terdengar biasa saja, tetapi mengimajinasikan konsekuensi dari suatu aksi adalah tugas yang sulit bagi robot.
Dilansir dari situs resmi Deep Mind, salah seorang peneliti mengilustrasikannya demikian: “Ketika meletakkan gelas di pingir meja, misalnya, kita akan berhenti sebentar untuk menilai seberapa stabil gelas dan akankah ia jatuh. Dengan basis konsekuensi yang diimajinasikan ini, kita mungkin akan menata ulang gelas tersebut agar tidak jatuh dan pecah.”
Dia melanjutkan, jika alogaritme kita dapat mengembangkan perilaku yang sama canggihnya, maka mereka juga akan memiliki kemampuan untuk berimajinasi dan memikirkan masa depan. Setelah itu, mereka pasti bisa menciptakan sebuah rencana berdasarkan pengetahuan ini.
Untuk menciptakan kecerdasan buatan dengan kemampuan tersebut, para peneliti DeepMind menggabungkan beberapa pendekatan sekaligus.
Dua di antaranya adalah reinforcement learning yang berarti belajar melalui percobaan dan deep learning yang meniru cara otak manusia menyimpan informasi raksasa dalam bentuk jaringan.
Hasilnya adalah sebuah sistem yang menggabungkan percobaan dengan simulasi sehingga ia dapat mempelajari lingkungannya dan berpikir sebelum mengambil keputusan.
Alogaritme ini kemudian diuji menggunakan Sokoban, sebuah permainan video puzzle yang dirilis pada tiga puluh enam tahun silam
Permainan ini mengharuskan pemain untuk membuat perencanaan terlebih dahulu sebelum mengerjakannya, tetapi kecerdasan buatan Deep Mind tidak diberitahu mengenai aturan tersebut maupun cara bermainnya.
Ternyata, kecerdasan buatan dengan kemampuan berimajinasi ini mampu menyelesaikan 85 persen dari semua level Sokoban, dua puluh lima persen lebih tinggi dari kecerdasan buatan dengan pendekatan lama.
Para peneliti melaporkan bahwa alogaritme yang baru membuat kecerdasan buatan menjadi lebih mampu mengatasi kekurangan dalam pengetahuan mereka, lebih pintar dalam memilih informasi yang berguna untuk simulasi, dan bisa mempelajari berbagai strategi untuk membuat perencanaan.
Walaupun demikian, para peneliti setuju bahwa kini masih terlalu pagi untuk melemparkan teknologi ini ke dunia nyata yang jauh lebih kompleks daripada Sokoban.
Namun, ini adalah awal yang baik untuk menciptakan kecerdasan buatan yang mampu berimajinasi dan membuat rencana layaknya manusia.
Seiring dengan perkembangan teknologi, robot pun semakin menyerupai manusia.
Akan tetapi, perkembangan sesuatu yang tidak pasti menciptakan ketakutan tersendiri bagi banyak orang.
Meski belum terjadi, kisah-kisah kecerdasan buatan yang tak lagi bersahabat dengan manusia telah diimajinasikan berkali-kali.
Perhatian terbesar terhadap kecerdasan buatan berada di lapangan pekerjaan. Otomatisasi industri menggantikan peran manusia dengan robot. Alih-alih menggunakan manusia yang berpotensi kelelahan, robot lebih dapat diandalkan.
Bila pada saat ini robot hanya berfungsi untuk melakukan pekerjaan fisik, tidak menutup kemungkinan bila di masa depan mereka akan mengambil alih pekerjaan kognitif dan kreatif seperti taksi tanpa pengemudi atau bahkan mesin peneliti kecerdasan buatan yang tidak berhenti menciptakan robot yang lebih canggih.
Ini bukan masalah ilmiah. Ini adalah masalah politik dan sosioekonomi yang harus diselesaikan oleh masyarakat.
Dia pun menuturkan, penelitian saya tidak akan bisa mengubah masalah ini, meskipun jiwa politik saya -bersama dengan manusia-manusia lainnya- mungkin dapat menciptakan keadaan di mana kecerdasan buatan menjadi bermanfaat secara luas dan tidak meningkatkan perbedaan antara satu persen dan sisanya.
Kemudian, yang tak kalah penting, akankan manusia pada akhinya tak lagi diperlukan?
Saat kecerdasan buatan telah melampaui manusia, baik dari segi fisik dan emosi, dimanakah posisi ‘si pencipta’?
Bukan tak mungkin bila kecerdasan buatan merasa tak lagi membutuhkan tuannya.
Untungnya, kita belum perlu mencari pembenaran mengenai keberadaan kita.
Namun, terlepas dari ancaman fisik, kecerdasan super dapat hadir dan menimbulkan bahaya politik dan ekonomi.
Jika kita tidak menemukan cara untuk mendistribusikan kekayaan kita dengan lebih baik, kita akan memicu kapitalisme di mana kecerdasan buatan hanya melayani sedikit populasi yang memiliki semua alat produksi
