Key Takeaways
- Perangkat keras komputer jenis baru dapat memungkinkan kecerdasan buatan untuk terus belajar seperti otak manusia.
- Peneliti di Universitas Purdue mengatakan perangkat mereka dapat diprogram ulang sesuai permintaan melalui pulsa listrik.
- Meskipun sistem AI yang belajar sepenuhnya dengan sendirinya sebagian besar masih berupa konsep, ada banyak contoh yang mendekati.
Kecerdasan buatan (AI) akan segera mendapatkan dorongan dari chip komputer jenis baru yang terinspirasi oleh otak manusia.
Para peneliti di Universitas Purdue telah membangun perangkat keras baru yang dapat diprogram ulang sesuai permintaan melalui pulsa listrik. Tim mengklaim bahwa kemampuan beradaptasi ini akan memungkinkan perangkat untuk mengambil semua fungsi yang diperlukan untuk membangun komputer yang terinspirasi otak. Ini adalah bagian dari upaya berkelanjutan untuk membangun sistem AI yang dapat belajar terus menerus.
"Ketika sistem AI belajar terus-menerus di lingkungan, mereka dapat beradaptasi dengan dunia yang berubah dari waktu ke waktu," pakar AI dari Institut Teknologi Stevens, Jordan Suchow, mengatakan kepada Lifewire dalam sebuah wawancara email. "Kami melihat ini, misalnya, ketika sistem deteksi penipuan mengambil pola pembelian penipuan yang sebelumnya tidak teramati atau ketika sistem pengenalan wajah bertemu seseorang yang belum pernah dilihat sebelumnya."
Pembelajar Seumur Hidup
Para peneliti Purdue baru-baru ini menerbitkan makalah di jurnal Science. Ini menjelaskan bagaimana chip komputer dapat secara dinamis mengatur ulang diri mereka sendiri untuk mengambil data baru dengan cara yang sama seperti yang dilakukan otak. Pendekatan ini dapat membantu AI terus belajar dari waktu ke waktu.
"Otak makhluk hidup dapat terus belajar sepanjang masa hidup mereka. Kami sekarang telah menciptakan platform buatan untuk mesin belajar sepanjang masa hidup mereka," kata salah satu penulis makalah, Shriram Ramanathan, dalam rilis berita.
Perangkat keras yang dirancang oleh tim Ramanathan adalah perangkat kecil berbentuk persegi panjang yang terbuat dari bahan yang disebut nikelat perovskit, yang sangat sensitif terhadap hidrogen. Menerapkan pulsa listrik pada tegangan yang berbeda memungkinkan perangkat untuk mengocok konsentrasi ion hidrogen dalam hitungan nanodetik, menciptakan keadaan yang ditemukan para peneliti dapat dipetakan ke fungsi yang sesuai di otak.
Ketika perangkat memiliki lebih banyak hidrogen di dekat pusatnya, misalnya, ia dapat bertindak sebagai neuron, sel saraf tunggal. Dengan sedikit hidrogen di lokasi itu, perangkat ini berfungsi sebagai sinaps, koneksi antar neuron, yang digunakan otak untuk menyimpan memori di sirkuit saraf yang kompleks.
"Jika kita ingin membuat komputer atau mesin yang terinspirasi dari otak, maka kita juga ingin memiliki kemampuan untuk terus memprogram, memprogram ulang, dan mengganti chip," kata Ramanathan.
Mesin Berpikir?
Banyak sistem AI modern beradaptasi dengan informasi baru saat dilatih ulang, kata David Kanter, direktur eksekutif MLCommons, sebuah konsorsium teknik terbuka yang didedikasikan untuk meningkatkan pembelajaran mesin, dalam email.
"Dunia adalah tempat yang secara intrinsik dinamis, dan pada akhirnya pembelajaran mesin dan AI harus beradaptasi dengan ini," kata Kanter. "Misalnya, sistem pengenalan suara pada tahun 2022 yang tidak 'tahu' tentang COVID-19 atau virus corona akan kehilangan aspek besar dunia modern. Demikian pula, kendaraan otonom harus beradaptasi dengan perubahan jalan, penutupan jembatan, atau bahkan suhu rendah membuat jalan menjadi sedingin es."
Meskipun sistem AI yang belajar sepenuhnya dengan sendirinya sebagian besar masih berupa konsep, banyak contoh yang mendekati, Sameer Maskey, CEO perusahaan AI Fusemachines, mengatakan dalam sebuah wawancara email. Salah satu sistem belajar mandiri ini menjadi berita ketika sistem AI mengalahkan manusia dalam permainan Go.
"AlphaGo adalah AI pertama DeepMind yang mengalahkan pemain Go profesional," tambah Maskey. "Franchise game mereka telah menjadi batu loncatan dengan setiap tambahan baru mengadopsi kemajuan menuju AI yang terus belajar."
Sistem AI masa depan akan mencari informasi yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang baik dan mengambil tindakan yang tepat, demikian prediksi Suchow. Komputer canggih ini akan menghindari kesalahan mahal dengan belajar dari simulasi pengalaman mereka sendiri, misalnya, melalui "permainan mandiri", di mana AI membayangkan hasil interaksi yang dimilikinya dengan salinan dirinya sendiri.
"Ini mirip dengan bagaimana manusia bisa belajar melalui imajinasi, meramalkan hasil yang buruk tanpa perlu mengalaminya secara langsung," tambah Suchow. "Sistem AI akan mempelajari strategi pembelajaran yang lebih efektif, seperti halnya siswa dapat mengarahkan waktu dan perhatian mereka tidak hanya pada konten substantif dari apa yang mereka pelajari, tetapi juga pada proses pembelajaran itu sendiri."
