Dilatih untuk Memahami Dunia Nyata

Komunitas penelitian kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) terus melangkah maju dengan otak robotik. Banyak dari mereka yang benar-benar membangun robot memperingatkan bahwa perangkat keras juga menghadirkan tantangan bahwa robot itu rumit dan sering rusak.

Menurut Peter Chen, seorang peneliti AI dan salah satu pendiri Covariant, sebuah firma AI di Emeryville, California, perangkat keras saat ini telah amat maju. "Tetapi banyak orang yang melihat janji model dasar tidak tahu sisi lain dari betapa sulitnya menyebarkan jenis robot ini," ujar dia kepadaNature.

Sementara itu Harold Soh, seorang spesialis dalam interaksi manusia-robot di National University of Singapore menjelaskan seberapa jauh model dasar robot dapat menggunakan data visual yang sebagian besar pelatihan fisik yang diterima merupakan salah satu masalah.

Robot memerlukan banyak sekali jenis data sensorik lainnya, misalnya dari indra peraba atau propriosepsi indra di mana tubuh mereka berada di luar angkasa dan kumpulan data tersebut belum tersedia. "Ada banyak hal yang hilang, yang menurut saya diperlukan agar makhluk seperti humanoid dapat bekerja secara efisien di dunia," papar Soh.

Melepaskan model dasar ke dunia nyata juga menyertai tantangan besar lainnya yaitu aspek keselamatan. Dalam dua tahun sejak model tersebut mulai berkembangkan, model bahasa yang umum telah terbukti menghasilkan informasi yang salah dan bias. Mereka juga dapat ditipu untuk melakukan hal-hal yang diprogramkan untuk tidak mereka lakukan, seperti memberitahu pengguna cara membuat bom.

Memberikan tubuh pada sistem AI juga akan mendatangkan kesalahan dan ancaman seperti ini ke dunia nyata. "Jika robot salah, robot tersebut dapat melukai Anda secara fisik atau merusak sesuatu atau menyebabkan kerusakan," kata Gopalakrishnan seraya menerangkan bahwa pekerjaan berharga yang dilakukan dalam keselamatan AI akan ditransfer ke dunia robotika. Selain itu, timnya telah menanamkan beberapa model AI robot dengan aturan yang berlapis di atas pembelajaran mereka, seperti tidak mencoba tugas yang melibatkan interaksi dengan orang, hewan, atau organisme hidup lainnya.

"Sampai kita memiliki kepercayaan pada robot dan robot itu akan membutuhkan banyak pengawasan manusia," kata dia.

Meskipun ada risiko, ada banyak momentum dalam penggunaan AI untuk meningkatkan robot dan sebaliknya, menggunakan robot untuk meningkatkan AI. Gopalakrishnan berpikir bahwa menghubungkan otak AI ke robot fisik akan meningkatkan model dasar, misalnya memberi mereka penalaran spasial yang lebih baik.

Meta, menurut Akshara Rai, seorang peneliti AI di Meta di Menlo Park, California, adalah salah satu dari mereka yang mengejar hipotesis bahwa kecerdasan sejati hanya dapat muncul ketika agen dapat berinteraksi dengan dunianya. Interaksi dengan dunia nyata itu, kata sebagian orang, adalah apa yang dapat membawa AI melampaui pembelajaran pola dan membuat prediksi untuk benar-benar memahami dan menalar tentang dunia. hay/I-1