[Ilustrasi Oleh Pixabay]
Di bawah asuhan induk Google, yakni Alphabet, DeepMind dan Waymo bekerja sama untuk mengembangkan mobil tanpa pengemudi. Berbekal metode yang sama dengan pelatihan bot sistem kecerdasan buatan untuk memainkan StarCraft II, mereka akan melatih sistem untuk mobil tersebut.
Seperti halnya sistem kendaraan tanpa pengemudi lain, kendaraan-kendaraan Waymo memanfaatkan jaringan saraf untuk melakukan berbagai macam tugas, seperti untuk mendeteksi objek di jalan, memprediksi bagaimana mobil lain akan berperilaku, dan merencanakan langkah selanjutnya.
Untuk itu, DeepMind bergabung dengan Waymo untuk menciptakan proses pelatihan jaringan saraf yang lebih efisien dan menyempurnakan algoritme kendaraan tanpa pengemudi, dengan memanfaatkan pelatihan berbasis populasi.
Teknik ini diilhami oleh konsep evolusi biologis, yang mana dapat mempercepat proses pembelajaran untuk jaringan saraf dengan memfokuskan diri pada spesimen “yang paling cocok” – yakni model kecerdasan buatan yang paling efisien dalam menjalankan tugas.
Konsep pelatihan ini pertama kali digunakan oleh Oriol Vinyals, seorang ilmuwan utama di DeepMind, untuk mempercepat proses pembelajaran komputer dalam bermain permainan video berjudul StarCraft II, bersama rekan-rekannya.
Bagi Anda yang belum tahu, StarCraft II merupakan permainan video berjenis RTS (Real-Time Strategy) yang memiliki kompleksitas dalam mengelola sumber daya secara simultan, dalam membangun struktur dan unit, serta dalam mengendalikan pasukan untuk mengalahkan lawan.
Berdasarkan keterangan yang disampaikan oleh DigitalTrends, jika pelatihan berbasis populasi mampu mengajarkan agen untuk bermain StarCraft II, maka pelatihan itu juga akan dapat digunakan melatih jaringan saraf untuk menangani keputusan yang berbeda, yang dibutuhkan untuk menjaga keselamatan dan mengoperasikan kendaraan tanpa pengemudi dengan benar.
Meskipun DeepMind tampaknya hanya berkutat pada sistem kecerdasan buatan untuk permainan video, seperti StarCraft II dan Quake III, tetapi tujuan utamanya bukan untuk hal tersebut saja. Mereka hanya memanfaatkan permainan-permainan tersebut sebagai lingkungan untuk melatih agen kecerdasan buatan.
Sebagai contohnya, dengan mode Capture the Flag di permainan Quake III, mereka bisa melatih agen kecerdasan buatan agar mampu belajar dan bertindak secara independen untuk kerja sama atau bersaing dengan agen lainnya.
Berbekal pelatihan-pelatihan tersebut, pelatihan DeepMind berbasis populasi ini bisa diterapkan pada beberapa model kendaraan tanpa awak Waymo, sehingga menjanjikan beberapa peningkatan pada teknologi.
[Sumber: DigitalTrends]
