Baca juga: Buka Potensi AI Anda: Rahasia Engineer Otomatisasi ML
Bagaimana Robot Belajar Mengambil Keputusan?
Proses robot belajar mengambil keputusan sebenarnya sangat mirip dengan bagaimana kita sebagai manusia belajar. Mulai dari pengalaman masa kecil hingga keputusan rumit yang kita ambil setiap hari, semuanya terbentuk dari serangkaian pembelajaran. Dalam dunia robotika, proses ini dikenal sebagai machine learning. Para peneliti melatih algoritma AI dengan jutaan data. Data ini bisa berupa gambar, teks, suara, atau kombinasi dari semuanya. Ibarat anak kecil yang diajari mengenali kucing dengan melihat banyak gambar kucing, robot pun diajari mengenali pola dan hubungan dari data yang diberikan. Bayangkan Anda sedang belajar naik sepeda. Awalnya mungkin jatuh bangun, tapi lama-lama Anda mulai merasakan keseimbangan dan bisa mengayuh dengan lancar. Demikian pula, algoritma AI akan terus mencoba, melakukan kesalahan, dan belajar dari kesalahan tersebut untuk meningkatkan kinerjanya. Reinforcement learning, salah satu cabang machine learning, bekerja dengan memberikan "hadiah" pada robot ketika ia berhasil melakukan tugas yang benar, dan "hukuman" ketika ia salah. Seiring waktu, robot akan belajar strategi mana yang paling efektif untuk mencapai tujuannya.Apa Peran Jaringan Saraf Tiruan dalam "Pemikiran" Robot?
Jaringan saraf tiruan (JST) atau artificial neural networks (ANNs) adalah salah satu terobosan terbesar dalam AI yang memungkinkan robot berpikir. Konsepnya terinspirasi dari struktur otak manusia yang terdiri dari miliaran neuron yang saling terhubung. Dalam JST, "neuron" buatan ini diatur dalam lapisan-lapisan. Informasi masuk melalui lapisan input, diproses oleh lapisan tersembunyi, dan menghasilkan output. Setiap "koneksi" antar neuron dalam JST memiliki bobot tertentu. Bobot inilah yang disesuaikan selama proses pelatihan. Semakin sering suatu koneksi digunakan untuk menghasilkan hasil yang benar, semakin kuat bobotnya. Ini seperti otak kita yang memperkuat jalur saraf ketika kita mengulang suatu tindakan atau mempelajari informasi baru. Misalnya, ketika robot diperlihatkan banyak gambar anjing, JST akan belajar mengenali fitur-fitur khas anjing, seperti bentuk telinga, moncong, dan ekornya. Melalui proses penyesuaian bobot yang berulang, robot secara bertahap bisa membedakan anjing dari hewan lain, bahkan ketika gambarnya sedikit berbeda atau diambil dari sudut pandang yang unik.Bagaimana Robot Bisa Memproses Bahasa dan Berkomunikasi?
Kemampuan robot untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia adalah salah satu pencapaian paling mengagumkan dalam AI. Ini dimungkinkan oleh pengembangan model bahasa besar (large language models atau LLMs) yang dilatih dengan korpus teks dan data percakapan yang sangat luas. LLMs ini tidak "memahami" bahasa dalam arti emosional seperti manusia, tetapi mereka sangat mahir dalam mengenali pola, struktur tata bahasa, dan hubungan antar kata. Model seperti ini bekerja dengan memprediksi kata berikutnya dalam sebuah urutan berdasarkan kata-kata sebelumnya. Dengan memproses miliaran contoh kalimat, mereka belajar bagaimana kata-kata biasanya saling berkaitan. Ini memungkinkan mereka untuk menyusun kalimat yang koheren, menjawab pertanyaan, bahkan menerjemahkan bahasa. Contoh sederhananya adalah ketika Anda bertanya, "Siapa presiden Indonesia saat ini?". LLM akan mencari pola yang terkait dengan pertanyaan tentang "presiden Indonesia" dan memprediksi jawaban yang paling mungkin berdasarkan data yang telah dipelajarinya.Baca juga: Lulusan SMK RPL Siap Menuju Kesuksesan
Penulis: adilah az-zahra
