Pembelajaran imitasi: Bagaimana mesin belajar dari yang terbaik

• Penulis:
• nama penulis

  Pandangan ke Depan Quantumrun
• 6 Maret, 2024

Ringkasan wawasan

Pembelajaran imitasi (IL) mentransformasi berbagai industri dengan memungkinkan mesin mempelajari tugas melalui demonstrasi manusia yang ahli, melewati pemrograman ekstensif. Metode ini sangat efektif di area di mana fungsi penghargaan yang tepat sulit didefinisikan, seperti robotika dan layanan kesehatan, sehingga menawarkan peningkatan efisiensi dan akurasi. Implikasi yang lebih luas mencakup perubahan permintaan tenaga kerja, kemajuan dalam pengembangan produk, dan perlunya kerangka peraturan baru untuk mengelola teknologi-teknologi baru ini.

Konteks pembelajaran imitasi

Pembelajaran imitasi adalah pendekatan dalam kecerdasan buatan (AI) di mana mesin belajar melakukan tugas dengan meniru perilaku ahli. Dalam metode pembelajaran mesin (ML) tradisional seperti pembelajaran penguatan, agen belajar melalui uji coba dalam lingkungan tertentu, dipandu oleh fungsi penghargaan. Namun, IL mengambil rute yang berbeda; agen belajar dari kumpulan data demonstrasi yang dilakukan oleh seorang ahli, biasanya manusia. Tujuannya bukan hanya untuk meniru perilaku pakar namun menerapkannya secara efektif dalam situasi serupa. Misalnya, dalam robotika, IL mungkin melibatkan robot yang belajar memahami objek dengan melihat manusia melakukan tugas tersebut, sehingga tidak memerlukan pemrograman ekstensif untuk semua kemungkinan skenario yang mungkin dihadapi robot.

Awalnya, pengumpulan data terjadi ketika seorang ahli mendemonstrasikan tugasnya, apakah mengendarai mobil atau mengendalikan lengan robot. Tindakan dan keputusan ahli selama tugas ini dicatat dan menjadi dasar materi pembelajaran. Selanjutnya, data yang dikumpulkan ini digunakan untuk melatih model ML, mengajarkan kebijakan – pada dasarnya, serangkaian aturan atau pemetaan dari apa yang diamati mesin hingga tindakan yang harus diambil. Terakhir, model yang dilatih diuji di lingkungan serupa untuk menilai performanya dibandingkan dengan model pakar. 

Pembelajaran imitasi telah menunjukkan potensi di berbagai bidang, khususnya ketika menentukan fungsi penghargaan yang tepat adalah hal yang rumit atau keahlian manusia sangat berharga. Dalam pengembangan kendaraan otonom, istilah ini digunakan untuk memahami manuver mengemudi yang rumit dari pengemudi manusia. Dalam robotika, ini membantu melatih robot untuk tugas-tugas yang mudah dilakukan manusia tetapi sulit untuk dikodekan, seperti pekerjaan rumah tangga atau pekerjaan perakitan. Selain itu, AI juga dapat diterapkan dalam bidang kesehatan, seperti bedah robotik, di mana mesin belajar dari ahli bedah, dan dalam game, di mana agen AI belajar dari permainan manusia. 

Dampak yang mengganggu

Ketika mesin menjadi lebih mahir dalam meniru tugas-tugas kompleks manusia, pekerjaan tertentu, terutama yang melibatkan tugas-tugas yang berulang atau berbahaya, mungkin beralih ke otomatisasi. Perubahan ini menghadirkan skenario bermata dua: meskipun dapat menyebabkan hilangnya lapangan kerja di beberapa sektor, perubahan ini juga membuka peluang penciptaan lapangan kerja baru di bidang pemeliharaan, pengawasan, dan pengembangan AI. Industri mungkin perlu beradaptasi dengan menawarkan program pelatihan ulang dan berfokus pada peran yang memerlukan keterampilan unik manusia, seperti pemecahan masalah secara kreatif dan kecerdasan emosional.

Dalam pengembangan produk dan layanan, IL menawarkan keuntungan besar. Perusahaan dapat menggunakan teknologi ini untuk membuat prototipe dan menguji produk baru dengan cepat, sehingga mengurangi waktu dan biaya yang terkait dengan proses penelitian dan pengembangan tradisional. Misalnya, IL dapat mempercepat pengembangan kendaraan otonom yang lebih aman dan efisien dengan belajar dari pola mengemudi manusia. Selain itu, teknologi ini dapat menghasilkan operasi robotik yang lebih tepat dan personal, yang dipelajari dari ahli bedah terbaik di seluruh dunia, sehingga meningkatkan hasil pasien.

Pemerintah mungkin perlu mengembangkan kerangka kerja baru untuk mengatasi implikasi etika dan sosial dari AI, khususnya seputar privasi, keamanan data, dan distribusi manfaat teknologi yang adil. Tren ini juga memerlukan investasi dalam program pendidikan dan pelatihan untuk mempersiapkan tenaga kerja menghadapi masa depan yang berpusat pada AI. Selain itu, IL dapat berperan penting dalam penerapan sektor publik, seperti perencanaan kota dan pemantauan lingkungan, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih efisien dan tepat.

Implikasi pembelajaran imitasi

Implikasi yang lebih luas dari IL dapat mencakup: 

• Peningkatan pelatihan bagi ahli bedah dan staf medis menggunakan pembelajaran imitasi, yang mengarah pada peningkatan presisi bedah dan perawatan pasien.
• Pelatihan kendaraan otonom yang lebih efektif, mengurangi kecelakaan dan mengoptimalkan arus lalu lintas dengan belajar dari pengemudi manusia yang ahli.
• Pengembangan bot layanan pelanggan tingkat lanjut di ritel, memberikan bantuan yang dipersonalisasi dengan meniru perwakilan layanan pelanggan manusia yang berkinerja terbaik.
• Peningkatan dalam alat dan platform pendidikan, menawarkan siswa pengalaman belajar yang disesuaikan berdasarkan peniruan teknik pendidik ahli.
• Kemajuan dalam manufaktur robotik, di mana robot mempelajari tugas-tugas perakitan yang rumit dari pekerja manusia yang terampil, sehingga meningkatkan efisiensi dan presisi.
• Protokol keselamatan yang ditingkatkan di industri berbahaya, dengan pembelajaran mesin dan meniru pakar manusia dalam menangani tugas berbahaya dengan aman.
• Peningkatan program pelatihan atletik dan fisik menggunakan pelatih AI yang meniru pelatih elit, memberikan panduan yang dipersonalisasi untuk para atlet.
• Pengembangan AI yang lebih nyata dan responsif dalam hiburan dan game, menciptakan pengalaman yang lebih mendalam dan interaktif.
• Peningkatan layanan terjemahan bahasa, dengan sistem AI yang belajar dari ahli bahasa untuk memberikan terjemahan yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual.
• Kemajuan dalam otomatisasi rumah dan robotika pribadi, mempelajari tugas-tugas rumah tangga dari pemilik rumah untuk bantuan yang lebih efisien dan personal.

Pertanyaan untuk dipertimbangkan

• Bagaimana mengintegrasikan IL dalam teknologi sehari-hari dapat mengubah tugas rutin kita sehari-hari di rumah dan di tempat kerja?
• Pertimbangan etis apa yang harus ditangani seiring dengan semakin banyaknya mesin yang belajar dan meniru perilaku manusia?