Machine

Bagaimana kecerdasan buatan yang dapat dijelaskan dapat membantu manusia berinovasi


Bidang kecerdasan buatan (AI) telah menciptakan komputer yang dapat menggerakkan mobil, mensintesis senyawa kimia, melipat protein, dan mendeteksi partikel berenergi tinggi pada tingkat manusia super.

Namun, algoritme AI ini tidak dapat menjelaskan proses pemikiran di balik keputusan mereka. Komputer yang menguasai pelipatan protein dan juga memberi tahu peneliti lebih banyak tentang aturan biologi jauh lebih berguna daripada komputer yang melipat protein tanpa penjelasan.

Oleh karena itu, peneliti AI seperti saya sekarang mengarahkan upaya kami untuk mengembangkan algoritme AI yang dapat menjelaskan dirinya sendiri dengan cara yang dapat dipahami manusia. Jika kita bisa melakukan ini, saya yakin AI akan mampu mengungkap dan mengajarkan orang fakta baru tentang dunia yang belum ditemukan, yang mengarah pada inovasi baru.

Belajar dari pengalaman

Salah satu bidang AI, yang disebut pembelajaran penguatan, mempelajari bagaimana komputer dapat belajar dari pengalaman mereka sendiri. Dalam pembelajaran penguatan, AI menjelajahi dunia, menerima umpan balik positif atau negatif berdasarkan tindakannya.

Pendekatan ini telah menghasilkan algoritme yang secara mandiri belajar bermain catur pada tingkat manusia super dan membuktikan teorema matematika tanpa bimbingan manusia. Dalam pekerjaan saya sebagai peneliti AI, saya menggunakan pembelajaran penguatan untuk membuat algoritme AI yang mempelajari cara memecahkan teka-teki seperti Rubik’s Cube.

Melalui pembelajaran penguatan, AI secara mandiri belajar untuk memecahkan masalah yang bahkan sulit dipecahkan oleh manusia. Hal ini membuat saya dan banyak peneliti lain kurang memikirkan tentang apa yang dapat dipelajari AI dan lebih banyak lagi tentang apa yang dapat dipelajari manusia dari AI. Komputer yang dapat memecahkan Kubus Rubik seharusnya juga dapat mengajari orang cara menyelesaikannya.

Mengintip ke dalam kotak hitam

Sayangnya, pikiran manusia super saat ini berada di luar jangkauan kita sebagai manusia. AI bisa menjadi guru yang buruk dan kita di dunia ilmu komputer menyebutnya “kotak hitam”.

Bagaimana kecerdasan buatan yang dapat dijelaskan dapat membantu manusia berinovasi

Pendekatan perbaikan langkah demi langkah dapat memudahkan manusia untuk memahami mengapa AI melakukan hal-hal yang mereka lakukan. Kredit: Forest Agostinelli, CC BY-ND

AI kotak hitam hanya memberikan solusi tanpa memberikan alasan untuk solusinya. Ilmuwan komputer telah mencoba selama beberapa dekade untuk membuka kotak hitam ini, dan penelitian terbaru menunjukkan bahwa banyak algoritma AI benar-benar berpikir dengan cara yang mirip dengan manusia. Misalnya, komputer yang dilatih untuk mengenali hewan akan mempelajari berbagai jenis mata dan telinga dan akan mengumpulkan informasi ini untuk mengidentifikasi hewan dengan benar.

Upaya membuka kotak hitam disebut AI yang dapat dijelaskan. Kelompok penelitian saya di AI Institute di University of South Carolina tertarik untuk mengembangkan AI yang dapat dijelaskan. Untuk mencapai ini, kami bekerja keras dengan Rubik’s Cube.

Kubus Rubik pada dasarnya adalah masalah yang mencari jalan: Temukan jalan dari titik A — Kubus Rubik yang diacak — ke titik B — Kubus Rubik terpecahkan. Masalah pencarian jalan lainnya termasuk navigasi, pembuktian teorema dan sintesis kimia.

Lab saya telah membuat situs web di mana siapa saja dapat melihat bagaimana algoritma AI kami memecahkan Kubus Rubik; Namun, seseorang akan kesulitan untuk mempelajari cara memecahkan kubus dari situs web ini. Ini karena komputer tidak dapat memberi tahu Anda logika di balik solusinya.

Solusi untuk Kubus Rubik dapat dipecah menjadi beberapa langkah umum — langkah pertama, misalnya, bisa membentuk sebuah salib sedangkan langkah kedua adalah meletakkan potongan sudut pada tempatnya. Sementara Kubus Rubik sendiri memiliki lebih dari 10 hingga 19 kemungkinan kombinasi, panduan langkah demi langkah umum sangat mudah diingat dan dapat diterapkan dalam banyak skenario berbeda.

Mendekati masalah dengan memecahnya menjadi beberapa langkah sering kali merupakan cara default di mana orang menjelaskan sesuatu satu sama lain. Kubus Rubik secara alami cocok dengan kerangka kerja langkah demi langkah ini, yang memberi kita kesempatan untuk membuka kotak hitam algoritme kita dengan lebih mudah. Membuat algoritme AI yang memiliki kemampuan ini dapat memungkinkan orang untuk berkolaborasi dengan AI dan memecah berbagai macam masalah yang kompleks menjadi langkah-langkah yang mudah dipahami.

Kolaborasi mengarah pada inovasi

Proses kami dimulai dengan menggunakan intuisi sendiri untuk menentukan rencana langkah demi langkah yang berpotensi memecahkan masalah yang kompleks. Algoritme kemudian melihat setiap langkah individu dan memberikan umpan balik tentang langkah-langkah mana yang mungkin, mana yang tidak mungkin dan cara-cara untuk memperbaiki rencana tersebut. Manusia kemudian menyempurnakan rencana awal menggunakan saran dari AI, dan prosesnya berulang hingga masalah terpecahkan. Harapannya adalah bahwa orang tersebut dan AI pada akhirnya akan bertemu untuk semacam pemahaman bersama.

Saat ini, algoritme kami dapat mempertimbangkan rencana manusia untuk memecahkan Kubus Rubik, menyarankan perbaikan pada rencana, mengenali rencana yang tidak berhasil dan menemukan alternatif yang berhasil. Dengan melakukan itu, ini memberikan umpan balik yang mengarah pada rencana langkah demi langkah untuk memecahkan Kubus Rubik yang dapat dipahami seseorang. Langkah tim kami selanjutnya adalah membuat antarmuka intuitif yang memungkinkan algoritme kami mengajari orang cara memecahkan Kubus Rubik. Harapan kami adalah untuk menggeneralisasi pendekatan ini pada berbagai masalah pencarian jalan.

Orang-orang intuitif dengan cara yang tak tertandingi oleh AI mana pun, tetapi mesin jauh lebih baik dalam kekuatan komputasi dan ketelitian algoritmik mereka. Bolak-balik antara manusia dan mesin ini memanfaatkan kekuatan dari keduanya. Saya percaya jenis kolaborasi ini akan menjelaskan masalah yang sebelumnya belum terpecahkan dalam segala hal mulai dari kimia hingga matematika, yang mengarah ke solusi baru, intuisi, dan inovasi yang mungkin, jika tidak, berada di luar jangkauan.


Algoritma pembelajaran mendalam para peneliti memecahkan Kubus Rubik lebih cepat daripada manusia mana pun


Disediakan oleh The Conversation

Artikel ini diterbitkan ulang dari The Conversation di bawah lisensi Creative Commons. Baca artikel aslinya.The Conversation

Kutipan: Bagaimana kecerdasan buatan yang dapat dijelaskan dapat membantu manusia berinovasi (2021, 13 Januari) diambil pada 13 Januari 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-01-artificial-intelligence-humans.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Result SGP