Indonesian - The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation

Translations
1

Source article: The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation
Translation by: bangwin
Dework task link: https://app.dework.xyz/singularitynet-ambas/test-38287?taskId=4038d9b0-6b20-4f44-a5d2-d68d58a860b3
Community review: Please leave comments below about translation quality or like this post if it is well translated

Masa Depan AI dengan AIRIS: Pendekatan Dinamis terhadap Pembelajaran dan Adaptasi

1400×715 191 KB

Kecerdasan buatan (AI) tidak pernah berhenti berkembang, dan dari tahun ke tahun, kita bergerak melampaui sistem berbasis aturan tradisional dan menuju model AI yang lebih adaptif dan otonom. Salah satu sistem mutakhir tersebut adalah AIRIS dari SingularityNET, yang merupakan singkatan dari Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism.

AIRIS telah membuat banyak kemajuan dalam setahun terakhir, menunjukkan kemampuan luar biasa untuk belajar, beradaptasi, dan memecahkan masalah dalam lingkungan yang semakin kompleks. Kami percaya bahwa tingkat pemecahan masalah dunia nyata yang lebih tinggi ini merupakan tonggak penting dan pencapaian dalam pengembangan AI — tonggak penting yang ingin kami bagikan dengan Anda.

Pada tahap awal, AIRIS menunjukkan kemampuan belajar dan pemecahan masalah dalam lingkungan permainan puzzle 2D. Di sana, AIRIS memamerkan penalaran tingkat tinggi dengan menetapkan subtujuan, seperti menemukan kunci untuk membuka pintu. Ia belajar mencapai tujuan melalui eksplorasi dan interaksi, menciptakan metodologi pemecahan masalahnya sendiri.

Saat ini, AIRIS berevolusi dengan beralih dari lingkungan 2D ke lingkungan 3D, AIRIS Minecraft Agent. Transisi antara dua lingkungan tersebut menghadirkan beberapa tantangan — dunia 3D pada dasarnya lebih kompleks, dengan lebih banyak variasi objek, interaksi, dan pertimbangan spasial. Agen AI tidak hanya harus menavigasi lanskap yang lebih rumit tetapi juga menangani berbagai tindakan dan faktor lingkungan yang lebih luas.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih dalam aspek teknis sistem AIRIS dan perkembangan menarik dalam SingularityNET, pastikan untuk menonton episode Technical Tuesdays kami bersama Berick Cook, Pengembang AI di SingularityNET. Dalam seri yang menarik ini, kami mengeksplorasi seluk-beluk proyek AI kami, yang menampilkan diskusi dan demonstrasi ahli yang menyoroti kemampuan inovatif AIRIS. Baik Anda penggemar AI yang berpengalaman atau baru memulai perjalanan, episode ini memberikan wawasan berharga dan pengetahuan praktis yang dapat meningkatkan pemahaman Anda tentang lanskap kecerdasan buatan yang terus berkembang.

Overcoming the Limitations of Reinforcement Learning: Live AIRIS Demo

Sistem AI tradisional, atau GOFAI, beroperasi berdasarkan pernyataan “jika-maka” yang eksplisit.

Sistem ini memerlukan pemrograman yang cermat untuk setiap kemungkinan skenario, sehingga membuatnya tidak fleksibel dan terbatas dalam lingkungan yang dinamis.

Bayangkan karakter dalam permainan yang mengerti bahwa jika sebuah tombol ditekan, maka ia harus bergerak ke arah tertentu.

Sebaliknya, AIRIS mempelajari aturan melalui pengamatan, bukan melalui pemrograman eksplisit. AIRIS berinteraksi dengan lingkungannya, membuat prediksi, dan menyempurnakan model internalnya berdasarkan hasil pengamatan.

Dalam contoh karakter dalam sebuah game, AIRIS mungkin mengamati bahwa menekan tombol akan menggerakkan karakter, dan melalui interaksi, AIRIS belajar memprediksi gerakan karakter, beradaptasi saat rintangan baru ditemukan (seperti dinding, misalnya).

Sistem AI canggih ini, yang dibangun melampaui AI Tradisional yang Baik namun Kuno (Good Old-fashioned AI - GOFAI) yang bergantung pada aturan “jika-maka” yang telah ditetapkan sebelumnya untuk pengambilan keputusan dan tindakan, AIRIS menonjol sebagai sistem AI mutakhir yang memiliki potensi transformatif yang sangat besar di berbagai industri.

Proses Pembelajaran AIRIS

AIRIS terus-menerus dan secara dinamis berinteraksi dengan lingkungannya, membuat dan menyempurnakan hasil prediksinya. Misalnya, AIRIS mempelajari bahwa menekan tombol akan menggerakkan karakter, dan saat menghadapi dinding, AIRIS menyesuaikan modelnya untuk memahami bahwa karakter tidak dapat bergerak melewati dinding.

Ini adalah proses interaktif; yang memungkinkan AIRIS menavigasi lingkungan kompleks seperti labirin, tempat ia memprediksi dan memperbarui pemahamannya berdasarkan pengamatan baru.

Tentu saja, ini berarti AIRIS tidak statis; ia terus belajar dan beradaptasi dengan perubahan di lingkungannya. Tidak seperti pembelajaran penguatan tradisional, yang mungkin memerlukan jutaan episode, AIRIS lebih hemat data dan mampu melakukan eksplorasi dan adaptasi otonom di luar kapasitas sistem GOFAI. Pendekatan pembelajaran dinamis ini memungkinkan AIRIS untuk menjelajahi area yang belum pernah dilihatnya sebelumnya dan beradaptasi dengan perubahan yang tidak terduga dengan lebih efisien.

Hal ini menghasilkan fitur AIRIS yang menonjol lainnya, yaitu kemampuan untuk terlibat dalam penalaran tingkat tinggi. Dalam contoh permainan puzzle kami, AIRIS dapat menetapkan subtujuan, seperti menemukan kunci untuk membuka pintu. Dengan menjelajahi dan berinteraksi dengan lingkungan, AIRIS mempelajari langkah-langkah yang diperlukan untuk mencapai tujuan, yang menunjukkan tingkat pemecahan masalah tingkat lanjut.

AIRIS telah berkembang menjadi komponen utama dari tujuan ambisius seputar Kecerdasan Umum Buatan (Artificial General Intelligence - AGI), khususnya melalui integrasinya ke dalam SophiaVerse. Platform ini bertujuan untuk meningkatkan kecerdasan karakter digital dan memfasilitasi pertumbuhannya. Aspek penting dari AIRIS adalah model keingintahuannya, yang memungkinkan pembelajaran dan eksplorasi dinamis di berbagai lingkungan. Dengan menggunakan serangkaian aturan mendasar, AIRIS dapat menavigasi ketidakpastian dan mencari imbalan, mewujudkan pendekatan yang lugas namun kuat untuk pemecahan masalah dan eksplorasi.

Aspek menarik lain dari AIRIS adalah kemungkinan beberapa agen berbagi informasi. Secara teori, satu agen AIRIS dapat belajar dari agen lain melalui pengalaman atau pengamatan bersama. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi pembelajaran dan kemampuan pemecahan masalah sistem AI yang bekerja bersama dalam lingkungan bersama.

AIRIS beroperasi pada sistem berbasis aturan yang transparan dan dapat dimodifikasi secara real-time. Pengembang dapat melihat dan menyesuaikan aturan dan prediksi AI, sehingga memungkinkan penyempurnaan perilakunya. Transparansi ini memastikan bahwa proses pengambilan keputusan AI dapat dipahami dan dikontrol, sehingga menjadikannya alat yang ampuh bagi pengembang.

Inovasi inti AIRIS adalah kemampuan belajar secara real-time, yang sangat berbeda dengan sistem AI yang lebih statis seperti chatbot atau asisten virtual. Sistem konvensional ini sering kali beroperasi dalam parameter yang tetap, sehingga membatasi kemampuan adaptasinya. Sebaliknya, AIRIS belajar dan memperoleh pengetahuan dari interaksi, sehingga membuatnya lebih gesit dan mampu menangani tugas-tugas yang kompleks.

Peran AIRIS dalam AGI dan dalam merevolusi industri

Kemajuan yang dibuat dalam lingkungan virtual Minecraft menjadi dasar bagi aplikasi di dunia nyata. Teknik yang digunakan AIRIS untuk menavigasi dan berinteraksi dengan dunia virtual dapat diadaptasi untuk robot fisik. Robot semacam itu dapat digunakan dalam berbagai pengaturan, mulai dari otomasi industri hingga bantuan di rumah, dimana mereka perlu belajar dan beradaptasi secara mandiri dengan lingkungan sekitar.

Potensi penerapan AIRIS melampaui lingkungan virtual seperti Minecraft. Kemampuan pembelajaran dan adaptasi AIRIS yang canggih dapat merevolusi berbagai industri seperti perawatan kesehatan, manufaktur, transportasi, logistik, ritel, energi, utilitas, dan pendidikan. AIRIS menjanjikan peningkatan perawatan pasien, mengoptimalkan produksi, meningkatkan logistik, mempersonalisasi pengalaman berbelanja, mengelola jaringan pintar, dan menyediakan pembelajaran yang dipersonalisasi, yang mendorong inovasi dan efisiensi di seluruh sektor ini.

Teknologi ini bertujuan untuk bertransisi ke aplikasi dunia nyata, seperti robotika. Robot yang dilengkapi dengan AIRIS dapat menavigasi dan beradaptasi dengan lingkungannya, bereaksi terhadap perubahan dan rintangan dengan lancar. Misalnya, jika seseorang berjalan di depannya, robot dapat berhenti dan menyesuaikan jalurnya.

Dalam ranah permainan video, AIRIS dapat merevolusi penciptaan karakter non-pemain (non-player characters - NPC) yang tampak nyata. NPC ini dapat menunjukkan perilaku dan tujuan yang dinamis, melakukan tugas berdasarkan kebutuhan dan interaksi lingkungan, sehingga menciptakan pengalaman bermain yang lebih mendalam.

Salah satu prospek AIRIS yang paling menarik adalah penerapannya dalam SophiaVerse, taman bermain digital yang dirancang untuk bereksperimen dengan AI. Di sini, agen, yang disebut sebagai neoterics, akan hadir dan berinteraksi dalam lingkungan seperti permainan, belajar dan berkembang secara real time. Para neoterics dirancang untuk memiliki motivasi dan dorongan mereka sendiri, yang memungkinkan mereka untuk menavigasi tantangan yang mirip dengan interaksi manusia di dunia nyata. Hal ini membuka banyak kemungkinan untuk mengeksplorasi perilaku dan dinamika AI yang kompleks.

Selain itu, integrasi AIRIS dengan neoterics memfasilitasi interaksi yang kaya, yang memungkinkan agen untuk berkomunikasi, berkolaborasi, dan berbagi pengetahuan satu sama lain. Desain ini bertujuan untuk mereplikasi interaksi seperti manusia, yang memunculkan pertanyaan menarik tentang emosi, pembelajaran, dan kemampuan beradaptasi dalam sistem AI. Saat agen neoterics ini belajar menavigasi lingkungan digital, mereka akan diuji kemampuannya untuk memecahkan masalah, berinteraksi dengan pengguna, dan beradaptasi dengan berbagai situasi.

Potensi AIRIS untuk berkontribusi pada AGI yang bermanfaat sangat besar. Berick Cook memiliki visi etika dan pemahaman yang sama tentang implikasi sosial yang lebih luas dari sistem AI, dan ia telah mendedikasikan upayanya pada pentingnya menanamkan batasan eksplorasi yang aman. Dengan memungkinkan eksperimen terkontrol, seperti menilai bagaimana berbagai alat memengaruhi perilaku agen, AIRIS akan memberikan wawasan berharga tentang desain dari sebuah sistem yang cerdas.

Linimasa Pengembangan

Pengembangan agen Minecraft AIRIS berjalan dengan cepat, dengan harapan akan sangat fungsional pada akhir tahun. Agen ini bertujuan untuk berperilaku hampir tidak dapat dibedakan dari pemain manusia, mampu menjelajahi, membangun, membuat, dan berinteraksi secara dinamis dalam permainan. Pengembangan di masa mendatang dapat melihat kolaborasi dengan studio permainan besar untuk mengintegrasikan teknologi ini ke dalam permainan mainstream.

AIRIS merupakan pergeseran signifikan menuju sistem AI yang lebih adaptif dan otonom yang mampu mempelajari dan menalar lingkungannya dengan cara yang mirip dengan pembelajaran manusia. Pendekatan pemecahan masalah yang dinamis dan efisien ini memiliki implikasi yang mendalam bagi aplikasi dunia maya dan nyata, yang menjanjikan untuk mengubah cara AI berinteraksi dan beradaptasi dengan lingkungannya. Seiring dengan terus berkembangnya AIRIS, AIRIS berpotensi untuk merevolusi berbagai bidang mulai dari permainan hingga robotika, yang menandai dimulainya era baru sistem cerdas dan otonom.

As the AIRIS system continues to evolve, it remains focused on addressing the complexities of AI development. With tools available for public experimentation, such as running AIRIS within a Minecraft mod, the community can actively engage with and contribute to the system’s growth. This collaborative approach is vital for fostering innovation and expanding the capabilities of AIRIS in the pursuit of AGI. The journey ahead holds great promise, with AIRIS positioned to explore the intricate landscape of artificial intelligence and its potential impact on society.

Seiring terus berkembangnya sistem AIRIS, fokusnya tetap pada penanganan kompleksitas pengembangan AI. Dengan berbagai alat yang tersedia untuk eksperimen publik, seperti menjalankan AIRIS dalam mod Minecraft, komunitas dapat terlibat secara aktif dan berkontribusi pada pertumbuhan sistem. Pendekatan kolaboratif ini sangat penting untuk mendorong inovasi dan memperluas kemampuan AIRIS dalam mengejar AGI. Perjalanan ke depan menjanjikan banyak hal, dengan AIRIS diposisikan untuk mengeksplorasi lanskap kecerdasan buatan yang rumit dan dampak potensialnya terhadap masyarakat.

1100×61 5.23 KB

About SingularityNET

SingularityNET didirikan oleh Dr. Ben Goertzel dengan misi menciptakan Kecerdasan Umum Buatan (AGI) yang terdesentralisasi, demokratis, inklusif, dan bermanfaat. AGI tidak bergantung pada entitas pusat mana pun, terbuka untuk siapa saja, dan tidak dibatasi oleh tujuan sempit satu perusahaan atau bahkan satu negara. Tim SingularityNET mencakup para insinyur, ilmuwan, peneliti, wirausahawan, dan pemasar yang berpengalaman. Tim inti platform dan AI kami selanjutnya dilengkapi oleh tim khusus yang dikhususkan untuk bidang aplikasi seperti keuangan, robotika, AI biomedis, media, seni, dan hiburan.

Platform AI Terdesentralisasi | OpenCog Hyperon | Ekosistem | Aliansi ASI

Tetap Ikuti Berita dan Pembaruan SingularityNET yang Terakhir: