Kebanyakan orang mengira keajaiban AI terjadi di awan. Biasanya dimulai dengan piksel. DeepMind membuktikannya sejak awal.

Mereka menggunakan pembelajaran penguatan mendalam. Itu seteguk. Ini hanya berarti menggabungkan jaringan saraf dengan trial-and-error. Tidak ada buku peraturan. Tidak ada pegangan tangan. Sistem mengawasi input layar mentah. Itu dimainkan. Itu gagal. Itu dipelajari.

Game Atari manakah yang dapat dikuasai AI tanpa aturan?

Hasilnya sangat mencolok. Sistem belajar memainkan sekitar 50 game Atari 2600 yang berbeda.

Ia tidak mengetahui aturannya. Secara teknis, ia tidak tahu apa itu “skor”. Itu hanya melihat piksel. Itu disesuaikan. Itu menang. Ini tidak direncanakan. Itu ditemukan.

Sistem belajar langsung dari input layar mentah, tanpa pengetahuan aturan sebelumnya.

Itu adalah pekerjaan berat. Mengajari mesin untuk melihat, bukan sekadar menghitung.

Mengapa WaveNet mengubah permainan untuk ucapan sintetis

Permainan adalah satu hal. Suara adalah hal lain. Manusia langsung mengenali audio palsu. Atau kita dulu.

Pada 2016, DeepMind menghapus WaveNet. Ini adalah jaringan saraf. Pekerjaannya? Menghasilkan ucapan manusia yang realistis. Bukan robot. Tidak kaku. Nyata.

Ini mensintesis bentuk gelombang audio secara langsung. Perbedaannya terdengar. Kedengarannya seperti seseorang. Bukan komputer yang mencoba menjadi manusia.

Bagaimana hal ini membentuk pengembangan AI di masa depan

Jadi apa artinya ini bagi Anda?

Ini berarti hambatan masuk bagi “intelijen” dihilangkan. Anda tidak perlu membuat kode pada setiap aturan. Anda hanya perlu kerangka pembelajaran yang tepat.

Pembelajaran penguatan mendalam dapat diterapkan pada game. WaveNet berfungsi untuk suara. Mekanismenya sama: data, feedback, iterasi.

Apakah itu sempurna? Tidak. Ini mahal secara komputasi. Ini membutuhkan kumpulan data yang sangat besar. Namun pengorbanannya sepadan. Anda mendapatkan sistem yang beradaptasi. Sistem yang menggeneralisasi.

Langkah selanjutnya bukan hanya model yang lebih besar. Ini pembelajaran yang lebih cerdas. Kurangnya pengawasan. Lebih banyak otonomi.

Kami masih mencari tahu batasannya. Tapi lantainya telah bergerak.