Unit DeepMind Google telah mengusulkan sebuah pendekatan baru untuk kecerdasan buatan, yang disebut sebagai “aliran,” yang memungkinkan model AI untuk belajar dari lingkungan mereka melalui pengalaman daripada hanya mengandalkan data yang dibuat oleh manusia. Dalam sebuah makalah baru-baru ini, peneliti David Silver dan Richard Sutton berpendapat bahwa pengembangan AI tradisional dibatasi oleh data statis dan bias manusia, yang membatasi kemampuan model untuk menemukan sendiri pengetahuan. Mereka menyarankan bahwa memberdayakan AI dengan pembelajaran berbasis pengalaman akan membuka kemampuan baru yang luar biasa. Pendekatan “aliran ” mengacu pada prinsip-prinsip pembelajaran penguatan, yang memungkinkan agen AI untuk berinteraksi dengan dunia dan beradaptasi dari waktu ke waktu, mirip dengan pembelajaran manusia. Metode ini berbeda dengan fokus saat ini pada interaksi pendek dan terisolasi yang khas dari model bahasa yang besar. Dengan menghubungkan agen AI ke ruang aksi dan observasi yang kaya, para peneliti percaya bahwa model-model ini dapat memperoleh umpan balik yang berharga dari berbagai sinyal lingkungan. Mereka membayangkan masa depan di mana agen AI beroperasi secara mandiri, terus memperbarui pemahaman mereka berdasarkan interaksi di dunia nyata. Meskipun tujuan yang ditentukan manusia masih akan tetap penting, agen akan dapat mengeksplorasi dan belajar secara mandiri, meningkatkan kinerja dan kemampuan beradaptasi mereka. Secara keseluruhan, pergeseran ini dapat secara signifikan memajukan kemampuan sistem AI.
