Pakar MIT Ciptakan AI yang Mampu Memprediksi Perilaku Manusia

Sebuah terobosan menarik datang dari para peneliti di Institut Teknologi Massachusetts (MIT) dan Universitas Washington, yang telah berhasil mengembangkan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang mampu memodelkan perilaku manusia. Penemuan ini menandai langkah maju yang signifikan dalam pengembangan kecerdasan buatan yang dapat berinteraksi dan merespons secara lebih efektif terhadap manusia.

Model AI yang dikembangkan mampu melakukan prediksi tindakan manusia hanya dengan melihat jejak tindakan sebelumnya. Dalam studi terbaru yang dilakukan oleh para peneliti, AI ini berhasil diuji dalam tiga tugas pemodelan yang berbeda. Pertama, AI dapat menyimpulkan tujuan navigasi dari rute sebelumnya yang ditempuh oleh manusia. Kedua, AI dapat menebak maksud komunikatif seseorang dari isyarat verbal yang diberikan. Dan yang ketiga, AI dapat memprediksi gerakan selanjutnya dalam pertandingan catur antar manusia.

Athul Paul Jacob, seorang mahasiswa EECS di MIT dan penulis utama studi ini, menyatakan bahwa AI ini memiliki potensi besar untuk membantu para ilmuwan dalam mengajarkan sistem AI terhadap perilaku manusia. Hal ini akan memungkinkan AI untuk merespons dengan lebih baik terhadap kolaborator manusianya.

Dalam pernyataannya, Jacob mengatakan, "Jika kita dapat mengantisipasi kesalahan yang mungkin dilakukan oleh manusia berdasarkan perilaku mereka sebelumnya, AI dapat memberikan solusi atau cara yang lebih baik untuk mengatasi kesalahan tersebut. Atau, AI dapat beradaptasi dengan kelemahan yang dimiliki oleh kolaborator manusianya. Kemampuan untuk memodelkan perilaku manusia merupakan langkah penting dalam mengembangkan AI yang benar-benar dapat membantu manusia."

Sebelumnya, banyak pendekatan telah dilakukan untuk memperhitungkan pengambilan keputusan pada AI. Namun, hasilnya seringkali kurang optimal karena AI cenderung mengambil keputusan secara rasional, sedangkan manusia kadang mengambil keputusan yang irasional atau tidak berdasarkan akal sehat.

Oleh karena itu, para peneliti mengembangkan pendekatan yang lebih efektif untuk merencanakan dan menyimpulkan tujuan dalam menghadapi pengambilan keputusan yang kurang optimal. Mereka mengambil inspirasi dari penelitian sebelumnya tentang permainan catur, di mana pemain catur dengan tingkat kekuatan yang berbeda-beda memiliki pola perencanaan yang juga berbeda.

"Kami menemukan bahwa pemain catur yang lebih kuat cenderung menghabiskan lebih banyak waktu untuk membuat perencanaan sebelum bertindak, sementara pemain yang lebih lemah cenderung lebih cepat dalam membuat keputusan," ungkap Jacob

Hal ini mengindikasikan bahwa kedalaman perencanaan, atau berapa lama seseorang memikirkan suatu masalah sebelum bertindak, dapat menjadi gambaran yang baik tentang perilaku manusia. Dengan informasi ini, para peneliti dapat membangun kerangka kerja yang dapat menyimpulkan kedalaman perencanaan manusia dari tindakan sebelumnya, sehingga pemodelan proses pengambilan keputusan pada AI bisa terbentuk.

Kedepannya, para peneliti berencana untuk menggunakan model AI ini untuk memodelkan proses perencanaan di berbagai domain, termasuk dalam pembelajaran penguatan yang biasa digunakan dalam robotika. Tujuan jangka panjang mereka adalah untuk terus mengembangkan AI ini menuju kolaborator AI yang lebih efektif dan dapat berinteraksi secara lebih manusiawi.

Penemuan ini membawa harapan besar dalam perkembangan kecerdasan buatan yang dapat lebih memahami dan merespons dengan lebih baik terhadap perilaku manusia. Dengan pengembangan yang terus berlanjut, AI akan menjadi katalisator yang dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas kolaborasi antara manusia dan kecerdasan buatan di masa depan.