Menawarkan Metode untuk Membangun AI Kolektif yang Terhubung
Researchers propose methods for building interconnected “Collective AI” https://dailyai.com/2024/03/researchers-propose-methods-for-building-interconnected-collective-ai/

Keterangan Gambar : Menawarkan Metode un

Peneliti dari Universitas Loughborough, MIT, dan Yale, telah memperkenalkan konsep 'Kecerdasan Buatan Bersama.' Studi ini memperkenalkan konsep Shared Experience Lifelong Learning (ShELL) sebagai kerangka kerja untuk menciptakan sistem AI terdesentralisasi, atau "Kecerdasan Buatan Bersama," yang terdiri dari beberapa agen independen.

Bekerja seperti pikiran sarang lebah, unit-unit individu ini terus belajar dan berbagi pengetahuan sepanjang hidup mereka. Tujuannya adalah menciptakan sistem AI yang lebih skalabel, tahan banting, dan efisien dibandingkan dengan arsitektur monolitik terpusat.

Tujuan utama Kecerdasan Buatan Bersama dalam kehidupan nyata adalah mengembangkan jaringan agen AI yang dapat belajar dan beradaptasi dengan cepat terhadap tugas-tugas baru dengan memanfaatkan pengetahuan kolektif dari seluruh kelompok.

Dengan memungkinkan agen untuk belajar dari pengalaman mereka sendiri dan pengetahuan yang dibagikan oleh orang lain, sistem ShELL memiliki potensi untuk menunjukkan pembelajaran yang lebih cepat, kinerja yang lebih baik, dan fleksibilitas yang lebih besar di hadapan kesulitan - mirip dengan organisme biologis.

Visi berani ini diuraikan dalam sebuah makalah perspektif yang diterbitkan di Nature Machine Intelligence.

Dr. Andrea Soltoggio dari Universitas Loughborough, peneliti utama studi ini, menggambarkan visi studi tersebut: "Berbagi pengetahuan instan di seluruh jaringan kolektif unit AI yang mampu terus belajar dan beradaptasi dengan data baru akan memungkinkan respons cepat terhadap situasi, tantangan, atau ancaman baru."

Soltoggio juga menyoroti potensi AI terdesentralisasi dengan membuat analogi dengan sistem kekebalan tubuh manusia, di mana beberapa komponen bekerja bersama untuk memberikan pertahanan yang terkoordinasi terhadap ancaman.

Sistem menjadi jauh lebih tahan banting saat bekerja bersama secara kolektif dan independen, yang dapat kita amati dalam berbagai sistem alamiah, mulai dari kawanan ikan hingga gerombolan burung Starling.

Peneliti juga memperhatikan risiko potensial dari sistem AI kolektif, seperti penyebaran cepat pengetahuan yang salah, tidak aman, atau tidak etis antara unit-unit. Untuk mengatasi hal tersebut, mereka menyarankan untuk mempromosikan otonomi setiap unit AI dalam kolektif, memastikan keseimbangan kerjasama dan independensi.

Kecerdasan Buatan Bersama membangun pada perkembangan futuristik terbaru dalam AI, seperti arsitektur AI yang terinspirasi dari biologi yang efektif mensimulasikan struktur sinaptik analog dan model AI yang berjalan pada sel-sel otak nyata.

Peneliti mengakui bahwa pengembangan AI generatif terpusat, brute-force, hanyalah satu bagian dari teka-teki dalam membangun sistem AI yang cerdas.