Video Mengungkap Tantangan Mengajar yang Mengejutkan A.I. untuk Berpakaian Sendiri

Merangkak ke dalam kaus oblong mungkin merupakan salah satu dari beberapa tugas yang dapat dilakukan manusia, bahkan kita nyaris tidak bangun dan masih menggaruk tidur dari mata kita. Tetapi fakta bahwa kita telah menguasai cara berpakaian sendiri (kurang lebih) memungkiri betapa rumitnya serangkaian gerakan yang diperlukan untuk berubah dari menjadi penggemar menjadi berpakaian cukup untuk melangkah keluar dari pintu sebenarnya.

Satu orang yang mengerti hal ini sama seperti siapa pun adalah Alex Clegg, seorang pakar ilmu komputer Ph.D. siswa di Institut Teknologi Georgia yang telah fokus menggunakan pembelajaran mesin untuk kecerdasan buatan teknologi cara berpakaian itu sendiri. Seperti yang dia katakan Terbalik, sementara A.I. cukup pintar untuk memprediksi pasien mana yang akan mendapatkan sepsis atau bagaimana menantang juara dunia dalam permainan strategi yang kompleks, mesin pengajaran cara mengenakan kemeja telah terbukti menjadi tujuan yang sulit dipahami.

"Kain itu rumit," jelasnya dalam email. "Ia dapat merespons dengan segera dan secara drastis terhadap perubahan kecil pada posisi tubuh dan sering membatasi gerak … Pakaian juga memiliki kecenderungan untuk melipat, menempel dan melekat pada tubuh, membuat sensasi haptic atau sentuhan penting untuk tugas tersebut."

Jadi mengapa, tepatnya, adalah jagoan komputer yang mencoba menjebol bagaimana kita berpakaian di pagi hari? Clegg menjelaskan bahwa ada beberapa kemungkinan aplikasi untuk A.I. yang memahami seni berpakaian sederhana yang tampak sederhana. Dalam jangka pendek, temuan Clegg dapat digunakan untuk mempercepat proses pembuatan animasi 3D yang nyata. Tetapi yang lebih penting, wawasan ini dapat membantu mengarah pada desain robot bantu yang dapat membantu merawat manusia baik tua maupun muda.

Para peneliti mulai dengan mengajarkan komputer bagaimana cara menguasai lengan ke lengan. Dalam makalah yang akan dipresentasikan pada konferensi SIGGRAPH Asia 2018 mendatang tentang grafik komputer pada bulan Desember, Clegg dan rekan-rekannya menjelaskan teknik yang tepat yang mereka gunakan, sejenis pembelajaran mesin yang disebut “pembelajaran yang diperkuat dalam.”

Tujuan dari pembelajaran yang diperkuat secara mendalam adalah untuk mencoba dan mengajarkan robot cara menyelesaikan gerakan dan tugas tertentu dengan meminta mereka melakukannya berulang kali. Dalam hal ganti A.I., tim Clegg memiliki A.I. mengamati proses lingkungan virtual, mereplikasi, dan kemudian menghargainya ketika tampaknya berada di jalur yang benar.

Clegg menjelaskan bahwa butuh ratusan ribu percobaan agar karakter animasi berbentuk sosis yang mereka kembangkan untuk belajar cara mengenakan jaket atau t-shirt. Lagipula, bot mereka harus belajar bagaimana cara merasakan sentuhan sehingga bisa menarik kemeja ketika perlu. Selain itu, mereka juga perlu memasukkan mesin fisika untuk membuat simulasi seakurat mungkin.

Pada akhirnya, putra animasi Canggung yang ceroboh berhasil mempelajari cara mengenakan kemejanya, meskipun sedikit tidak hati-hati. Namun, hasilnya mungkin paling berguna sebagai bukti konsep untuk bagaimana pembelajaran yang mendalam dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang bernuansa.

“Sangat menyenangkan untuk membayangkan sejumlah masalah yang dapat kita pecahkan dengan pembelajaran yang diperkuat,” katanya. "Kami berharap dapat terus bekerja menuju robot yang memungkinkan dan menemukan solusi untuk masalah besar yang mempengaruhi kehidupan sehari-hari banyak orang."

Mengonversi temuan dari temuan penelitian ini agar bekerja dengan robot akan membutuhkan lebih banyak pekerjaan untuk menyelaraskan aspek perangkat lunak dan perangkat keras. Tetapi temuan Clegg memberikan jalan bagi para peneliti yang tertarik untuk membebaskan pengasuh robot futuristik kami dari keterbatasan mereka saat ini.