AI ini menggunakan teknik bernama population-based training (PBT) yang sebelumnya dikembangkan oleh DeepMind di algoritma game, dalam hal ini StarCraft II, demikian dikutip detikINET dari MIT Technologi Review, Sabtu (27/7/2019).
Hal ini menarik, karena StarCraft II adalah game yang sudah berumur hampir satu dekade, namun AI-yang dikembangkan untuk agar bot di game itu sulit dikalahkan ternyata bisa diterapkan untuk pengembangan neural network.
Begini penjelasannya. Di StarCraft II, pemain diberi tugas untuk mengontrol banyak unit terpisah yang masing-masing mempunyai kemampuan unik. Namun pemain pun diharuskan mengatur sumber daya, sekaligus melawan musuh yang mencoba menyerang.
Hal ini mungkin simpel untuk manusia, namun untuk AI, ini adalah hal yang menyulitkan. Di sinilah peran AI DeepMind milik Google, yang menggunakan algoritma PBT untuk mempelajari seleksi alam. Algoritmanya mempelajari dan mengenali unit yang paling efisien dan mengatur rencana ke depannya berdasarkan unit tersebut.
Teknik inilah yang diambil untuk mengembangkan mobil otonom. DeepMind memeilih aspek dari neural network yang paling efisien dan menggunakan hal itu untuk mengatur urutan tugas sesuai dengan data yang muncul.
"Salah satu tantangan utama untuk machine learning adalah sebuah sistem industrial yang bisa membangun ulang sebuah sistem agar bisa mengambil keuntungan dari kode baru. Kami perlu menulis kode kami secara terus menerus, dan ketika anda melatih ulang, anda juga perlu mengatur ulang parameternya," ujar Matthie Devin, direktur machine learning infrastructure di Waymo.
Simak Video "Mobil Tanpa Sopir Versi Toyota"
[Gambas:Video 20detik]
(asj/krs)
