Peneliti Mendapatkan Wawasan tentang Membuat AI Berpikir Seperti Manusia

Peneliti dari Universitas Tokyo telah mendapatkan wawasan baru tentang bagaimana kecerdasan buatan (AI) dapat dibuat untuk berpikir seperti manusia. Peneliti tersebut menjelaskan bagaimana robot dapat diajarkan untuk menavigasi melalui labirin dengan merangsang secara elektrik budaya sel saraf otak yang terhubung ke robot.

Penelitian baru ini diterbitkan di Applied Physics Letters.

Sel Saraf sebagai Reservoir Fisik

Sel saraf, yang merupakan neuron, ditanam dari sel hidup. Mereka bertindak sebagai reservoir fisik yang memungkinkan mesin untuk membangun sinyal kohesen, yang dianggap sebagai sinyal homeostatik.

Sinyal ini memberitahu robot bahwa lingkungan dipertahankan dalam rentang tertentu, dan mereka bertindak sebagai baseline ketika robot bergerak bebas melalui labirin.

Dalam pengujian, neuron dalam budaya sel tersebut diganggu oleh impuls listrik setiap kali robot menyimpang dari arah yang benar atau menghadap ke arah yang salah. Selama semua percobaan, robot terus-menerus diberi sinyal homeostatik yang diinterupsi oleh sinyal gangguan sampai robot dapat menyelesaikan tugas labirin dengan sukses.

Mencapai Perilaku yang Ditujukan

Menurut peneliti, temuan ini menunjukkan bahwa perilaku yang ditujukan dapat dihasilkan tanpa pembelajaran tambahan. Ini dicapai dengan mengirim sinyal gangguan ke sistem yang tersemat. Robot tersebut sepenuhnya bergantung pada impuls trial-and-error listrik karena tidak dapat melihat lingkungan atau mendapatkan informasi sensorik.

Hirokazu Takahashi adalah profesor asosiasi di bidang mechano-informatika.

“Saya sendiri terinspirasi oleh eksperimen kami untuk menghipotesiskan bahwa kecerdasan dalam sistem hidup muncul dari mekanisme yang mengekstrak output kohesen dari keadaan yang tidak teratur, atau keadaan kacau,” kata Takahashi.

Peneliti menggunakan prinsip ini untuk menunjukkan bahwa kemampuan pemecahan tugas cerdas dapat dihasilkan melalui penggunaan komputer reservoir fisik, yang memungkinkan ekstraksi sinyal saraf. Ini juga memungkinkan pengiriman sinyal homeostatik atau gangguan, dan semua ini memungkinkan komputer untuk membuat reservoir yang memahami cara menyelesaikan tugas.

“Otak anak sekolah dasar tidak dapat menyelesaikan soal matematika dalam ujian masuk perguruan tinggi, mungkin karena dinamika otak atau ‘komputer reservoir fisik’ mereka tidak cukup kaya,” kata Takahashi. “Kemampuan pemecahan tugas ditentukan oleh seberapa kaya repertoar pola spatiotemporal yang dapat dihasilkan oleh jaringan.”

Menurut tim, penggunaan komputasi reservoir fisik dalam konteks ini dapat menyumbang pada pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana otak bekerja, dan dapat memimpin pada pengembangan komputer neuromorfik yang baru.