Di dunia AI dan machine learning, ada banyak cara buat ‘ngajarin’ komputer. Ada yang namanya Supervised Learning, di mana kita ngasih jutaan contoh berlabel (ini foto kucing, ini foto anjing). Ada juga Unsupervised Learning, di mana kita ngebiarin AI nemuin polanya sendiri dari data acak. Tapi, ada satu metode lagi yang menurut gue paling keren dan paling mirip cara manusia belajar: Reinforcement Learning (RL).
RL adalah tentang belajar dari pengalaman, dari coba-coba (trial and error). Persis kayak kita waktu kecil belajar naik sepeda. Nggak ada yang ngasih buku manual, kan? Kita coba goes, jatuh (dapet feedback negatif), coba lagi, atur keseimbangan, jatuh lagi, sampe akhirnya kita bisa jalan lurus (dapet feedback positif). Otak kita secara otomatis belajar aksi mana yang menghasilkan ‘hadiah’ (bisa seimbang) dan aksi mana yang menghasilkan ‘hukuman’ (jatuh).
Prinsip dasar inilah yang coba ditiru oleh Reinforcement Learning.
Komponen Utama dalam Reinforcement Learning
Biar nggak bingung, bayangin kita lagi ngajarin anjing virtual buat ngambil tongkat. Di dunia RL, ada beberapa pemain utama:
- Agent: Ini adalah si ‘pelajar’-nya. Dalam contoh kita, agent-nya adalah si anjing virtual.
- Environment: Ini adalah ‘dunia’ tempat si agent berinteraksi. Bisa berupa game, simulasi, atau bahkan dunia nyata. Di sini, environment-nya adalah sebuah ruangan dengan tongkat.
- State: Ini adalah situasi atau kondisi saat ini. Misalnya, state-nya bisa berupa posisi si anjing dan posisi tongkat di dalam ruangan.
- Action: Ini adalah tindakan yang bisa diambil oleh si agent. Contohnya: lari ke depan, belok kiri, ambil tongkat.
- Reward: Ini adalah feedback yang diterima agent setelah melakukan sebuah aksi. Bisa positif (hadiah) atau negatif (hukuman). Misalnya, kalau si anjing berhasil ngambil tongkat, kita kasih reward +100. Kalau dia nabrak tembok, kita kasih reward -10. Kalau dia cuma diem, reward-nya -1 (biar dia termotivasi buat gerak).
Tujuan utama si agent adalah untuk belajar sebuah ‘strategi’ (disebut Policy) yang bisa memaksimalkan total reward yang dia kumpulkan dari waktu ke waktu. Di awal, si anjing virtual nggak tau apa-apa. Dia bakal gerak acak. Nabrak tembok (reward -10), aduh sakit. Lari ngejauhin tongkat (reward -1), bosen. Eh, nggak sengaja lari ke arah tongkat dan ngambilnya (reward +100), wih seneng! Lewat ribuan atau jutaan kali percobaan, si anjing ini bakal belajar bahwa “mendekati dan mengambil tongkat adalah aksi yang menghasilkan reward paling tinggi”.
Di Mana Sih RL Dipakai?
Metode belajar yang keren ini bukan cuma buat ngajarin anjing virtual. Aplikasinya di dunia nyata itu luar biasa canggih. Lo pasti suka ini juga, karena beberapa di antaranya udah ngalahin manusia di bidangnya:
- Bermain Game: Ini ‘laboratorium’ paling populer buat RL. Ingat AlphaGo dari DeepMind yang ngalahin juara dunia Go, Lee Sedol? AlphaGo belajar main Go murni dengan cara main melawan dirinya sendiri jutaan kali. Dia nemuin strategi-strategi yang nggak pernah kepikiran oleh manusia selama ribuan tahun. Hal yang sama berlaku buat AI yang jago main game kompleks kayak Dota 2 (OpenAI Five) atau Starcraft II.
- Robotika: Gimana cara ngajarin lengan robot buat ngambil barang dengan bentuk acak? Susah banget kalo diprogram manual. Dengan RL, lengan robot itu bisa belajar sendiri lewat coba-coba di lingkungan simulasi. Dia bakal nyoba ribuan cara megang, dan akhirnya nemuin cara paling efisien.
- Self-Driving Cars: Mobil otonom bisa pake RL buat belajar bikin keputusan kompleks di jalan, kayak kapan harus menyalip atau gimana cara merging ke jalan tol dengan mulus, dengan tujuan memaksimalkan ‘reward’ berupa keselamatan dan efisiensi waktu.
- Rekomendasi Konten: Sistem rekomendasi di YouTube atau Netflix bisa pake RL buat belajar ngasih lo video berikutnya. Kalau lo nonton video yang direkomendasiin sampe abis (reward positif), sistemnya bakal belajar buat ngasih rekomendasi sejenis. Kalau lo skip di 5 detik pertama (reward negatif), sistemnya belajar buat nggak ngerekomendasiin video kayak gitu lagi.
Tantangan di Depan
RL kedengerannya kayak solusi buat semua masalah, kan? Tapi tantangannya juga besar. Metode ini butuh data (pengalaman) yang luar biasa banyak. AlphaGo butuh main game lebih banyak dari gabungan seluruh umat manusia. Proses coba-coba di dunia nyata juga bisa mahal dan berbahaya. Lo nggak bisa ngebiarin mobil self-driving belajar dengan cara nabrak jutaan kali di jalan beneran, kan? Makanya, kebanyakan training RL dilakuin di lingkungan simulasi yang super realistis.
Meskipun begitu, Reinforcement Learning tetap jadi salah satu pilar paling menjanjikan di masa depan AI. Kemampuannya untuk belajar secara mandiri dan menemukan solusi kreatif di luar pemikiran manusia adalah kunci untuk menciptakan kecerdasan buatan yang sesungguhnya.
