Studi ungkap AI dapat belajar tanpa data dunia nyata

Stanford, California (ANTARA) - Para peneliti dari TAU dan Universitas Stanford melatih dua model komputer secara bersamaan. Model satu menghasilkan rangkaian simbol, sedangkan model dua belajar memprediksi simbol berikutnya.

Model satu secara bertahap semakin mahir dalam menghasilkan latihan pembelajaran yang membantu model dua meningkatkan kemampuan prediksinya.

Tim tersebut kemudian menguji model yang telah dilatih itu pada beberapa jenis informasi, termasuk bahasa, gambar, suara, musik, kode komputer, dan urutan DNA.

Hasilnya menunjukkan bahwa kemampuan model tersebut dalam membuat prediksi semakin meningkat seiring dengan bertambahnya daya komputasi yang digunakan selama pelatihan.

Studi yang dipublikasikan di situs web ilmiah arXiv, memaparkan pendekatan baru dalam pelatihan AI yang dapat membantu mesin mengembangkan kemampuan belajar tanpa mengandalkan koleksi besar material buatan manusia, menurut pernyataan itu.

Para peneliti menekankan bahwa metode tersebut tidak dapat mengajarkan AI fakta-fakta tentang dunia nyata tanpa paparan informasi dunia nyata. Namun, metode itu dapat membantu sistem AI di masa depan belajar dengan lebih efisien ketika menghadapi data dunia nyata.

Pewarta: Xinhua
Editor: Hanni Sofia
Copyright © ANTARA 2026

Dilarang keras mengambil konten, melakukan crawling atau pengindeksan otomatis untuk AI di situs web ini tanpa izin tertulis dari Kantor Berita ANTARA.