Dalam perkembangan kecerdasan buatan (AI), dua metode utama yang digunakan untuk melatih agen AI dalam pengambilan keputusan adalah Reinforcement Learning (RL) dan Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Kedua pendekatan ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan AI agent dalam belajar dari pengalaman dan membuat keputusan yang lebih baik.
Namun, meskipun memiliki tujuan yang sama, keduanya memiliki pendekatan yang sangat berbeda. Dalam artikel ini, kita akan menggali lebih dalam mengenai perbedaan antara RL dan RLHF, serta bagaimana keduanya berkontribusi pada pengembangan AI yang lebih cerdas dan lebih selaras dengan nilai-nilai manusia.
Apa Itu Reinforcement Learning (RL)?
Reinforcement Learning (RL) adalah salah satu metode dalam pembelajaran mesin di mana AI agent belajar bagaimana membuat keputusan dengan cara mencoba-coba dan mendapatkan feedback dari environment dalam bentuk reward atau penalty. Agen ini bertujuan untuk memaksimalkan total reward yang diperolehnya selama berinteraksi dengan environment.
Definisi dan Konsep Utama Reinforcement Learning
Pada dasarnya, RL adalah proses di mana AI agent mengambil keputusan di dalam suatu environment yang dinamis. Agen akan memilih tindakan berdasarkan pengalamannya sebelumnya dan mendapatkan feedback dalam bentuk reward atau penalty yang digunakan untuk memperbaiki perilakunya. Dalam pengertian ini, agen diibaratkan seperti seorang pemain yang terus berlatih dan mencoba untuk memperoleh skor tertinggi dalam suatu permainan.
Agen RL beroperasi dalam kerangka Markov Decision Process (MDP) yang melibatkan beberapa elemen penting, antara lain:
- State (S): Kondisi atau situasi tertentu dalam lingkungan tempat agen beroperasi.
- Action (A): Tindakan yang dapat dipilih oleh agen dalam setiap state.
- Reward (R): Feedback numerik yang diberikan setelah agen melakukan suatu tindakan.
- Policy (π): Strategi yang digunakan oleh agen untuk memilih tindakan berdasarkan keadaan.
Cara Agen Reinforcement Learning Belajar
Proses belajar dalam RL melibatkan agen yang mengeksplorasi environment dan memilih tindakan berdasarkan strategi atau kebijakan yang ada. Ketika agen memilih suatu tindakan, ia menerima feedback berupa hadiah (reward) atau hukuman (penalty). Hadiah atau hukuman ini membantu agen menilai apakah tindakan yang diambil mengarah pada hasil yang diinginkan atau tidak. Dengan cara ini, agen berusaha untuk memaksimalkan jumlah reward yang diterima dalam jangka panjang.
Contoh sederhana adalah dalam permainan catur, di mana agen belajar untuk membuat langkah-langkah yang mengarah pada achievement. Setiap kali agen membuat langkah yang baik, ia mendapatkan reward (misalnya, poin atau status yang lebih tinggi), sementara jika langkah yang diambil buruk, agen mendapatkan penalty (misalnya, kehilangan posisi penting atau poin).
Contoh Penerapan Reinforcement Learning
Proses yang digunakan oleh OpenAI dengan Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) mirip dengan pendekatan yang diterapkan oleh DeepSeek. Dalam RLHF, model bahasa besar (LLM) dilatih menggunakan feedback manusia, di mana model menghasilkan respons dan kemudian mendapatkan penilaian berupa “hadiah” (reward) atau “hukuman” (penalty) berdasarkan kualitas respons tersebut.
Proses ini berlangsung dalam beberapa tahap:
- Pelatihan Awal: Model dilatih menggunakan data besar untuk memahami pola bahasa.
- Feedback (Umpan Balik) Manusia: Setelah model menghasilkan respons, manusia memberikan feedback untuk menilai apakah jawabannya sesuai dan relevan.
- Penyempurnaan dengan RLHF: Model kemudian menggunakan feedback ini untuk memperbaiki jawabannya melalui algoritma reinforcement learning, di mana “reward” diberikan untuk respons yang tepat, dan “penalty” diterapkan untuk yang salah atau kurang tepat.
Apa Itu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)?
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) adalah metode yang menggabungkan prinsip-prinsip RL dengan feedback dari manusia untuk meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat oleh AI agent. Meskipun RL memanfaatkan umpan balik yang berasal dari environment, RLHF memanfaatkan feedback langsung dari manusia, yang dapat memperkenalkan penyesuaian yang lebih berfokus pada nilai-nilai dan preferensi manusia.
Peran Reinforcement Learning Human Feedback pada Reinforcement Learning
Reinforcement Learning Human Feedback berupaya untuk mengatasi keterbatasan Reinforcement Learning dalam hal interpretasi dan penyesuaian terhadap nilai-nilai manusia yang lebih kompleks. Dalam RL, agen dapat belajar dengan baik dalam lingkungan yang terstruktur dan jelas. Namun, dalam banyak situasi dunia nyata, ada kebutuhan untuk membuat keputusan yang melibatkan nilai, etika, dan preferensi manusia. RLHF memperkenalkan elemen ini dengan mengintegrasikan umpan balik manusia yang memberikan panduan tambahan bagi agen untuk memilih tindakan yang lebih sesuai dengan harapan dan kebutuhan manusia.
Sederhananya, RLHF mengarah pada pelatihan AI agent yang lebih peka terhadap nuansa sosial dan emosional, serta lebih mampu berinteraksi dengan manusia secara lebih alami dan bermanfaat. Sebagai contoh, dalam pengembangan asisten virtual atau chatbot, RLHF membantu melatih agen agar lebih responsif terhadap cara manusia berkomunikasi dan kebutuhan yang lebih personal.
Contoh Penerapan Reinforcement Learning Human Feedback
Reinforcement Learning Human Feedback di OpenAI digunakan untuk meningkatkan model bahasa seperti GPT dengan menggabungkan feedback manusia dan teknik reinforcement learning. Dalam proses ini, manusia menilai kualitas respons model, seperti apakah jawabannya akurat, relevan, dan membantu. Feedback tersebut digunakan untuk menyesuaikan perilaku model, memberikan “reward” ketika model menghasilkan respons yang baik dan mengarahkan untuk menghindari kesalahan.
Secara bertahap, model belajar dan berkembang, meningkatkan kemampuannya untuk memberikan jawaban yang lebih tepat dan sesuai konteks.
Aplikasi Reinforcement Learning Human Feedback
RLHF telah diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk:
- Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Dalam tugas seperti agen percakapan dan ringkasan teks, RLHF membantu model memahami dan menghasilkan respons yang lebih sesuai dengan preferensi manusia.
- Visi Komputer: Dalam model teks-ke-gambar, RLHF digunakan untuk menyelaraskan model agar menghasilkan gambar yang lebih sesuai dengan deskripsi teks yang diberikan.
- Pengembangan Bot Permainan Video: RLHF digunakan untuk melatih agen agar bermain game dengan cara yang lebih sesuai dengan preferensi manusia, meningkatkan pengalaman bermain game.
Cara Kerja Reinforcement Learning: AI Melakukan Aksi dan Mendapat Feedback
Pada dasarnya, agen dalam RL memulai proses dengan memilih suatu tindakan dalam suatu state tertentu. Setelah tindakan dilakukan, agen menerima reward atau penalty berdasarkan seberapa baik tindakan tersebut dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Proses ini berulang, dan melalui eksplorasi dan eksploitasi, agen akhirnya mengembangkan kebijakan optimal yang memaksimalkan total reward dalam jangka panjang.
Sebagai contoh, jika kita mempertimbangkan agen yang berlatih untuk bermain permainan video, agen tersebut akan terus mengeksplorasi berbagai kemungkinan tindakan (misalnya, bergerak, melompat, menembak) dan mendapatkan feedback dalam bentuk poin atau penalty yang kemudian digunakan untuk memperbaiki strategi permainan.
Reinforcement Learning vs Reinforcement Learning Human Feedback
Meskipun keduanya berfokus pada pelatihan agen untuk mengambil tindakan yang optimal, ada beberapa perbedaan mendasar antara RL dan RLHF yang perlu dipahami lebih jauh.
1. Sumber Feedback
RL: Dalam RL, feedback berasal dari environment yang bersifat objektif dan biasanya berupa reward atau punishment yang diberikan berdasarkan hasil tindakan agen. Feedback ini biasanya berupa angka atau sinyal yang mudah dihitung dan dipahami oleh sistem.
RLHF: Sebaliknya, dalam RLHF, feedback yang diberikan oleh manusia bersifat subjektif dan lebih bernuansa. Human feedback bisa mencakup penilaian moral, etika, atau nilai-nilai yang lebih kompleks dan sulit diukur secara numerik.
2. Fokus Pembelajaran
RL: Fokus utama RL adalah memaksimalkan reward dalam environment yang telah ditentukan. Agen akan mengeksplorasi dan belajar untuk mengambil tindakan yang menghasilkan reward terbesar dalam skenario yang telah didefinisikan.
RLHF: RLHF, sementara itu, berfokus pada menyelaraskan perilaku agen dengan nilai-nilai dan preferensi manusia. Tujuannya bukan hanya untuk memaksimalkan reward, tetapi untuk memastikan bahwa agen dapat membuat keputusan yang sesuai dengan tujuan dan harapan manusia.
Manfaat Mengintegrasikan Human Feedback dalam Pengambilan Keputusan
Salah satu keuntungan utama RLHF adalah kemampuan untuk melibatkan feedback manusia dalam keputusan yang diambil oleh AI agent. Hal ini membuat keputusan yang dihasilkan lebih terkontrol, bermanfaat, dan beretika. Sebagai contoh, dalam pengembangan mobil otonom, feedback manusia dapat membantu AI agent memahami cara terbaik untuk merespons situasi tertentu yang mungkin belum diprogramkan sebelumnya.
Kesimpulan
Memahami perbedaan antara RL dan RLHF penting dalam pengembangan AI yang lebih responsif terhadap preferensi manusia seperti AI Agent Memory. RL menawarkan pendekatan yang lebih objektif dan terukur, sementara RLHF memungkinkan penyesuaian yang lebih tepat dan sesuai dengan nilai-nilai manusia. Pemilihan antara keduanya bergantung pada kebutuhan spesifik aplikasi dan sejauh mana interaksi manusia diperlukan dalam proses pembelajaran agen.
