Tampilan dari Neural MMO. (OpenAI)

IDGS, Senin, 11 Maret 2019 - Dalam beberapa tahun terakhir ini, terdapat beberapa proyek AI (Artificial Intelligence / Kecerdasan Buatan) yang mendemonstrasikan bagaimana efektifnya AI dalam bermain game, mulai dari permainan klasik seperti catur hingga game kompleks seperti Dota 2 dan Starcraft 2. 

Kini, OpenAI, sebuah perusahaan non-profit yang khusus meneliti teknologi AI, telah merilis source code dari simulator pelatihan AI terbaru yang disebut dengan Neural MMO. Simulator ini merupakan sebuah "lingkungan" virtual yang persisten, diciptakan untuk mempelajari perilaku AI di dalamnya. 

Mungkin nama Neural MMO tak terlalu asing buat kalian. Simulator ini memang dibuat berdasarkan konsep game MMO (Massively Multiplayer Online) yang digunakan dalam game online seperti World of Warcraft (WoW), Ragnarok Online (RO) atau Black Desert Online (BDO).

Buat kalian yang kurang paham, konsep MMO adalah menciptakan sebuah lingkungan atau "dunia virtual" dalam suatu server yang bisa diakses oleh banyak pemain sekaligus untuk berinteraksi di dalamnya. Membunuh monster untuk menaikkan level, mengalahkan boss, mencari material, membuat senjata dan armor, atau berperang melawan pemain lain, banyak sekali jenis interaksi yang bisa dilakukan seorang pemain dalam dunia MMO. 

OpenAI meminjam konsep MMO tersebut untuk menciptakan suatu dunia virtual di mana banyak AI dapat berinteraksi sekaligus di dalamnya, menggantikan manusia. Sekilas, Neural MMO memiliki tampilan seperti game populer Minecraft. Para AI yang bermain di dalamnya disebut sebagai agen AI. Tentunya dunia dalam Neural MMO tidak serumit dan seluas dunia dalam game-game MMORPG seperti WoW atau BDO.

Platform Neural MMO menyertakan animated 3D client dan sebuah toolbox yang digunakan untuk menghasilkan visual dari apa yang terjadi dalam sebuah map. Agen-agen AI saling berkompetisi memperebutkan makanan dan air serta terlibat dalam adu strategi dalam pertempuran. (OpenAI)

Meski begitu, Neural MMO menganut karakteristik yang tak jauh beda dengan MMORPG, yakni keterbatasan sumber daya yang dinamis. Agen AI yang bermain di dalamnya harus membuat berbagai pilihan akan bagaimana mereka memprioritaskan pencarian sumber daya terbatas sekaligus bersaing dengan agen-agen AI lainnya. 

"Salah satu tujuan dari platform (Neural MMO) ini adalah untuk mengungkap mekanisme game yang mendukung perilaku kompleks serta populasi (atau spesies) agen-agen (AI) yang dapat mempelajari cara menggunakan mekanisme-mekanisme tersebut," jelas OpenAI. "Dalam MMO yang dimainkan manusia, tujuan dari para pengembang game adalah untuk menciptakan mekanisme-mekanisme yang seimbang, sedangkan para pemain memiliki tujuan memaksimalkan kemampuan mereka untuk menggunakan mekanisme yang ada." 

Karena keterbatasan sumber daya, agen-agen AI dapat menyerang satu sama lainnya, tak jauh beda dengan MMORPG yang kita mainkan. Hasilnya adalah para agen AI ini harus menyeimbangkan resiko dengan profit dalam mengarungi dunia game dalam Neural MMO. 

Tak jauh beda dengan dunia nyata

Agen-agen AI akan memperoleh hadiah dalam Neural MMO berdasarkan berapa lama mereka mampu bertahan, dan semakin banyak interaksi yang mereka lakukan, semakin pandai mereka melakukan dalam melakukan sesuatu. Para peneliti menemukan bahwa semakin banyak agen-agen AI yang berpartisipasi, semakin banyak pula jumlah agen yang akan mengeksplorasi dunia dalam Neural MMO untuk mencari sumber daya. Hal ini sejalan dengan hukum alam di dunia nyata di mana semakin banyak individu, semakin sulit memperoleh sumber daya sehingga mau tak mau akan ada eksplorasi ke wilayah baru. 

Melatih beberapa populasi agen AI dalam satu map sekaligus menghasilkan pola eksplorasi yang berbeda dibandingkan hanya melatih satu jenis populasi (atau spesies). Melatih satu spesies condong menghasilkan pola eksplorasi yang mendalam pada suatu map, sedangkan saat beberapa spesies disatukan dalam map yang sama menghasilkan pola eksplorasi yang tak terlalu luas dan masing-masing spesies mengeksplorasi arah yang berbeda dari spesies lain. 

Dua rute eksplorasi yang sangat berbeda, di mana pada gambar di sisi kiri menunjukkan 8 spesies berbeda dalam satu map menghasilkan rute eksplorasi yang menyebar namun jangkauan pendek, sedangkan gambar di tengah menunjukkan eksplorasi yang jauh, terkonsentrasi dan lebih mendalam. (OpenAI)

 Tentu saja, perbedaan antara penelitian AI sungguhan dibandingkan dengan para pengembang game bisa dibilang sangat masif. Namun proyek Neural MMO ini membuka jalan menuju inovasi baru. Bayangkan jika kamu bermain game MMO di mana NPC (Non-Playable Character) yang kalian temui tak sekedar mengulang-ulang apa yang diprogramkan dalam diri mereka, namun dapat belajar dan turut serta dalam petualangan para pemain dalam dunia MMO? Tentunya hal ini sangat menarik untuk dinantikan bukan? 

Dunia MMO sebagai model pembelajaran skenario dunia nyata

Neural MMO bukanlah program pelatihan AI pertama yang menggunakan game sebagai medan latihan. Peneliti seringkali menggunakan game-game seperti catur dan Starcraft II sebagai dasar untuk mengukur performa sistem AI. Neural MMO juga bukan game MMO pertama yang digunakan sebagai alat pembelajaran AI. 

Insiden Corrupted Blood yang diimplementasikan dalam game MMORPG World of Warcraft di tahun 2005 memperkenalkan sebuah wabah penyakit virtual dalam dunia game besutan Blizzard Entertainment itu. Wabah penyakit  tersebut menyebar di penjuru dunia virtual WoW dan membuat para programmer dari Blizzard kesulitan mencegah wabah itu menyebar, sedangkan para pemain terus berusaha menyebarkan wabah itu. Ada juga para pemain yang mencoba mengucilkan atau mengkarantina diri mereka sendiri agar tidak terjangkit wabah tersebut. 

Para ilmuwan telah mempelajari kasus insiden Corrupted Blood sebagai kasus studi yang bisa saja terjadi dalam kasus wabah penyakit menular dalam dunia nyata, menunjukkan bahwa dunia virtual MMO bisa menjadi model dari skenario-skenario di dunia nyata. 

Jika kamu tertarik akan Neural MMO, kamu bisa mengunduh open-source code Neural MMO di GitHub. 

(Stefanus/IDGS)

Sumber: extremetech.com