Apa Itu Embodied AI? Evolusi AI dari Digital ke Dunia Fisik

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) biasanya kita bayangkan sebagai sesuatu yang ada di dalam komputer: sistem yang bisa berpikir, belajar, atau membuat keputusan berdasarkan data. Namun, tahukah Anda bahwa ada jenis AI yang tidak hanya ‘hidup’ dalam dunia digital, tapi juga memiliki tubuh dan bisa bertindak di dunia nyata? Inilah yang disebut sebagai Embodied AI.

Konsep ini mungkin terdengar futuristik, tapi nyatanya sudah ada sejak puluhan tahun lalu. Bahkan, robot pertama yang menerapkan prinsip ini sudah muncul sejak tahun 1960-an. Mari kita mulai perjalanan ini dengan mengenal robot legendaris bernama Shakey.

Shakey: Cikal Bakal Embodied AI

Pada tahun 1960-an, Stanford Research Institute (SRI) mengembangkan robot yang dijuluki Shakey. Namanya diambil dari kata shaky yang berarti gemetar, karena gerakannya memang tidak stabil. Tapi meskipun gerakannya masih kikuk, Shakey adalah robot pertama yang bisa memahami lingkungannya dan mengambil keputusan sendiri tanpa bantuan manusia.

Robot ini bisa berjalan menyusuri lorong, menghindari rintangan, dan mencari jalan memutar. Ini merupakan lompatan besar dalam dunia robotika dan AI, karena untuk pertama kalinya, sebuah mesin tidak hanya menjalankan perintah, tetapi bisa "berpikir" berdasarkan situasi nyata di sekitarnya.

Asal Usul Embodied AI

Istilah Embodied AI mulai mendapatkan perhatian besar pada tahun 1990-an. Salah satu tokoh penting dalam pengembangan konsep ini adalah Rodney Brooks, lewat makalahnya tahun 1991 yang berjudul "Intelligence without representation".

Brooks mengkritik pendekatan AI tradisional yang terlalu mengandalkan representasi internal kompleks seperti model matematika yang rumit untuk menggambarkan dunia. Ia justru berpendapat bahwa kecerdasan bisa muncul dari interaksi langsung robot dengan lingkungan. Artinya, alih-alih mencoba memahami dunia lewat peta atau data rumit, robot cukup "hidup" di dunia nyata dan belajar dari pengalaman.

Apa Itu Embodied AI?

Secara sederhana, Embodied AI adalah AI yang memiliki bentuk fisik dan mampu berinteraksi secara langsung dengan lingkungannya. AI ini tidak hanya berpikir, tetapi juga merasakan, bergerak, dan bertindak di dunia nyata.

Contohnya adalah Phoenix, robot humanoid buatan Sanctuary AI. Robot ini jauh lebih canggih dari Shakey karena telah dibekali dengan berbagai sensor, aktuator (alat gerak), dan teknologi AI mutakhir. Phoenix bisa menangkap informasi dari lingkungannya, membuat keputusan, dan melakukan tindakan fisik seperti manusia.

Dasar Teori: Interaksi Tubuh dan Pikiran

Embodied AI bukan hanya soal robot punya tubuh. Ia juga terkait dengan teori embodied cognition atau hipotesis embodied, yang dikemukakan oleh Linda Smith pada tahun 2005. Menurut teori ini, proses berpikir dan belajar manusia sangat dipengaruhi oleh interaksi tubuh dengan lingkungan.

Filsuf Maurice Merleau-Ponty bahkan menekankan bahwa persepsi cara kita memahami dunia tidak bisa dipisahkan dari tubuh kita. Maka dalam AI, jika kita ingin menciptakan sistem yang benar-benar cerdas seperti manusia, kita juga perlu memberi mereka "tubuh".

Contoh Praktis Embodied AI di Sekitar Kita

Mungkin Anda berpikir embodied AI hanya ada di laboratorium atau perusahaan teknologi besar. Nyatanya, kita sudah hidup berdampingan dengan bentuk paling umum dari embodied AI: robot vacuum cleaner, seperti Roomba.

Roomba menggunakan berbagai sensor untuk memahami tata letak ruangan, mengenali rintangan, dan mengatur strategi pembersihan secara otomatis. Ia tidak hanya mengikuti perintah, tapi belajar dari pengalaman, seperti ketika menemukan bahwa suatu area sering kotor, maka ia akan memprioritaskan area tersebut.

Mengapa AI Butuh Tubuh?

Memberikan tubuh fisik kepada AI bukan hanya agar mereka bisa bergerak. Lebih dari itu, tubuh fisik meningkatkan kemampuan belajar AI secara drastis. Dengan tubuh, AI bisa mendapatkan umpan balik langsung dari dunia nyata.

Bayangkan sebuah simulasi komputer yang mempelajari cara berjalan. Ia bisa membuat ribuan simulasi dalam waktu singkat. Tapi ketika AI memiliki tubuh — misalnya, robot berkaki — ia akan mengalami jatuh-bangun, memperbaiki gerakan, dan belajar menjaga keseimbangan seperti bayi manusia. Pembelajaran seperti ini jauh lebih kaya dan adaptif.

AI yang belajar langsung dari pengalaman akan memiliki fleksibilitas yang jauh lebih tinggi dibanding AI yang hanya mengandalkan data historis. Misalnya, robot yang belajar memasak akan memahami bahwa ia menjatuhkan tomat karena menggenggam terlalu keras, lalu memperbaiki cengkeramannya di percobaan berikutnya.

Pembelajaran Multimodal: AI Belajar dari Banyak Indra

Embodied AI juga menggabungkan banyak jenis sensor atau indra buatan untuk memahami lingkungan. Ini disebut sebagai pembelajaran multimodal.

Contohnya:

• Kamera untuk penglihatan,
• Sensor sentuh untuk merasakan tekanan atau tekstur,
• Sensor gerak untuk mengetahui posisi tubuh,
• Mikrofon untuk mengenali suara atau perintah lisan.

Ketika semua data ini digabungkan, AI bisa membentuk pemahaman yang lebih utuh tentang dunia. Misalnya, tangan robot yang sedang merakit mesin bisa "melihat" komponen yang akan dipasang sekaligus "merasakan" jika ada tekanan berlebihan. Hasilnya adalah tindakan yang lebih akurat dan cerdas.

Keunggulan Embodied AI dalam Dunia Nyata

Beberapa keunggulan nyata dari Embodied AI adalah:

• Belajar dari pengalaman: Tidak bergantung pada data historis saja, AI bisa langsung belajar dari lingkungan nyata.
• Adaptif: Bisa menyesuaikan diri terhadap perubahan lingkungan.
• Interaktif: Mampu bekerja sama dengan manusia dan benda fisik secara alami.
• Efisien: Bisa melakukan tugas-tugas kompleks dengan cepat dan akurat.

Contoh aplikasi nyata lainnya adalah mobil otonom. Kendaraan ini tidak hanya bergantung pada peta digital, tetapi juga pada sensor-sensor seperti radar, kamera, dan lidar untuk memahami kondisi jalan secara real-time. Mereka merespons perubahan lalu lintas, cuaca, bahkan gerakan pejalan kaki — semua dalam waktu nyata.

Contoh Penerapan Embodied AI

Berbagai penerapan embodied AI dalam kehidupan nyata dan bagaimana teknologi ini digunakan untuk menyelesaikan tantangan-tantangan praktis di berbagai sektor.

1. Robot Gudang Otonom: Revolusi di Dunia Logistik
   Salah satu penerapan paling nyata dari embodied AI adalah pada robot gudang otonom. Robot-robot ini mengubah cara penyimpanan, pengambilan, penyortiran, hingga pengiriman barang dalam dunia logistik.

   Contoh paling populer datang dari Amazon, yang menggunakan robot bernama Digit di pusat distribusinya. Robot ini menggunakan berbagai sensor, kamera, dan aktuator (alat penggerak) untuk bergerak dan mengelola barang secara mandiri. Digit memiliki kaki dan lengan yang memungkinkan dia berjalan, menavigasi medan yang berbeda, mengangkat, dan meletakkan barang.

   Bagaimana Cara Kerja Digit?

   • Sensor dan Kamera: Mendeteksi lingkungan sekitar secara real-time.
   • Aktuator: Menggerakkan kaki dan tangan untuk menjalankan tugas fisik.
   • Umpan Balik Langsung: Robot belajar dari setiap interaksi, seperti menyesuaikan genggaman atau menghindari rintangan.
   • Pembelajaran Berulang: Melalui trial-and-error, robot menjadi semakin cerdas dan efisien dalam menjalankan tugasnya.

   Hasilnya? Efisiensi meningkat, biaya logistik berkurang, dan risiko kelelahan kerja manusia juga dapat diminimalisir.

2. Robot Inspeksi: Meningkatkan Keamanan di Lokasi Berbahaya
   Robot inspeksi seperti Spot dari Boston Dynamics dirancang untuk menjalankan tugas pengawasan dan pemantauan di lokasi-lokasi yang menantang, mulai dari fasilitas industri, lokasi konstruksi, hingga area terpencil.

   Dengan empat kakinya, Spot dapat berjalan di permukaan yang tidak rata, naik tangga, dan masuk ke ruang-ruang sempit yang sulit dijangkau manusia. Hal ini membuat Spot sangat cocok untuk tugas inspeksi struktural atau monitoring lingkungan berbahaya seperti kilang minyak, tambang, atau pembangkit listrik.

   Kemampuan Spot:

   • Sensor Lengkap: Kamera, mikrofon, sensor kedalaman untuk pengumpulan data.
   • Navigasi Otonom: Bisa melakukan patroli tanpa dikendalikan secara langsung.
   • Kecerdasan Adaptif: Dapat mendeteksi kerusakan struktur atau perubahan suhu.
   • Operasi Jarak Jauh: Spot bisa dikendalikan oleh operator dari lokasi lain dengan kontrol yang presisi.

   Dengan embodied AI, robot inspeksi seperti Spot menjadi alat penting untuk meningkatkan keselamatan kerja, mengurangi risiko kecelakaan, dan mempercepat proses deteksi kerusakan.

3. Mobil Tanpa Sopir: Masa Depan Transportasi yang Lebih Aman
   Kendaraan otonom, atau mobil tanpa sopir, adalah salah satu contoh embodied AI yang paling mengubah kehidupan sehari-hari. Perusahaan seperti Waymo, Tesla, dan Cruise memimpin pengembangan teknologi ini.

   Mobil otonom menggunakan berbagai kombinasi sensor seperti kamera, radar, dan LiDAR untuk memahami lingkungan secara menyeluruh. AI dalam kendaraan ini memproses data sensor untuk mengenali kendaraan lain, pejalan kaki, marka jalan, dan rintangan lainnya, lalu mengambil keputusan dalam waktu nyata misalnya untuk berhenti, mempercepat, atau berpindah jalur.

   Bagaimana Mobil Otonom Bekerja?

   • Pemetaan Lingkungan Real-Time: Menggunakan LiDAR dan kamera untuk membuat peta 3D lingkungan.
   • Pengambilan Keputusan Cerdas: AI menentukan arah, kecepatan, dan jalur berdasarkan data input.
   • Pembelajaran Kolektif: Mobil bisa saling berbagi data via cloud untuk meningkatkan pengalaman berkendara secara kolektif.

   Keunggulan mobil otonom tidak hanya soal kenyamanan, tapi juga peningkatan keselamatan, pengurangan kemacetan, dan efisiensi bahan bakar.

4. Robot Pelayan di Industri Perhotelan dan Ritel
   Di sektor perhotelan dan ritel, embodied AI digunakan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih personal dan efisien. Robot seperti Pepper mampu menyambut tamu, menjawab pertanyaan, menunjukkan lokasi produk, bahkan membantu mengantar barang di hotel.

   Pepper dilengkapi dengan computer vision dan natural language processing (NLP) untuk mengenali wajah, memahami bahasa manusia, dan menanggapi dengan cara yang ramah dan manusiawi.

   Fitur Utama Robot Pelayan:

   • Interaksi Verbal: Mampu memahami perintah suara dan berbicara secara alami.
   • Deteksi Wajah dan Emosi: Memberikan sambutan yang personal.
   • Navigasi Mandiri: Bisa bergerak di dalam ruangan, masuk lift, atau berjalan di lorong hotel.
   • Belajar dari Interaksi: Mampu menyesuaikan cara bicara berdasarkan usia atau ekspresi pengunjung.

   Di toko, robot ini bisa memberikan informasi tentang promo, produk, hingga petunjuk arah di dalam toko. Di hotel, ia bisa menggantikan tugas mengantar barang kecil ke kamar tamu secara efisien.

5. Robot Humanoid: Mewujudkan AI dalam Bentuk Manusia
   Salah satu bentuk embodied AI paling canggih adalah robot humanoid seperti Figure 2 dari Figure.ai. Robot ini didesain menyerupai manusia, baik dalam bentuk fisik maupun cara berinteraksi.

   Figure 2 dilengkapi dengan sensor gerakan, kamera, dan teknologi pengenalan emosi yang memungkinkannya berkomunikasi dan bergerak secara alami. Dengan pembelajaran terus-menerus dari lingkungan, robot ini dapat memahami konteks, merespons secara tepat, dan menyempurnakan kinerjanya dari waktu ke waktu.

   Kemampuan Figure 2:

   • Pergerakan Halus dan Adaptif: Mampu berjalan di permukaan berbeda dan menghindari rintangan.
   • Interaksi Emosional: Mengenali ekspresi wajah dan suara untuk menyesuaikan respons.
   • Pemahaman Visual: Menggunakan computer vision untuk mengenali benda dan lingkungan.
   • Pemrosesan Real-Time: Membuat keputusan cepat berdasarkan informasi sensor.

   Robot humanoid seperti ini berpotensi digunakan dalam berbagai bidang, termasuk pelayanan publik, edukasi, perawatan lansia, dan layanan pelanggan.

Perbedaan Embodied AI dan Robotika

Kecerdasan buatan (AI) telah menjadi topik utama dalam revolusi teknologi saat ini, namun ada satu konsep menarik yang mulai banyak diperbincangkan dan memiliki potensi besar dalam mengubah interaksi antara manusia dan mesin: Embodied AI. Meskipun terdengar mirip dengan robotika, kedua bidang ini sebenarnya memiliki fokus dan pendekatan yang berbeda. Untuk memahami dampak dan masa depan teknologi ini, kita perlu menggali lebih dalam mengenai apa itu Embodied AI, bagaimana perbedaannya dengan robotika tradisional, serta teknologi pendukung yang menjadikannya semakin relevan di era modern.

Robotika: Mesin yang Bisa Bergerak dan Bertugas
Robotika adalah cabang ilmu teknik yang berkaitan dengan desain, konstruksi, pengoperasian, dan penggunaan robot. Robot, dalam konteks ini, adalah mesin fisik yang mampu menjalankan tugas tertentu secara otomatis atau dengan sedikit campur tangan manusia. Penggunaan robot sangat luas, mulai dari lini produksi di pabrik, eksplorasi luar angkasa, layanan publik, hingga hiburan.

Robotika berfokus pada integrasi perangkat keras (hardware) seperti motor, sensor, dan aktuator, serta sistem kontrol dan pemrograman yang mengatur gerak dan respons robot. Contoh klasiknya adalah lengan robotik di pabrik mobil yang digunakan untuk mengelas bagian-bagian kendaraan dengan akurasi tinggi.

Meskipun robot ini menggunakan sensor untuk menjalankan tugas secara tepat, ia tidak memiliki kemampuan belajar atau beradaptasi. Semua gerakan dan keputusan telah diprogram sebelumnya, tanpa ruang untuk improvisasi atau pembelajaran dari pengalaman.

Embodied AI: Kecerdasan Buatan dengan Bentuk Fisik
Berbeda dengan robotika tradisional, Embodied AI merujuk pada sistem AI yang diintegrasikan langsung ke dalam robot fisik, sehingga memungkinkan robot untuk belajar, merasakan, dan berinteraksi dengan lingkungannya secara langsung. Konsep ini terinspirasi dari cara manusia dan hewan belajar melalui pengalaman fisik, pancaindra, dan interaksi lingkungan.

Tujuan utama Embodied AI adalah menciptakan sistem yang dapat belajar dan beradaptasi secara terus-menerus, bukan hanya menjalankan perintah. Dengan bantuan teknologi seperti machine learning dan reinforcement learning, robot dapat mengembangkan kemampuan dan menyempurnakan tindakannya berdasarkan umpan balik dari lingkungan.

Contoh yang menonjol adalah ATLAS, robot humanoid dari Boston Dynamics. ATLAS mampu belajar berjalan, berlari, melompat, dan bahkan menavigasi medan yang kompleks. Semua itu dilakukan melalui pengalaman dan pembelajaran yang mirip dengan manusia atau hewan, bukan sekadar mengikuti instruksi statis.

Perbandingan: Robotika vs Embodied AI

Masa Depan Embodied AI: Menuju Dunia Robot yang Cerdas

Embodied AI memiliki potensi luar biasa untuk diterapkan di berbagai sektor, mulai dari industri, kesehatan, rumah tangga, militer, hingga eksplorasi ruang angkasa. Seiring dengan kemajuan teknologi, terdapat beberapa tren penting yang mendorong perkembangan Embodied AI.

1. Machine Learning yang Lebih Canggih
   Robot di masa depan akan dilengkapi dengan AI generatif dan reinforcement learning untuk memahami lingkungan secara mendalam dan cepat beradaptasi. Misalnya, robot bisa belajar menyusun furnitur hanya dengan menonton video dan mencoba langsung, tanpa instruksi manual.
2. Soft Robotics (Robot Lunak)
   Pengembangan robot berbahan fleksibel memungkinkan interaksi yang lebih aman dan alami, terutama di bidang medis. Contohnya, lengan robot lunak dapat membantu pasien lanjut usia, menyesuaikan genggamannya berdasarkan tekanan dan sentuhan.
3. Sistem Multi-Agent
   Robot akan mampu bekerja dalam tim dan saling berbagi informasi. Contohnya, sekelompok drone bisa bekerja sama memetakan area kebakaran hutan secara real-time, menentukan jalur aman, dan membagikan data satu sama lain untuk efisiensi maksimal.
4. Interaksi Manusia-Robot (HRI)
   Interaksi antara manusia dan robot akan menjadi lebih alami dan intuitif. Robot seperti Pepper dari SoftBank telah mampu memahami perintah verbal dan gestur, dan kemampuan ini akan semakin berkembang untuk memberikan pelayanan pelanggan yang lebih baik di toko, rumah sakit, atau bandara.

Kemajuan Teknologi yang Mendukung Embodied AI

Untuk mencapai potensi penuhnya, Embodied AI memerlukan kemajuan signifikan dalam berbagai bidang teknologi pendukung, di antaranya:

• Sensor yang Lebih Akurat
  Sensor seperti LIDAR, kamera depth, dan sensor sentuh akan membantu robot “melihat” dan “merasakan” lingkungan secara lebih akurat. Ini penting agar robot bisa menanggapi perubahan lingkungan dengan cepat, seperti mendeteksi tumpahan cairan di lantai dan membersihkannya sendiri.
• Perangkat Keras Hemat Energi
  Dengan prosesor yang lebih efisien dan baterai tahan lama, robot dapat beroperasi lebih lama dan bebas bergerak tanpa batasan daya. Ini penting untuk tugas berat seperti misi penyelamatan bencana atau eksplorasi luar angkasa.
• Simulasi dan Digital Twin
  Embodied AI dapat dilatih dalam lingkungan virtual terlebih dahulu sebelum diterapkan di dunia nyata. Ini meminimalkan kesalahan dan mempercepat proses pelatihan. Konsep Digital Twin memungkinkan penciptaan kembaran digital dari robot untuk eksperimen yang aman dan murah.
• Komputasi Neuromorfik
  Dengan chip neuromorfik yang meniru cara kerja otak manusia, robot bisa memproses data sensorik secara efisien dan responsif. Teknologi ini membuat robot semakin mendekati kemampuan berpikir dan bertindak layaknya manusia.

Kebutuhan Data yang Besar dan Kompleks

Keunggulan Embodied AI terletak pada kemampuannya untuk belajar dari pengalaman. Namun, untuk bisa melakukannya dengan baik, data menjadi bahan bakar utama dalam proses pelatihan. Ada beberapa kebutuhan data yang penting:

1. Dataset Besar dan Beragam
   Embodied AI membutuhkan dataset dari berbagai skenario dan kondisi. Keanekaragaman ini penting agar AI bisa menggeneralisasi pengetahuannya dan berfungsi baik di dunia nyata, tidak hanya di lingkungan laboratorium.
2. Pemrosesan Data Real-Time
   Karena Embodied AI harus merespons situasi secara langsung, sistem harus bisa memproses data sensorik seperti gambar, suara, dan gerakan dalam hitungan milidetik. Ini sangat krusial untuk pengambilan keputusan cepat, misalnya menghindari rintangan atau menyesuaikan gerakan berdasarkan perubahan cuaca atau cahaya.
3. Pelabelan Data
   Data yang digunakan untuk melatih AI harus dilabeli secara akurat. Misalnya, gambar objek harus diberi label seperti “meja”, “kursi”, atau “orang”. Kesalahan dalam pelabelan bisa menyebabkan AI salah mengenali objek, yang berisiko tinggi dalam penggunaan di dunia nyata.
4. Kontrol Kualitas Data
   Data berkualitas rendah dapat membuat AI salah mengambil keputusan. Oleh karena itu, kontrol kualitas sangat penting, termasuk verifikasi manual, penghapusan data yang ambigu, dan peningkatan akurasi pelabelan.

Platform Pendukung Pengembangan Embodied AI

Salah satu platform yang memainkan peran penting dalam mendukung pengembangan Embodied AI adalah Encord, yang menyediakan solusi untuk manajemen dan pelabelan data multimodal artinya data dari berbagai sumber seperti gambar, suara, video, teks, dan dokumen.

Keunggulan Encord:

• Pelabelan Data Multimodal: Mendukung anotasi data dari berbagai jenis input sensorik yang digunakan oleh Embodied AI.
• Alat Anotasi Efisien: Mempercepat proses pelabelan dataset dalam skala besar.
• Kontrol Kualitas: Menjamin keakuratan dan konsistensi data pelatihan.
• Skalabilitas: Cocok untuk proyek AI besar yang melibatkan jutaan data dari berbagai kondisi.
• Kolaborasi Tim: Memudahkan kerja sama antara ilmuwan data, insinyur robotik, dan tim pelabelan dalam satu platform.

Studi Kasus: Robot Rumah Tangga
Bayangkan sebuah robot rumah tangga yang dapat membersihkan rumah, membantu memasak, atau menemani lansia. Robot ini akan menggunakan kamera untuk mengenali objek, mikrofon untuk memahami perintah suara, dan analisis teks untuk membaca manual atau instruksi. Dengan Encord, semua jenis data yang dikumpulkan dapat diberi label dan dikelola dengan mudah, sehingga robot belajar lebih cepat dan akurat.

Kesimpulan:

Embodied AI membawa AI ke level baru, tidak hanya berpikir dan membuat keputusan di balik layar, tetapi juga bertindak langsung di dunia nyata. Ia menjembatani kesenjangan antara dunia digital dan fisik, serta memberi AI kemampuan yang lebih manusiawi: belajar dari pengalaman, beradaptasi, dan berinteraksi.

Dengan perkembangan teknologi sensor, aktuator, dan pembelajaran mesin, embodied AI akan semakin hadir dalam kehidupan kita sehari-hari. Dari robot rumah tangga hingga kendaraan otonom, kita sedang menuju era di mana AI tidak hanya membantu kita berpikir,  tetapi juga bertindak untuk kita.