Agen cerdas (Artificial Intelligence) adalah sebuah agen yang menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan. Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kecerdasan buatan sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia (atau mungkin lebih baik dari pikiran manusia). Ilmu AI dalam permainan umumnya digunakan untuk membuat agen yang dapat mengambil tindakan, memiliki kecerdasan, dan bisa memahami keputusan terhadap kondisi permainan yang dinamis.
Hubungan antara agen dan lingkungan dan digambarkan seperti pada gambar berikut.
- Konsep Agen Cerdas dan Lingkungan
Sebagai perbandingan, agen manusia memiliki :
- alat sensor: mata, telinga, dan organ sensor lainnya;
- alat actuator: tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lain sebagai alat gerak.
Sedangkan pada agen robot:
- kamera dan inframerah untuk sensor, dan lengan, serta berbagai motor sebagai aktuator.
Agen menerima (percept) sensor dari lingkungan. Keseluruhan percept yang diterima agen pada suatu selang waktu disebut percept sequence.
1. Perancangan Agen Cerdas
Agen harus bersifat rasional, yaitu melakukan hal yang benar. Agen dapat melakukan tindakan dalam rangka untuk mengubah persepsi masa depan untuk memperoleh informasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi). Sebuah agen dikatakan otonom jika perilaku agen ditentukan oleh pengalaman sendiri (dengan kemampuan untuk belajar dan beradaptasi), sehingga agen belajar untuk beradaptasi dengan lingkungan sekitarnya.
Pengukuran kinerja merupakan Sebuah kriteria obyektif untuk mengukur keberhasilan suatu perilaku agen. Goal adalah tujuan utama yang berusaha dicapai oleh agen (prioritas utama).
Dalam hal ini, agen cerdasnya berupa sebuah robot yang dapat menyapu halaman rumah sendiri. Robot ini memiliki tujuan untuk dapat membantu seseorang mengerjakan pekerjaan rumahnya yaitu menyapu. Dengan adanya robot ini, maka pekerjaan menyapu yang biasanya di lakukan oleh manusia dapat dipermudah dengan bantuan robot ini.
Dalam perancangan sebuah agen cerdas, terdapat PEAS: Performance measurement, Environment, Actuators, Sensors yang harus terpenuhi. Dalam agen cerdas yaitu sistem diagnosis Medis.
- Performance Measure: Pasien Sehat, meminimalkan biaya, tuntutan hukum
- Environment: Pasien, rumah sakit, staf
- Aktuator: Layar display (pertanyaan, tes, diagnosis, pengobatan, rujukan)
- Sensor: Keyboard (masuknya gejala, temuan, jawaban pasien)
2. Karakteristik Agen
- Autonomous, yaitu agen berkemampuan untuk melakukan tugasnya dan mengambil keputusan secara mandiri tanpa adanya intervensi dari luar seperti agen lain, manusia ataupun entitas lain.
- Reaktif, yaitu kemampuan agen untuk cepat beradaptasi terhadap perubahan informasi yang ada pada lingkungannya.
- Proaktif, yaitu kemampuan yang berorientasi pada tujuan dengan cara selalu mengambil inisiatif untuk mencapai tujuan.
- Fleksibel, yaitu agen harus mempunyai banyak cara dalam mencapai tujuannya.
- Robust, yaitu agen harus dapat kembali ke kondisi semula jika mengalami kegagalan dalam hal tindakan ataupun dalam menjalankan plan.
- Rasional, yaitu kemampuan untuk bertindak sesuai dengan tugas dan pengetahuannya dengan tidak melakukan hal yang dapat menimbulkan konflik tindakan.
- Kemampuan berkoordinasi dan berkomunikasi (Social), yaitu dalam melakukan tugasnya, agen memiliki kemampuan untuk berkomunikasi dan berkoordinasi baik dengan manusia maupun dengan agen lain.
- Situated, yaitu agen harus berada dan berjalan di lingkungan tertentu.
3. Tipe Agen
- Simple Reflex Agents
- Model-Based Reflex Agents
- Goal-Based Agents
Suatu agen tertentu harus diberikan informasi tentang tujuan yang merupakan keadaan yang ingin dicapai oleh agen.
- Utility-Based Agents
- Learning Agents
4. Jenis Lingkungan Agen Cerdas
Jenis lingkungan tempat agen cerdas bekerja dapat ditinjau dari beberapa aspek (berikut aspek yang menjadi lawannya,) bergantung lingkungan dimana agen tersebut berada. Aspek-aspek lingkungan adalah:
- Sepenuhnya teramati vs Sebagian teramati: Lingkungan sepenuhknya teramati jika sensor mendeteksi semua aspek yang relevan dengan pilihan action. Sebuah sensor agen memberikan akses ke keadaan lengkap lingkungan pada setiap titik waktu. Lingkungan sebagian teramati karena sensor berisik dan tidak akurat.
- Deterministik vs Stokastic: Keadaan berikutnya lingkungan sepenuhnya ditentukan oleh keadaan saat ini dan tindakan yang dilakukan oleh agen. (Jika lingkungan deterministik kecuali untuk tindakan agen lain, maka disebut lingkungan strategis).
- Episodik vs Sekuensial: Pengalaman agen dibagi menjadi “episode” atom (setiap episode terdiri dari: agen mengamati (percept) dan kemudian melakukan tindakan tunggal), dan pilihan tindakan di setiap episode hanya bergantung pada episode itu sendiri.
- Statis vs Dinamis: Lingkungan berubah, agen tidak perlu terus mencari pada lingkungan untuk memutuskan sesuatu. Pada lingkungan dinamis terus meminta agen apa yang ia ingin lakukan.(Lingkungan semidinamis jika lingkungan itu sendiri tidak berubah dengan berlalunya waktu namun skor kinerja agen berubah)
- Diskrit vs Kontinu: Jumlah state/tindakan untuk mencapai goal terbatas (diskrit), persepsi yang jelas dan tindakan yang terhingga. (misalnya, catur – diskrit, mengemudi taksi – kontinyu).
- Agen tunggal vs agen multi: Seorang agen yang beroperasi dengan sendirinya dalam suatu lingkungan.
https://www.youtube.com/watch?v=SGcSQb0AjrY
Sumber :
- http://www.weare.id/pengertian-agen-cerdas/
- http://manmanmanputra.blogspot.com/2014/12/artificial-inteligent-agen-cerdas.html
- http://w3ight.blogspot.com/2013/
Tidak ada komentar:
Posting Komentar