LCD Text Generator at TextSpace.net

Kamis, 22 September 2016

Pengantar Kecerdasan Tiruan : Tugas 1 (Nomor 2)

Kita sering mendengar atau melihat berita tentang kecerdasan buatan, namun apakah kecerdasan buatan itu? Kecerdasan Buatan atau kecerdasan yang ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah atau Intelegensi Artifisial (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau hanya disingkat AI) didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Maksudnya adalah kecerdasan yang dibuat atau direkayasa dan dimasukkan kedalam sebuah objek tertentu. Objek di sini dinamakan sebagai Agent. Agent di sini bisa berupa manusia, robot, thermostat,dll. Namun Agent yang dimaksud disini adalah Agent sistem dan bukan manusia.

Fungsi Agent memetakan dari percept ke aksi atau dapat dituliskan f : P’ –> A. Percept disini adalah sebuah kondisi atau permasalahan yang terdapat di lingkungan dan diterima oleh sensor dari Agent. Percept akan dicari penyelesaiannya oleh Agent dan pemecahan masalah tersebut merupakan aksi yang akan dilakukan oleh actuators kepada lingkungan.

Rasionalitas merupakan hal yang di pertimbangkan Agent untuk menyelesaikan atau menghadapi sebuah percept. Agent rasional memilih aksi manapun yang memaksimalkan nilai yang di harapkan dari pengukuran performa sekuen percept. Untuk mendesain sebuah Agent rasional harus menspesifikkan task environment atau PEAS ( Performance measuring, Environtment, Actuators, Sensor). PEAS haruslah spesifik agar Agent rasional dapat memilih aksi yang paling sesuai untuk dilakukan ke lingkungan.

Intelligent Agent memiliki beberapa tipe tertentu diantaranya :
a.       Simple Reflex Agent
b.      Model – Based Agent
c.       Goal – Based Agent
d.      Utility – Based Agent

Semua Agent tersebut dapat menjadi Learning Agent.

a.       Simple Reflex Agent





Simple Refelx Agent merupakan agent yang paling simple dari tipe agent lainnya. Sistem kerja dari agent ini yaitu sensor agent menerima percept dari lingkungan dan menyimpulkan keadaan dari lingkungan saat ini. Lalu agent memilih aksi mana yang akan dilakukan kepada lingkungan dengan mempertimbangkan aturan aturan dari agent tersebut. Setelah memilih aksi yang sesuai maka aksi diteruskan ke actuators untuk penyelesaian di lingkungan.

b.      Model – Based Agent


Sistem kerja dari Model Based Agent adalah sensor dari agent menerima percept dari lingkungan dan menyimpulkan keadaan lingkungan saat ini. Setelah itu keadaan lingkungan disimpan sebagai state di dalam agent untuk masalah selanjutnya. Keadaan atau state yang telah tersimpan sebelumnya dibandingkan dengan state saat ini dan melihat bagaimana lingkungan berubah. Setelah membandingkan dan melihat bagaimana lingkungan berubah maka agent mencari aksi untuk state saat ini dan menyesuaikan dengan aturan aturan dari agent. Ketika aksi terbaik pada state ditemukan maka aksi diteruskan ke actuator untuk penyelesaian di lingkungan saat itu.

c.       Goal – Based Agent


Goal – Based Agent tidak terlalu berbeda dengan Model – Based Agent yaitu sensor dari agent menerima percept dari lingkungan dan menyimpulkan keadaan lingkungan saat ini. Setelah itu keadaan lingkungan disimpan sebagai state di dalam agent untuk masalah selanjutnya. Keadaan atau state yang telah tersimpan sebelumnya dibandingkan dengan state saat ini dan melihat bagaimana lingkungan berubah. Namun perbedaan nya setelah melihat bagaimana lingkungan berubah agent mencari aksi untuk state saat ini dan membandingkan apabila agent melakukan aksi tertentu. Kemudian ketika aksi aksi tertentu telah dibandingkan aksi tersebut disesuaikan dengan tujuan dari agent. Ketika aksi terbaik pada state ditemukan maka aksi diteruskan ke actuator untuk penyelesaian di lingkungan.

d.      Utility – Based Agent


Utility – Based Agent pada dasarnya sama seperti Goal – Based Agent tetapi yang membedakan terdapat pada perbandingan aksi nya dimana pada Goal – Based Agent yang menjadi perbandingan adalah tujuannya. Namun pada Utility – Based Agent yang menjadi pertimbangan adalah kepuasan setelah melakukan aksi tersebut. Sistem kerja lebih rinci nya adalah sebagai berikut yaitu sensor dari agent menerima percept dari lingkungan dan menyimpulkan keadaan lingkungan saat ini. Setelah itu keadaan lingkungan disimpan sebagai state di dalam agent untuk masalah selanjutnya. Keadaan atau state yang telah tersimpan sebelumnya dibandingkan dengan state saat ini dan melihat bagaimana lingkungan berubah. Setelah melihat bagaimana lingkungan berubah agent mencari aksi untuk state saat ini dan membandingkan apabila agent melakukan aksi tertentu. Kemudian ketika aksi aksi tertentu telah dibandingkan dicari lah aksi yang memenuhi kepuasan yang diharapkan dari agent. Ketika aksi terbaik ditemukan maka aksi diteruskan ke actuator untuk penyelesaian di lingkungan.

e.       Learning Agent


Learning Agent lebih kompleks daripada agent yang lain karena Learning Agent merupakan pengembangan dari agent sebelumnya. Sistem dari Learning Agent adalah sebagai berikut percept yang diterima sensor dari lingkungan diteruskan ke bagian critic dan dibandingkan dengan performance standar kemudian feedback diberikan kepada learning element untuk dipelajari. Selain itu sensor juga meneruskan percept ke performance element yang mana akan diproses untuk menentukan aksi yang akan diberikan ke lingkungan. Namun jika pada performance element tidak sesuai dengan yang diharapkan agent maka agent akan mempertimbangkan aksi dari learning element. Mengganti aksi pada performance element dan memasukkan aksi yang terdapat pada performance elemen kedalam learning element. Lalu pada learning element akan dicari learning goalsnya dan membuat problem generator untuk membuat perbandingan dengan aksi yang terdapat pada performance element. Setelah mendapat aksi yang diharapkan oleh agent performance element akan meneruskan aksi ke actuators untuk penyelesaian di lingkungan.

Hal diatas berikut merupakan penjelasan singkat dari beberapa Intelligent Agent yang mungkin dapat dipahami. Silahkan mencari dari sumber sumber lain untuk penjelasan lebih lengkapnya. Demikianlah essai yang dapat saya berikan. Mohon dimaafkan untuk kekurangan dari essai ini dan semoga essai ini bermanfaat Terima Kasih.

Source :
Artificial Intelligence A Modern Approach (3rd Edition)
https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan

Tidak ada komentar:

Posting Komentar