Agen
cerdas adalah agen yang menerima persepsi dari lungkungan sekitar untuk
melakukan tindakan.hal ini ditujukan untuk menceiptakan kecerdasan buatan agar
agen dapat berpikir dan bertindak sesuai manusia, sesuai dengan algoritma yang
ditetapkan.
Pada
dasarnya AI atau kecerdasan buatan memiliki potensi untuk melebihi kecerdasan
manusia, karena saat kita memprogram AI untuk melakukan train, AI tidak akan
lelah untuk belajar sesuatu. Ilmu AI dalam permainan umumnya digunakan untuk
menciptakan agen yang memiliki kecerdasan,dapat memahami keputusan dalam segala
kondisi dan mengambil tindakan.
Konsep Agen Cerdas:
1.
Agen merupakan entitas pada suatu
lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat
aktuator
2.
Sebagai perbandingan, agen manusia
memiliki sensor mata,telinga dsb, sedangkan actuator pada manusia: tangan,
kaki, mulut,dsb
3.
Robot memiliki kamera dan inframerah
sebagai sensor, sedangkan lengan, dan berbagai motor sebagai aktuator, jadi
dapat disimpulkan kalau sensor sebagai alat input yang menganalisa data,
sedangkan aktuator merupakan penggerak
4.
Agen menerima(percept) sensor dari
lingkungan. Percept yang diterima agen dalam selang waktu disebut pecept
sequence
Konsep
Perancangan Agen Cerdas:
Rasional: Agen rasional melakukan hal yang tepat
berdasrkan percept apa yang ditangkap dan tindakan(action) apa yang diambil.
Tinfakan yang benar akan menyebabkan agen menjadi yang paling sukses. Rasional
berbeda dari omniscience(serba tahu/mengetahui semua dengan pengetahuan tak
terbatas). Agen dapat melakukan tindakan untuk mengubah persepsi masa depan
untuk memperoleh informasi yang berguna. Agen dapat dikatakan otonom jika
perilaku agen ditentukan pengalaman sendiri(dari proses train)
Pengukuran kinerja:
Sebuah kriteria obyektif untuk mengukur keberhasilan suatu perilaku agen.
Misalnya, mengukur kinerja dari agen vacuum-cleaner:
·
Jumlah kotoran dibersihkan,
·
Jumlah waktu yang dibutuhkan,
·
Jumlah listrik yang dikonsumsi,
·
Jumlah kebisingan yang dihasilkan, dll
Pengukuran
kinerja haruslah dapat dinyatakan dalam ukuran kuantitatif. Kata “jumlah”
mengindikasikan suatu ukuran kuantitatif/terukur. Untuk setiap urutan persepsi
(percept sequence) yang ada, agen rasional harus memilih tindakan yang
diharapkan untuk memaksimalkan ukuran kinerjanya.
Tujuan (Goal):
Setelah menentukan criteria obyektif (seperti diatas), pilih salah satu tujuan
untuk menjadi fokus utama dari agen. Goal adalah tujuan utama yangberusaha
dicapai oleh agen (prioritas utama).
Konsep
utama perancangan agen cerdas/rasional dapat dilakukan dengan bantuan PEAS yang
merupakan singkatan dari:Performance measurement, Environment, Actuators,
Sensors. PEAS harus ditentukan sebelum desain agen cerdas. Berdasarkan
informasi PEAS, kita benar dapat merancang agen untuk memenuhi tujuan yang ingin
dicapai.
Sumber:
Komentar
Posting Komentar