Diberdayakan oleh Blogger.
RSS

Intelligent Agent (Kecerdasan Buatan)

Intelligent Agent (Kecerdasan Buatan)

AGENT dan Lingkungannya
  
   Agents adalah segala sesuatu yang dapat melihat/ mengartikan/ mengetahui (perceiving) linkungannya melalui alat sensor (sensors) dan bertindak (acting) melalui alat aktuator (actuators)Manusia sebagai agent : mata, telinga dan organ lainnya sebagai sensors; tangan, kaki, mulut dan bagian tubuh lainnya sebagai actuators Robot sebagai agent : kamera dan pejejak infra merah sebagai sensors; berbagai motor pengerak sebagai actuators Software sebagai agent : tekanan pada keyboard, isi file dan paket paket pada jaringan sebagai masukan sensors; tampilan pada layar.

Pengertian Rasionalitas

Sebuah keputusan yang rasional adalah salah satu yang tidak hanya beralasan, tetapi juga dioptimalkan untuk mencapai suatu tujuan atau memecahkan masalah. Menentukan optimal untuk perilaku rasional membutuhkan formulasi diukur dari masalah, dan membuat beberapa asumsi utama. Ketika tujuan atau masalah melibatkan membuat keputusan, faktor rasionalitas dalam berapa banyak informasi yang tersedia (misalnya lengkap atau pengetahuan yang tidak lengkap).

Secara kolektif, perumusan dan latar belakang asumsi model rasionalitas mana yang berlaku. Menggambarkan relativitas rasionalitas: jika seseorang menerima model optimal yang menguntungkan diri mereka sendiri, maka rasionalitas disamakan dengan perilaku egois untuk titik yang egois; sedangkan jika seseorang menerima model menguntungkan optimal, maka perilaku murni egois tidak rasional. Oleh karena itu sarana untuk menegaskan rasionalitas tanpa juga menentukan asumsi dari model yang menggambarkan bagaimana latar belakang masalah dibingkai dan dirumuskan.


Contoh Tindakan Rasional

Contoh dari tindakan rasional antara lain seperti:
1.    Seseorang akan lebih berhati hati pada malam hari
2.    Seseorang diberi hadiah karena sudah menolong orang lain
3.    Seorang penjahat diadili karena kejahatannya
4.    Seseorang tidak mempercayai hal – hal yang belum dilihatnya
5.    Seseorang harus menabung agar menjadi orang kaya


Pengertian PEAS dan Cara Kerja Jenis Agent

PEAS dalam konteks intelligent agent, agent dan cara kerja dari masing-masing agent. pembahasan ini merupakan tugas dari mata kuliah Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan tiruan. sebelumnya saya memposting tentang resume skripsi dengan topik yang berkaitan dengan Artificial Intelligence (AI). Bagi teman-teman yang sedang mencari referensi silakan dibaca.. semoga bermanfaat.

Apa itu PEAS dalam konteks intelligent agent ?  sebelum menjelaskan PEAS akan dijelaskan terlebih dahulu apa yang dimaksud dengan Agent ? Agent merupakan sesuatu yang dapat mengesan (perceiving) lingkungan (environment) nya melalui sensors dan bertindak (acting) terhadap lingkungan tersebut melalui actuators. Dan ketika ingin merancang sebuat agent maka kita harus menjabarkan lingkungan masalah (task environment), yaitu :

PEAS
P (performance measure) : komponen keberhasilan si agent
E (environment) : kodisi di sekitar agent
A (actuators) : segala sesuatu yang dapat dilakukan si agent
S (sensors) : segala sesuatu yang menjadi input si agent

Contoh:

1.    Taksi Otomatis merupakan Sebuah agent taksi otomatis yang menerima penumpang dan mengantarkannya ke tujuan : 
  1. §  Performance measure: sampai tujuan, tidak melanggar aturan lalu lintas, perjalanan nyaman,  hemat bensin 
  2. §  Environment: jalan, lalu lintas, pejalan kaki, pelanggan 
  3. §  Actuators: arah stir, gas, rem, klakson, sinyal kiri atau kanan 
  4. §  Sensors: video, speedometer, GPS, keyboard


2.     Medical Diagnosis System merupakan Sebuah agent Medical diagnosis system yang mendiagnosa pasien secara otomatis
o   Performance measure: pasien sembuh, biya murah, tidak menyalahi hukum 
o   Environment: pasien, rumah sakit, suster, dokter 
o   Actuators: layar monitor (pertanyaan, tes, diagnosa, treatment, petunjuk 
o   Sensors: keyboard (masukan gejala penyakit, jawaban pasien) 

Jenis-jenis Agent :
1.    Simple Reflex Agents
2.    Model Based Reflex Agent
3.    Goal-Based Agents
4.    Utility-Based Agents
5.    Learning Agent
selanjutnya saya akan menjelaskan cara kerja dari 5 jenis agent yang sudah disebutkan diatas.

1.    Simple Reflex Agent

Agen reflex sederhana merupakan agen yang paling sederhana karena hanya menerapkan teknik kondisi-aksi. Jadi, jika terjadi tertentu maka agen akan secara sederhana memberikan aksi tertentu.

2.    Model Based Reflex Agent

Agen reflex sederhana dapat melakukan tindakanya dengan baik jika lingkungan yang memberikan kesan tidak berubah-ubah. Misalkan untuk kasus agen pengendara taxi, agen tersebut hanya dapat menerima kesan dari mobil dengan model terbaru saja. Jika mobil model lama, agen tersebut tidak bias menerima kesannya sehingga agen tersebut tidak melakukan tindakan pengereman. Agen reflex model ini menjaga keadaan dunianya menggunakan model internal kemudian memilih tindakan seperti agen reflex sederhana.

3.    Goal-Based Agents

         Suatu agen tertentu harus diberikan informasi tentang tujuan yang merupakan keadaan yang ingin dicapai oleh agen. Dengan demikian, agen akan bekerja hingga mencapai tujuannya. Pencarian dan perencanaan adalah dua deretan pekerjaan yang dilakukan untuk mencapai tujuan agen. Agen refleks berbasis tujuan ini menambahkan informasi tentang tujuan tersebut.

4.    Utility-Based Agents

Agen refleks berbasis tujuan tidak membedakan keadaan yang bagus dengan keadaan yang tidak bagus untuk agen. Pada agen refleks berbasis kegunaan ini memikirkan kondisi yang bagus untuk agen sehingga agen dapat melakukan tugasnya jauh lebih baik.

5.    Learning Agent

Learning agents belajar dari pengalaman, meningkatkan kinerja bertanggung jawab untuk membuat perbaikan elemen kinerja bertanggung jawab untuk memilih tindakan eksternal kritikus memberikan umpan balik tentang bagaimana agen bekerja.


Tipe  - tipe Agent

1.Simple Reflex Agent
Merupakan agent yang bekerja berdasarkan reflex. Contohnya, sebuah driver agent(supir taxi otomatis), harus memberikan reflex mengerem ketika terdapat mobil yang berhenti didepanya.

2.    Agent That Keep Track the World
Merupakan agent yang tetap melakukan pengecekan terhadap keadaan lingkungan, sehingga dapat memberikan respon yang tepat.

3.    Goal based agent(Agent berbesis pada tujuan/sasaran)
Merupakan sebuah agent yang mendasarkan setiap tindakannya untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan. Setiap agent akan mempertimbangkan setiap kemungkinan yang akan terjadi pada mesa depan berdasarkan tindakan yang akan/telah dilakukanya.

4. Utility Based Agent
Merupakan sebuah fungsi yang memetakan suatu keadaan kedalam bilangan real, yang menggambarkan derajak kesenangan/kepuasan. Sedikit berbeda dengan Goal Based Agent, tipe ini tidak mengutamakan semua tujua, tetapi akan mengutamakan tujuan mana yang mungkin tercapai berdasarkan kondisi tertentu(tujuan kepuasan, kenyamanan, keefisienan).

Daftar pustaka :


  • Digg
  • Del.icio.us
  • StumbleUpon
  • Reddit
  • RSS

0 komentar:

Posting Komentar