My Life

Posts Tagged ‘semeter 3’

Artificial Intelligence

So today I will post my summary of Artificial Intelligence (AI) or Intelegensia Semu

Jadi bahasnya pakai bahasa Indonesia ya wkwk…. Ya biar bisa dipahami. Materi pertama itu perkenalan tentang AI.

• Apa sih AI itu?

Jadi AI atau kecerdasan buatan adalah ilmu universal di bidang ilmu komputer yang punya peran penting di masa ini dan masa depan. Bidang ini berkembang sangat pesat dalam 20 tahun terakhir, seiring bertumbuhnya kebutuhan canggih untuk industri dan rumah tangga. Bidang ini terus mencoba untuk meneliti pikiran manusia (cara manusia memahami, mengetahui, mempredikis dan melakukan manipulasi terhadap hal-hal yang lebih besar dan rumit dari yang pernah ada) dan membangun sebuah sistem atau alat yang memiliki kecerdasan, itulah mengapa disebut kecerdasan buatan.

1.1 Pengertian AI

• Tujuan sistem kecerdasan buatan/ Artificial Intelligence (AI) dibagi menjadi 4 kategori:

1. Sistem yang dapat berpikir seperti manusia (Bellman, 1978)

2. Sistem yang dapat berpikir secara rasional (Winston, 1992)

3. Sistem yang dapat beraksi seperti manusia (Rich and Knight, 1991)

4. Sistem yang dapat beraksi secara rasional (Nilsson, 1998)

1.2 Sistem AI

Secara garis besar, bidang ilmu yang dipelajari dalam AI dapat dilihat dari Tree berikut.

1.3 Bidang ilmu dalam AI

 

• Tipe AI:

1. Pemodelan persis bagaimana manusia sebenarnya berpikir
– Model kognitif penalaran manusia
2. Pemodelan persis bagaimana manusia benar-benar bertindak
– Model perilaku manusia (apa yang mereka lakukan, bukan bagaimana mereka berpikir)
3. Pemodelan bagaimana agen ideal “Harus Berpikir”
– Model pemikiran “rasional” (logika formal)
– Catatan: manusia sering tidak rasional
4. Pemodelan bagaimana agen ideal “harus bertindak”
– Tindakan rasional tapi belum tentu penalaran rasional
– Dalam contoh, banyaknya pendekatan engineer mengenai Black Box

• Intelligent Agent

Sesuatu yang dapat dipandang sebagai yang mengamati lingkungannya melalui sensor dan bertindak atas lingkungan yang melalui efektor untuk memaksimalkan proses meneruskan tujuannya.

PAGE (Perceptions, Actions, Goals, Environment)

– Spesialisasi dan tugas spesifiknya mendefenisikan dengan benar tujuan dan lingkungan.

– Gagasan agen dimaksudkan untuk menjadi alat untuk menganalisis sistem.

 

1.4 Penggambaran Intelligent Agent

 

 

• Contoh Kasus Intelligent Agents: Membuat agen wiper kaca mobil

Bagaimana kita mendesain sebuah agen untuk membersihkan kaca depan dan menjaga jarak penglihatan? Kapan dibutuhkan?

– Goals? -Percepts? -Sensors? -Effectors? -Actions? -Environment?

• Jawab:

– Goal:
Menjaga kaca depan bersih & mempertahankan visibilitas
– Perceptions:
Hujan, kotor
– Sensor:
Kamera (sensor basah/ lembab)
– Effectors:
Wiper (kiri, kanan, belakang)
-Actions:
Off, Slow, Medium, cepat

– Environment:
Dalam kota, jalan tol, jalan raya, cuaca

• Bedanya Agent dengan Software lain:

– Agen yang otonom, yaitu mereka bertindak atas nama pengguna.
– Agen mengandung beberapa tingkat kecerdasan, dari aturan tetap untuk mempelajari mesin yang memungkinkan mereka untuk beradaptasi dengan perubahan lingkungan.
– Agen tidak hanya bertindak reaktif, tapi kadang-kadang juga proaktif.

– Agen memiliki kemampuan sosial, yaitu, mereka berkomunikasi dengan pengguna/user, sistem, dan agen lain yang diperlukan.
– Agen juga dapat bekerja sama dengan agen lain untuk melaksanakan tugas-tugas yang lebih kompleks daripada yang mereka sendiri dapat tangani.
– Agen dapat bermigrasi dari satu sistem ke sistem lain untuk mengakses sumber daya terpencil atau bahkan untuk bertemu agen lainnya.

Environment	Accessible	Deterministic	Episodic	Static	Discrete
Operating System	Yes	Yes	No	No	Yes
VirtualReality	Yes	Yes	Yes/No	No	Yes/No
Office Environment	No	No	No	No	No
Mars	No	Semi	No	Semi	No

1.5 Tipe Environment

• Tipe Agents:

-Agen Reflex
Reaktif: Tidak ada memori.
– Agen Reflex dengan keadaan internal
Tanpa keadaan sebelumnya, mungkin tidak dapat membuat keputusan. Misalnya lampu rem di malam hari.
– Agen berbasis Goal
Informasi tujuan yang diperlukan untuk membuat keputusan.
– Agen berbasis Utilitas
1. Seberapa baik tujuan dapat <span class=”hps”>dicapai (tingkat kebahagiaan)?
2. Apa yang harus dilakukan jika ada tujuan yang saling bertentangan (kecepatan dan keamanan)?
3. Dimana tujuan harus dipilih jika ada beberapa yang dapat dicapai?

• Reaktif Agent:

– Agen reaktif tidak memiliki model simbolik internal.

– Tindakan oleh stimulus–respon terhadap keadaan lingkungan.