1.
Agen dan Lingkungannya
Pengertian
sebuah AGENT adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagaimana mengamati
lingkungannya melalui sensor dan bertindak atas lingkungan yang melalui
efektor. Agen manusia memiliki mata, telinga, dan organ lain untuk sensor, dan
tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lainnya untuk efektor. Sebuah pengganti
agen robot kamera dan berbagai pencari inframerah untuk sensor dan berbagai
motor untuk efektor. Dapat digambarkan secara sederhana sebagai berikut:
Dalam kecerdasan buatan, intelligent agent
(IA) adalah sebuah entitas otonom yang mengamati dan bertindak atas lingkungan
(yaitu membutuhkan agen) dan mengarahkan aktivitasnya untuk mencapai
tujuan yaitu rasional. Intelligent agen
juga dapat belajar atau menggunakan pengetahuan untuk mencapai tujuan mereka.
Russell & Norvig (2003) mengartikan Rational Agent yang mengerjakan segala sesuatu hal dengan
benar. Agen Intelligent menurut Nikola Kasabov adalah bahwa Agent harus
menunjukkan karakteristik berikut.:
·
mengakomodasi pemecahan masalah baru
aturan bertahap
·
beradaptasi online dan real time
·
mampu menganalisis sendiri dalam hal
perilaku, kesalahan dan kesuksesan.
·
belajar dan meningkatkan melalui
interaksi dengan lingkungan (perwujudan)
·
belajar dengan cepat dari sejumlah besar
data
·
memiliki penyimpanan memori berbasis
contoh dan kapasitas pengambilan
·
memiliki parameter untuk mewakili
umur pendek dan jangka panjang memori
2.
Rasionalitas
Secara
historis, keempat pendekatan tersebut telah dilakukan oleh para pakar
kecerdasan buatan. Pendekatan manusia haruslah merupakan suatu ilmu empiris,
termasuk hipotesa dan konfirmasi percobaan dan pendekatan rasional meliputi
kombinasi dari matematika dan rekasaya.
Dari keempat perspektif diatas, pengertian
kecerdasan buatan dapat dipandang dari berbagai sudut pandang, antara lain:
A.
Sudut pandang kecerdasan.
Kecerdasan buatan akan membuat mesin menjadi
cerdas, yaitu mampu berbuat seperti apa yang dilakukan oleh manusia.
B.
Sudut pandang penelitian.
Kecerdasan buatan adalah suatu studi
bagaimana membuat mesin atau komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang
dikerjakan oleh manusia. Ada beberapa bidang (domain) yang sering dibahas oleh
para peneliti meliputi:
a.
Mundane Task
b.
Formal Task
c.
Expert Task
C.
Sudut pandang bisnis
Kecerdasan buatan adalah sekumpulan
peralatan (tools) yang sangat powerfull dan metodelogis dalam menyelesaikan
masalah-masalah bisnis.
D.
Sudut pandang pemrograman
Kecerdasan buatan meliputi studi tentang
pemrograman simbolik, penyelesaian masalah (problem solving) dan pencarian
(searching).
3.
PEAS (Performance measure, Environment, Actuators,
Sensors)
·
Pertama-tama harus menentukan pengaturan untuk desain
agen cerdas
·
Pertimbangkan Mis., tugas merancang supir taksi
otomatis
·
perfomance measure : Aman , cepat , legal , perjalanan
menyenangkan , maksimumkan keuntungan
·
Environment : jalan , trafik lain , pejalan kaki ,
pelanggan
·
actuators : kemudi , gas , rem , lampu sign , horn
·
Sensors : kamera , sonar , speedometer , GPS , odometer
, engine sensors , keyboard
4.
Tipe-tipe Lingkungan Agen
·
Fully observable (vs. Partially
observable): sensor-sensor sebuah agen memberinya akses ke keadaan lengkap
lingkungannya pada setiap jangka waktu.
·
Deterministic (vs. Stochastic):
keadaan lingkungan berikutnya sepenuhnya ditentukan oleh keadaan sekarang dan
tindakan yang dilaksanakan oleh agen. (Jika lingkungan itu deterministik
kecuali untuk tindakan agen-agen lain, maka lingkugannya adalah strategic)
·
Episodic (vs. Sequential): pengalaman
agen dibagi ke dalam “episode-episode” atomik (setiapepisode terdiri dari si
agen) memahami (perceiving) dan kemudian melaksanakan satu tindakan, dan
pilihan tindakan dalam tiap episode hanya tergantung pada episode itu sendiri.
·
Static (vs. Dynamic): lingkungan
tidak berubah selagi agen direncanakan (deliberating). (Lingkungan adalah
semidynamic jika lingkungan itu sendiri tidak berubah dengan berjalannya waktu
tetapi skor performa agen berubah)
·
Discrete (vs. Continuous): sejumlah
terbatas persepsi dan tindakan yang khas dan terdefinisi baik.
·
Single agent (vs. Multiagent): sebuah
agen yang mengoperasikan dirinya sendiri dalam sebuah lingkungan
·
Jenis lingkungan sangat menentukan
rancangan agen
·
Dunia nyata (tentu saja) partially
observable, stochastic, sequentil, dynamic, continuous, multi-agent.
5.
Tipe-tipe Agen TIK
·
Autonomy: Agent dapat melakukan tugas
secara mandiri dan tidak dipengaruhi secara langsung oleh user, agent lain
ataupun oleh lingkungan (environment). Untuk mencapai tujuan dalam melakukan
tugasnya secara mandiri, agent harus memiliki kemampuan kontrol terhadap setiap
aksi yang mereka perbuat, baik aksi keluar maupun kedalam [Woolridge et.
al.,1995].
·
Intelligence, Reasoning, dan
Learning: Setiap agent harus mempunyai standar minimum untuk bisa disebut
agent, yaitu intelegensi (intelligence). Dalam konsep intelligence, ada tiga
komponen yang harus dimiliki: internal knowledge base, kemampuan reasoning
berdasar pada knowledge base yang dimiliki, dan kemampuan learning untuk
beradaptasi dalam perubahan lingkungan.
·
Mobility dan Stationary: Khusus untuk
mobile agent, dia harus memiliki kemampuan yang merupakan karakteristik
tertinggi yang dia miliki yaitu mobilitas. Berkebalikan dari hal tersebut
adalah stationary agent. Bagaimanapun juga keduanya tetap harus memiliki
kemampuan untuk mengirim pesan dan berkomunikasi dengan agent lain.
·
Delegation: Sesuai dengan namanya dan
seperti yang sudah kita bahas pada bagian definisi, agent bergerak dalam
kerangka menjalankan tugas yang diperintahkan oleh user. Fenomena pendelegasian
(delegation) ini adalah karakteristik utama suatu program disebut agent.
·
Reactivity: Karakteristik agent yang
lain adalah kemampuan untuk bisa cepat beradaptasi dengan adanya perubahan
informasi yang ada dalam suatu lingkungan (enviornment). Lingkungan itu bisa
mencakup: agent lain, user, adanya informasi dari luar, dsb [Brenner et. al.,
1998].
·
Proactivity dan Goal-Oriented: Sifat
proactivity boleh dikata adalah kelanjutan dari sifat reactivity. Agent tidak
hanya dituntut bisa beradaptasi terhadap perubahan lingkungan, tetapi juga
harus mengambil inisiatif langkah penyelesaian apa yang harus diambil [Brenner
et. al., 1998]. Untuk itu agent harus didesain memiliki tujuan (goal) yang
jelas, dan selalu berorientasi kepada tujuan yang diembannya (goal-oriented).
·
Communication and Coordination
Capability: Agent harus memiliki kemampuan berkomunikasi dengan user dan juga
agent lain. Masalah komunikasi dengan user adalah masuk ke masalah user
interface dan perangkatnya,sedangkan masalah komunikasi, koordinasi, dan
kolaborasi dengan agent lain adalah masalah sentral penelitian Multi Agent
System (MAS). Bagaimanapun juga untuk bisa berkoordinasi dengan agent lain
dalam menjalankan tugas,perlu bahasa standard untuk berkomunikasi. Tim Finin
[Finin et al., 1993] [Finin et al., 1994] [Finin et al., 1995] [Finin et al.,
1997]dan Yannis Labrou [Labrou et al., 1994] [Labrou et al., 1997] adalah
peneliti software agent yang banyak berkecimpung dalam riset mengenai bahasa
dan protokol komunikasi antar agent. Salah satu produk mereka adalah Knowledge
Query and Manipulation Language (KQML). Kemudian masih berhubungan dengan ini
komunikasi antar agent adalah Knowledge Interchange Format (KIF).
Sumber :
·
http://artikel-teknologi-informasi.blogspot.co.id/2012/11/pengertian-agent-pada-ai-artificial.html
0 komentar:
Posting Komentar