Definisi dan Konsep Agen Cerdas
Agen Cerdas
Agen adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang mengamati melalui alat sensor dan bertindak melalui alat aktuator. Agen cerdas merupakan agen yang ditanamkan kecerdasan yang dimiliki oleh seorang manusia sehingga agen tersebut dapat melakukan hal-hal yang memerlukan kecerdasan yang biasanya dilakukan oleh manusia.
Sifat Agen
A. Rasional
Sebuah agen haruslah mengarah kepada “lakukan hal yang benar”. Berdasarkan kepada apa yang dapat dipahaminya dan tindakan yang dapat dilakukannya. Tindakan yang benar adalah tindakan yang akan menyebabkan agen tersebut paling berhasil.
Agen rasional: untuk setiap deretan persepsi yang mungkin, sebuah agen rasional hendaklah memilih satu tindakan yang diharapkan memaksimalkan ukuran performance-nya, dengan adanya bukti yang diberikan oleh deretan persepsi dan apapunpengetahuan terpasang yang dimiliki agen itu. Rasionalitas berbeda dari omniscience (tahu segala/all-knowing dengan pengetahuan tak berhingga).
B. Autonomy
Agen dapat melakukan tindakan untuk memodifikasi persepsi masa depan sedemikian hingga dapat memeroleh infoemasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi). Sebuah agen adalah otonom (autonomous) apabila perilakunya ditentukan oleh pengalamannya sendiri (dengan kemampuan belajar dan beradaptasi).
C. Reactivity
Dengan menggabungkan pengetahuan yang dimiliki dengan pengetahuan yang didapat dari lingkungannya, agen dapat menyimpulkan aspek lingkungan yang tersembunyi sebelum melakukan tindakan yang selektif. Agen Berbasis Pengetahuan bersifat fleksibel, mereka dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan dan memperbarui pengetahuan yang relevan.
Konsep Perancangan Agen Cerdas
Rasional dapat didefinisikan sebagai: melakukan hal yang benar. Agen rasional melakukan hal yang benar berdasarkan percept apa yang ditangkap dan tindakan (action) apa yang diambil. Tindakan yang tepat adalah tindakan yang akan menyebabkan agen menjadi yang paling sukses.
Beberapa hal yang perlu ditekankan:
- Rasionalitas berbeda dari omniscience (serba tahu/mengetahui semua dengan pengetahuan tak terbatas).
- Agen dapat melakukan tindakan dalam rangka untuk mengubah persepsi masa depan untuk memperoleh informasi yang berguna (pengumpulan informasi, eksplorasi).
- Sebuah agen dikatakan otonom jika perilaku agen ditentukan oleh pengalaman sendiri (dengan kemampuan untuk belajar dan beradaptasi).
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.Sebagai contoh, misalnya tugas merancang sebuah sopir taksi otomatis. Definisikan PEAS agen cerdas tersebut seperti berikut:
· Performance Measure: Aman, cepat, legal, perjalanan nyaman, memaksimalkan keuntungan
· Environment: Jalan, lalu lintas lainnya, pejalan kaki, pelanggan
· Aktuator: Setir, pedal gas, rem, sinyal, klakson
Jenis Linkungan Agen Cerdas
Jenis lingkungan tempat agen cerdas bekerja dapat ditinjau dari beberapa aspek (berikut aspek yang menjadi lawannya,) bergantung lingkungan dimana agen tersebut berada. Aspek-aspek lingkungan adalah:
- Sepenuhnya teramati vs Sebagian teramati: Lingkungan sepenuhknya teramati jika sensor mendeteksi semua aspek yang relevan dengan pilihan action. Sebuah sensor agen memberikan akses ke keadaan lengkap lingkungan pada setiap titik waktu. Lingkungan sebagian teramati karena sensor berisik dan tidak akurat.
- Deterministik vs Stokastic: Keadaan berikutnya lingkungan sepenuhnya ditentukan oleh keadaan saat ini dan tindakan yang dilakukan oleh agen. (Jika lingkungan deterministik kecuali untuk tindakan agen lain, maka disebut lingkungan strategis).
- Episodik vs Sekuensial: Pengalaman agen dibagi menjadi “episode” atom (setiap episode terdiri dari: agen mengamati (percept) dan kemudian melakukan tindakan tunggal), dan pilihan tindakan di setiap episode hanya bergantung pada episode itu sendiri.
- Statis vs Dinamis: Lingkungan berubah, agen tidak perlu terus mencari pada lingkungan untuk memutuskan sesuatu. Pada lingkungan dinamis terus meminta agen apa yang ia ingin lakukan.
- (Lingkungan semidinamis jika lingkungan itu sendiri tidak berubah dengan berlalunya waktu namun skor kinerja agen berubah)
- Diskrit vs Kontinu: Jumlah state/tindakan untuk mencapai goal terbatas (diskrit), persepsi yang jelas dan tindakan yang terhingga. (misalnya, catur – diskrit, mengemudi taksi – kontinyu).
- Agen tunggal vs agen multi: Seorang agen yang beroperasi dengan sendirinya dalam suatu lingkungan.
Referensi :
whitetartarsauce
grasgrus
pandukrisnamurti
