Upload
lamminh
View
225
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Agent Cerdas
Chastine Fatichah
Teknik Informatika
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
November 2012
12/7/2012 1 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Kecerdasan Buatan (KI092301)
Pokok Bahasan
• Agent & environment
• Konsep Rational Agents
• PEAS (Performance measure,
Environment, Actuators, Sensors)
• Jenis Environment
• Jenis-jenis Agent
• Ringkasan
12/7/2012 2 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Agent & environment
• Percepts : masukan yang ditangkap dari sensor
• Actions : tindakan yang dilakukan oleh Agent
• Environments : lingkungan dimana si Agent berada
• Agents : humans, robots, softbots, thermostats, etc.
12/7/2012 3 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Human agent
Robotic agent
Konsep Agent & environment
Eye (s) Nose
Sumber: S. Russel, P. Norving, Artificial Inttelligencen: A Modern Approach
Agent & environment
• Agent function memetakan dari rekaman inputan
(percept histories) ke tindakan (actions):
• Agent program menjalankan architecture untuk
menghasilkan f
12/7/2012 4 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
[f: P* A]
agent = architecture + program
Contoh: Vacuum-cleaner world
• Percepts: lokasi dan kondisi, mis: [A, Kotor]
• Actions: Kiri, Kanan, Menghisap, Berhenti
12/7/2012 5 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Sumber: S. Russel, P. Norving, Artificial Intelligence: A Modern Approach
Konsep rational agents
• Agent seharusnya berupaya melakukan tindakan yang benar agar berhasil
• Kriteria untuk keberhasilan perilaku agent disebut performance measure
• Contoh: A vacuum-cleaner agent • jumlah kotoran yang dibersihkan
• jumlah waktu yang dibutuhkan
• jumlah konsumsi listrik
• jumlah kebisingan yang dihasilkan
• dll
12/7/2012 6 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Rational agents
12/7/2012 7 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Rational agent: suatu agent yang selalu bertindak memaksimalkan
ukuran kinerja, mengingat apa yang ia amati tentang lingkungan
dan pengetahuan lain yang dimilikinya.
Definisi
• Rasionalitas berbeda dari kemahatahuan (mengetahui segala
sesuatu tanpa batas)
• Agent melakukan tindakan memperbaiki wawasan
kedepan untuk memperoleh informasi penting (information
gathering, exploration)
• Agent disebut autonomous jika perilaku ditentukan oleh
pengalaman sendiri (kemampuan untuk belajar dan
beradaptasi)
PEAS
• Ketika merancang sebuah agent, harus
mendefinisikan lingkungan masalah (task
environment), yakni: • Performance measure : apa saja komponen pengukur
keberhasilan si agent?
• Environment : kondisi apa saja yang ada disekitar si agent?
• Actuators : apa saja yang bisa dilakukan si agent?
• Sensors : apa saja yang menjadi input si agent?
12/7/2012 8 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
PEAS: Performance measure, Environment, Actuators, Sensors
Definisi
Contoh: Taksi Otomatis
• Sebuah agent taksi otomatis yang menerima
penumpang dan mengantarkannya ke tujuan :
• Performance measure: sampai tujuan, tidak
melanggar aturan lalu lintas, perjalanan nyaman,
hemat bensin
• Environment: jalan, lalu lintas, pejalan kaki,
pelanggan
• Actuators: arah stir, gas, rem, klakson, sinyal kiri atau
kanan
• Sensors: video, speedometer, GPS, keyboard
12/7/2012 9 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Contoh: Medical diagnosis system
• Sebuah agent Medical diagnosis system yang
mendiagnosa pasien secara otomatis:
• Performance measure: pasien sembuh, biya murah,
tidak menyalahi hukum
• Environment: pasien, rumah sakit, suster, dokter
• Actuators: layar monitor (pertanyaan, tes, diagnosa,
treatment, petunjuk
• Sensors: keyboard (masukan gejala penyakit,
jawaban pasien)
12/7/2012 10 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Contoh: Robot pabrik penjamin mutu
• Sebuah robot yang melakukan pemisahan
komponen yang bermutu tinggi pada ban
berjalan ke dalam kotak berbeda
• Performance measure:
• Environment:
• Actuators:
• Sensors:
12/7/2012 11 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Contoh: Robot pabrik penjamin mutu
• Sebuah robot yang melakukan pemisahan
komponen yang bermutu tinggi pada ban
berjalan ke dalam kotak berbeda
• Performance measure: prosentase jumlah komponen
yg diletakkan pada kotak yang benar
• Environment: ban berjalan, komponen yang diuji,
kotak
• Actuators: gerak lengan dan tangan robot
• Sensors: kamera, sensor fisik
12/7/2012 12 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Contoh: Interactive English tutor
• Sebuah agent tutor yang memberikan
latihan english secara interaktif
• Performance measure:
• Environment:
• Actuators:
• Sensors:
12/7/2012 13 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Contoh: Interactive English tutor
• Sebuah agent tutor yang memberikan
latihan english secara interaktif
• Performance measure: nilai skor maksimal
• Environment: para siswa
• Actuators: layar monitor (latihan, saran
koreksi)
• Sensors: keyboard
12/7/2012 14 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Jenis Environment
• Fully observable (vs. partially observable): apakah semua informasi diketahui?
• Deterministic (vs. stochastic): apakah next state ditentukan dari current state dan action?
• Episodic (vs. sequential): apakah tergantung pada pengalaman
12/7/2012 15 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Jenis Environment
• Static (vs. dynamic): apakah environment
berubah ketika agent tidak bertindak?
• Discrete (vs. continuous):
• Single agent (vs. multiagent): apakah agent
bertindak sendiri atau ada lawan?
12/7/2012 16 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Contoh: Jenis Environment
• Jenis environment menentukan desain seorang agent
• Di dunia nyata pada umumnya partially observable, stochastic, sequential, dynamic, continuous, multi-agent
12/7/2012 17 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Agent
Catur dgn waktu Catur tanpa waktu Taxi driving
Fully observable Ya Ya Tidak
Deterministic Strategic Strategic Tidak
Episodic Tidak Tidak Tidak
Static Semi Ya Tidak
Discrete Ya Ya Tidak
Single agent Tidak Tidak Tidak
Jenis-jenis Agent
• Simple reflex agents: berdasarkan persepsi yg terakhir
• Model-based reflex agents: memiliki representasi
internal tentang keadaan sekitar
• Goal-based agents: memiliki informasi tentang tujuan,
memilih tindakan yang mencapai tujuan
• Utility-based agents: melakukan penilaian kuantitatif
terhadap suatu keadaan lingkungan utility function
• Learning agents: belajar dari pengalaman, meningkatkan
kinerja
12/7/2012 18 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Simple reflex agents
12/7/2012 19 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Sumber: S. Russel, P. Norving, Artificial Intelligence: A Modern Approach
Model-based reflex agents
12/7/2012 20 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Sumber: S. Russel, P. Norving, Artificial Intelligence: A Modern Approach
Goal-based agents
12/7/2012 21 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Sumber: S. Russel, P. Norving, Artificial Intelligence: A Modern Approach
Utility-based agents
12/7/2012 22 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Sumber: S. Russel, P. Norving, Artificial Intelligence: A Modern Approach
Learning agents
12/7/2012 23 / 25 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301)
Sumber: S. Russel, P. Norving, Artificial Intelligence: A Modern Approach
Ringkasan
• Sebuah rational agent harus memiliki tujuan (goal)
• Sebuah task environment mendefiniskan performance
measure, environment, action, dan sensors (PEAS)
sebuah agent.
• Agent function memetakan persepsi terhadap tindakan.
• Agent program mengimplementasikan agent function.
• Jenis-jenis agent: simple reflex, model-based, goal-
based, utility-based, dan learning.
12/7/2012 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301) 24 / 25
12/7/2012 Agent Cerdas @ Kecerdasan Buatan
(KI092301) 25 / 25
Sumber :
1. Slide perkuliahan Stuart Russell's (Berkeley) http://aima.cs.berkeley.edu/
2. Slide perkuliahan Sistem Cerdas Ruli Manurung (Universitas Indonesia)
http://www.cs.ui.ac.id/WebKuliah/IKI30320/