1. introduction intelligent agent
TRANSCRIPT
Intelligent AgentAgent Cerdas
Mangaras Yanu F. [email protected]
Class Commitment Hari & jam kelas ? Banyak pertemuan ? Tugas ? Penilaian ?
Pre-Test Apa yang Anda ketahui tentang Kecerdasan Buatan (AI) ? Apa komponen penting dalam Kecerdasan Buatan (AI) ! Jelaskan perbedaan antara pemrograman aplikasi AI dan pemrograman konvensional ! Berikan contoh aplikasi AI dan Sistem Cerdas ! Selamat mengerjakan !
Intelligent AgentJawaban Pre-Test
Mangaras Yanu F. [email protected]
Definisi AIH. A. Simon [1987] : Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalahcerdas Rich and Knight [1991]: Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.
Komponen Kecerdasan BuatanKnowledge Base
Perbedaan Pemrograman AI & Konvensional
Contoh AI Turing Test Pengolahan Bahasa Alami Game Google Translate Robot
Introduction Intelligent AgentAgent Cerdas
Mangaras Yanu F. [email protected]
Pokok Bahasan Introduction Agen cerdas (1) Klasifikasi agen cerdas (2-3) Arsitektur agen cerdas (4) Metode pengembangan agen cerdas (5) Riset dan aplikasi agen cerdas (6) Implementasi agen cerdas (8) Collaborative, interface dan Mobile agent (9-11) Reaktive, Intra/Internet dan Heteregeneous agent (12-14) Hybrid agent (15)
What is an Intelligent Agent ?
What is AI ?Systems that think like humans System that think rationally
Systems that act like humans
System that act rationally
Acting Rationally
Acting Rationally: The Rational Agent Approach Rational behaviour doing the right thing, semaksimal mungkin bertujuan pada pencapaian sasaran (goal) dengan informasi yang tersedia. Agent adalah sebuah sistem yang mempersepsi lingkungan (melalui sensor) dan mengambil tindakan yang mempengaruhi lingkungan (melalui effector). Rational agent adalah agent yang melakukan tindakan yang berakibat yang terbaik. Tidak harus melalui proses penalaran logika.
Task EnvironmentKetika merancang sebuah agent, task environment atau lingkungan masalahnya harus didefinisikan seperti berikut ini: Percepts: apa saja yang menjadi input si agent? Actions: apa saja yang bisa dilakukan si agent? Goals: apa tujuan si agent? Environment: di manakah si agent berperan? P.A.G.E
Contoh Task Environment (1)Agent taksi otomatis yang menerima penumpang dan mengantarkannya ke tujuan. Percepts: video, speedometer, GPS Actions: setir, gas, rem, klakson Goals: mencapai tempat tujuan, selamat, berkendara dengan nyaman Environment: jalan raya, jalan tol, pedestrian, cuaca, lampu lalu-lintas
Contoh Task Environment (2)Agent sistem pendiagnosa medis yang memeriksa gejala pasien dan menyembuhkannya. Percepts: gejala penyakit, keluhan pasien Actions: bertanya, memeriksa dg stetoskop Goals: menyembuhkan pasien, meminimalisir biaya pengobatan Environment: pasien, rumah sakit, ambulance
Contoh Task Environment (3)