Dalam kesempatan kali ini saya akan membahas bagian penting dari Kecerdasan Buatan. Ya benar, saya akan menjabarkan apa itu sistem cerdas dan kemudian membedakan 6 jenis Lingkungan agen cerdas lengkap dengan contoh yang ada di sekitar kita.
Kecerdasan Buatan bahasa kerennya AI (Artificial Intelligence) menjadi bahan khayalan pada era 1980an - 1990an, yang tidak diduga-duga beberapa dari itu bisa jadi kenyataan dalam kehidupan kita sekarang. Banyak sekali film-film genre Sci-Fi era itu menampilkan adegan dengan robot-robot beserta kecerdasannya, terlihat robot/mobil dapat berinteraksi dengan manusia dan mampu menentukan keinginannya sendiri dengan rasional.
Kecerdasan Buatan bahasa kerennya AI (Artificial Intelligence) menjadi bahan khayalan pada era 1980an - 1990an, yang tidak diduga-duga beberapa dari itu bisa jadi kenyataan dalam kehidupan kita sekarang. Banyak sekali film-film genre Sci-Fi era itu menampilkan adegan dengan robot-robot beserta kecerdasannya, terlihat robot/mobil dapat berinteraksi dengan manusia dan mampu menentukan keinginannya sendiri dengan rasional.
Sistem Cerdas
Nah untuk lebih memahami apa itu Kecerdasan Buatan kita akan mempelajari isi dari sistem cerdas. SISTEM CERDAS adalah sekumpulan agen cerdas yang bekerjasama sehingga membentuk sebuah sistem di mana semuanya saling berkaitan untuk tujuan tertentu.- Contoh Sistem Cerdas: Google Maps
Agen Cerdas
Kecerdasan buatan bisa didefinisikan sebagai studi agen rasional. Agen yang rasional bisa berupa apa saja yang dapat membuat keputusan, sebagai orang, perusahaan, mesin, atau perangkat lunak. Agen cerdas melakukan tindakan dengan hasil terbaik setelah mempertimbangkan persepsi masa lalu dan saat ini. Sistem Cerdas terdiri dari agen dengan lingkungannya. Setiap agen cerdas pasti bertindak dan memiliki sifat dalam lingkungan.$ads={2}
1. Fully observable vs. Partially observable
Fully: Ketika sensor pada sebuah agen dapat mengakses keseluruhan keadaan pada lingkungan, maka lingkungan itu dapat dikatakan fully observable terhadap agen.
Contoh: Google Maps dapat bekerja dengan baik sesuai apa yang ada di Peta. Jika lokasi belum ada di peta tentu google maps tidak bisa menavigasi ke lokasi tersebut.
Partially: Ketika sensor mengalami gangguan atau memiliki batasan kemampuan untuk melakukan observasi.
Contoh: Mobil bersensor mendeteksi jika di depannya ada sebuah Truk, namun Mobil itu tidak dapat mendeteksi di depan Truk ada apa.
2. Single agent vs. Multi agent
Single-agent: Sebuah agen cerdas yang berdiri sendiri tanpa kerjasama dengan agen cerdas yang lain.
Contoh: Agen cerdas buka-tutup pintu otomatis tidak bekerjasama dengan agen cerdas yang lain.
*note: Sistem Cerdas terdiri dari beberapa agen cerdas, namun 1 agen cerdas saja juga bisa dikatakan sebagai sistem cerdas, asal kita memahami betul agen cerdas tersebut.
Multi-agent: Agen cerdas yang bekerjasama dengan agen cerdas yang lain untuk memaksimalkan kemampuannya.
Contoh: Pencari rute Google Maps, membutuhkan bantuan agen cerdas deteksi kemacetan dan estimasi waktu.
3. Episodic vs. Sequential
Episodic: Aksi yang dilakukan saat ini tidak berpengaruh pada aksi selanjutnya.
Contoh: Agen cerdas pemilih rute di Google Maps per pencarian, misal mencari rute ke Lokasi A lalu selesai, kemudian mencari rute ke Lokasi B, tentu pencarian sebelumnya tidak mempengaruhi pencarian selanjutnya.
Sequential: Aksi yang dilakukan sekarang berpengaruh pada aksi selanjutnya.
Contoh: Agen cerdas di Google Assistant, jika kita sering melihat skor Pertandingan Sepak Bola Liga Inggris tentu Google Assistant akan menyimpan data itu untuk kemudian selanjutnya menyarankan kita untuk melihat skor Pertandingan sejenisnya tanpa kita mencarinya.
4. Deterministic vs. Stochastic
Deterministic: Sesuatu yang Pasti.
Contoh: Penayangan Harga tiket pesawat, harganya pasti sesuai yang ditayangkan berdasarkan informasi penerbangan.
Stochastic: Ada ketidakpastian.
Contoh: Ada ketidakpastian Google Maps karena tidak bisa melihat kondisi jalan secara real-time apakah benar-benar macet atau ditutup.
5. Static vs. Dynamic
Static: Apabila lingkungan tidak berubah saat agen sedang mengambil keputusan, maka lingkungan tersebut bersifat static.
Contoh: Agen cerdas penentu jalur pada Google Maps, jalur atau jalan fisik pada peta bersifat tetap, jarang berubah.
Dynamic: Apabila lingkungan dapat berubah saat agen sedang mengambil keputusan, maka lingkungan tersebut bersifat dynamic.
Contoh: Agen cerdas estimasi waktu pada Google Maps, waktu yang diperkirakan dapat berubah-ubah tergantung kondisi jalan.
6. Discrete vs. Continuous
Discrete: Jumlah aksi dan persepsi Terbatas, lengkapnya apabila tindakan yang akan diterima dan dilakukan oleh agen telah di tetapkan dengan jelas.
Contoh: Permainan Catur, karena langkah yang diambil terbatas dan telah ditentukan dalam peraturan.
Continuous: Jumlah aksi dan persepsi bisa berubah, lengkapnya apabila tindakan yang akan diterima dan dilakukan oleh agen tidak ditetapkan dan bisa berubah-ubah.
Contoh: Agen cerdas estimasi waktu, bisa terus berubah-ubah tergantung kondisi jalan macet, macet pun tidak dapat didaftarkan dengan mudah misal: macet ringan, sedang atau parah.
- Contoh Agen Cerdas dari Google Maps: agen cerdas untuk memilih rute, agen cerdas untuk memilih waktu, agen cerdas untuk rekomendasi pencarian, agen cerdas untuk sensor wajah/plat nomor kendaraan, dll.
Lingkungan Agen Cerdas
Lingkungan agen cerdas adalah penyebab dari tindakan Agen Cerdas, seperti agen cerdas penentu rute, tindakannya untuk memilih jalur. Jalur yang ditentukan salah satunya berdasarkan data estimasi waktu, jadi waktu itu adalah lingkungannya. Lingkungan agen cerdas terdiri dari 6 bagian yang akan saya jelaskan di bawah ini untuk lebih jelasnya + contohnya.6 Jenis Lingkungan Agen Cerdas
$ads={2}1. Fully observable vs. Partially observable
Fully: Ketika sensor pada sebuah agen dapat mengakses keseluruhan keadaan pada lingkungan, maka lingkungan itu dapat dikatakan fully observable terhadap agen.
Contoh: Google Maps dapat bekerja dengan baik sesuai apa yang ada di Peta. Jika lokasi belum ada di peta tentu google maps tidak bisa menavigasi ke lokasi tersebut.
Partially: Ketika sensor mengalami gangguan atau memiliki batasan kemampuan untuk melakukan observasi.
Contoh: Mobil bersensor mendeteksi jika di depannya ada sebuah Truk, namun Mobil itu tidak dapat mendeteksi di depan Truk ada apa.
2. Single agent vs. Multi agent
Single-agent: Sebuah agen cerdas yang berdiri sendiri tanpa kerjasama dengan agen cerdas yang lain.
Contoh: Agen cerdas buka-tutup pintu otomatis tidak bekerjasama dengan agen cerdas yang lain.
*note: Sistem Cerdas terdiri dari beberapa agen cerdas, namun 1 agen cerdas saja juga bisa dikatakan sebagai sistem cerdas, asal kita memahami betul agen cerdas tersebut.
Multi-agent: Agen cerdas yang bekerjasama dengan agen cerdas yang lain untuk memaksimalkan kemampuannya.
Contoh: Pencari rute Google Maps, membutuhkan bantuan agen cerdas deteksi kemacetan dan estimasi waktu.
3. Episodic vs. Sequential
Episodic: Aksi yang dilakukan saat ini tidak berpengaruh pada aksi selanjutnya.
Contoh: Agen cerdas pemilih rute di Google Maps per pencarian, misal mencari rute ke Lokasi A lalu selesai, kemudian mencari rute ke Lokasi B, tentu pencarian sebelumnya tidak mempengaruhi pencarian selanjutnya.
Sequential: Aksi yang dilakukan sekarang berpengaruh pada aksi selanjutnya.
Contoh: Agen cerdas di Google Assistant, jika kita sering melihat skor Pertandingan Sepak Bola Liga Inggris tentu Google Assistant akan menyimpan data itu untuk kemudian selanjutnya menyarankan kita untuk melihat skor Pertandingan sejenisnya tanpa kita mencarinya.
4. Deterministic vs. Stochastic
Deterministic: Sesuatu yang Pasti.
Contoh: Penayangan Harga tiket pesawat, harganya pasti sesuai yang ditayangkan berdasarkan informasi penerbangan.
Stochastic: Ada ketidakpastian.
Contoh: Ada ketidakpastian Google Maps karena tidak bisa melihat kondisi jalan secara real-time apakah benar-benar macet atau ditutup.
5. Static vs. Dynamic
Static: Apabila lingkungan tidak berubah saat agen sedang mengambil keputusan, maka lingkungan tersebut bersifat static.
Contoh: Agen cerdas penentu jalur pada Google Maps, jalur atau jalan fisik pada peta bersifat tetap, jarang berubah.
Dynamic: Apabila lingkungan dapat berubah saat agen sedang mengambil keputusan, maka lingkungan tersebut bersifat dynamic.
Contoh: Agen cerdas estimasi waktu pada Google Maps, waktu yang diperkirakan dapat berubah-ubah tergantung kondisi jalan.
6. Discrete vs. Continuous
Discrete: Jumlah aksi dan persepsi Terbatas, lengkapnya apabila tindakan yang akan diterima dan dilakukan oleh agen telah di tetapkan dengan jelas.
Contoh: Permainan Catur, karena langkah yang diambil terbatas dan telah ditentukan dalam peraturan.
Continuous: Jumlah aksi dan persepsi bisa berubah, lengkapnya apabila tindakan yang akan diterima dan dilakukan oleh agen tidak ditetapkan dan bisa berubah-ubah.
Contoh: Agen cerdas estimasi waktu, bisa terus berubah-ubah tergantung kondisi jalan macet, macet pun tidak dapat didaftarkan dengan mudah misal: macet ringan, sedang atau parah.