Ringkasan Sistem Cerdas, AI, Konsep Agen Cerdas, Contoh Agen Cerdas

SISTEM CERDAS

A. Definisi
                                  

Kecerdasan buatan merupakan cabang salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia, dan dalam merepresentasikan pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan dan proses informasi berdasarkan metode heuristic1 atau dengan berdasarkan sejumlah aturan.
Artificial Intelligence (AI) merupakan sub bidang pengetahuan komputer yang khusus ditujukan untuk membuat software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia.

Domain Penelitian dalam kecerdasan buatan :

a. Mundane task
1. Persepsi (vision & speech).
2. Bahasa alami (understanding, generation & translation).
3. Pemikiran yang bersifat commonsense.
4. Robot control.

b. Formal task

Permainan/games.
Matematika (geometri, logika, kalkulus integral, pembuktian).

c. Expert task

Analisis finansial.
Analisis medikal.
Analisis ilmu pengetahuan.
Rekayasa (desain, pencarian kegagalan, perencanaan manufaktur).

3. Sudut pandang Bisnis.

Kecerdasan buatan adalah kumpulan peralatan yang sangat powerfull dan metodologis dalam menyelesaikan masalah-masalah bisnis.

4. Sudut pandang Pemrograman.

Kecerdasan buatan meliputi studi tentang pemrograman simbolik, penyelesaian masalah (problem solving) dan pencarian (searching).
Penerapan Konsep.

B. Karakteristik Sistem Cerdas


Tujuan diciptakanya sistem cerdas
1. Untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah,masalah yang biasa diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misalnya pengolahan citra,perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.
2. Untuk meningkatkan pengertian/pemahaman kita pada bagaimana otak manusia bekerja

Katakteristik sistem cerdas:

• a. Memiliki fasilitas informasi yang handal
• b. Mudah dimodifikasi
• c. Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer
• d. Memilki kemampuan untuk belajar beradaptasi.
• e. Bekerja secara sistematis berdasarkan pengetahuan dan mekanisme tertentu.
• f. Dapat menalar data-data yang tidak pasti dan memberikan beberapa alasan pemilihan.
• g. Dikembangkan secara bertahap dan terbatas pada bidang keahlian tertentu saja.
• h. Outputnya yang dihasilkan sesuai dengan apa yang kita harapkan.

Contoh bidang yang menggunakan sistem cerdas
a.       Bidang pendidikan : robot education
b.      Bidang kedokteran :  sistem pakar,jaringan syafar tiruan,logika fuzzy dan algoritma genetic
c.       Bidang Keamanan Dan Pertahanan (militer) : penerapan virtual reality untuk latihan perang                dan sebagainya
d.      Bidang ekonomi & bisnis : sistem prediksi kurs mata uanag
e.      Bidang pertanian : menganalilis kualitas tanaman

f.       Bidang teknik dan rekayasa : kecerdasan dalam robotC. Contoh Sistem Cerdas Dalam Bisnis

•Falcon: Software Deteksi penipuan kartu kredit, menawarkan perbaikan 30-70% daripada metode     yang telah ada (contoh neural network).
•MetLife insurance menggunakan tool ekstraksi informasi otomatis dari aplikasi MITA (contoh            language technology)
•Rekomendasi personal (Personalized) daftar saluran TV berbasis Internet, (contoh intelligent agent)
•FASTrak-Apt: teknologi perencanaan konstruksi apartemen, Hyundai, (contoh proyek Case Based Reasoning)

•US Occupational Safety & Health Administration (OSHA) menggunakan “penasehat pakar" untuk      membantu mengidentifikasi kebakaran & bahaya keselamatan lain pada tempat kerja (contoh expert    system).

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

A. Definisi AI 

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) istilah yang mungkin akan mengingatkan kita akan kehebatan optimus prime dalam film The Transformers. Kecerdasan buatan memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot yang dapat berperilaku seperti manusia. Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Knight [1991]).

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan (Encyclopedia Britannica).

Istilah AI pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di Konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, AI terus dikembangkan sebab berbagai penelitian mengenai teori-teori dan prinsip-prinsipnya juga terus berkembang. Meskipun istilah AI baru muncul tahun 1956, tetapi teori-teori yan gmengarah ke AI sudah muncul sejak tahun 1941. Berikut tahapan-tahapan sejarah perkembangan AI :

•  Era Komputer Elektronik (1941) Pada tahun 1941 telah ditemukan alat penyimpanan dan pemrosesan informasi. Penemuan tersebut dinamakan komputer elektronik yang dikembangkan di USA dan Jerman. Komputer pertama ini memerlukan ruangan yang luas dan ruang AC yang terpisah. Saat itu komputer melibatkan konfigurasi ribuan kabel untuk menjalankan suatu program. Hal ini sangat merepotkan para programmer.

• Masa - Masa Persiapan AI (1943 - 1956 )

Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitt mengemukakan tiga hal : pengetahuan fisiologi dasar dan fungsi sel syaraf dalam otak, analisa formal tentang logika proposisi, dan teori komputasi Turing. Mereka berhasil membuat suatu model sel syaraf tiruan di mana setiap sel syaraf digambarkan sebagai ‘on’ dan ‘off’. Mereka menunjukkan bahwa setiap fungsi dapat dihitung dengan suatu jaringan sel syaraf dan bahwa semua hubungan logis dapat diimplementasikan dengan struktur jaringan yang sederhana.

Pada tahun 1950, Nobert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip-prinsip teori feedback. Contoh yang terkenal adalah thermostat. Penemuan ini juga merupakan awal dari perkembangan AI.

Pada tahun 1956, John McCarthy meyakinkan Minsky, Claude Shannon dan Nathaniel Rochester untuk membantunya melakukan penelitian dalam bidan Otomata, Jaringan Syaraf dan pembelajaran intelijensia. Mereka mengerjakan proyek ini selama 2 bulan di Dartsmouth. Hasilnya adalah program yang mampu berpikir non-numerik dan menyelesaikan masalah pemikira, yang dinamakan Principia Mathematica. Hal ini menjadikan McCarthy disebut sebagai Father of AI (Bapak AI).

AGEN CERDAS

Apa itu 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.

Agen cerdas adalah sebuah agen yang menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan.Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kecerdasan buatan sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia (atau mungkin lebih baik dari pikiran manusia). Ilmu AI dalam permainan umumnya digunakan untuk membuat agen yang dapat mengambil tindakan, memiliki kecerdasan, dan bisa memahami keputusan terhadap kondisi permainan yang dinamis.

Sifat Agent

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.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 kinerjanyaKonsep 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

·         Sensor: Kamera, sonar, speedometer, GPS, odometer, sensor mesin, keyboard

Jenis Lingkungan 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.
• Berikut adalah contoh contoh Agen Cerdas : 
  
  Agent : Taxi Otomatis 
  
  
  
  
  Sebuah agent taksi otomatis yang menerima penumpang dan mengantarkannya ke tujuan. Task Environment :
  ·         Performance measure: keamanan, kecepatan, legalitas, kenyamanan perjalanan,                                     keuntungan.
  ·        Environment: jalanan, lampu merah, lalulintas, pejalan kaki, cuaca.
  ·        Actuators: stir arah, gas, rem, klakson, sinyal kiri/kanan.
  ·        Sensors: kamera, sonar, speedometer, GPS, odometer, accelerometer, mesin sensor,                               keyboard.
  
  
  
  
  Agent : Medical Diagnosis System
  
  
  
  
  
  
  

  Sebuah agent Medical diagnosis system yang mendiagnosa pasien secara otomatis. Task Environment :

  ·         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).

Sumber :

 https://evangelinosite.wordpress.com/2017/10/21/agent-konsep-agent-definisi-serta-contoh/

http://w3ight.blogspot.com/2013/11/mendeskripsikan-agen-cerdas.html

http://whitetartarsauce.blogspot.com/2018/11/definisi-dan-konsep-agen-cerdas.html?m=1

http://web.if.unila.ac.id/purmanailuswp/2015/09/13/pengertian-artificial-intelligence-kecerdasan-buatan/
http://aldririzkykurniawanark.blogspot.com/2016/01/sejarah-dan-perkembangan-ai.html
http://12112682.blogspot.com/2017/01/pengertian-sistem-cerdas-kecerdasan.html
http://sherlianna.blogspot.com/2016/09/sistem-cerdas-dan-kegunaanya.html
https://www.coursehero.com/file/pq1bpk/Sistem-Cerdas-dalam-Bisnis-Contoh-Falcon-Software-Deteksi-penipuan-kartu-kredit/