kecerdasan buatan

OUTLINE
Agen dan lingkungan
Rasionalitas
PEAS ( Perfomance measure , Environment , Actuators , Sensors )
Jenis-Jenis Lingkungan
Jenis-Jenis Agen
AGENT
Agent adalah sesuatu yang dapat mengesan ( percieving ) lingkungan ( environment ) nya
melalui  sensors dan bertindak ( Acting ) terhadap lingkungan tersebut melalui actuators
 AGEN MANUSIA
Sensor : mata , telinga , dan organ tubuh lain;
actuators : tangan , kaki , mulut , dan bagian tubuh lain

AGEN ROBOTIK
Sensor : kamera dan infrared range finders;
Actuators : berbagai macam motor

AGENT DAN LINGKUNGAN
fungsi agent memetakan dari sejarah persepsi dalam tindakan ( Actions )
program agent berjalan pada arsitektur fisik untuk menghasilkan f
agen = arsitektur + program
 AGEN RASIONAL
Sebuah agen haruslah mengarah kepada "lakukan hal yang benar" , berdasarkan kepada apa yang
dapat di pahaminya dan tindakan yang dapat di lakukannya. Tindakan yang benar adalah tindakan yang akan menyebabkan agen tersebut paling berhasil.
Pengukuran performance : sebuah kriteria objektif untuk keberhasilan sebuah perilaku agen
Mis., ukuran perfomance dari sebuah agen vacuum-cleaner dapat berupa besarnya jumlah debu yang di bersihkan , jumlah waktu yang di habiskan , jumlah listrik yang di konsumsi , jumlah kebisingan yang dihasilkan DLL
AGEN RASIONAL
Agen rasional : untuk setiap deretan persepsi yang mungkin , sebuah agen rasional hendaklah memilih satu tindakan yang di harapkan memaksimalkan ukuran performancenya , dengan adanya bukti yang di berikan oleh deretan presepsi dan apapun pengetahuan terpasang yang di miliki agen itu.

AGEN RASIONAL
Rasionalitas berbeda dari omniscience ( tahu segala /all knowing dengan pengetahuan tak berhingga )
Agen dapat melakukan tindakan untuk memodifikasi persepsi masa depan sedemikian hingga dapat memperoleh informasi yang berguna ( pengumpulan informasi , eksplorasi )
sebuah agen adalah otonom ( Autonomous ) apabila perilakunya di tentukan oleh pengalamannya sendiri ( dengan kemampuan belajar dan beradaptasi )


PEAS
 PEAS : Perfomance measure , Environment , Actuators , Sensors
Pertama-tama harus menentukan pengaturan untuk desain agen cerdas
Pertimbangkan Mis., tugas merancang supir taksi otomatis
perfomance measure : Aman , cepat , legal , perjalanan menyenangkan , maksimumkan keuntungan
Environment : jalan , trafik lain , pejalan kaki , pelanggan
actuators : kemudi , gas , rem , lampu sign , horn
Sensors : kamera , sonar , speedometer , GPS , odometer , engine sensors , keyboard
Jenis-Jenis Lingkungan
Fully observable ( vs. partially obervable ): Sensor-Sensor Sebuah agen memberinya akses ke keadaan lengkap lingkungannya pada setiap jangka waktu.
Determenistic( vs. stochastic ): Keadaan lingkungan berikutnya sepenuh di tentukan oleh keadaan sekarang dan tindakan yang di laksanakan oleh agen. ( jika lingkungan itu determenistik kecuali untuk tindakan agen-agen lain , maka lingkungannya adalah strategic )
Episodic( vs.sequential ): Pengalamn agen dibagi kedalam "episode-episode"atomik ( setiap episode terdiri dari si agen memahami ( perceiving ) dan kemudian melaksanakan satu tindakan dan pilihan tindakan dalam tiap episode hanya tergantung pada episode itu sendiri.
STRUKTUR AGEN
Perilaku agen : tindakan yang di lakukan setelah di berikan sembarang sekuen persepsi
Tugas Al adalah merancang program agen yang mengimplementasikan , fungsi agen yang memetakan persepsi ke tindakan
Diasumsikan program ini berjalan di beberapa alat komputasi yang di lengkapi sensors dan actuators ( di sebut arsitektur
Agent = arsitektur + program
Program yang di pilih harus sesuai dengan arsitektur tersebut.
 cth : action : Walk -> arsitekturnya hendaklah memliki kaki
 PROGRAM-PROGRAM AGEN
Empat jenis dasar untuk menambah generalitas :
Simple reflex agents
model-based reflex agents
goal-based agents
utility-based agents