Saturday, October 21, 2017

Intelligent Agents: Definisi, Konsep dan Contoh

Kategori: Tulisan

Dalam tulisan kali ini akan dijelaskan tentang Intelligent Agents, mulai dari definisi, konsep dan contohnya dalam kehidupan sehari-hari.

A. Definisi

Secara umum Intelligent Agents dapat dipahami sebagai sebuah entitas berdiri sendiri yang bekerja dengan cara melakukan observasi terhadap lingkungan sekitar melalui sensor dan bertindak terhadap lingkungan melalui aktuator dalam mengarahkan aktivitasnya untuk mencapai tujuannya. Jika dilihat dari siapa yang menjadi agen, maka apa yang menjadi sensor dan aktuatornya dapat dijelaskan sebagai berikut:
  1. Manusia - sensor: mata, telinga dan organ panca indera lainnya, aktuator: tangan, kaki, mulut dan lainnya.
  2. Robot - sensor: kamera, alat penjejak inframerah, aktuator: motor penggerak yang ditanamkan ke dalam sistem.
  3. Perangkat lunak - sensor: input dari keyboard, pembacaan isi file dan penerimaan paket pada jaringan, aktuator: tampilan pada layar, penulisan file dan pengiriman paket pada jaringan.
Apabila dijelaskan dalam diagram, maka secara dasar pola dari intelligent agent menjadi seperti di gambar berikut ini:
Pola kerja dari intelligent agent terhadap lingkungan sekitarnya
Sehingga dapat dikatakan bahwa intelligent agent berfungsi sebagai agen yang memetakan persepsi yang diterima dari lingkungan untuk kemudian diproses menjadi tindakan yang akan diterapkan kepada lingkungan. Adapun fungsinya sendiri yaitu [f: P* -> A], dengan simbol P* menggambarkan persepsi, dan A menggambarkan sang agent itu sendiri. Ada beberapa tipe dari sebuah agent dalam praktik sehari-harinya, yaitu:
  1. Goal-based - mementingkan tujuan tanpa mensyaratkan cara-cara tertentu dalam menempuh jalan untuk mencapai tujuannya, sehingga satu tujuan dapat dicapai dengan cara yang berbeda.
  2. Utility-based - membutuhkan tujuan untuk mengetahui situasi mana yang diharapkan.
  3. Learning - agent akan mempelajari lingkungan terlebih dahulu sebelum kemudian melakukan tindakan untuk mencapai tujuannya.
  4. Simple reflex - dalam prosesnya agent akan melakukan tindakan berdasarkan persepsi yang diterima hanya berdasarkan apa yang dilihatnya.
  5. Model-based reflex - sebelum melakukan tindakan, agent terlebih dahulu melihat contoh dari tindakan yang seharusnya dilakukan terhadap lingkungan.
Sedangkan untuk jenis dari lingkungannya sendiri, terdapat beberapa jenis lingkungan dalam hubungan intelligence yang dimana jenisnya yaitu sebagai berikut:
  1. Fully observable
  2. Deterministic
  3. Episodic
  4. Static
  5. Discrete
  6. Single agent
B. Konsep

Dalam intelligent agent, terdapat konsep rasionalitas yang mencerminkan tentang bagaimana sebuah agent dapat bekerja secara benar dan ideal. Konsep rasionalitas ini menetapkan standar tentang pengukuran kemampuan dari agent dalam menyelesaikan masalah secara objektif dan rasional, yang dimana kedua poin ini adalah poin yang paling penting dalam menentukan kesempurnaan hasil pekerjaan dari agent tersebut. Pada konsep rasionalitas intelligent agent, yang dapat dianggap sebagai yang benar adalah agent yang paling sukses dalam menyelesaikan seluruh pekerjaannya, dengan 4 hal berikut menjadi penentu dari kesuksesan tersebut:
  1. Kemampuan yang terukur
  2. Pengetahuan tentang lingkungan yang didapat sebelumnya
  3. Tindakan yang dilakukan
  4. Urutan persepsi dalam penyelesaian pekerjaan
Adapun agent dapat melakukan tindakannya sesuai dengan yang diharapkan untuk memodifikasi persepsi yang akan datang dengan memanfaatkan informasi yang didapat dari tindakan yang telah dilakukan sebelumnya. Informasi-informasi yang bermanfaat tersebut menentukan seberapa besar pengalaman yang dimiliki oleh agent tersebut, sehingga ke depannya agent dapat bekerja secara otonom dengan mengandalkan pengalaman serta kemampuan untuk belajar dan beradaptasi dengan lingkungan yang senantiasa terus berubah dari waktu ke waktu.

C. Contoh

Ada beberapa contoh dari intelligent agent yang dapat ditemui di kehidupan sehari-hari, dengan beberapa di antaranya yaitu:
  • Sistem Diagnosa Medis
    • Performance measure: kesembuhan pasien, biaya perawatan yang minim dan sengketa
    • Environment: pasien, rumah sakit, dokter
    • Actuators: layar monitor
    • Sensors: keyboard
  • Robot Pabrik Penjamin Mutu
    • Performance measure: persentase jumlah komponen yang diletakkan secara benar
    • Environment: ban berjalan, komponen yang diuji, wadah tampungan
    • Actuators: gerak lengan dan tangan robot
    • Sensors: kamera, sensor fisik
Dari beberapa contoh di atas ada sebuah pola pendeskripsian lingkungan kerja dari intelligent agent yang dinamakan sebagai PEAS, yaitu Performance, Environment, Actuators dan Sensors. Definisi dari pola ini akan dijelaskan di entry berikutnya dari blog ini.

D. Sumber

http://maukar.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/42871/Agent.pdf
Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2, chpt. 2
http://artikel-teknologi-informasi.blogspot.co.id/2012/11/pengertian-agent-pada-ai-artificial.html
http://share.its.ac.id/pluginfile.php/1358/mod_resource/content/1/2._Agent_Cerdas.pdf
http://www.academia.edu/8327033/SWARM_INTELLIGENCE_INTELLIGENT_AGENT_Penerapan_Intelligent_Agent_Pada_E-Commerce

No comments:

Post a Comment