Pengenalan Intelligent Agents
Kategorisasi AISystems that think like humans Systems that think rationally y
Systems that act like humanKeywords: think, act, human, rational3/29/2010
Systems that act rationally y
Pengenalan Intelligent Agents
2
Acting Rationally: The Rational Agent Approach A hRational 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 p p penalaran logika. g3/29/2010 Pengenalan Intelligent Agents 3
Konsep Rational Agent (1)
Percepts: input yang diterima melalui sensor si agent Percepts sequence: sejarah input si agent Action: tindakan yang dilakukan oleh agent melalui actuators Environment: lingkungan tempat si agent berada Lalu.. Sebenarnya si agent i i mau ngapain?! GOAL L l S b i t ini i ?!3/29/2010 Pengenalan Intelligent Agents 4
Konsep Rational Agent (2)Rational melakukan hal yang terbaik (tidak harus melalui pemikiran yang rasional) Kita harus mendefinisikan tujuan dari si agent Goal bisa dinyatakan sebagai performance measure G l bi di t k b i f sebagai ukuran kinerja si agent Contoh:Goal Lulus Kuliah Juara Liga Orang Kaya Orang Alim Performance Measure IPK Posisi Klasmen Jumlah Kekayaan Tingkat Keimanan??
3/29/2010
Pengenalan Intelligent Agents
5
Task EnvironmentKetika merancang sebuah agent, task environment atau lingkungan masalahnya harus didefinisikan seperti berikut ini:
Percepts: apa saja yang menjadi iinput sii agent? t j j di t t? Actions: apa saja yang bisa dilakukan si agent? Goals: apa tujuan si agent? ? Environment: di manakah si agent berperan?
P.A.G.E3/29/2010 Pengenalan Intelligent Agents 6
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
3/29/2010
Pengenalan Intelligent Agents
7
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
3/29/2010
Pengenalan Intelligent Agents
8
Contoh Task Environment (3)Agent type
Percepts
Actions
Goals
Environment
Medical diagnosis system
Symptoms, findings, patient's answers
Questions, tests, treatments
Healthy patients, minimize costs
Patient, hospital
Satellite image analysis system
Pixels of varying intensity, color
Print a categorization of scene
Correct categorization
Images from orbiting satellite
Part-picking robot
Pixels of varying intensity
Pick up parts and sort into bins
Place parts in correct bins
Conveyor belts with parts
Refinery controller
Temperature, p , pressure readings
Open, close valves; adjust temperature
Maximize purity, yield, safety
Refinery
Interactive English g tutor
Typed words
Print e e c ses, t exercises, suggestions, corrections
Maximize student's score on test
Set of students
Jenis Program AgentAgent taksi otomatis & sistem pendiagnosa medis program agent Beberapa tipe program agent (Russel & Norvig):Simple reflex agents Model-based Reflex agents Goal-based agents G lb d t Utility-based agents
3/29/2010
Pengenalan Intelligent Agents
10
Simple Reflex Agent
Hanya berdasarkan percept terakhir3/29/2010 Pengenalan Intelligent Agents 11
Model based Model-based Reflex Agent
Memiliki representasi internal mengenai keadaan lingkungan3/29/2010 Pengenalan Intelligent Agents 12
Goal based Goal-based Agent
Memiliki informasi mengenai tujuan, memilih tindakan yang mencapai tujuan3/29/2010 Pengenalan Intelligent Agents 13
Utility based Utility-based Agent
Melakukan penilaian kuantitatif terhadap suatu lingkungan3/29/2010 Pengenalan Intelligent Agents 14
Jenis EnvironmentAccessible vs inaccessible semua informasi yang relevan diketahui Deterministic vs nondeterministic next state = current state + action t t t t t t ti Episodic vs nonepisodic apakah bergantung pada episode sebelumnya? episode Static vs dynamic apakah environment berubah jika agent tidak bertindak? p j g Discrete vs continuous informasi yang diserap dan tindakan yang dilakukan terbatas atau tidak?3/29/2010 Pengenalan Intelligent Agents 15
Environment Chess with a clock
Accessible Yes
Deterministic Yes
Episodic No
Static Semi
Discrete Yes
Chess without a clock Poker Backgammon Taxi driving
Yes No Yes No
Yes No No No
No No No No
Yes Yes Yes No
Yes Yes Yes No
Medical diagnosis system
No
No
No
No
No
Image-analysis system Part-picking robot Refinery controller Interactive English tutor
Yes No No No
Yes No No No
Yes Yes No No
Semi No No No
No No No Yes
