Agen dalam Kecerdasan Buatan

CODEORAYO COMMUNITY General Artificial intelligence Agen dalam Kecerdasan Buatan

  • Post
    Agen dalam Kecerdasan Buatan

    Sistem AI dapat didefinisikan sebagai studi tentang agen rasional dan lingkungannya. Agen merasakan lingkungan melalui sensor dan bertindak atas lingkungan mereka melalui aktuator. Agen AI dapat memiliki sifat mental seperti pengetahuan, keyakinan, niat, dll.

    Apa itu Agen?

    Agen dapat berupa apa saja yang mempersepsikan lingkungannya melalui sensor dan bertindak atas lingkungan tersebut melalui aktuator. Seorang Agen berjalan dalam siklus mengamati , berpikir , dan bertindak . Agen dapat berupa:

    • Agen Manusia: Agen manusia memiliki mata, telinga, dan organ lain yang bekerja untuk sensor dan tangan, kaki, saluran vokal berfungsi untuk aktuator.
    • Agen Robot: Agen robotik dapat memiliki kamera, pencari jarak inframerah, NLP untuk sensor dan berbagai motor untuk aktuator.
    • Agen Perangkat Lunak: Agen perangkat lunak dapat memiliki penekanan tombol, konten file sebagai input sensorik dan bertindak atas input tersebut dan menampilkan output di layar.

    Karenanya dunia di sekitar kita penuh dengan agen seperti termostat, ponsel, kamera, bahkan kita juga agen.

    Sebelum melangkah maju, kita harus mengetahui terlebih dahulu tentang sensor, efektor, dan aktuator.

    Sensor: Sensor adalah perangkat yang mendeteksi perubahan lingkungan dan mengirimkan informasi ke perangkat elektronik lainnya. Seorang agen mengamati lingkungannya melalui sensor.

    Aktuator: Aktuator adalah komponen mesin yang mengubah energi menjadi gerakan. Aktuator hanya bertanggung jawab untuk menggerakkan dan mengendalikan suatu sistem. Aktuator dapat berupa motor listrik, roda gigi, rel, dll.

    Efektor: Efektor adalah perangkat yang mempengaruhi lingkungan. Efektor dapat berupa kaki, roda, lengan, jari, sayap, sirip, dan tampilan layar.

    Agen Cerdas:

    Agen cerdas adalah entitas otonom yang bertindak atas lingkungan menggunakan sensor dan aktuator untuk mencapai tujuan. Agen cerdas dapat belajar dari lingkungan untuk mencapai tujuan mereka. Termostat adalah contoh agen cerdas.

    Berikut adalah empat aturan utama untuk agen AI:

    • Aturan 1: Agen AI harus memiliki kemampuan untuk memahami lingkungan.
    • Aturan 2: Pengamatan harus digunakan untuk membuat keputusan.
    • Aturan 3: Keputusan harus menghasilkan tindakan.
    • Aturan 4: Tindakan yang dilakukan oleh agen AI harus merupakan tindakan yang rasional.

    Agen Rasional:

    Agen rasional adalah agen yang memiliki preferensi yang jelas, model ketidakpastian, dan bertindak sedemikian rupa untuk memaksimalkan ukuran kinerjanya dengan semua tindakan yang mungkin dilakukan.

    Seorang agen rasional dikatakan melakukan hal-hal yang benar. AI adalah tentang menciptakan agen rasional untuk digunakan dalam teori permainan dan teori keputusan untuk berbagai skenario dunia nyata.

    Bagi seorang agen AI, tindakan rasional adalah yang terpenting karena dalam algoritma pembelajaran penguatan AI, untuk setiap tindakan terbaik, agen mendapatkan hadiah positif dan untuk setiap tindakan yang salah, agen mendapat hadiah negatif.

    Catatan: Agen rasional dalam AI sangat mirip dengan agen cerdas.

    Rasionalitas:

    Rasionalitas seorang agen diukur dengan ukuran kinerjanya. Rasionalitas dapat dinilai berdasarkan poin-poin berikut:

    • Ukuran kinerja yang mendefinisikan kriteria sukses.
    • Pengetahuan agen sebelumnya tentang lingkungannya.
    • Tindakan terbaik yang dapat dilakukan agen.
    • Urutan persepsi.

    Catatan: Rasionalitas berbeda dengan Mahatahu karena agen Mahatahu mengetahui hasil aktual dari tindakannya dan bertindak sesuai dengan itu, yang tidak mungkin dilakukan dalam kenyataan.

    Struktur Agen AI

    Tugas AI adalah merancang program agen yang mengimplementasikan fungsi agen. Struktur agen cerdas merupakan kombinasi arsitektur dan program agen. Itu dapat dilihat sebagai:

    1. Agen = Arsitektur + Program Agen

    Berikut adalah tiga istilah utama yang terlibat dalam struktur agen AI:

    Arsitektur: Arsitektur adalah mesin yang dijalankan oleh agen AI.

    Fungsi Agen: Fungsi agen digunakan untuk memetakan persepsi ke suatu tindakan.

    1. f: P * → A

    Program agen: Program agen merupakan implementasi dari fungsi agen. Program agen dijalankan pada arsitektur fisik untuk menghasilkan fungsi f.

    Representasi PEAS

    PEAS adalah jenis model tempat agen AI bekerja. Ketika kita mendefinisikan agen AI atau agen rasional, maka kita dapat mengelompokkan propertinya di bawah model representasi PEAS. Itu terdiri dari empat kata:

    • P: Ukuran kinerja
    • E: Lingkungan
    • J: Aktuator
    • S: Sensor

    Di sini ukuran kinerja adalah tujuan untuk keberhasilan perilaku agen.

    PEAS untuk mobil self-driving:

    Misalkan mobil self-driving maka representasi PEAS akan menjadi:

    Kinerja: Keamanan, waktu, legal drive, kenyamanan

    Lingkungan: Jalan, kendaraan lain, rambu jalan, pejalan kaki

    Aktuator: Kemudi, akselerator, rem, sinyal, klakson

    Sensor: Kamera, GPS, speedometer, odometer, akselerometer, sonar.

    Contoh Agen dengan representasi PEAS mereka

    AgenUkuran kinerjaLingkungan HidupAktuatorSensor
    1. Diagnosis Mediso    Pasien yang sehat

    o    Biaya yang diminimalkan

    o    Sabar

    o    RSUD

    o    Staf

    o    Tes

    o    Perawatan

    Keyboard
    (Masuknya gejala)
    2. Penyedot Debuo    Kebersihan

    o    Efisiensi

    o    Daya tahan baterai

    o    Keamanan

    o    Kamar

    o    Meja

    o    Lantai kayu

    o    Karpet

    o    Berbagai kendala

    o    Roda

    o    Kuas

    o    Ekstraktor Vakum

    o    Kamera

    o    Sensor pendeteksi kotoran

    o    Sensor tebing

    o    Sensor Benturan

    o    Sensor Dinding Inframerah

    3. Robot yang Memilih Sebagiano    Persentase bagian di nampan yang benar.o    Sabuk konveyor dengan bagian-bagian,

    o    Bins

    o    Lengan Bersendi

    o    Tangan

    o    Kamera

    o    Sensor sudut sambungan.

     

     

     

    credit. javatpoint

     

Tagged: 

  • You must be logged in to reply to this topic.