1.4.1. Agen dan lingkungannya

Setelah sebelumnya saya membuat postingan artikel mengenai Aplikasi Artifical Intelligent Pada Lingkungan Ilmu Kesehatan dan Kedokteran, kali ini saya akan memberi sedikit pengertian mengenai Agent. Apa itu agent?
Pengertian sebuah AGENT adalah segala sesuatu yang dapat dipandang sebagaimana mengamati lingkungannya melalui sensor dan bertindak atas lingkungan yang melalui efektor. Agen manusia memiliki mata, telinga, dan organ lain untuk sensor, dan tangan, kaki, mulut, dan bagian tubuh lainnya untuk efektor. Sebuah pengganti agen robot kamera dan berbagai pencari inframerah untuk sensor dan berbagai motor untuk efektor. Dapat digambarkan secara sederhana sebagai berikut:



Dalam kecerdasan buatan, intelligent agent (IA) adalah sebuah entitas otonom yang mengamati dan bertindak atas lingkungan (yaitu membutuhkan agen) dan mengarahkan aktivitasnya untuk mencapai tujuan yaitu rasional. Intelligent agen juga dapat belajar atau menggunakan pengetahuan untuk mencapai tujuan mereka. Russell& Norvig (2003) mengartikan Rational Agent yang mengerjakan segala sesuatu hal dengan benar. Agen Intelligent menurut Nikola Kasabov adalah bahwa Agent harus menunjukkan karakteristik berikut.:
· mengakomodasi pemecahan masalah baru aturan bertahap
· beradaptasi online dan real time
· mampu menganalisis sendiri dalam hal perilaku, kesalahan dan kesuksesan.
· belajar dan meningkatkan melalui interaksi dengan lingkungan (perwujudan)
· belajar dengan cepat dari sejumlah besar data
· memiliki penyimpanan memori berbasis contoh dan kapasitas pengambilan
· memiliki parameter untuk mewakili umur pendek dan jangka panjang memori,,

Pengukuran Kinerja: mengukur seberapa kesuksesan sebuah agent. Tidak ada satu ukuran yang tetap dan sama untuk semua agen. Kita dapat menanyakan kepada agen secara subyektif tentang kenyamanan dengan kinerja agen itu sendiri. Sehingga harus ada pengukuran kinerja obyektif yang diberlakukan dengan standart otoritas tentang apa artinya sukses dalam lingkungan dan menggunakannya untuk mengukur kinerja sebuah agen.
How to evaluate agent’s success?
Mengevaluasi kinerja sangat penting. Kita harus berhati-hati untuk membedakan antara rasionalitas dan omniscience (kemahatahuan). Rasionalitas bahwa agen tahu hasil dari sebuah tindakan yang dilakukan secara rasional. Sedangkan omniscience adalah sebuah kemustahilan dari kenyataan yang sebenarnya telah terjadi. Faktor yang mempengaruhi rasionalitas :
· Pengukuran kinarja (Performance Measure)
· Percept Sequence (persepsi urutan)
· Knowledge from Environment
· Possible Actions

When to evaluate agent’s success?
Ini mengarah ke definisi agen rasional yang ideal: Untuk setiap urutan persepsi yang memungkinkan, agen rasional yang ideal harus melakukan tindakan apapun yang diharapkan dapat memaksimalkan pengukuran kinerjanya, berdasarkan bukti yang diberikan oleh urutan persepsi dan apa pun yang yang merupakan pengetahuan built-in yang dimiliki agen.

STRUKTUR AGENT INTELLIGENCE

Tugas AI adalah untuk merancang sebuah agent yaitu sebuah fungsi yang mengimplementasikan pemetaan agen dari persepsi terhadap tindakan. Program ini akan berjalan pada beberapa jenis perangkat komputasi, yang disebut arsitektur. Secara umum, arsitektur membuat persepsi dari sensor yang tersedia untuk program, menjalankan program, dan umpan pilihan program aksi terhadap efektor seperti yang dihasilkan.
Hubungan antara agen, arsitektur, dan program dapat disimpulkan :
- Mapping : Hubungan antara Percepts and Action.
- Tugas dari AI adalah men-design Agent Program : merupakan sebuah function yang mengimplementasikan agent mapping dari percepts to action.
- Architecture menerima percepts dari sensor, menjalankan program, melakukan aksi yang dipilih action ke effectors.
- Agent = Architecture + Program
- PAGE = Percepts, Actions, Goal(s) and Environment.