PENGALAMAN MEMBUAT TUGAS PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS #
Pada semester 5 ini saya mempelajari Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) pada matakuliah pengantar teknologi sistem cerdas# yang setiap bulan hanya satu pertemuan, Tugas-tugas yang diberikan harus diupload diblog masing-masing mahasiswa.
AI (Artificial Intelligence) sebagaimana kita tau adalah proses di mana peralatan mekanik buatan manusia dapat melaksanakan kejadian-kejadian dengan menggunakan pemikiran atau kecerdasan seperti manusia. Pada AI, dengan mempelajari mata pelajaran ini saya banyak dapat pengalaman dan ilmu tentang bagaimana cara membuat robot dan proses prosesnya.
Pada tugas menganalisa robot, saya mencari PEAS (Performance measure, Environment, Acuator, Sensor). Performance adalah komponen keberhasilan si agent, Environment adalah kondisi disekitar agent, Acuator adalah segela sesuatu yang dapat dilakukan si agent, dan Sensor adalah segala sesuatu yang menjadi input si agent.
Selain mempelajari tentang perkembangan jaman, saya juga mempelajari cara menganalisa sebuah film dan game yang mengandung AI dan Sciencefiction Intelligence. dan pada tugas terakhir kita di suruh membuat contoh game itu sangat sulit menurut kami alhasil setelah melihat google mencari cari kita bisa membuat 1 game sederhana.
Analisis Film Sci - Fi
Midnight Special
Midnight Special adalah film sci
fi yang menyuguhkan petualangan penuh suspens dan misteri.
Sinopsis
Sebenarnya,
ada satu tips untuk kamu-kamu yang ingin menyaksikan Midnight Special: coba
tonton filmnya dengan sesedikit mungkin pengetahuan soal plotnya.
Perkembangan-perkembangan cerita yang disajikan di sepanjang film bisa
membuatmu terpana. Karenanya, untuk sinopsis kali ini akan disampaikan dengan
sebisa mungkin tak membocorkan bagian-bagian utama filmnya.
Media
melaporkan kalau ada seorang anak diculik. Namun ada beberapa hal yang
mencurigakan dari kasus ini. Pertama: tak ada foto Alton Meyer, sang korban
penculikan. Kedua: keluarga pelapor entah bagaimana sudah meyakini kalau pelakunya
adalah seorang pria bernama Ray Tomlin.
Siapa pun
Alton Meyer ini, penculikannya memancing perhatian banyak pihak. FBI, dibantu
oleh seorang analisis NSA (diperankan Adam Driver, sang aktor di balik Kylo
Ren), menginginkan anak itu. Demikian pula dengan sekte keagamaan yang menghuni
The Ranch.
Jadi… siapa
sebenarnya Alton Meyer dan kenapa ia bisa begitu memancing perhatian? Untuk
mengetahui jawabannya, kamu harus menyaksikan Midnight Special!
Minim
Eksposisi
Biasanya,
film fiksi ilmiah akan mencoba menggandeng penonton untuk menghadapi dunia yang
tersaji. Minimal, film itu akan dimulai dari awal, saat tokoh-tokohnya mulai
menghadapi keanehan yang berbeda dari yang biasa mereka temui sehari-hari.
Kalau tidak, akan ada karakter orang biasa, yang bisa menjadi kaca mata
penonton dalam usaha mereka memahami apa yang terjadi.
Midnight
Special tidak melakukan itu. Saat film ini bergulir, penonton akan merasa
sudah berada di tengah-tengah film. Ada kejadian besar yang terjadi sebelumnya,
namun sutradara Jeff Nichols seakan memutuskan untuk melewatkannya saja.
Terkadang para karakter akan menjelaskan apa yang terjadi, namun penjelasan
mereka cenderung singkat. Tidak ada yang bisa memberi penjelasan panjang dan
definitif.
Dan pada
akhirnya, saat film ini mencapai kejutannya terbesarnya, sutradara bahkan tak
mencoba menjelaskan apa yang sebenarnya terjadi.
Tapi itu
justru menjadi daya tarik utama Midnight Special. Di awal, penonton
akan dihadapkan pada petualangan Ray Tomlin bersama Alton Meyer secara
tiba-tiba. Satu-persatu keanehan akan terjadi, semakin membuat penasaran
sebenarnya ada apa dengan Alton. Dan itu akan membuatmu bertahan di bioskop
hingga filmnya mencapai klimaks.
Akting Kuat
dari Jaeden Lieberher
Midnight
Special sebenarnya bertumpu ke satu aktor. Bukan Michael Shannon, pemeran
Ray Tomlin yang sebelumnya menjadi General Zod di Man of Steel. Bukan Adam
Driver sang Kylo Ren. Bahkan bukan juga Kirsten Dunst, Mary Jane dari film Spider-Man Sam
Raimi. Pusat dari Midnight Special adalah aktor muda Jaeden
Lieberher. Dan Jaeden berhasil menyajikan penampilan memukau.
Karakter
Alton Meyer sendiri sejak awal sangat unik. Namun bila dibawakan oleh aktor
yang salah, maka keseluruhan filmnya pun akan ikut bermasalah. Jaeden mampu
menyajikan akting yang luar biasa dalam membawakan tokoh Alton. Kamu akan
benar-benar melihat sosok anak yang istimewa. Pendiam, ringkih dan
sakit-sakitan, namun menyimpan kekuatan tak terduga.
Penampilan
aktor-aktor lainnya pun tak kalah bagus. Dunst, Shannon, dan Joel Edgerton
mampu menyajikan karakter mereka dengan mantap. Walau tidak menyajikan kilas
balik, minimal kamu akan tahu siapa mereka, apa yang mereka alami selama ini,
dan bagaimana mereka menyikapi Alton.
Ketiganya
mungkin tidak diminta untuk beraksi terlalu heboh dan berteriak-teriak. Dialog
antara mereka bahkan lebih sering terdengar singkat dan natural. Namun hanya
dengan gestur, sedikit kata-kata, dan raut wajah, kamu akan melihat sendiri
betapa beratnya cobaan yang harus mereka hadapi di sepanjang film.
Pada
akhirnya, Midnight Special adalah film petualangan. Kamu akan ditimpa
oleh misteri demi misteri yang kian menggigit dalam setiap pengungkapan.
Suspens yang disajikan tegang, apa lagi setelah banyak pihak terlibat ke dalam
kasus ini. Dan setiap adegan itu disajikan dengan musik yang memikat, membuat
perjalanannya semakin asyik.
Tapi
terkadang… dalam mencari sebuah jawaban, petualangannya lebih berharga dari
jawaban itu sendiri. Itulah yang kira-kira terjadi dengan Midnight Special.
Memang, dengan premis seperti ini akan sulit menampilkan penutup yang
benar-benar memuaskan. Namun rasanya pengungkapan megah di akhir terasa agak…
aneh dibandingkan dengan nuansa film sebelum itu, yang cukup membumi.
Penutup
filmnya juga bisa terasa kurang oleh mereka yang mengharapkan ending definitif.
Namun setidaknya cerita yang disajikan di film ini terasa benar-benar sudah
selesai… mengesampingkan sedikit cliffhanger yang terjadi di akhir
pada satu karakter tertentu.
Meski begitu,
petualangan yang tersaji di Midnight Special tetap terasa bagus.
Ryadi Wicaksono (19114555)
Muhammad Fitrah (17114260)
Tugas Analisis Game AI
Minesweeper
Minesweeper adalah permainan single player, permainan lampau ini sangat success pada
masanya. Minesweeper diluncurkan pada tahun 1990 permainan ini asli di
luncurkan oleh Microsoft dan di buat oleh Curt Johnson dan Robert donner
Minesweeper bertujuan untuk membuka bagian kosong dan menghindar dari perangkap yang berisi ranjau pada minefield yang berbentuk persegi berukuran I x j, semakin kita memilih default yang susah maka field pada game semakin rumit tingkat kesulitan pada game :
a. Beginner : 10 ranjau , ukuran ubin 9 x 9.
b. Intermediate : 40 ranjau , ukuran ubin 16 x 16.
c. Advanced : 99 ranjau , ukuran ubin 16 x 30.
d. Custom : di mode ini kita bebas menentukan bagai mana field yang kita mau maxnya : ranjau (range : 10 - 668), tinggi field (range : 9 – 24), menentukan lebar field (range : 9 – 30).
Analisis Game
:
Asumsikan
batas atas dan kiri adalah tembok, dengan kata lain gambar berikut merupakan
bagian pojok kiri atas sebuah minefield. Pada kasus berikut anggap pemasangan
bendera selalu terpasang pada posisi ranjau. Ubin b sudah pasti bukan ranjau,
karena di sekeliling ubin 2 sudah terdapat 2 ranjau. Dan pada ubin a sudah
pasti bebas ranjau karena kondisi sudah terpenuhi.
1.1 daerah aman pada minesweeper
Pada kasus selanjutnya , ubin a dan b sudah pasti ranjau karena hanya ubin a dan b yang memenuhi kondisi tersebut.
Pada kasus selanjutnya , ubin a dan b sudah pasti ranjau karena hanya ubin a dan b yang memenuhi kondisi tersebut.
1.2 daerah ranjau pada minesweeper
1.3 kasus
penebakan
Pada kasus di atas , pemain diwajibkan memilih satu ubin antara a dan b yang bebas dari ranjau.
Pada gambar 1.4 di bawah diketahui bahwa (2,1) berisi angka 1 dan dikelilingi huruf a dan b. Maka, dapat ditarik kesimpulan bahwa di antara ubin a dan b terdapat ranjau tapi tidak keduanya. Jika dinyatakan dalam pernyataan maka a + b = 1.
1.4 analisis
angka yang berdekatan
Selanjutnya perhatikan ubin (2,2) yang bernilai 2 dan dikelilingi
oleh ubin a,b,c,d dan e, yang berarti terdapat dua ranjau di antara ubin
a,b,c,d dan e. Maka persamaannya adalah a+b+c+d+e =2.
Begitu pula dengan (1,2) berisi angka 1 dan dikelilingi huruf c dan d. Maka, dapat ditarik kesimpulan bahwa di antara ubin c dan d terdapat ranjau tapi tidak keduanya . Jika dinyatakan dalam pernyataan maka c + d = 1.
Dari persamaan a + b =1 , c + d = 1 dan a + b + c + d + e = 2 , maka dapat diselesaikan dengan persamaan berikut :
Begitu pula dengan (1,2) berisi angka 1 dan dikelilingi huruf c dan d. Maka, dapat ditarik kesimpulan bahwa di antara ubin c dan d terdapat ranjau tapi tidak keduanya . Jika dinyatakan dalam pernyataan maka c + d = 1.
Dari persamaan a + b =1 , c + d = 1 dan a + b + c + d + e = 2 , maka dapat diselesaikan dengan persamaan berikut :
a + b + c +
d + e = 2
( a + b ) +
( c + d ) + e = 2
1 + 1 + e =
2
Maka e = 0
e = 0, berarti ubin e adalah ubin yang bebas dari ranjau.
Daftar pustaka :
Ryadi Wicaksono (19114555)
Muhammad Fitrah (17114260)
LOGICAL AGENT
LOGICAL AGENT
Logic merupakan jantung dari program,
programer mempunyai keyakinan bahwa sebuah computer dapat dibuat mengerti
logika, maka computer dapat dibuat untuk berfikir
.
.
Agent itu
sendiri adalah sesuatu yang dapat di pandang sebagai mana dapat mengamati
lingkungannya melalui sensor dan bertindak atas lingkungannya melalui actuators
(penggerak) fungsi agent adalah memetakan dari sejarah persepsi dalam
tindakan, dan agent terdiri dari arsitektur + program.
KNOWLEDGE
BASED-AGENT
Knowledge base (KB) adalah kumpulan representasi fakta tentang
lingkungan atau dunia yang berhubungan atau menjadi daerah bekerjanya
agen. Terdapat bahasa pada knowledge representation language. :
Representasi Pengetahuan yang bersifat general.
Kemampuan beradaptasi sesuai temuan fakta.
Syarat
Representasi
·
Representational Adequacy
kemampuan merepresentasikan semua pengetahuan yang dibutuhkan di domainnya
kemampuan merepresentasikan semua pengetahuan yang dibutuhkan di domainnya
·
Inferential Adequacy
kemampuan memanipulasi struktur pengetahuan untuk membentuk struktur baru
kemampuan memanipulasi struktur pengetahuan untuk membentuk struktur baru
·
Inferential Efficiency
kemampuan untuk manambahkan informasi untuk mempercepat pencarian dalam inferensi
kemampuan untuk manambahkan informasi untuk mempercepat pencarian dalam inferensi
·
Acquisitional Efficiency
kemampuan untuk menambah informasi baru secara mudah.Pengetahuan yang dimiliki agent tidak berguna jika ia tidak melakukan apapun Karenanya kita perlu menambahkan aturan agar dia dapat bergerak (complete the knowledge base).
kemampuan untuk menambah informasi baru secara mudah.Pengetahuan yang dimiliki agent tidak berguna jika ia tidak melakukan apapun Karenanya kita perlu menambahkan aturan agar dia dapat bergerak (complete the knowledge base).
Cara
menyusun Knowledge based agent
Untuk dapat menyusun sebuah knowledge based agent maka kita
harus terlebih dulu bisa menyusun knowledge basenya itu sendiri.
Untuk menyusun knowledge base kita perlu menentukan
bagaimana cara kita merepresentasikan pengetahuan kita (knowledge
representation)
Knowledge representation, merupakan bentuk yang mudah disimpan dan
digunakan pada komputer. Dalam perkuliahan ini kita menggunakan beberapa
macam knowledge representation language
B. WUMPUS
WORLD
Dalam dunia perangkat lunak, perangkat lunak/aplikasi yang mampu
bekerja mandiri untuk menyelesaikan tugasnya. Ia dibekali dengan sejumlah
kemampuan untuk dapat berinteraksi dengan agen-agen yang lain, serta berinteraksi
dengan lingkungannya, mendapatkan pengetahuan dari lingkungan sekitarnya untuk
kemudian melakukan aksi berdasarkan dari pengetahuan yang dicerapnya tersebut.
Contoh :
Wumpus adalah seekor monster mitologi yang akan memakan si agen jika
tertangkap/ ada di sekitarnya. Untuk mengetahui apakah si agen mendekati sumur,
Wumpus atau emas, dia bisa mendeteksi dari dunia kotak di sekitarnya. Jika ada
angin semilir, berarti di sebelah kotak ada sumur. Jika ada bau menyengat,
berarti agen mendekati Wumpus. Jika ada kemilau, berarti di kotak itu ada emas.
Tujuan dari agen di sini adalah mengambil emas dan membunuh Wumpus.
C. LOGIC
IN GENERAL
Agen teknologi Logika membedakan dirinya dengan kesederhanaan,
fleksibilitas dan kemampuan memperingatkan terintegrasi. Dengan fasilitas
layanan mandiri yang sederhana, Agen Logic “RulePoint” dirancang untuk pengguna
bisnis untuk menentukan aturan untuk peristiwa dan tindakan terkait.
Bersama-sama, dengan arsitektur-event, portofolio produk Logic Agen
memungkinkan organisasi untuk meraih kelincahan yang lebih besar.
Kombinasi Agen Logika dan Informatika akan memajukan teknologi
kepemimpinan Informatika dalam dua cara yang mendasar. Pertama, kombinasi Agen
Logic Kompleks Event Pengolahan dan Platform Informatika memungkinkan jenis
lain dari proyek integrasi data yang lebih luas. Kedua, kombinasi dari Agen
Logic Kompleks Event Pengolahan dan Informatica Identitas Resolusi mendukung
identitas sadar pengolahan acara. Integrasi data aktif dan identitas-sadar
pengolahan acara akan memungkinkan berbagai aplikasi di bidang jasa keuangan,
kesehatan dan, khususnya, sektor publik.
Symbolic
Logic
Symbolic logic dimulai dengan G.W. Leibniz (1646-1717),
tetapi setelah ia meninggal dunia, kemudian seluruh lapangan tersebut di
kendalikan lagi oleh, George Logic (1815-1864) dan logikanya yang dikenal booelan
logic. Symbolic logic berinteraksi dengan konsep abstraksi kedalam
symbol-simbol dan interkoneksi symbol-simbol oleh operator tertentu.
Contoh symbolic logic:
If ——— P is True
Then—– P or Q is True
P or Q
is False
Dari simbolic logic diatas P adalah simbolik dari contoh kalimat kita
punya uang, yang mana bisa bernilai benar tau malah bisa bernilai salah,
dan Q adalah dari contoh kaliamat kita punya kendaraan, bila
sebaliknya tidak menggunakan atau tidak memiliki kendaraan berarti salah.
Kelompok :
Referensi :
Intelligent Agent
INTELLIGENT AGENT
Apa itu Intelligent Agent ?
Kecerdasan Buatan atau kecerdasan yang ditambahkan kepada suatu sistem
yang bisa diatur dalam konteks ilmiah yang kita
kenal Intelegensi Artifisial/Intelligent agent.
Agent dan lingkungan :
Agent itu sendiri adalah sesuatu yang dapat di pandang
sebagai mana dapat mengamati lingkungannya melalui sensor dan bertindak atas
lingkungannya melalui actuators (penggerak) fungsi agent adalah memetakan
dari sejarah persepsi dalam tindakan, dan agent terdiri dari arsitektur +
program.
Terdapat 2
macam agent yaitu :
Agent manusia
·
Sensor
: mata,telinga
·
Actuators
: tangan,kaki,mulut
Agent robot
·
Sensor
: kamera dan infrared range finders
·
Actuators
: berbagai macam motor
Rasionalitas
Sebuah agent harus
melakukan hal yang benar berdasarkan apa yang dapat di pahaminya dan dapat di
lakukannya, rasionalitas sendiri itu adalah sebuah aksi/keinginan yang rasional jika
kita harus memilih suatu aksi. Sebuah agent harus dapat menentukan apa yang ia
lakukan dengan benar dan berhasil.
Pengukuran performance adalah sebuah kriteria
untuk keberhasilan sebuah prilaku agent contohnya ukuran performance dari
sebuah agent mesin cuci dapat berupa berapa banyak pakaian yang dapat di
tampung, jumlah waktu mencuci&membilas,berapa banyak listrik yang di
kosumsi, Agent dapat bertindak sesuai dengan yang
diharapkan dan agent dikatakan autonomous, jika perilakunya ditentukan oleh
pengalamanya sendiri.
PEAS : Perfomance measure , Environment
, Actuators , Sensors
Kita ambil contoh Agent Mobil otomatis
tampa kemudi.
Perfomance
measure : Aman , mudah di akses,
tepat waktu, legal.
Environment : Jalan raya, trafik, pelangan
Actuators : Kemudi, gas, rem, klakson, lampu
Sensors : Kamera, speedometer, GPS,
Type Type agent
Agent goal based:
· · Tujuan-tujuan tertentu dapat dicapai dengan cara-cara berbeda
Beberapa lebih baik, memiliki manfaat yang lebih tinggi
· · Meningkatkan tujuan-tujuan
· · Memilih tujuan utama dari tujuan-tujuan yang berbenturan
· · Memilih dengan tepat beberapa tujuan memiliki kemungkinan berhasil
Agent utility-based
·
Agent membutuhkan tujuan untuk mengetahui situasi mana yang diharapan,
·
akan menjadi sulit ketika urutan yang yang panjang dari
tindakan-tindakan actions dibutuhkan untuk mencari tujuan.
·
Biasanya diselidiki dalam pencarian perencanaan penelitian.
·
Pengetahuan diwakili lebih explisit dan dapat dimanispulasi.
Agent learning
·
Semua program agent tedahulu mendeskripsikan metode unutk memilih
tindakan-tindakan (actions)
·
Mekanisme pembelajaran dapat digunakan untuk melakukan tugas ini
·
Ajarkan mereka dalam pembelajaran bukan memerintahkan mereka
·
Keutunganya adalah agar mereka menjadi kuat jika berada dilingkungan
yang tidak diketahui atau baru
Type Type Lingkungan
·
Fully
observable ( vs. partially obervable ): Sensor-Sensor Sebuah agen mengamati dan 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.
·
Episodic(
vs.sequential ): Pengalaman agen dibagi kedalam
"episode-episode"atomik setiap episode terdiri dari si agen
memahami dan kemudian melaksanakan satu tindakan.
Kelompok :
Muhammad Fitrah
Ryadi Wicaksono
Referensi :
https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan
artikel-teknologi-informasi.blogspot.com
Ryadi Wicaksono
Referensi :
https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan
artikel-teknologi-informasi.blogspot.com
