#PetGame Konsep Aritficial Intelligent (AI)
A. Deskripsi AI
Pengertian AI
Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) istilah yang mungkin akan mengingatkan kita akan kehebatan optimus prime dalam film The Transformers. Kecerdasan buatan memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot yang dapat berperilaku seperti manusia. Definisi Kecerdasan Buatan, Berbagai definisi diungkapkan oleh para ahli untuk dapat memberi gambaran mengenai kecerdasan buatan beberapa diantaranya :
Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Knight [1991]).
Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan (Encyclopedia Britannica).
Jenis-Jenis Artificial Intelligence
Secara garis besar, artificial intellegence terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu artificial intellegence Konvensional dan Kecerdasan Komputasional.
- Artificial intellegence konvensional
kebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai artificial intellegence simbolis, artificial intellegence logis, artificial intellegence murni dan artificial intellegence cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence).
Metoda-metodanya meliputi:
- Sistem pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.
- Pertimbangan berdasar kasus
- Jaringan Bayesian
- Artificial intellegence berdasar tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem artificial intellgence secara manual
- Kecerdasan komputasional
melibatkan pengembangan atau pembelajaran interaktif (misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis). Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan artificial intellegence non-simbolis, artificial intelligence yang tak teratur dan perhitungan lunak.
Metoda-metoda pokoknya meliputi:
- Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat.
- Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
- Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti.
B. Decision Making
Decision Making adalah serangkaian algoritma yang dirancang dengan memasukan beberapa kemungkinan langkah yang bisa diambil oleh suatu aplikasi, Pada game ini decision makingmemberikan kemampuan suatu karakter untuk menentukan langkah apa yang akan diambil. Decision making dilakukan dengan cara menentukan satu pilihan dari list yang sudah dibuat pada algoritma yang dirancang. Decision Making dibagi menjadi 3
Decision Tree atau Pohon keputusan adalah sebuah stuktur flowchart yang setiap node nya merepresentasikan test dalam atribut (contoh, koin bila kita bolak balikan akan menghasilkan kepala, atau ekor), Setiap cabang (branch) mewakili hasil test dan setiap daun node (leaf) mewakili kelas label (hasil keputusan setelah menghitung semua atribut). Bagian dari akar (root) hingga ke daun merepresentasikan dari rules (aturan) yang terbentuk. Pohon keputusan menurut saya bukanlah sebuah algoritma melainkan metode yang nantinya menghasilkan beberapa algoritma yang dapat digunakan dalam pengembangannya. Metode ini akan membantu kita untuk mengeksplorasi data, dan menemukan relasi tersembunyi antar sejumlah variabel input dan target.
contoh decision tree
ALGORITMA DALAM POHON KEPUTUSAN
Metode ini terus dan semakin berkembang, berdasarkan referensi yang saya ambil dalam jurnal tercatat beberapa metode yaitu ID3, C4.5, C5, cart, Sprint, SLIQ Public, ClS, naive bayes, Random Forest, Random Tree, id3+, Oci dan Clouds. Dari sekian algoritma tersbut, yang nantinya akan kita kembangkan dan gunakan adalah id3, c4.5, cart dan naive bayes. 4 algor tersbut lah yang umum dan banyak digunakan saat ini.
ID3 68%
C4.5 54.55%
CART 40.9%
SPRINT 31.84%
SLIQ 27.27%
PUBLIC 13.6%
C5.0 9%
CLS 9%
RANDOM 9%
FORESTRANDOM 4.5%
TREE 4.5%
ID3+ 4.5%
CLOUDS 4.5%
- State Machine
Finite State Machines (FSM) adalah sebuah metodologi perancangan sistem kontrol yang menggambarkan tingkah laku atau prinsip kerja sistem dengan menggunakan tiga hal berikut: State (Keadaan), Event (kejadian) dan action (aksi). Pada satu saat dalam periode waktu yang cukup signifikan, sistem akan berada pada salah satu state yang aktif. Sistem dapat beralih atau bertransisi menuju state lain jika mendapatkan masukan atau event tertentu, baik yang berasal dari perangkat luar atau komponen dalam sistemnya itu sendiri (misal interupsi timer). Transisi keadaan ini umumnya juga disertai oleh aksi yang dilakukan oleh sistem ketika menanggapi masukan yang terjadi. Aksi yang dilakukan tersebut dapat berupa aksi yang sederhana atau melibatkan rangkaian proses yang relative kompleks.
- Rule System
Rule Based System merupakan metode pengambilan keputusan berdasarkan pada aturan-aturan tertentu yang telah ditetapkan. RBS dapat diterapkan pada agen virtual dalam bentuk kecerdasan buatan sehingga dapat melakukan tindakan tertentu. Tindakan tersebut direpresentasikan oleh set aturan yaitu penyebab tindakan itu terjadi, proses tindakan dan hasil dari tindakan tersebut.
C. Path Finding
- Waypoints
Waypoint adalah sekumpulan koordinat yang mengidentifikasi sebuah titik di peta. Waypoint digunakan untuk kepentingan navigasi terestrial. Koordinat-koordinat itu biasanya menyertakan longitude, latitude, dan kadang altitude untuk keperluan navigasi di udara.
Pengertian lain dari Waypoint adalah koordinat yang berhubungan dengan tempat menarik dan dapat dijadikan tempat kepentingan umum atau lokasi yang berhubungan dengan sesuatu yang memiliki arti khusus bagi Anda. Dalam pra-GPS hari Anda mungkin bergantung pada koordinat dinyatakan sebagai alamat jalan. Koordinat Waypoint diformat dengan cara yang berarti sesuatu untuk Anda perangkat navigasi GPS (Global Positioning System).
- Path Finding
Metode pathfinding paling mudahditemui pada game-game bertipe strategi dimana kita menunjuk satu tokoh untuk digerakkan ke lokasi tertentu dengan mengklik lokasi yang hendak dituju. Si tokoh akan segera bergerak ke arah yang ditentukan, dan secara “cerdas” dapat menemukan jalur terpendek ataupun menghindari dari rintangan-rintangan yang ada. Salah satu algoritma pathfindin yang cukup umum dan yang paling banyak digunakan utnuk mencari jarak terpendek secara efisien adalah algoritma A* (baca: A star). Secara umum, algoritma A* adalah mendefinisikan area pencarian menjadi sekumpulan node-node (tiles). Titik awal dan titik akhir ditentukan terlebih dulu untuk mulai penelusuran pada tiap-tiap node yang memungkinkan untuk ditelusuri. Dari sini, akan diperoleh skor yang menunjukkan besarnya biaya untuk menempuh jalur yang ditemukan, ditambah dengan nilai heuristik yang merupakan nilai biaya estimasi dari node yang ada menuju tujuan akhir. Iterasi akan dilakukan hingga akhirnya mencapai target yang dituju.
D. Tactile and Strategic AI
Tactile
Peran taktis AI adalah untuk mengkoordinasikan upaya kelompok IAS dalam permainan. Pelaksanaan jenis AI penting untuk banyak gaya permainan: Skuad dalam taktis first-person shooter (FPS) permainan serta kelompok unit dalam permainan strategi real-time semua menggunakan metode taktis. Kelompok yang lebih efektif, karena mereka dapat saling mendukung dan bertindak satu kesatuan, semua berbagi informasi dan beban memperoleh informasi. Konsep taktis AI dibangun sekitar dinamika kelompok, yang mengharuskan permainan untuk melacak berbagai kelompok entitas. Setiap kelompok perlu diperbarui secara terpisah dari individu. Anda dapat menangani update ini dengan modul pembaruan khusus yang melacak kelompok yang berbeda, tujuan mereka, dan komposisi mereka. Karena metode ini membutuhkan pengembangan sistem terpisah untuk mesin, namun, saya lebih suka menggunakan metode kapten kelompok. Sebuah unit tunggal kelompok dapat ditugaskan peran kapten kelompok. Setiap anggota lain dari kelompok terus link ke kapten ini, dan mereka mendapatkan isyarat perilaku mereka dari memeriksa perintah kapten kelompok. Kapten Kelompok menangani semua perhitungan AI taktis untuk seluruh kelompok.
Strategy AI
Sejauh ini, saya telah membahas bagaimana entitas dan kelompok entitas dapat menangani sendiri dalam situasi sulit. Sekarang, saya melihat AI prihatin dengan gambaran besar. Strategis AI adalah tingkat tinggi AI yang perintah seluruh tentara dan penawaran dengan strategi membimbing. Strategis AI itu sendiri yang paling umum secara real-time strategy (RTS) game tetapi telah membuat jalan lebih dan lebih ke permainan FPS taktis. Komandan pemain-dikendalikan bisa sistem sendiri atau ditetapkan sebagai entitas-satu kosong yang tidak memiliki tempat atau grafis di dunia tapi diperbarui dan berpikir. Para komandan akan dipandu oleh sistem aturan hirarkis dan FSMs, yang mengatur unsur-unsur seperti pengumpulan sumber daya, meneliti sampai pohon teknologi, membangun tentara, dan sebagainya. Untuk sebagian besar, perawatan dasar ini unsur-unsur permainan tidak memerlukan banyak pemikiran yang sebenarnya. Apa yang membutuhkan kecerdasan adalah interaksi dengan pemain lain. Yang mengatur interaksi ini (atau perang) adalah tempat yang nyata "daging dan kentang" kebohongan dengan AI strategis. Komandan perlu mengeksplorasi peta permainan untuk menemukan pemain, mengidentifikasi poin-poin penting yang menarik seperti tersedak poin, membangun pertahanan, dan menganalisis pertahanan pemain lain. Bagaimana orang akan melakukan hal ini tidak jelas tetapi dapat dibuat lebih mudah dengan peta keputusan.
Source :
http://tutorcollection.com/konsep-pohon-keputusan-decision-tree-data-mining/
http://www.guntara.com/2013/10/pengertian-layanan-waypoint-dalam.html
https://software.intel.com/en-us/articles/designing-artificial-intelligence-for-games-part-3/
Komentar
Posting Komentar