#PetGame Konsep AI (Artificial Intelligence)

April 19, 2016

#PetGame Konsep AI (Artificial Intelligence)

Assalamualaikum semua pada kesempatan kali ini saya akan membahas mengenai konsep dari AI(Artificial Intelligence) atau kecerdasan buatan.

Deskripsi Umum
Apa itu AI atau kecerdasan buatan?, kecerdasan buatan adalah bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin(komputer) dapat melalukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan lebih baik daripada yang dilakukan manusia. Jadi AI itu sendiri adalah pemberian pengetahuan kekomputer agar komputer itu menjadi cerdas. Ada dua bagian utama yang dibutuhkan untuk aplikasi kecerdasan buatan yaitu ada basis pengetahuan dan motor inferensi. Beda kecerdasan buatan & kecerdasan alami adalah
- Kecerdasan buatan
  1. bersifat permanen
  2. mudah diduplikasi dan disebarluaskan
  3. dapat lebih murah
  4. konsisten dan menyeluruh
  5. dapat didokumentasikan
- Kecerdasan Alami
  1. bersifat kreatif
  2. memungkinkan orang menggunakan pengalaman
  3. dapat digunakan secara luas
contoh AI dalam aplikasi komerisal
- sistem pakar
- pengolahan bahasa alami
- pengenalan ucapan
- robotika dan sistem sensor
- computer vision
- intelligent computer-aided instruction
- game playing
Decision Making
Decision Making atau pembuatan keputusan adalah sebuah studi bagaimana cara membuat suatu keputusan dari permasalahan yang ada.
- Decision Tree
  Decision tree atau pohon keputusan merupakan penggambaran pemilihan alternatif scara sistematis dan komprehensif dan menyeluruh tentang kejadian apa yang mungkin terjadi sebagai akibat dari pembuatan keputusan, pohon keputusan akan menggambarkan secara rinci dari sumber atau akarnya sampai masalah-masalah yang akan ditimbulkan yaitu daunnya maka dari itu dinamakan pohon keputusan karena disusun sedemikian rupa sehinggan terbentuk seperti pohon
- Finite State Machine
  Finite State Machine(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). Berdasarkan sifatnya, metode FSM ini sangat cocok digunakan sebagai basis perancangan perangkat lunak pengendalian yang bersifat reaktif dan realtime. Salah satu keuntungan nyata penggunaan FSM adalah kemampuannya dalam mendekomposisi aplikasi yang relative besar dengan hanya menggunakan sejumlah kecil item state. Jadi dapat saya simpulkan bahwa FSM itu adalah model komputasi berdasarkan mesin hipotesis dari satu atau lebih keadaan. dan FSM pada umumnya digunakan untuk mengorganisir dan merepresentasikan eksekusi berulang, dimana FSM itu sangat berguna dalam implementasi game dengan AI. contohnya adalah AI atau kecerdasan dari musuh dapat diimplementasikan menggunakan FSM, setiap state merepresentasian aksi, seperti menyerang(attact) atau menghindar(evade).
  
  Contoh penggunaan AI
- Rule Systems
  Rule, atau yang biasa kita sebut kaidah, menyediakan cara formal untuk merepresentasikan rekomendasi, arahan, atau strategi. Pada aturan produk atau kaidah produksi pengetahuan disajikan dalam aturan-aturan yang berbentuk pasangan keadaan-aksi (condition-action): “JIKA keadaan terpenuhi atau terjadi MAKA suatu aksi akan terjadi”.Sistem Pakar yang basis pengetahuannya selalu disajikan dalam bentuk aturan produk disebut sistem berbasis-aturan (rule-based sistem). Dari decision table yang telah tereduksi, setiap barisnya dapat dikonversikan menjadi IF_THEN Rule.
- Path Finding
  Path finding merupakan metode yang sangat dibutuhkan pada berbagai game, terutama game 3D. Path finding digunakan untuk menentukan arah pergerakan suatu objek berdasarkan keadaan lokasi dan object disekitarnya dari suatu titik ke titik lain. Pathfinding merupakan cara untuk mendapatkan rute antara dua buah point, beberapa agoritma yang dapat diterapkan antara lain brute force, BFS, DFS.
- Waypoints Pathfinding
  Waypoint merupakan kumpulan dari beberapa titik koordinat yang kemudian dijadikan sebagai navigasi pergerakan. Biasanya dalam game dengan genre RPG atau adventure dengan komputer atau AI sebagai musuh pergerakan musuh ditetapkan dengan waypoint agar terlihat berpatroli padahal hanya berputar-putar pada titik koordinat yang telah ditentukan.
- Tactical & Strategic AI
  Dalam AI, strategi merupakan tingkatan tertinggi merupakan struktur utama dari grup AI, dibawah strategi dalam AI terdapat kelompok karakter AI dimana terdapat Decision Making, Movement, dan Pathfinding.
  
  Dalam Tactical & Strategic AI terdapat beberapa jenis yaitu sebagai berikut,
  - Waypoint tactics : posisi tunggal dalam game, biasa direpresentasikan dalam game untuk defensive locations, sniper points, ambush points
  - Tactical Pathfinding: penggabungan dengan taktik analisis.