### 1.2 Intelligent Agent

Agen cerdas memiliki empat kategori berdasarkan kombinasi dimensi cara
_infer_ ensi ( _reasoning_ ) dan tipe kelakuan ( _behaviour_ ) [4, 5]. Kategori agen
dapat dilihat pada Gambar 1.1 dengan penjelasan sebagai berikut:

```
Gambar 1.1: Dimensi kecerdasan.
```
```
1. _Acting Humanly_. Pada dimensi ini, agen mampu bertingkah dan berinteraksi
layaknya seperti manusia. Contoh terkenal untuk hal ini adalah
_turing test_. Tujuan dari _turing test_ adalah untuk mengevaluasi apakah
suatu sistem mampu “menipu” manusia. Disediakan seorang juri, kemudian
juri berinteraksi dengan sesuatu di balik layar. Sesuatu di balik layar
ini bisa jadi manusia atau program. Program dianggap mampu bertingkah
(berinteraksi) seperti layaknya manusia apabila juri tidak dapat membedakan
ia sedang berkomunikasi dengan manusia atau program.
```
```
2. _Acting Rationally_. Pada dimensi ini, agen mampu bertingkah dengan
optimal. Tindakan optimal belum tentu menyerupai tindakan manusia,
karena tindakan manusia belum tentu optimal. Misalnya, agen yang
mampu memiliki rute terpendek dari suatu kotaAke kotaBuntuk mengoptimalkan
penggunaan sumber daya. Sebagai manusia, bisa saja kita
mencari jalan sesuka hati.
```

```
1.2 Intelligent Agent 7
```
```
3. _Thinking Humanly_. Pada dimensi ini, agen mampu berpikir seperti
manusia dalam segi kognitif (e.g. mampu mengerti apa itu kesedihan atau
kesenangan). Dapat dibilang, meniru bagaima proses berpikir di otak terjadi
(pe _model_ an otak).
```
```
4. _Thinking Rationally_. Pada dimensi ini, agen mampu berpikir secara
rasional. Sederhananya sesuai dengan konsep logika matematika.Thinking
Humanlylebih cenderung pada pe _model_ an kognitif secara umum, sementara
dimensi _thinking rationally_ cenderung pada pe _model_ an proses
berpikir dengan prinsip optimisasi (apa yang harus dilakukan agar hasil
optimal).
```
Perlu dicatat, “ _acting_ ” berarti agen mampu melakukan aksi. Sementara
“ _thinking_ ” adalah pe _model_ an proses. Untuk mewujudkan interaksi manusiakomputer
seperti manusia-manusia, tentunya kita ingin _intelligent agent_ bisa
mewujudkan dimensi _acting humanly_ dan _thinking humanly_. Sayangnya, manusia
tidak konsisten [6]. Sampai saat ini, konsep kecerdasan buatan adalah
meniru manusia; apabila manusia tidak konsisten, peneliti susah untuk me _model_ kan
cara berpikir atau tingkah laku manusia. Berhubung agen dilatih menggunakan
contoh-contoh data buatan manusia, ketidak-konsistensi-an agen
semata-mata mencerminkan ketidak-konsistensi-an pembuat data. Dengan hal
itu, saat ini kita paling mungkin menciptakan agen yang mempunyai dimensi
_acting rationally_.

```
Gambar 1.2:Agentvs _environment_ [7].
```
Perhatikan Gambar 1.2! Agen mengumpulkan informasi dari lingkungannya,
kemudian memberikan respon berupa aksi. Lingkungan ( _environment_ )
yang dimaksud bisa jadi macam-macam, misal: rumah, papan catur, agen
lain, dsb. Kita ingin agen melakukan aksi yang benar. Tentu saja kita perlu
mendefinisikan secara detail, teliti, tepat ( _precise_ ), apa arti “aksi yang benar.”
Dengan demikian, lebih baik apabila kita mengukur kinerja agen, menggunakan
ukuran kinerja yang objektif (disebut _performance measure_ ). Misal-


8 1 Pengenalan

nya untuk robot pembersih rumah, _performance measure_ -nya adalah seberapa
persen debu yang dapat ia bersihkan. _Performance measure_ adalah ukuran
bagaimana model pembelajaran mesin dievaluasi secara eksternal. Di sisi internal,
_model_  harus mengoptimalkan suatu fungsi utiiltas ( _utility function_ ),
yaitu fungsi apa yang harus dimaksimalkan atau diminimalkan oleh agen
tersebut khususnya pada tahap latihan ( _training_ ). Misalnya, robot pembersih
rumah memiliki _utility function_ untuk mengukur kotoran di tempat terbatas
tempat ia berada atau rute paling efisien untuk membersihkan rumah. Setiap
tindakan yang dilakukan agen rasional harus mengoptimalkan baik nilaiutility
_function_ (internal) dan _performance measure_ (eksternal). Pada buku ini, istilahperformance
measuredan _utility function_ merujuk pada hal yang berbeda.
Tetapi, pada beberapa kasus, _utility function_ dan _performance measure_ dapat
diukur dengan fungsi yang sama. Mungkin kamu merasa penjelasan ini
agak abstrak pada saat ini. Tetapi, kamu akan semakin mengerti perbedaan
keduanya setelah membaca buku ini.

