Problem Space

1. Problem Space Dr. Kusrini, M.Kom

2. ARTIFICIAL INTELLIGENCE LEARNING REASONING PLANNING SEARCHING DECISION TREE LEARNING NEURAL NETWORK GENETIC ALGORITHM BLIND/UN-INFORMED SEARCH METODE PENCARIAN HEURISTIK FUNGSI HEURISTIK PROPORTIONAL LOGIC FIRST ORDER LOGIC FUZZY SYSTEMS GOAL STACK PLANNING CONSTRAINT POSTING

3. Searching • Teknik pencarian, yaitu teknik penyelesaian masalah yang mempresentasikan masalah ke dalam ruang keadaan (state) dan secara sistematis melakukan pembangkitan dan pengujian state-state dari initial state sampai ditemukan suatu goal state. • Digunakan dalam pencarian rute optimum untuk memandu seseorang di perjalanan, misal di swedia setiap taksi dilengkapi dengan GPS (Global Positioning System)

4. Reasoning • Teknik penalaran, yaitu teknik penyelesaian masalah yang merepresentasikan maslah kedalm logic (mathematics tools yang digunakan untuk merepresentasikan dan memanipulasi fakta dan aturan). • Reasoning : software permainan catur HITECH adalah sistem AI pertama yg berhasil mengalahkan grandmaster dunia Arnold Danker

5. Planning • Suatu metode penyelesaian masalah dengan cara memecah masalah dalam sub-sub masalah yang lebih kecil, menyelesaikan sub-sub masalah satu demi satu, kemudian menggabungkan solusi-solusi dari sub-sub masalah tersebut menjadi sebuah solusi lengkap dengan tetap mengingat dan menangani interaksi yang terdapat pada sub-sub masalah tersebut • dalam dunia manufaktur dan robotik. Software Optimum – AIV adalah suatu planner yang digunakan oleh European Space Agency untuk perakitan pesawat terbang.

6. Learning • secara otomatis menemukan atuan yang diharapkan bisa berlaku umum untuk dat-data ang belum pernah kita ketahui. • digunakan dalam bidang transportasi. Software ALVINN digunakan pada sebuah mobil tanpa dikemudikan manusia  dg menngunakan JST yg dilatih dengan berbagai gambar kondisi jalan raya yang ditangkap kamera pada mobil.

7. Penyelesaian Masalah • Penentuantujuanmerupakanlangkahawaldalammenyelesaikanmasalah • Sebuahtujuandapatberupahimpunankeadaan (state) • Perumusanmasalahadalahprosesuntukmemutuskanaksidan state apa yang akandipertimbangkandalammengikutipenentuantujuan • Pencarian (search) adalahprosesuntukmencarirangkaianterbaikdaribeberapakemungkinanrangkaian • Sebuahalgoritmapencarianmenggunakanmasalahsebagai input menghasilkansolusidalamserangkaianaksi • Setelahsolusiditemukan, aksi yang direkomendasikandapatdilakukan • formulate-search-execute

8. Tipe Masalah • Single State Problem • Satuaksimengantarkan agent kesatu state lain. • Dapatmenggunakan uninformed & informed search. • Multiple State Problem • Satuaksimengantarkan agent kebeberapakemungkinan state. • Dapatmenggunakan uninformed & informed search. • Contingency problem (tidakterduga) • Hasildarisuatuaksisangatsukaruntukdiprediksi, agent mengetahuiefekapayg. mungkinditimbulkanolehaksiyg.dilakukannya. • Selamaaksidilakukan, sensing jugadiperlukan. • Umumnyamenggunakan planning. Utk. kasuskhusus spt. pada game dng. 2 pemaindapatmenggunakanmetode-metode game playing. • Exploration problem • Agent samasekalitidakmempunyaiinformasimengenaiefekdariaksiyg. dilakukannya. • Agent perlubereksperiman & belajar. • Dapatmenggunakanmetode learning yg. ada.

9. Metode Pencarian • Pencarian Buta (Blind Search/Uninformed search) • Pencarian melebar (breath first Search) • Pencarian mendalam pertama (dept first search) • Pencarian mendalam terbatas (dept limited search) • Iterative Deepening Search • Pencarian Terbimbing (Informed/heuristic Search) • Generate and Test • Pendakian Bukit (Hill Climbing) • Pencarian Terbaik Pertama (Best First Search) • Tabu Search • Simulated Anealing • Cheapest Insertion Heuristic

10. S A D B D E A C E E F B B E F B F G C C F G G C G

11. Breath-First Seach • Pada metode Breadth-First Search, semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1 • Pencarian dimulai dari node akar terus ke level ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya demikian pula dari kiri ke kanan hingga ditemukannya

12. S A D B D E A C E E F B B E F B F G C C F G G C G

13. Depth First Search • Pada Depth-First Search, proses pencarian akan dilakukan pada semua anaknya sebelum dilakukan pencarian ke node-node yang selevel. • Pencarian dimulai dari node akar ke level yang lebih tinggi. Proses ini diulangi terus hingga ditemukannya solusi

14. S A D B D E A • Jarakdan JmlLangkah • SE • SB • SG C E E F B E B F B F G C C F G G C G

15. Arad  Buchared?

16. Arad Buchared?

17. Depth Limited Search • Sama dengan pada Depth First Search • Tetapi kedalaman dari pohon dibatasi • Jika batas kedalaman sudah tercapai akan dilanjutkan ke cabang berikutnya • Misal kedalaman maksimal : 3

18. S A D B D E A • Jarakdan JmlLangkah • SE • SB • SG C E E F B B E

19. Iterative Deepening Search • Secara iterative akan menggunakan Depth Limited Search dari kedalaman 0 sampai kedalaman n • Merupakan penggabungan antara Breath First Search dan Depth First Search

20. n = 0 n = 1 S n = 2 n = 3 A D B D E A C E E F B B E

21. n = 4 S A D B D E A C E E F B B E F C B G F C F

22. n = 5 S A D B D E A • Jarakdan JmlLangkah • SE • SB • SG C E E F B B E F B G F C C F G G C G

23. Sumber • Russel, S.J., dan Norvig, P., 1995, Artificial Intelligence a Modern Aproach • Winston, P.H., 1992, Artificial Intelligence • Handayani, A.N., ---, Kecerdasan Buatan