Artificial Intelligent pada Game
Umum

Artificial Intelligent pada Game

Artificial Intelligent pada Game

Artificial Intelligent pada Game

Decision Tree

Pohon Keputusan (Decision Tree) merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami. Aturan ini juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti SQL untuk mencari record pada kategori tertentu. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Karena pohon keputusan memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan, pohon keputusan ini sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan ketika dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain(J R Quinlan, 1993).

Dalam situasi lain kemampuan untuk menjelaskan alasan pengambilan keputusan adalah sesuatu yang sangat penting. Misalnya pada perusahaan asuransi ada larangan resmi untuk mendeskriminasi berdasarkan variabel-variabel tertentu. Perusahaan asuransi dapat mencari sendiri keadaan yang mencerminkan bahwa mereka tidak menggunakan deskriminasi yang ilegal dalam memutuskan seseorang diterima atau ditolak. Sebuah pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. Anggota himpunan hasil menjadi mirip satu dengan yang lain dengan masing-masing rangkaian pembagian. Sebuah model pohon keputusan terdiri dari sekumpulan aturan untuk membagi sejumlah populasi yang heterogen menjadi lebih kecil, lebih homogen dengan memperhatikan pada variabel tujuannya. Sebuah pohon keputusan mungkin dibangun dengan seksama secara manual, atau dapat tumbuh secara otomatis dengan menerapkan salah satu atau beberapa algoritma pohon keputusan untuk memodelkan himpunan data yang belum terklasifikasi (Tan dkk, 2004).

Variabel tujuan biasanya dikelompokkan dengan pasti dan model pohon keputusan lebih mengarah pada perhitungan probabilitas dari masing-masing record terhadap kategori-kategori tersebut, atau untuk mengklasifikasi record dengan mengelompokkannya dalam satu kelas. Pohon keputusan juga dapat digunakan untuk mengestimasi nilai dari variabel kontinyu, meskipun ada beberapa teknik yang lebih sesuai untuk kasus ini.

 

 

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.

Berdasarkan sifatnya, metode FSM ini sangat cocok digunakan sebagai basis perancangan perangkat lunak pengendalian yang bersifat reaktif dan real time. Salah satu keutungan nyata penggunaan FSM adalah kemampuannya dalam mendekomposisi aplikasi yang relative besar dengan hanya menggunakan sejumlah kecil item state. Selain untuk bidang kontrol, Penggunaan metode ini pada kenyataannya juga umum digunakan sebagai basis untuk perancangan protokol-protokol komunikasi, perancangan perangkat lunak game, aplikasi WEB dan sebagainya.

Dalam bahasa pemrograman prosedural seperti bahasa C, FSM ini umumnya direalisasikan dengan menggunakan statemen kontrol switch case atau/dan if..then. Dengan menggunakan statemen-statemen kontrol ini, aliran program secara praktis akan mudah dipahami dan dilacak jika terjadi kesalahan logika.

 

 

Rule Systems

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.

Rule Base Systems (RBS) sistem yang baik untuk mendapat jawaban dari pertanyaan mengenai What (apa), How (bagaimana) dan Why (mengapa) dari Rule Base (RB) selama proses inferensia. Jawaban dan penjelasannya dapat disediakan dengan baik. Masalah yang ada dengan SBP adalah ia tak dapat secara mudah menjalankan proses akuisisi knowledge (pengetahuan) dan ia tak dapat mengupdate rule (aturan) secara otomatis. Hanya pakar yang dapat mengupdate Knowledge Base (KB) secara manual dengan dukungan dari knowledge engineer (insinyur pengetahuan). Lebih jauh kebanyakan peneliti dalam SBA lebih memperhatikan masalah optimasi pada rule yang sudah ada daripada pembangkitan rule baru dari rule yang sudah ada. Namun demikian, optimasi rule tak dapat mengubah hasil dari inferensia secara signifikan, yaitu dalam hal cakupan pengetahuan.

Ripple Down Rule (RDR) datang untuk mengatasi permasalahan utama dari sistem pakar: pakar tak perlu lagi selalu mengkomunikasikan pengetahuan dalam konteks yang spesifik. RDR membolehkan akuisisi yang cepat dan sederhana secara ekstrim tanpa bantuan dari knowledge engineer. Pengguna tak perlu menguji RB dalam rangka mendefinisikan rule baru: pengguna hanya perlu untuk mampu mendefinisikan rule baru yang secara benar mengklasifikasikan contoh yang diberikan, dan sistem dapat menentukan dimana suatu rule harus ditempatkan dalam hirarki rulenya. Keterbatasan dari RDR adalah kekurangan dalam hal inferensia yang berdayaguna. Tak seperti SBA yang dilengkapi dengan inferensia melalui forward dan backward chaining, RDR kelihatannya menggunakan Depth First Search (DFS) yang memiliki kekurangan dalam hal fleksibelitas dalam hal penjawaban pertanyaan dan penjelasan yang tumbuh dari inferensia yang berdayaguna.

Variable-Centered Intelligent Rule System (VCIRS) merupakan perkawinan dari SBA dan RDR. Arsitektur sistem diadaptasi dari SBA dan ia mengambil keuntungan-keuntungan yang ada dari RDR. Sistem ini mengorganisasi RB dalam struktur spesial sehingga pembangunan pengetahuan, inferensia pengetahuan yang berdayaguna dan peningkatan evolusional dari kinerja sistem dapat didapatkan pada waktu yang sama. Istilah “Intelligent” dalam VCIRS menekankan pada keadaan sistem ini yang dapat “belajar” untuk meningkatkan kinerja sistem dari pengguna sistem selama pembangunan pengetahuan (melalui analisis nilai) dan penghalusan pengetahuan (dengan pembangkitan rule).
Pathfinding adalah proses pencarian path tercepat dari titik asal ke titik tujuan dengan menghindari berbagai halangan sepanjang path yang ditempuh. Secara umum pathfinding dapat dibedakan menjadi pathfinding statik dan dinamik.

 

 

Tactical Pathfinding

Pencarian jalur merupakan proses penentuan sebuah set pergerakan suatu objek dari satu posisi ke posisi yang lain, tanpa bertabrakan dengan hambatan dalam jalurnya. Pencarian jalur dibagi menjadi dua, statis atau dinamis, yaitu global path searching yang mengacu pada pencarian di dunia statis, dan local path searching pada lingkungan dinamis. Pengerjaan praktek level designer pada game 3D pada awalnya menggunakan waypoint bagi karakter non-kendali untuk menjelajah lingkungan, dimana memakan waktu dan sering tidak akurat di beberapa kasus. A* (A-star) kemudian muncul dan menjadi algoritma pencarian jalur terpendek yang paling banyak digunakan dengan metode heuristic-nya Halangan pada permainan 3D, tidak ditemui di peta berbasis 2D. Situasi ini tampaknya tidak memungkinkan jika menggunakan solusi algoritma A* tradisional. Solusi dari permasalahan tersebut adalah tactical pathfinding.

Tactical pathfinding tidak hanya menambahkan sentuhan realistis pada pergerakan kecerdasan buatan, tapi juga memastikan pemain yang berpengalaman tidak dapat memprediksi keputusan yang diambil oleh lawan.

 

 

Baca Juga Artikel Lainnya :