Teknik Pembangunan Game AI
Pertemuan 10
Teknik Pembangunan Game AI
Nama : Bella Alysha Vira
NPM : 11115319
Kelas : 3KA10
Dosen : Essy Malays Sari
Sakti
1.1 Movement
Komputer sebagai alat untuk pemindahan
data yaitu untuk pemindahan data yang
telah dibuat dan akan bisa membuka kembali file yang telah kita buat dengan
cara mengcopy paste file yang telah kita buat. Contohnya dari keyboard ke layar
monitor. Dalam game, movement adalah metode yang
menekankan konsep gerak tubuh, meliputi konsep kesadaran tubuh, konsep usaha,
konsep ruang, dan konsep keterhubungan.
1.2 Pathfinding
Pencarian
jalur (pathfinding) merupakan bagian dari medel AI. Algoritma pathfinding
menggunakan ‘Directed Non-Negative Weighted Graph’. Algoritma seperti Dijkstra
dan A* menggunakan struktur data graf . Graf
digunakan untuk menggambarkan jalur yang dapat diambil pada sebuah geometri
ruang.
1.3 Pengambilan
Keputusan
pengambilan keputusan adalah suatu
proses pemilihan dari berbagai alternatif baik kualitatif maupun kuantitatif
untuk mendapat suatu alternatif terbaik guna menjawab masalah atau
menyelesaikan konflik (pertentangan).
Proses penurunan suatu keputusan
mengandung empat unsur, yaitu :
§ Model : Model menunjukkan gambaran suatu
rnasalah secara kuantitatif atau kualitatif.
§ Kriteria: Kriteria yang dirumuskan
menunjukkan tujuan dari keputusan yang diambil. Jika terdapat beberapa kriteria
yang saling bertentangan, maka pengambilan keputusan harus melalui kompromi
(misalnya menambah jasa langganan dan mengurangi persediaan, maka keputusan
mana yang diambil perlu kompromi).
§ Pembatas: Faktor-faktor tambahan yang
perlu diperhatikan dalam memecahkan masalah pengambilan keputusan. Misalnya
dana yang kurang tersedia.
§ Optimalisasi: Apabila masalah keputusan
telah diuraikan dengan sejelas jelasnya, maka manajer menentukan apa yang
diperlukan (kriteria) dan apa yang diperbolehkan (pembatas). Pada keadaan ini
pengambil keputusan siap untuk memilih pemecahan yang terbaik atau yang
optimal.
Proses Pengambilan
Keputusan
§ Penyelidikan: Mempelajari lingkungan
atas kondisi yang memerlukan keputusan. Data mentah diperoleh, diolah, dan
diuji untuk dijadikan petunjuk yang dapat mengidentifikasi persoalan.
§ Perancangan: Mendaftar, mengembangkan,
dan menganalisis arah tindakan yang mungkin. Hal ini meliputi proses-proses
untuk memahami persoalan, menghasilkan pemecahan, dan menguji kelayakan
pemecahan tersebut.
§ Pemilihan: Memilih arah tindakan
tertentu dari semua yang ada. Pilihan ditentukan dan dilaksanakan.
Jadi, proses keputusan dapat
dianggap sebagai sebuah arus dari penyelidikan sampai perancangan dan kemudian
pada pemilihan. Tetapi pada setiap tahap hasilnya mungkin dikembalikan ke tahap
sebelumnya untuk dimulai lagi. Jadi tahapan tersebut merupakan unsur-unsur
sebuah proses yang berkesinambungan.
Teori Pengambilan Keputusan
Teori pengambilan keputusan
menekankan bahwa terdapat tujuh langkah yang harus ditempuh, yaitu:
1.
Identifikasi permasalahan yang dihadapi
Ada ungkapan yang mengatakan
bahwa suatu “permasalahan yang sudah dikenali hakikatnya dengan tepat
sesungguhnya sudah separo terpecahkan.” Ungkapan ini mempunyai tiga implikasi,
yaitu:
§ Bahwa mutlak perlu mengenali secara
mendasar situasi problematik yang menimbulkan ketidakseimbangan dalam kehidupan
organisasi atau perusahaan.
§ Pengenalan secara mendasar berarti
“akar” penyebab timbulnya ketidakseimbangan harus digali sedalam-dalamnya.
§ Mengambil keputusan tidak boleh puas
hanya dengan diagnosis gejala-gejala yang segera tampak. Jika hanya gejala yang
diidentifikasikan, sangat mungkin “terapinya” pun hanya mampu menghilangkan
gejala tersebut. Padahal yang harus dihilangkan adalah “sumber penyakitnya”.
2.
Pengumpulan data
Berangkat dari pandangan
bahwa pengambilan keputusan memerlukan dukungan informasi yang lengkap,
mutakhir, dapat dipercaya, dan diolah dengan baik. Berarti bahwa dalam
pengumpulan data ada tiga hal yang mutlak mendapat perhatian, yaitu:
§ Pentingnya menggali data dari semua
sumber yang layak digali, baik secara internal maupun secara eksternal. Dari
segi inilah harus dilihat pentingnya akses bagi para pengolah data terhadap
semua sumber data.
§ Pentingnya untuk menjamin bahwa data
yang dikumpulkan relevan dengan permasalahan yang hendak diatasi.
§ Bahwa mutu data yang dikumpulkan
haruslah setinggi mungkin sehingga informasi yang dihasilkan akan bermutu
tinggi pula.
3.
Analisis data
Analisis data harus mampu
menunjukkan berbagai alternatif yang mungkin ditempuh untuk memecahkan masalah.
Oleh karena itu, analisis data diarahkan pada pembentukan persepsi yang sama
diantara berbagai pihak tentang arti data yang dimiliki, dengan demikian
memberikan interpretasi yang sama tentang data tersebut.
4.
Analisis berbagai alternatif
Salah satu tantangan yang
dihadapi dalam mengambil keputusan ialah menemukan jawaban yang paling tepat
terhadap pertanyaan: Apakah dalam mengambil keputusan harus selalu terdapat
berbagai alternatif? Pertanyaan ini penting karena jika seorang pengambil
keputusan dihadapkan kepada hanya satu alternatif dan ia memutuskan untuk
menggunakan alternatif tersebut, yang bersangkutan sudah mengambil keputusan.
Bahkan teori pengambilan keputusan mengatakan bahwa jika seseorang memutuskan
untuk tidak mengambil keputusan, tindakannya itu adalah pengambilan keputusan
juga.
5.
Pemilihan alternatif
Jika dilakukan dengan cermat,
analisis berbagai alternatif akan “memberi petunjuk” tentang alternatif yang
sebaiknya digunakan karena akan membuahkan solusi yang paling efektif.
Alternatif di pilih dengan demikian, merupakan alternatif yang tampaknya paling
baik. Pengalaman mengambil keputusan di masa lalu dan keyakinan bahwa keputusan
yang diambil adalah keputusan yang terbaik.
6.
Implementasi (pelaksanaan)
Apakah alternatif yang
dipilih merupakan pilihan yang terbaik atau tidak diuji pada waktu digunakan
dalam arti mampu tidaknya menghilangkan situasi permasalahan dan apakah
permasalahan yang dihadapi tersebut dapat dipecahkan secara efektif atau tidak.
7.
Evaluasi (penilaian)
Hasil pelaksanaan memerlukan
penilaian yang objektif, rasional dan berdasarkan tolok ukur yang baku. Seperti
dimaklumi, hasil penilaian dapat menunjukkan bahwa hasil yang di capai
melampaui harapan, sekedar sesuia dengan sasaran atau kurang dari sasaran.
Kesemuanya itu menjadi bahan penting dalam mengelola organisasi atau perusahaan
di masa depan.
1.4 Taktik dan strategi AI
AI dalam game biasanya memiliki
kecepatan dalam taktik bermain sehingga mengharuskan pemain untuk berfikir
lebih cepat untuk menyusun strategi terbaik agar dapat memperoleh skor yang
maksimal. Kecerdasan buatan merupakan kecerdasan yang ditujukan oleh suatu
entitas buatan, yang diciptakan dan diterapkan kedalam sebuah mesin (komputer)
sehingga dapat melakukan perbuatan seperti manusia. Strategi dalma gamepun
bervariasi. Salah satunya adalah dalam game Othello yaitu strategi bermain
reversy, sperti jumlah pin, penguasaan sudut/x-square/c-square, jumlah pin
stabil, mobility, jumlah pin tepi, parity, dan pola sisi/sudut.
1.5
Pembelajaran
Machine learning adalah
teknik AI yang berkaitan dengan pembelajaran data dan menggunakannya untuk
memprediksi informasi yang ada di dunia.
Machine learning dibangun dengan menggunakan algoritma. Rangkaian
instruksi ini akan menyelesaikan suatu permasalahan. Contoh algoritma yang
dimaksud adalah decision tree learning dan association rule learning.
Namun, algoritma machine learning yang
berperan dalam kehidupan di dunia adalah jaringan saraf buatan, suatu teknik
yang terinspirasi oleh cara kerja neuron otak manusia.
Sederhananya begini: suatu
jaringan saraf terdiri dari beberapa lapisan neuron. Input masuk melalui lapisan pertama. Tiap neuronnya
menerima input,
sehingga setiap neuron memiliki muatan, dan menghasilkan output berdasarkan
muatan mereka. Output dari
lapisan pertama kemudian didistribusikan ke lapisan kedua untuk diproses, dan
begitu seterusnya hingga output akhir
dapat dihasilkan.
Kemudian hal menarik pun
terjadi. Siapapun yang menjalankan jaringan dapat mendefinisikan seperti apa output akhir
yang “benar” seharusnya. Setiap kali data didistribusikan melalui jaringan
tersebut, hasil akhirnya dibandingkan dengan hasil yang “benar”, dan sejumlah
penyempurnaan akan dilakukan hingga tercipta outputakhir yang benar. Dengan kata lain, jaringan tersebut
mampu melatih dirinya sendiri.
Otak buatan ini dapat
mempelajari bagaimana cara mengidentifikasi banyak hal. Misalnya kursi dalam
sebuah foto,. Seiring berjalannya waktu, ia dapat mempelajari karakteristik
kursi tersebut, dan meningkatkan kemampuannya dalam mengidentifikasi benda
tersebut.
Komentar
Posting Komentar