Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan saraf tiruan (JST) (Bahasa Inggris: artificial neural network (ANN), atau juga disebut simulated neural network (SNN), atau umumnya hanya disebut neural network (NN)), adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia. JST merupakan sistem adaptif yang dapat merubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.

Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola-pola pada data.

Sejarah

Saat ini bidang kecerdasan buatan dalam usahanya menirukan intelegensi manusia, belum mengadakan pendekatan dalam bentuk fisiknya melainkan dari sisi yang lain. Pertama-tama diadakan studi mengenai teori dasar mekanisme proses terjadinya intelegensi. Bidang ini disebut ‘Cognitive Science’. Dari teori dasar ini dibuatlah suatu model untuk disimulasikan pada komputer, dan dalam perkembangannya yang lebih lanjut dikenal berbagai sistem kecerdasan buatan yang salah satunya adalah jaringan saraf tiruan. Dibandingkan dengan bidang ilmu yang lain, jaringan saraf tiruan relatif masih baru. Sejumlah literatur menganggap bahwa konsep jaringan saraf tiruan bermula pada makalah Waffen McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 1943. Dalam makalah tersebut mereka mencoba untuk memformulasikan model matematis sel-sel otak. Metode yang dikembangkan berdasarkan sistem saraf biologi ini, merupakan suatu langkah maju dalam industri komputer.

Pengertian Dasar

Tidak ada dua otak manusia yang sama, setiap otak selalu berbeda. Beda dalam ketajaman, ukuran dan pengorganisasiannya. Salah satu cara untuk memahami bagaimana otak bekerja adalah dengan mengumpulkan informasi dari sebanyak mungkin scan otak manusia dan memetakannya. Hal tersebut merupakan upaya untuk menemukan cara kerja rata-rata otak manusia itu. Peta otak manusia diharapkan dapat menjelaskan misteri mengenai bagaimana otak mengendalikan setiap tindak tanduk manusia, mulai dari penggunaan bahasa hingga gerakan.

Pengantar Kecerdasan Buatan 3

Jaringan Semantik

Jaringan semantic dibangun oleh M.R.Quillian, sebagai model memori manusia. Representasi grafis dari informasi Propositional. Proposisi adalah pernyataan yang dapat bernilai benar atau salah.

Jaringan semantic merupakan gambaran pengetahuan grafis yang menunjukkan hubungan antar ber­bagai obiek. Menunjukkan sejumlah lingkaran yang menggambarkan objek dan informasi deskriptif tentang objek‑objek.  Objek tersebut bisa merupakan jenis fisik seperti buku, mobil, meja, atau bahkan orang.  Node bisa merupakan pikiran, kejadian atau tindakan.

Contoh :Sebuah jaringan semantik adalah jaringan yang mewakili hubungan semantik antar konsep. Ini sering digunakan sebagai bentuk representasi pengetahuan. Ini adalah grafik terarah atau tak berarah yang terdiri dari simpul, yang merupakan konsep, dan tepi.

AI Pada Game PacMan 3D

 Klik Pada Gambar Jika Ingin Memainkan Game Ini

PacMan 3D "Suatu tahap perubahan yang terkenal pada permainan ini, karena ditulis dengan JavaScript murni dan tidak memerlukan plug-in atau ekstensi lainnya . Jika menggunakan Flash Player 9.0 atau lebih upgrade maka akan memberikan suara pada permainan ini.

Penggunaan suara dapat mempengaruhi kecepatan animasi dari permainan. Atur slider suara ke nol untuk mengoptimalkan permainan untuk mesin lebih lambat. Versi asli dari "JavaScript-PacMan" dirancang sebagai halaman-demo untuk pekerjaan lanjutan teknik animasi JavaScript. Versi pertama (untuk Netscape Navigator 3.0) diterbitkan pada akhir 1996/Jan.1997 dan mungkin telah menjadi gaya permainan arcade pertama di web hanya diimplementasikan dalam JavaScript!.

Permainan mendukung 3 mesin permainan yang berbeda (dipilih dari "bermain Game"-menu):

• Generik"-mode adalah mode normal game, menggunakan "JavaScript-PacMan"-mesin.
• Pac-Man"-mode meniru perilaku dari permainan Pac-Man orignal.
• Ms Pac-Man"-mode menggunakan angka Ms Pac-Man serta beberapa suara MsPac-Man-suka. Sebagai "Pac-Man"-mode modus ini meniru A.I. dari permainan aslinya.

Artificial Intelligence pada Games

Game kecerdasan buatan mengacu pada teknik yang digunakan dalam permainan komputer dan video untuk menghasilkan ilusi intelijen dalam perilaku karakter non-pemain (NPC). Teknik yang digunakan biasanya memanfaatkan metode yang ada dari bidang kecerdasan buatan (AI). Namun, permainan AI istilah ini sering digunakan untuk merujuk kepada sekumpulan algoritma luas yang juga mencakup teknik dari teori kontrol, robotika, grafik komputer dan ilmu komputer secara umum.

Karena permainan AI berpusat pada penampilan kecerdasan dan permainan yang baik, pendekatan yang sangat berbeda dengan AI tradisional; hacks dan menipu diterima dan, dalam banyak kasus, kemampuan komputer harus melunakkan pemain manusia untuk memberikan rasa keadilan . Ini, misalnya, adalah benar dalam permainan penembak orang pertama, mana NPC dinyatakan sempurna bertujuan akan melampaui keterampilan manusia.

bermain Game merupakan daerah penelitian dalam AI dari awal. Pada tahun 1951, dengan menggunakan Ferranti Mark 1 mesin dari Universitas Manchester, Christopher Strachey menulis sebuah program catur dan Dietrich Prinz menulis satu untuk catur Ini adalah salah satu program komputer pertama yang pernah ditulis.. dam program Arthur Samuel, yang dikembangkan tahun 50-an tengah dan awal 60-an, akhirnya mencapai keterampilan yang cukup untuk tantangan amatir terhormat Kerja. pada checkers dan catur akan berujung pada kekalahan Garry Kasparov dengan komputer Deep Blue IBM pada tahun 1997. 

Artificial Intelligence

The branch of computer science concerned with making computers behave like humans. The term was coined in 1956 by John McCarthy at the Massachusetts Institute of Technology. Artificial intelligence includes

games playing: programming computers to play games such as chess and checker,

expert systems : programming computers to make decisions in real-life situations (for example, some expert systems help doctors diagnose diseases based on symptoms), 

natural language : programming computers to understand natural human languages,

neural networks : Systems that simulate intelligence by attempting to reproduce the types of physical connections that occur in animal brains,

robotics : programming computers to see and hear and react to other sensory stimuli,