Tugas Pertama Pengantar Teknologi Game III

III. Artificial Intelligent pada Game

“Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalah- cerdas” (H. A. Simon [1987] ).

Perkembangan game saat ini tidak lepas dari kecerdasan buatan (artificiall intelligence). Kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian dari ilmu komputer yang membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti manusia dan komputer dimungkinkan untuk dapat berfikir.

Faham Pemikiran:

Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua faham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional kebanyakan melibatkan metoda-metoda yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence).

Metode-metodenya meliputi:

1. Sistem pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem pakar  dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.
2. Petimbangan berdasar kasus
3. Jaringan Bayesian
4. AI berdasar tingkah laku: metoda modular pada pembentukan sistem AI secara manual

Kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif (misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis. Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang tak teratur dan perhitungan lunak.

Metode-metode pokoknya meliputi:

1. Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat
2. Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
3. Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkan pemecahan masalah yang lebih baik.

Kecerdasan Buatan dikelompokkan menjadi 4 macam, yaitu :

1. Systems that think like humans.
2. Systems that act like humans.
3. Systems that think rationally.
4. Systems that act rationally.

Tujuan Kecerdasan Buatan :

1. Membuat komputer lebih cerdas
2. Membuat mesin lebih berguna

Decision Making

Decision Making adalah serangkaian algoritma yang dirancang dengan memasukan beberapa kemungkinan langkah yang bisa diambil oleh suatu aplikasi, Pada game ini decision making memberikan kemampuan suatu karakter untuk menentukan langkah apa yang akan diambil. Decision making dilakukan dengan cara menentukan satu pilihan dari list yang sudah dibuat pada algoritma yang dirancang. Algoritma decision making kerap digunakan dalam aplikasi game, akan tetapi algoritma decision making dapat diimplementasikan pada banyak aplikasi lain.

Decision Making terbagi menjadi 3 :

1.  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.

2.  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).

3.  Rule System

     Rule Based System merupakan metode pengambilan keputusan berdasarkan pada aturan-aturan tertentu yang telah ditetapkan.

Algoritma PathFinding

Algoritma yang digunakan untuk pencarian jalur. Algoritma ini dapat digunakan untuk mencapai tempat tujuan dari tempat awal. Salah satu algoritma path finding adalah algoritma A*.

Waypoint adalah titik acuan / kumpulan koordinat yang digunakan untuk keperluan navigasi untuk mengidentifikasi sebuah titik di peta. (Wikipedia).

Pencarian jalur merupakan salah satu implementasi kecerdasan buatan dalam permainan. Pencarian jalur terpendek merupakan hal yang mempengaruhi pergerakan dan pengambilan keputusan pada non-player character. Namun, jalur terpendek belum tentu dan tidak selalu menjadi jalur paling aman. Dalam permainan berbasis militer, karakter dituntut untuk bergerak secara taktis dalam menghadapi ancaman. Agen yang bergerak secara taktis dalam pencarian jalur tidak hanya mencari jalur terpendek, namun harus mempertimbangkan ancaman karena pertimbangan hit points, demi meningkatkan kesan nyata pada permainan.

Tactical Pathfinding merupakan salah satu algoritma pencarian jalur yang dapat melakukan pencarian jalur terpendek dengan perhitungan bobot ancaman. Implementasi algoritma tactical pathfinding dapat memberikan gerakan taktis pada non-player character. Algoritma tactical pathfinding dilakukan berdasarkan algoritma pencarian jalur berdasarkan A* ditambah perhitungan bobot.

Implementasi algoritma dilakukan dengan melakukan simulasi pada peta permainan 3D berbasis navigation mesh. Representasi peta permainan 3D menggunakan navigation mesh karena dalam beberapa tahun terakhir, navigation mesh menjadi pilihan utama.

Sumber :

http://dinandwinanto.blogspot.co.id/2016/03/tugas-1-pengantar-teknologi-game.html

http://www.processing.org.

http://www.yoyogame.com

http://moekyuun.blogspot.co.id/2015/04/story-board-game-komputer.html