Dokumen ini membahas tentang algoritma game playing seperti minimax dan alpha-beta pruning yang digunakan untuk memainkan game seperti catur melawan komputer. Salah satu contohnya adalah Deep Blue, komputer catur buatan IBM yang berhasil mengalahkan juara dunia catur Garry Kasparov pada tahun 1997. Algoritma-algoritma ini digunakan untuk menganalisis pohon kemungkinan langkah dalam game dan memilih langkah terbaik.
2. GAME PLAYING
Game adalah permainan komputer yang dibuat dengan
teknik dan metode animasi. Permainan game
merupakan bidang AI yang sangat populer berupa
permainan antara manusia melawan mesin yang
mempunyai intelektual untuk berpikir.
PENGERTIAN GAME
3. GAME PLAYING
• Deep Blue adalah sebuah komputer catur buatan IBM.
• Deep Blue adalah komputer pertama yang memenangkan
sebuah permainan catur melawan seorang juara dunia
(Garry Kasparov) dalam waktu standar sebuah turnamen
catur pada 10 Februari 1996 dengan skor 4-2 untuk
kemenangan Kasparov.
• Kemudian pada 11 Mei 1997 Deep Blue berhasil
mengalahkan juara dunia bertahan Kasparov dengan skor
3,5-2,5.
• Komputer ini saat ini sudah "dipensiunkan" dan dipajang di
Museum Nasional Sejarah Amerika (National Museum of
American History), Amerika Serikat.
GAME PLAYING
Catur Deep Blue
6. GAME PLAYING
• Informasi lengkap : suatu game dimana permain
mengetahui semua langkah yang mungkin terjadi dari
dirinya sendiri dan dari lawan dan hasil akhir dari
permainan.
Contoh game : catur dan tic tac toe
• Informasi tak lengkap : game dimana pemain tidak tahu
semua kemungkinan langkah lawan.
Contoh game : Kartu Poker dan Bridge karena semua kartu
tidak diketahui oleh para pemain.
GAME PLAYING
GAME PLAYING
TIPE DALAM GAME
7. GAME PLAYING
• Salah satu unsur yang berperan penting dalam sebuah game
adalah kecerdasan buatan. Dengan kecerdasan buatan, elemen-
elemen dalam game dapat berperilaku sealami mungkin
layaknya manusia.
• Game AI adalah aplikasi untuk memodelkan karakter yang
terlibat dalam permainan baik sebagai lawan, ataupun karakter
pendukung yang merupakan bagian dari permainan tetapi tidak
ikut bermain (NPC = Non Playable Character).
• Peranan kecerdasan buatan dalam hal interaksi pemain dengan
permainan adalah pada penggunaan interaksi yang bersifat
alami yaitu yang biasa digunakan manusia untuk berinteraksi
dengan sesama manusia.
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
AI DALAM GAME
8. GAME PLAYING
Contoh media interaksi ialah:
• Penglihatan (vision)
• Suara (voice), ucapan (speech)
• Gerakan anggota badan ( gesture)
Pembentukan Artificial Intelligence pada game juga menggunakan algoritma,
yaitu jenis pohon n-ary untuk suatu struktur. Implementasi pohon (tree) ini
biasa disebut game tree.
Artificial intellegence yang disematkan dalam sebuah game yang membentuk
analisis game tree biasanya merepresentasikan kondisi atau posisi permainan
dari game sebagai suatu node, dan merepresentasikan langkah yang mungkin
dilakukan sebagai sisi berarah yang menghubungkan node kondisi tersebut ke
anak (child) sebagaimana representasi suatu pohon (tree).
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
Ai DALAM GAME
9. GAME PLAYING
• Namun representasi langsung tersebut mempunyai kelemahan, yaitu
representasi data pohon akan menjadi sangat lebar dan banyak.
• Bagi sebuah mesin komputer mampu melakukan kalkulasi sebanyak apapun
masalah, namun game tree yang lebar dan besar memberikan beberapa
masalah, antara lain konsumsi proses memori, kapasitas penyimpanan
yang cukup besar dan kinerja yang kurang pada konsol game
berspesifikasi rendah. Karena itu dibentuklah beberapa algoritma dan
penyederhanaan bagi sebuah game tree.
• Penyederhanaan dapat dilakukan dengan berbagai metode. Salah satu
diantaranya adalah Minimax. Metode ini berhasil diterapkan dan
memberikan nilai reduksi yang cukup signifikan. Dan tidak hanya bisa
digunakan secara monoton, minimax juga bisa digunakan untuk game-game
yang lebih rumit seperti catur, tentunya dengan algoritma dan representasi
berbeda.
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
ai DALAM GAME
10. GAME PLAYING
• Merupakan algoritma yang digunakan untuk menentukan
pilihan agar memperkecil kemungkinan kehilangan nilai
maksimal. Diterapkan dalam permainan yang melibatkan dua
pemain seperti tic-tac-toe, checker atau Othello
• Pada langkah pertama, komputer akan menganalisis seluruh
pohon permainan. Dan untuk setiap langkahnya, komputer
akan memilih langkah yang paling membuat lawan
mendapatkan keuntungan minimun, dan komputer
mendapatkan keuntungan maksimal.
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
Algoritma MINIMAX
11. GAME PLAYING
1. Kondisi Minimum (kondisi yang selalu mencari nilai terkecil)
2. Kondisi Maximum (kondisi yang selalu mencari nilai terbesar)
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
Kriteria MINIMAX
12. GAME PLAYING
6 9 3 5 7 9
7
3
6
7
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
contoh
13. • Kelemahan Algoritma MINIMAX adalah tidak mampu
memproses data dalam jumlah besar, karena representasi data
pohon akan menjadi sangat lebar dan banyak.
• Membutuhkan memori yang cukup besar karena harus
mengunjungi banyak node untuk mencapai keputusan yang
dituju.
• Pengolahannya menggunakan metode Depth-First Search
dimana pencarian dilakukan dari node-node terbawah terlebih
dahulu untuk akhirnya mencapai ke node yang paling atas.
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
Kelemahan MINIMAX
14. • In our tic tac toe example,
- player 1 is ‘X’ (user)
- player 2 is ‘O’ (computer)
• The only three scores we will have are
- (+1 for a win by ‘X’),
- (-1 for a win by ‘O’),
- (0 for a draw)
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
GAME PLAYING
MINIMAX for TicTacToe
