REPRESENTASI PENGETAHUAN

REPRESENTASI PENGETAHUANNelly Oktavia Adiwijaya, S.Si, MTRepresentasi pengetahuanProblem solving pengetahuan yang cukupKemampuan nalar sistem

Langkah awal dalam membangun sebuah program AI adalah membangun sebuah Knowledge BaseRepresentasi Pengetahuan: Proses bagaimana pengetahuan direpresentasikan untuk membentuk sebuah Knowledge BaseKnowledge baseInference mechanismComputerInputsOutputsRepresentasi pengetahuanDimaksudkan untuk menangkap sifat-sifat penting masalah dan membuat infomasi dapat diakses oleh prosedur pemecahan masalah. Bahasa representasi harus dapat membuat seorang programmer mampu mengekspresikan pengetahuan untuk mendapatkan solusi suatu masalah.Representasi pengetahuanCara-cara lama:List, digunakan pada LISPPredicate Calculus, digunakan pada PrologTree, untuk heuristic searchKarakteristik RP:Dapat diprogramkanDapat dimanfaatkan untuk penalaran, menggambarkan kesimpulan sebagai fungsi kecerdasanRepresentasi pengetahuan1. Representasi Logika Representasi ini menggunakan ekspresi-ekspresi dalam logika formal untuk merepresentasikan basis pengetahuan.

2.Representasi Prosedural Menggambarkan pengetahuan sebagai sekumpulan instruksi untuk memecahkan suatu masalah. Dalam sistem yang berbasis aturan, aturan if-then dapat ditafsirkan sebagai sebuah prosedur untuk mencapai tujuan pemecahan masalah.Representasi pengetahuan3. Representasi Network Menyatakan pengetahuan sebagai sebuah graf dimana simpul-simpulnya menggambarkan obyek atau konsep dalam masalah yang dihadapi, sedangkan lengkungannya menggambarkan hubungan antar mereka. Contohnya adalah jaringan semantik.Representasi pengetahuan4.Representasi Terstruktur Memperluas network dengan cara membuat setiap simpulnya menjadi sebuah struktur data kompleks yang berisi tempat-tempat bernama slot dengan nilai-nilai tertentu. Nilai-nilai ini dapat merupakan data numerik atau simbolik sederhana, pointer ke bingkai (frame) lain, atau bahkan merupakan prosedur untuk mengerja kan tugas tertentu. Contoh : skrip (script), bingkai (frame) dan obyek (object).Representasi LogikaTerdiri dari dua jenis yaitu Kalkulus proposisional (Propositional logic) Kalkulus predikatif (Predicate logic LogikaAdalah representasi pengetahuan yang paling tua.Proses menarik kesimpulan dari fakta yang sudah adaInput: premis-premis dan Ouput: kesimpulanTerdiri dari: sintaks (simbol), semantik (fakta), dan proses pengambilan keputusan (inferensi)Proses penalaran:Deduktif (umum-khusus)Induktif (khusus-umum)Logika:Logika Preposisi: and, or, not, implikasi, dan ekuivalensiLogika Predikat: representasi fakta dalam bentuk well formed formulaLogikaContoh Penalaran DeduktifPremis mayor : Jika hujan turun saya tidak akan berangkat kuliah Premis minor : Hari ini hujan turun Konklusi : Hari ini saya tidak akan berangkat kuliah Contoh Penalaran InduktifPremis -1 : Aljabar adalah pelajaran yang sulit Premis -2 : Geometri adalah pelajaran yang sulit Premis -3 : Kalkulus adalah pelajaran yang sulit Konklusi : Matematika adalah pelajaran yang sulit

Bagaimana jikaPremis -4 : Logika adalah pelajaran yang sulit

Konklusi : ? ? ?Logika proposisiOperator logikaKonjungsi: ^ (and)Disjungsi: v (or)Negasi: (not)Implikasi: (if then)Ekuivalensi : (jika dan hanya jika)Tabel kebenaranPQP QTTTTFFFTFFFTPQP AND QTTTTFFFTFFFFPQP QTTTTFFFTTFFT PQP OR QTTTTFTFTTFFF

Logika ProposisiUntuk melakukan inferensi pada logika proposisi resolusi : suatu aturan untuk melakukan inferensi yang dapat berjalan secara efisien dalam suatu bentuk khusus yaitu CNF (conjunctive normal form)Langkah :

Langkah-langkah untuk mengubah suatu kalimat (konversi) ke bentuk CNFHilangkan implikasi dan ekuivalensi x y menjadi x y x y menjadi ( x y) ( y x) Kurangi lingkup semua negasi menjadi satu negasi saja ( x) menjadi x (x y) menjadi ( x y) (x y) menjadi ( x y) Gunakan aturan assosiatif dan distributif untuk mengkonversi menjadi conjuction of disjunction Assosiatif : (A B) C menjadi A (B C) Distributif : (A B) C menjadi (A C) (B C) Buat satu kalimat terpisah untuk tiap-tiap konjungsi

Contoh:Diketahui basis pengetahuan (fakta-fakta yang bernilai benar) sebagai berikut : 1. P 2. (P Q) R 3. (S T) Q 4. T Tentukan kebenaran R. Untuk membuktikan kebenaran R dengan menggunakan resolusi,maka ubah dulu menjadi bentuk CNF.

Kemudian kita tambahkan kontradiksi pada tujuannya, R menjadi R sehingga fakta-fakta (dalam bentuk CNF) dapat disusun menjadi : 1. P 2. P Q R 3. S Q 4. T Q 5. T 6. R

Sehingga resolusi dapat dilakukan untuk membuktikan kebenaran R, sebagai berikut

Contoh bila diterapkan dalam kalimatP: Ani anak yang cerdasQ: Ani rajin belajarR: Ani akan menjadi Juara KelasS: Ani makannya banyakT: Ani istirahatnya cukup

Kalimat yang terbentukAni anak yang cerdasJika ani anak yang cerdas dan ani rajin belajar, maka ani akan menjadi juara kelasJika ani makannya banyak atau ani istirahatnya cukup, maka ani rajin belajarAni istirahatnya cukupSetelah dilakukan konversi CNF, didapat:Fakta ke-2 : Ani tidak cerdas atau ani tidak rajin belajar atau ani akan menjadi juara kelas Fakta ke-3 : Ani tidak makan banyak atau ani rajin belajar Fakta ke-4 : Ani tidak cukup istirahat atau ani rajin belajar

Logic: Predicate Logic (1)Using all the same concepts and rules of propositional logicRepresent knowledge in finer detailBreaking a statement (proposition) down into component parts:Argumen : individu atau objek yang membuat keteranganPredikat : keterangan yang membuat argumen dan predikatLogic: Predicate Logic (2)Examples:Proposition: The car is in the garageIN (car, garage)PREDICATE (Individual [object]1, Individual [object]2)Predicate (assertion)Argument(object)PROLOGContoh: Jika besok tidak hujan, Tommy pergi ke gunung cuaca(hujan,besok) pergi(tommy, gunung) Diana adalah nenek dari ibu Amir nenek(Diana,ibu(Amir)) Mahasiswa berada di dalam kelas didalam(mahasiswa,kelas) Dari contoh diatas dapat dijabarkan sebagai berikut : di dalam = predikat (keterangan) mahasiswa = argumen (objek) kelas = argumen (objek)Contoh: Johan suka Maria Ramon suka Maria Misal : Johan = x, Maria = y, Ramon = z Maka : suka(x,y) suka(z,y) tidak suka(x,z) Dibaca : Jika Johan suka Maria dan Ramon suka Maria, maka Johan tidak suka RamonContoh: diketahui fakta-fakta berikutAndi adalah seorang laki-laki : A Ali adalah seorang laki-laki : B Amir adalah seorang laki-laki : C Anto adalah seorang laki-laki : D Agus adalah seorang laki-laki : E

Dengan logika predikat dapat dituliskan: laki-laki(x) Dimana x : variabel

Latihan. Misal terdapat pernyataan berikut Andi adalah seorang mahasiswa Andi masuk jurusan Elektro Setiap mahasiswa elektro pasti mahasiswa teknik Kalkulus adalah matakuliah yang sulit Setiap mahasiswa teknik pasti akan suka kalkulus atau akan membencinya Setiap mahasiswa pasti akan suka terhadap suatu matakuliah Mahasiswa yang tidak pernah hadir pada kuliah matakuliah sulit, maka mereka pasti tidak suka terhadap matakuliah tersebut. Andi tidak pernah hadir kuliah matakuliah kalkulus Gunakan operator, , ^, v, (untuk setiap) , (terdapat)mahasiswa (Andi)Elektro (Andi)x : elektro(x) teknik(x)Sulit (kalkulus)x : teknik(x) suka (x, kalkulus) v benci (x, kalkulus)x y : suka (x,y)x y : mahasiswa(x) ^ sulit (y) ^ hadir(x,y) suka(x,y)8. hadir(Andi, kalkulus)List dan TreeList : Serangkaian struktur data yang dibuat secara berhubungan, list bisa juga menggambarkan relasi dan hirarki

Tree : Suatu struktur data yang berupa node-node yang dibuat secara hirarkis dan hubungannya

Lihat di Struktur Data!Lists & Trees (2)

List:Tree:

NodeArcSematic NetworkDiperkenalkan oleh Ros QuillianVery flexible: almost any kind of object, attribute, concept, etc. can be defined and relationship created with linksTo seek answer: the computer simply searches forward or backward through the arcs from a starting nodeGambaran pengetahuan grafis yang menunjukkan hubungan antar objek.Terdiri dari: lingkaran-lingkaran yang menunjukkan obyek dan informasi mengenai obyek tersebutpanah (arc) yang menunjukkan hubungan antar obyekKelebihan:Memiliki sifat inheritanceMenggunakan representasi OAV (Object Atributte Value)contoh

Frame (bingkai)Frame merupakan kumpulan pengetahuan tentang sutau objek tertentu, peristiwa, lokasi, situasi, dll.

Frame memiliki slot yang menggambarkan rincian (atribut) dan karakteristik objek.

ScriptMirip dengan frame, merepresentasikan pengetahuan berdasarkan pengalaman-pengalamanFrame menggambarkan obyek, sedangkan script menggambarkan urutan peristiwaElemen script:Kondisi input: start, awalTrack: variasi yang mungkin terjadiProp: obyek pendukung yang harus adaRole: peran yang dimainkan oleh suatu obyekScence: adegan yang terjadiHasil (result): kondisi akhir yang terjadiContoh scriptJohn pergi ke restaurant kemarin malam. Dia memesan steak. Saat membayar, dia menyadari uangnya kurang. Dia cepat pulang, karena hujan mulai turun. Apakah John makan malam?(Dijawab dengan mengaktifkan Script restaurant) Dari soal, urutan kejadian normal, sehingga pasti script restaurant berjalan normal, jadi John pasti melewati tahap makan.

Contoh scriptSusan makan siang di luar. Dia duduk di meja dan memanggil pelayan. Pelayan memberikan menu dan Susan memesan hamburger.

Mengapa pelayan memberikan menu?Script mengandung dua jawaban: - karena Susan meminta (backward)- agar Susan dapat menentukan apa yang ingin dimakannya (Forward)

Contoh script kejadian yang ada di UASJalur (track) : ujian tertulis matakuliah Kecerdasan Buatan Role (peran) : mahasiswa, pengawas Prop (pendukung) : lembar soal, lembar jawab, presensi, pena, dll Kondisi input : mahasiswa terdaftar untuk mengikuti ujian

Adegan (scene) -1 : Persiapan pengawas Pengawas menyiapkan lembar soal Pengawas menyiapkan lembar jawab Pengawas menyiapkan lembar presensi

Adegan-2 : Mahasiswa masuk ruangan Pengawas mempersilahkan mahasiswa masuk Pengawas membagikan lembar soal Pengawas membagikan lembar jawab Pengawas memimpin doa

Adegan 3 : Mahasiswa mengerjakan soal ujian Mahasiswa menuliskan identitas di lembar jawab Mahasiswa menandatangai lembar jawab Mahasiswa mengerjakan soal Mahasiswa mengecek jawaban

Adegan 4 : Mahasiswa telah selesai ujian Pengawas mempersilahkan mahasiswa keluar ruangan Mahasiswa mengumpulkan kembali lembar jawab Mahasiswa keluar ruangan

Adegan 5 : Mahasiswa mengemasi lembar jawab Pengawas mengurutkan lembar jawab Pengawas mengecek lembar jawab dan presensi Pengawas meninggalkan ruangan

Hasil : Mahasiswa merasa senang dan lega Mahasiswa merasa kecewa Mahasiswa pusing Mahasiswa memaki maki Mahasiswa sangat bersyukur

Aturan ProduksiPaling populer (sejak tahun 1943-Post, 1957-Chomsky, 1972-Alan Newell)Terdiri dari antecedent/premis/situasi dan konsekuen/kesimpulan/tindakanDigambarkan dalam IF-THEN rulesDigunakan pada Sistem PakarContoh: IF temp > 30 C THEN hidupkan ACIF permintaan meningkat AND persediaan menipis THEN pemesanan barangIF pelamar