Transcript Pertemuan 5

REPRESENTASI PENGETAHUAN
PENGETAHUAN =
data / fakta + mekanisme penalaran
fakta,ide,teori hub.nya dlm domain ttt
direpresentasikan
melalui komp/system
KNOWLEDGE BASE
mekanisme penalaran/Inferance Mechanisme :
kumpulan prosedur yang digunakan untuk menguji
(melacak dan mencocokkan) untuk mencari solusi.
1
Langkah membangun sistem AI
Pengumpulan pengetahuan dari berbagai sumber
(otak/pengetahuan pakar, buku, artikel, dll)
Diorganisasikan (skema)
SKEMA DEKLARATIF
• cocok untuk
menggambarkan fakta2
asersi
• yang termasuk skema
representasi pengetahuan
deklaratif:
1. Logika,
2. Jaringan Semantik,
3. Frame,
4. Script
Dimodifikasi
SKEMA PROSEDURAL
• cocok untuk menyatakan
aksi dan prosedur
• yang termasuk skema
representasi pengetahuan
prosedural:
1. Prosedure/SubRoutine,
2. Kaidah Produksi
2
LOGIKA
– Merupakan sutau pengkajian ilmiah tentang
serangkaian penalaran, system kaidah dan
prosedur yang membantu proses penalaran.
– Proses logika : proses membentuk kesimpulan /
menarik suatu inferensi berdasarkan fakta yang
telah ada.
– Merupakan bentuk representasi pengetahuan
yang paling tua.
3
Penalaran Deduktif
• penalaran ini bergerak dari penalaran umum menuju
ke konklusi khusus
• umumnya dimulai dari suatu silogisme / pernyataan
premis dan inferensi
• umumnya terdiri dari tiga bagian: premis mayor,
premis minor dan konklusi.
• Contoh :
Premis mayor : Jika hujan turun saya tidak akan lari pagi
Premis minor : Pagi ini hujan turun
Konklusi : Oleh karena itu pagi ini saya tidak akan lari pagi
4
Penalaran Induktif
• dimulai dari masalah khusus menuju ke masalah umum.
• menggunakan sejumlah fakta / premis untuk menarik kesimpulan
umum
• Contoh:
Premis 1 : Dioda yang salah menyebabkan peralatan
elektronik rusak
Premis 2 : Transistor rusak menyebabkan peralatan
elektronik rusak
Premis 3 : IC rusak menyebabkan peralatan elektronik
tidak berfungsi
Konklusi : Maka, peralatan semi konduktor rusak
merupakan penyebab utama rusaknya peralatan
elektronik.
• Konklusi tidak selalu mutlak, dapat berubah jika ditemukan faktafakta baru
5
Logika Proporsional
• Bentuk logika komputasional ada 2 macam : Logika proporsional
atau kalkulus dan Logika Predikat
• Suatu proposisi merupakan suatu statement / pernyataan yang
menyatakan benar (TRUE) atau salah (FALSE)
– 3+3=6 (logika proposisi)
– 3+7=5 (logika proposisi FALSE)
– Makanan orang indonesia adalah nasi (pernyataan yg nilainya
bisa benar/salah)
– Hari ini hujan (logika proposisi)
• Operator logika (penggabungan proposisi)
– Konjungsi (and)
– Disjungsi (or)
– Negasi (not)
– Implikasi ( )
– Ekuivalensi/biimplikasi (<-->)
6
Logika Proporsional
lanj…
• Untuk menggambarkan berbagai proposisi, premis /
konklusi gunakan symbol seperti huruf abjad
• Misal :
P : Tukang Pos mengantarkan surat mulai Senin sampai
dengan Sabtu
Q : Hari ini adalah hari Minggu
R : Maka hari ini tukang pos tidak mengantarkan surat
• Inferensi (kesimpulan) pada logika proposisi dapat
dilakukan dengan menggunakan resolusi
• Resolusi merupakan suatu aturan untuk melakukan
inferensi yang dapat berjalan secara efisien dalam suatu
bentuk khusus yaitu CNF (Conjuction Normal Form)
7
Logika Proporsional
lanj…
• CNF memiliki ciri-ciri :
– Setiap kalimat merupakan Disjungsi Literal
– Semua kalimat terkonjugsi secara implisit
• Mengubah kalimat ke dalam bentuk CNF
– hilangkan implikasi dan ekivalensi
– 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)
8
Logika Proporsional
lanj…
• Gunakan aturan asosiatif 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
(¬ S ∨ Q) ∧ (¬ T∨ Q) menjadi (¬ S ∨ Q)
(¬ T∨ Q)
9
Logika proposisi
•
Lanj…
Diketahui basis pengetahuan (fakta-fakta yg bernilai benar)
sbb:
1.
2.
3.
4.
•
•
P
(P^Q)  R
(SvT)  Q
T
Buktikan kebenaran R.
Konversi ke bentuk CNF :
Kalimat
Langkah-langkah
1. P
Sudah bentuk CNF
2. (P^Q)  R



CNF
P
menghilangkan implikasi : ¬(P^Q)VR
¬PV¬QVR
mengurangi lingkup negasi :(¬PV¬Q)VR
gunakan asosiatif : ¬PV¬QVR
10
Logika proposisi Lanj…
Kalimat
3. (S^T)  Q
Langkah-langkah



4. T
CNF
menghilangkan implikasi : ¬(SVT)VQ
¬SVQ
mengurangi lingkup negasi:(¬S^¬T)VQ ¬TVQ
gunakan distributif : (¬SVQ)^(¬TVQ)
Sudah bentuk CNF
T
Kemudian tambahkan kontradiksi pada tujuannya, R menjadi ¬R, shg fakta
–fakta(dlm bentuk CNF) menjadi :
1. P
2. ¬PV¬QVR
3. ¬SVQ
4. ¬TVQ
5. T
6. ¬R
11
Logika Proposisi Lanj…
• Resolusi pada Logika Proposisi
¬PV¬QVR
¬R
2
P
¬PV¬Q
¬Q
¬TVQ
4
1
¬T
T
5
12
Logika Proposisi
•
•
•
•
•
•
Lanj…
Contoh Apabila diterapkan dalam kalimat:
P : Ani anak yang cerdas
Q : Ani rajin Belajar
R : Ani akan menjadi juara kelas
S : Ani makannya banyak
T : Ani Istirahatnya cukup
13
Logika Proposisi
Lanj…
• Kalimat yang terbentuk dari fakta yang ada :
1. P
2. (P^Q)  R
3. (SvT)  Q
4. T
– Ani anak yang cerdas
– Jika Ani anak yang cerdas dan Ani rajin belajar, maka Ani
akan menjadi juara kelas
– Jika Ani makannya banyak atau Ani istirahatnya cukup,
maka Ani rajin belajar
– Ani istirahatnya cukup
14
Logika Proposisi
Lanj…
Setelah dilakukan konversi ke bentuk 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
15
Logika Proposisi
Lanj…
16
Logika Predikat / Kalkulus Predikat
• Suatu logika yang seluruhnya menggunakan konsep dan kaidah
proporsional yang sama.
• Disebut juga kalkulus predikat
• Kalkulus predikat memungkinkan bisa memecahkan statement ke
dalam bagian komponen, yang disebut objek.
• Contoh : Ani makan apel  makan (Ani,apel)
3 + 3  +(3,3)
• Suatu proposisi / premis dibagi menjadi 2 bagian yaitu ARGUMEN
(objek) dan PREDIKAT (keterangan)
o Argumen adalah individu / objek yang membuat keterangan
o Predikat adalah keterangan dari argumen atau objek
17
Logika Predikat
…2
• Dalam suatu kalimat, predikat bisa berupa kata kerja / bagian dari
kata kerja
• Bentuk umum :
PREDIKAT [individu(objek)1, individu(objek)2]
• Misal: Mobil berada dalam garasi, dengan logika predikat
dinyatakan menjadi: dalam (mobil,garasi)
mobil=argumen (objek1)
garasi=argumen(objek2)
• Contoh lain:
Proposisi : Hanif rajin belajar
Kalkulus predikat : rajin (Hanif, belajar)
Proposisi : Pintu terbuka
Kalkulus predikat : terbuka(pintu)
18
Logika Predikat
…3
• Variabel :
– huruf bisa menggantikan argumen
– “symbol” juga bisa digunakan untuk merancang beberapa objek /
individu
– misal : x = Hanif dan y=belajar
maka logika predikatnya : rajin(x,y)
Contoh Lain:
Andi 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
19
• Kelima fakta tersebut di atas, jika menggunakan
proposisi, maka akan terjadi pemborosan, dimana
beberapa pernyataan dengan predikat yang sama
akan dibuat dalam proposisi yang berbeda (berulangulang).
• Logika Predikat digunakan untuk merepresentasikan
hal-hal yang tidak dapat direpresentasikan dengan
menggunakan logika proposisi.
• dengan menggunakan system ini knowledge base
dapat dibentuk
• pengetahuan diekspresikan dalam kalkulus predikat
yang bisa dimanipulasi agar menghasilkan inferensi
20
Logika Predikat
…4
• Fungsi :
– Predikat kalkulus membolehkan penggunaan symbol untuk
mewakili fungsi-fungsi
– Misal : ibu (Hanan)=Wilis , ibu (Mulia)=Yuli
– Fungsi dapat digunakan bersamaan dengan predikat
– Contoh:
saudara(ibu(Hanan),ibu(Mulia))=saudara(Wilis,Yuli)
Predikat di atas menjelaskan bahwa Wilis dan Yuli adalah
bersaudara.
21
Logika Predikat
…5
• Operasi
– operator yang sama seperti pada logika proporsional
– misal:
• proposisi : Rojali suka Juleha, suka (Rojali, Juleha)
• proposisi : Mandra suka Juleha, suka(mandra,Juleha)
• 2 predikat di atas, ada 2 orang menyukai Juleha, untuk
memberikan pernyataan adanya hubungan yang sama
dari 2 object tersebut adalah:
– suka (X,Y) and suka (Z,Y) implies not suka(X,Z)
atau
– suka(X,Y) v suka(Z,Y)  suka(X,Z)
22
Pengukuran kuantitas (quantifier)
• penggunaan kuantitas (quantifier) adalah symbol untuk
menyatakan suatu rangkaian variable dalam suatu ekspresi logika
• dua pengukuran kuantitas, yaitu :
– ukuran kuantitas universal :  (semua, setiap)
– ukuran kuantitas eksistensial :  (ada, beberapa)
• Contoh:
– Proposisi : “Semua orang Jogja adalah warga negara
Indonesia”
– Diekspresikan : (x) [orang Jogja (x),warga Indonesia (x)]
– Simbol  menyatakan bahwa ekspresi ini berlaku secara
universal benar, yaitu untuk semua nilai x.
– Jika x adalah orang Jogja, maka benar jika x adalah warga
negara Indonesia.
23
RULES
• Rules  aturan – aturan, merupakan pengetahuan prosedural.
• Menghubungkan informasi yang diberikan dengan tindakan (action)
• Struktur rule, secara logika menghubungkan satu atau lebih
antecedent (atau premises) yang berada pada bagian IF dengan satu
atau lebih consequents (atau konklusi / kesimpulan) pada bagian
THEN
IF hari hujan AND saya tidak bawa payung
THEN saya kehujanan
• Sebuah rule dapat memiliki multiple premise yang tergabung
dengan menggunakan operasi logika (AND, OR)
• Bagian konklusi dapat berupa kalimat tunggal atau gabungan
dengan menggunakan operasi logika (AND) dan dapat pula memiliki
kalimat ELSE
IF . . .
THEN . . . AND . . .
ELSE . . .
24
Contoh operasi sistem berbasis aturan
Knowledge base
Q=warna baju?
A=merah
IF warna baju itu merah
THEN saya suka baju itu
IF saya suka baju itu
THEN saya akan beli baju itu
Working memori
Warna baju itu merah
Saya suka baju itu
Saya akan beli baju itu
• Rule dapat melakukan beberapa operasi
• Untuk operasi – operasi yang kompleks, system berbasis aturan
dirancang untuk mengakses program eksternal
25
• Contoh : (database)
IF terjadi situasi darurat
AND NAMA = Smith
THEN OPEN TELEPHONE
AND FIND NAMA, NAMA-FIELD
AND TELEPHONE=TELEPHONE-FIELD
datapersonal.dbf (database)
NAMA
TELEPHONE
…
Smith
…
…
John
…
…
Andi
…
…
26
Jenis-Jenis Rules
• relationship atau hubungan
IF baterai sudah soak
THEN mobil tidak bias distarter
• rekomendasi
IF mobil tidak bisa distarter
AND system bahan bakar OK
THEN periksa bagian elektrikal
• strategi
IF mobil tidak bisa distarter
THEN pertama periksa system bahan bakar, lalu periksa
sistem elektrikal
• heuristic
IF mobil tidak bisa distarter
AND mobilnya adalah Ford tahun 1957
THEN periksa float-nya
27
• interpretasi
IF tegangan resistor R1 lebih besar dari 2,0 volt
AND tegangan kolektor pada Q1 kurang dari 1,0 volt
THEN bagian pre-Amp berada pada range normal
• diagnosa
IF stain dari organisme adalah grampus
AND morfologi dari organisme adalah coccus
AND pertumbuhan dari organisme adalah chains
THEN organisme tersebut adalah streptococcus
• disain
IF task sekarang adalah menempatkan catu daya
AND posisi dari catudaya pada kabinet sudah diketahui
AND ada ruang tersedia dalam kabinet untuk catu daya
THEN letakkan catu daya pada kabinet tersebut
28
JARRINGAN SEMANTIK
(semantic network)
• merupakan pengetahuan secara grafis yang
menunjukkan hubungan antar berbagai objek.
• Disusun dari node dan ARC (lines).
• Node representasi dari objek, objek properti
/properti value (digambarkan dgn lingkaran)
• ARC representasi dari hubungan antar node
(digambarkan dengan garis)
29
Contoh jaringan semantic sederhana:
wings
has
is a
canary
bird
travel
fly
• Node ‘canary’ dan ‘bird’ menjelaskan hubungan specific to
general.
30
Perluasan jaringan semantic
•
•
•
perluasan dilakukan dengan menambah node
dan menghubungkan dengan node.
Node baru tersebut dapat merupakan objek
tambahan / properti tambahan
Umumnya penambahan dapat dilakukan dalam
3 cara
1. objek yang sama
2. objek yang lebih khusus
3. objek yang lebih umum
31
wings
tweety
is a
objek yg lebih khusus
canar
y
is a
objek yg sama
pinguin
has
bird
is a
travel
animal
objek yg lebih umum
fly
travel
walk
properti tambahan
32
Pewarisan (Inheritance) pada jaringan
semantic
• Node yang ditambahkan pada jaringan semantic secara otomatis
mewarisi informasi yang telah ada pada jaringan.
• Contoh lain :
Nomor mahasiswa IF diawali dengan 123
Ani adalah mahasiswa IF
NIM Ani adalah 12300001
Jaringan semantiknya ?
• Node bisa berisi :
– Object
– Property object
– Property value
: mahasiswa
: NIM, nama, alamat, …
: 12300001, Ani, Jogja, …
33
Operasi pada jaringan semantic
 Salah satu cara untuk menggunakan jaringan semantik adalah
dengan bertanya NODE.
 Misal : pertanyaan untuk ‘bird’  How do you travel?
jawabnya  fly
 Untuk menjawab, maka node tersebut akan mengecek pada arc
dengan label travel dan kemudian menggunakan informasi
(value) yang ada pada arc tersebut sebagai jawabannya.
 Jaringan semantic pada dasarnya berbentuk grafik, tapi dalam
komputer tidak tampak karena objek dan hubungannya
dinyatakan dalam istilah verbal.
 Titik awal biasanya ditentukan oleh sebuah pertanyaan
 Contoh: (berdasarkan gambar jaringan semantic)
Burung mempunyai sayap, dst
 mempunyai (burung,sayap)
 travel(bird,fly)
 is a(canary,bird)
34
FRAME
 Frame merupakan kumpulan pengetahuan tentang
suatu objek tertentu, peristiwa, lokasi, situasi, dll.
 Secara umum frame memiliki 2 elemen dasar SLOT
dan FACET
 SLOT merupakan kumpulan atribut / property
yang menjelaskan objek yang direpresentasikan
oleh frame.
 FACET / SUBSLOT menjelaskan pengetahuan atau
prosedure dari atribut pada slot.
35
Frame alat-alat
transportasi
Trans. laut
Trans. darat
Trans.udara
Frame macam2
angk. darat
KA
mobil
motor
…
Frame
macam2 mobil
Sedan
Pickup
…
…
Frame jenis
bahan bakar
Frame komponen
mobil sedan
Mesin
Rangka
Bahan bakar
…
Bensin
solar
36
• Struktur dari sebuah frame
Frame nama : objek 1
class
: objek 2
Properti
: properti 1
properti 2
properti 3
properti 4
value 1
value 2
value 3
value 4
 mhs angk 2004
 mhs IF
 NIM :12304001
Nama :Agus
Alamat :Solo
properti value
• Frame dapat memiliki field tambahan yang disebut class.
• Class dapat berisi object-object yang merupakan nama dari
frame lain yang berhubungan dengan object 1
• Biasanya dalam hubungan is a  object, is a object 2
37
Frame Kelas
• mempresentasikan karakteristik (sifat-sifat) umum
dari suatu object
• mendefinisikan property – property umum yang
biasanya dimiliki oleh semua object dalam kelas
tersebut.
• Ada 2 jenis property, yaitu static dan dinamik
• Properti static merupakan fitur dari object yang tidak
dapat berubah
• Property dinamik merupakan fitur yang dapat
berubah selama sistem berjalan.
38
NASKAH
• sama dengan frame tetapi yang digambarkan adalah urutan
peristiwa (bukan object)
• elemen dalam script / naskah:
 kondisi input: situasi yang harus dipenuhi sebelum
terjadi
 track / jalur : variasi script
 prop/ pendukung : objek yang digunakan dalam
urutan peristiwa yang terjadi
 role / peran : orang – orang terlibat
 scene / adegan : urutan peristiwa aktual
 hasil
39
Contoh :
•
•
•
•
•
•
script  restoran
track  restoran swalayan
role  tamu, pelayan
prop  counter, baki, makanan, tisu, dll
kondisi masukan  tamu lapar, tamu punya uang
adegan (scene 1)  masuk
•
•
•
•
tamu parkir mobil
tamu masuk restoran
tamu duduk
tamu baca menu
• adegan (scene 2)  memesan
•
•
•
•
tamu memesan
pelayan membawa makanan
pelayan meletakkan makanan di meja
tamu membayar
• adegan (scene 3)  makan
• hasilnya  tamu kenyang, uang tamu berkurang, tamu senang
40