Transcript Representasi Pengetahuan

REPRESENTASI PENGETAHUAN
Definisi Pengetahuan
• Pengetahuan adalah hasil penginderaan
manusia, atau hasil tahu seseorang terhadap
obyek melalui indera yang dimilikinya (mata,
hidung, telinga, dan sebagainya )
PENGETAHUAN ….
• “Knowledge is information of which someone is
aware. Knowledge is also used to mean the confident
understanding of a subject, potentially with the ability
to
use
it
for
a
specific
purpose”.
(http://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge)
• Other definitions:
– knowledge 'tracks the truth‘ (Robert Nozick)
– It is suggested that our definition of knowledge needs to require
that the believer's evidence is such that it logically necessitates the
truth of the belief (Richard Kirkham)
– Knowledge is "information combined with experience, context,
interpretation, and reflection. It is a high-value form of information
that is ready to apply to decisions and actions." (T. Davenport et al.,
1998)
– "Explicit or codified knowledge refers to knowledge that is
transmittable in formal and systematic language. Tacit knowledge
has a personal quality, which makes it hard to formalize and
communicate." (I. Nonaka, 1994)
Pengetahuan…
• “Knowledge is information of which someone is
aware. Knowledge is also used to mean the confident
understanding of a subject, potentially with the ability
to
use
it
for
a
specific
purpose”.
(http://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge)
• Other definitions:
– knowledge 'tracks the truth‘ (Robert Nozick)
– It is suggested that our definition of knowledge needs to require
that the believer's evidence is such that it logically necessitates the
truth of the belief (Richard Kirkham)
– Knowledge is "information combined with experience, context,
interpretation, and reflection. It is a high-value form of information
that is ready to apply to decisions and actions." (T. Davenport et al.,
1998)
– "Explicit or codified knowledge refers to knowledge that is
transmittable in formal and systematic language. Tacit knowledge
has a personal quality, which makes it hard to formalize and
communicate." (I. Nonaka, 1994)
Knowledge Base
• The first step in constructing an AI
program is to build a knowledge
base
• Will be used by the inference
mechanism to reason and draw
conclusions
Computer
Inputs
Knowledge
base
Inference
mechanism
Outputs
Knowledge Base
• Knowledge engineering: process of
collecting and organizing the knowledge
• Knowledge representation: process
of how knowledge is represented to
form a knowledge base
Representasi Pengetahuan
• Bagaimana merepresentasikan pengetahuan ke
dalam basis pengetahuan dan menguji
kebenaran penalaran
• Cara-cara lama:
– List, digunakan pada LISP
– Predicate Calculus, digunakan pada Prolog
– Tree, untuk heuristic search
• Karakteristik RP:
– Dapat diprogramkan
– Dapat dimanfaatkan untuk penalaran,
menggambarkan kesimpulan sebagai fungsi
kecerdasan
Alasan Pemilihan
• Why knowledge representation rather
than information representation?
– Karena pada konvensional database
merepresentasikan data secara sederhana:
string, number, boolean
– Namun AI menganggap pengetahuan lebih
kompleks, seperti proses, prosedur, aksi,
waktu, tujuan dan penalaran
– Knowledge should be collected, codified,
and organized in systematic order
Representasi Pengetahuan (2)
• Harus terdiri dari struktur data dan prosedur
untuk penafsiran
• Hal yang berhubungan dengan RP:
– Object pengetahuan itu sendiri
– Event: kejadian-kejadian dalam dunia nyata dan
hubungannya
– Performa: bagaimana melakukan suatu tugas tertentu
– Meta knowledge: pengetahuan tentang pengetahuan
yang direpresentasikan
Penggunaan Pengetahuan
• Acuisition: mengintegrasikan informasi baru kedalam
pengetahuan sistem.
– Dua level:
• Menyusun fakta ke dalam database
• Pembuatan fungsi untuk mengintegrasikannya dengan cara “belajar
dan mengadaptasikannya” terlebih dahulu
• Retrieval: mengingat kembali, menyusun ulang
pengetahuan berdasarkan hubungan pengetahuan
terhadap masalah
– Linking: mengekstrak informasi baru tersebut
– Lumping: mengelompokkan hasil ekstraksi pengetahuan baru
tersebut kedalam struktur yang lebih besar seperti yang
dibutuhkan dalam menyelesaikan masalah
Penggunaan Pengetahuan (2)
• Reasoning: pengetahuan digunakan untuk
menalar suatu permasalahan
– Formal reasoning: menggunakan logika
proporsional
– Procedural reasoning: menggunakan aturan
produksi ( IF-THEN)
– Analogical reasoning: sangat sulit
Klasifikasi Kategori RP
• Menurut Mylopoulus dan Levesque: (declarative)
– Representasi Logika: menggunakan logika formal. Digunakan
pada PROLOG
– Representasi Prosedural: menggambarkan prosedur sebagai
kumpulan instruksi untuk memecahkan masalah. Digunakan
dalam pemrograman: IF-THEN
– Representasi Network: menggambarkan pengetahuan sebagai
Graph dan Tree
– Representasi Terstruktur: memperluas konsep Representsi
Network dengan membuat node-nodenya menjadi struktur data
yang kompleks. Contoh: script, frame, dan object
• Procedural: dibuat dalam prosedur-prosedur
Logika
•
•
•
•
Adalah representasi pengetahuan yang paling tua.
Proses menarik kesimpulan dari fakta yang sudah ada
Input: premis-premis dan Ouput: kesimpulan
Terdiri 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 ekuivalensi
– Logika Predikat: representasi fakta dalam bentuk well formed
formula
• Lihat dibuku Artificial Intelligence (Sri Kusuma Dewi)
Logic: Proposition Logic
P
Q
P AND Q
P
Q
P OR Q
T
T
T
T
T
T
T
F
F
T
F
T
F
T
F
F
T
T
F
F
F
F
F
F
P
Q
P  Q
P
Q
T
T
T
T
T
T
T
F
F
T
F
F
F
T
T
F
T
F
F
F
T
F
F
T
P
Q
Logic: Predicate Logic (1)
• Using all the same concepts and rules of
propositional logic
• Represent knowledge in finer detail
• Breaking a statement (proposition) down into
component parts:
– Arguments: the individuals or objects an
assertion is made about
– Predicate: the assertion made about them
• Prolog: PROgramming in LOGic
Logic: Predicate Logic (2)
PREDICATE (Individual [object]1, Individual [object]2)
Examples:
Proposition: The car is in the garage
IN (car, garage)
PROLOG
Predicate
(assertion)
Argument
(object)
Logic: Predicate Logic (3)
PREDICATE (Individual [object]1, Individual [object]2)
Examples:
• John likes Mary
• The door is open
• The tire is flat
• Chris is a man
Predicate express conditions
Function shows a relationship
LIKES(John, Mary)
OPEN(door)
FLAT(tire)
man(Chris)
Function
Logic: Predicate Logic (4)
• Quantifiers
– All Javanese are Indonesian
x[ Javanesex  Indonesianx]
– Some cars are red
x[car(X) AND IS RED(x)]
List dan Tree
• List: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:
Node
Arc
Sematic Network
• Diperkenalkan oleh Ros Quillian
• Very flexible: almost any kind of object, attribute,
concept, etc. can be defined and relationship created
with links
• To seek answer: the computer simply searches
forward or backward through the arcs from a starting
node
• Gambaran pengetahuan grafis yang menunjukkan hubungan
antar objek.
• Terdiri dari:
– lingkaran-lingkaran yang menunjukkan obyek dan
informasi mengenai obyek tersebut
– panah (arc) yang menunjukkan hubungan antar obyek
• Kelebihan:
– Memiliki sifat inheritance
• Menggunakan representasi OAV (Object Atributte Value)
Semantic Network (2)
Frame
• Diperkenalkan oleh Minsky tahun 1975
• Suatu struktur data yang digunakan untuk
merepresentasikan pengetahuan dan
situasi-situasi yang telah dipahami
• Frame memiliki slot untuk
menggambarkan rincian dan karakteristik
obyek
Frames (2)
Frames (3)
Script
• Mirip dengan frame, merepresentasikan
pengetahuan berdasarkan pengalamanpengalaman
• Frame menggambarkan obyek, sedangkan
script menggambarkan urutan peristiwa
• Elemen script:
–
–
–
–
–
–
Kondisi input: start, awal
Track: variasi yang mungkin terjadi
Prop: obyek pendukung
Role: peran yang dimainkan oleh suatu obyek
Scence: adegan yang terjadi
Hasil (result): kondisi akhir yang terjadi
Schemas: Scripts (2)
Aturan Produksi
• Paling populer (sejak tahun 1943-Post, 1957Chomsky, 1972-Alan Newell)
• Terdiri dari antecedent/premis/situasi dan
konsekuen/kesimpulan/tindakan
• Digambarkan dalam IF-THEN rules
• Digunakan pada Sistem Pakar
• Contoh:
– IF temp > 30 C THEN hidupkan AC
– IF permintaan meningkat AND persediaan menipis
THEN pemesanan barang
– IF pelamar <= 25 OR lulusan komputer THEN bisa
diterima menjadi pegawai
Kelebihan dan Kekurangan
• Mudah dimengerti dan luwes, mudah
dikembangkan dan disesuaikan dengan
pengetahuan yang ada
• Inferensi mudah diturunkan
• Modifikasi mudah
• Mendukung ketidak pastian
• Simpel dan intuitive
• Jika pengetahuannya banyak dan kompleks,
akan sulit
• Sulit mendeteksi konflik
Sistem Produksi
• Memiliki 3 elemen:
– Global Database: mulai dari matriks
sederhana, list, atau basis data untuk
menyimpan aturan produksi dan memory
kerja
– Aturan Produksi: berisi aturan IF-THEN
– Sistem Kontrol: program pengkontrol urutan
mana aturan kaidah-kaidah produksi yang
harus dipilih dan menyelesaikan konflik pada
saat pemilihan
Resolusi Konflik
• Urutkan aturan berdasarkan prioritas,
kemudian pilih aturan pertama yang
memiliki prioritas tertinggi
• Pilih aturan yang paling strict (ketat)
• Pilih aturan yang paling sering digunakan
• Pilih aturan yang paling akhir dimasukkan
di dalam sistem
• Pilih semua aturan yang memungkinkan