TUJUAN BELAJAR:
Setelah
mempelajari bab ini, mahasiswa diharapkan mampu:
Memahami Representasi Pengetahuan
selain secara Logic
Memahami
Reasoning sebagai pemahaman dasar untuk Backward Chaining
Memahami
bahwa dengan Representasi
Pengetahuan
yang tepat, sebuah permasalahan akan
dapat diselesaikan.
3.1 REASONING
Reasoning adalah cara
merepresentasikan setiap fakta dalam bahasa formal, seperti
dalam logika predikatif. Sehingga pada saat diajukan pertanyaan yang berhubungan dengan alur fakta tersebut dan dengan menggunakan metode
inferensi (sebab akibat), maka akan didapat
jawaban dari pertanyaan tersebut.
Perhatikanlah permasalahan untuk mendapatkan
jawaban dari suatu pertanyaan yang didasarkan pada
data mengenai fakta sederhana sebagai berikut:
(1) Agus adalah seorang lelaki
(2) Agus
adalah seorang berkebangsaan x
(3) Agus dilahirkan pada tahun 1908
(4) 
Semua manusia adalah fana
Semua manusia adalah fana
(5) Semua orang berkebangsaan x meninggal karena adanya
bencana banjir tahun
1995
1995
(6) Tidak
ada manusia yang dapat hidup lebih lama dari 80 tahun
(7) Sekarang tahun 2006
Jika kita mengajukan pertanyaan
"Apakah Agus masih hidup?". Dengan merepresentasikan
setiap fakta dalam bahasa formal, seperti dalam representasi logika akan kita dapatkan representasi sebagai berikut:
%(1)
|
||
kebangsaanx(agus).
|
%(2)
|
|
lahir(agus,1908).
|
%(3)
|
|
fana(X):-lelaki(X).
|
%(4)
|
|
mati(X):-kebangsaanx
|
(X), umur(X,UMUR)
|
UMUR > 90. %(5)
|
mati(X):-kebangsaanx
|
(X), year(Y), Y >
|
1995.
%(6)
|
tahun(2006).
|
%(7) .
|
|
age(X,AGE):-lahir(X,
|
BIRTH), tahun(Y),
|
AGE is Y-UMUR.
|
Dengan representasi di atas, kita akan mendapatkan jawaban atas
pertanyaan "Apakah Agus sudah
meninggal?", dengan mengetikkan pertanyaan:
Jika jawaban yang kita dapatkan adalah
"yes", maka telah kita dapatkan jawaban bahwa agus telah meninggal.
Jika kita dapatkan jawaban "no", belum jelas apakah agus masih hidup
atau sudah mati.
Untk mendapatkan jawaban atas pertanyaan di atas, ada dua kemungkinan
yang menjadi alasan hingga di dapatkan jawaban,
yaitu:
(A) (1) Agus
adalah seorang lelaki
(2) semua manusia adalah fana
(3) umurnya lebih dari 80. (7)+(3) maka dia sudah mati.
(B) (2) agus adalah kebangsaan x
(3) semua orang berkebangsaan x
meninggal pada tahun
1995
(4) sekarang tahun 2006
sehingga dia sudah mati
3.2 SEMANTIC NETWORK
Semantic Network adalah
representasi yang mengekspresikan solusi permasalahan
dengan menggunakan network (graph berarah). Di dalamnya digunakan node (simpul)
untuk merepresentasikan suatu kondisi, dan arc (link) untuk merepresentasikan relasi antar simpul. Semantic
Network ini adalah representasi yang bersifat:
•
Lexically, di dalamnya terdapat node(simpul), link dan
batasan-batasan khusus
dari permasalahan.
•
Structurally,
masing-masing link akan terkoneksi dari simpul yang paling depan
(head node) sampai simpul yang paling
belakang (tail node).
•
Semantically, semua simpul dan link merepresentasikan
permasalahan tetap
berada dalam
batasannya.
Sebagai contoh adalah permasalahan
petani, serigala, angsa dan padi. Seorang petani ingin memindah dirinya sendiri, seekor serigala, seekor angsa
gemuk, dan seikat padi yang berisi menyeberangi sungai. Sayangnya, perahunya
sangat terbatas; dia hanya dapat membawa satu
objek dalam satu penyeberangan. Dan lagi, dia tidak bisa meninggalkan serigala dan angsa dalam satu tempat, karena serigala akan
memangsa angsa. Demikian pula dia tidak
bisa meninggalkan angsa dengan padi dalam satu tempat.
Mendeskripsikan permasalahan di atas dengan
menggunakan bahasa natural bukanlah cara
yang tepat. Dalam hal ini, kita dapat menggunakan Semantic Network untuk merepresentasikannya.
Untuk membuat
graph-nya, maka kita hams membangun node(simpul) untuk setiap kondisi yang memungkinkan bagi petani tersebut. Dengan
memperhatikan petani dan tiga barangnya yang kemungkinan berada pada 2 seberang
sungai, maka kita dapat menghitung jumlah simpul
secara keseluruhan adalah 21+3 = 16, dimana 10 simpul adalah
kondisi yang aman (tidak ada satu barangpun yang termakan).
Langkah kedua dan merupakan
langkah terakhir adalah membentuk link dari masing-masing perjalanan perahu. Pasangan dari dua buah node(simpul)
dapat dihubungkan dengan menggunakan link jika dan
hanya jika bertemu pada 2 kondisi, yaitu: pertama, petani berubah tempat;
kedua, salah satu dari barang petani berubah tempat. Karena terdapat 10 buah simpul yang masuk dalam batasan (aman), dimungkinkan adanya 10 x 9 = 90 pasangan, akan tetapi hanya 20 link yang
dapat terbentuk karena batasan seperti yang disebut di atas.
Gambar4.1
Graph dari Permasalahan Petani dan Ketiga Barang Miliknya dalam
Menyeberangi Sungai
Dalam gambar 4.1 dapat kita lihat hasil node
dan link dari graph yang dibentuk untuk
permasalahan petani dan 3 barang miliknya. Dari gambar ini nampak pada saat awal (simpul A) petani dan barang bawaannya masih
berada pada salah satu seberang (seberang I). Selanjutnya pada simpul B petani
membawa angsa menuju seberang II. Selanjutnya
pada simpul C petani kembali lagi ke seberang I. Dari simpul C petani dapat memilih apakah menuju simpul D yaitu membawa serigala ke seberang
II atau simpul F yaitu membawa padi ke seberang II. Pada simpul E dan G petani
membawa angsa ke seberang I. Dari kedua simpul ini menuju
ke simpul H dimana petani membawa serigala ke
seberang II. Pada simpul I petani kembali lagi ke seberang I. Simpul J petani membawa angsa ke seberang II.
3.3 BINGKAI (FRAME)
Dengan menggunakan representasi
network, kita melihat pengetahuan diatur menggunakan penghubung . Selain dengan network kita dapat mengatur
pengetahuan ke dalam unit-unit yang lebih
kompleks yang menggambarkan situasi atau obyek yang rumit
dalam domain. Unit-unit ini disebut bingkai (frame). Frame ditemukan oleh
Marvin Minsky pada tahun 1974 merupakan kumpulan pengetahuan tentang suatu obyek tertentu, peristiwa, lokasi, situasi dll. Frame
memiliki slot yang menggambarkan rincian (atribut) dan
karakteristik obyek. Frame biasanya digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan yang didasarkan pada karakteristik yang
sudah dikenal, yang merupakan pengalaman-pengalaman. Dengan
menggunakan frame, sangat mudah membuat
inferensi tentang obyek, peristiwa atau situasi baru, karena frame menyediakan basis pengetahuan yang ditarik dari
pengalaman. Ide hirarki dari frame sama
dengan ide hirarki class yang terdapat dalam pemrograman berorientasi obyek.
3.3.1 Bagaimana Mengorganisir sebuah Frame
o slot (tempat): yaitu komponen dari entity
yang mempunyai nama, dan mempunyai nilai.
Nilai yang dimungkinkan adalah:
1. Identifikasi
frame
2.
relasi dengan frame lain (slotnya: isa,
instance)
3.
batasan nilai
4.
nilai
5.
default nilai (dapat
diubah)
6.
prosedur untuk
mendapatkan nilai
7.
prosedur yang
dibangkitkan data (Data Driven): prosedur yang
harus dilakukan jika
8.
nilai diubah,
misalnya: periksa konsistensi.
9. kosong: untuk ditelusuri pada subclass-nya
Jenis Frame: Kelas dan Contoh (Instance)
Atribut Kelas:
1. Atribut tentang kelas itu sendiri.
2. Atribut
yang harus diturunkan pada setiap elemen dalam himpunan.
Kelebihan dalam menggunakan frame sebagai Representasi
Pengetahuan adalah sebagai berikut:
—
Dapat memperjelas informasi tentang permasalahan yang
asli, sebagai
contoh mesin tanaman dan
atribut-atributnya
—
Mampu
membatasi nilai-nilai yang dibutuhkan oleh sebuah atribut
—
Informasi
yang disampaikan bersifat modular, mudah untuk pengembangan
dan perawatan si stem
—
Lebih mudah dibaca dan sintak yang digunakan konsisten
untuk merefer
obyek asal dalam
aturan
—
Mendukung
mekanisme inheritance (pewarisan) dalam informasi
Seperti sistem yang berorientasi
obyek, bingkai memungkinkan kita untuk merepresentasikan
pengetahuan sebagai obyek-obyek terstruktur. Sebagian besar kejadian di dunia, mencakup perbuatan dan objek mempunyai kecenderungan
untuk berubah. Dan merupakan suatu hal yang biasa bahwa beberapa kalimat dalam
bahasa natural untuk mendeskripsikan kejadian/objek yang mengalami perubahan
tsb. juga mengalami perubahan.
3.3.2 Contoh Sebuah Frame
Dalam sub bab ini kita akan belajar mengenai salah
satu representasi untuk pengetahuan semacam
itu. Kita akan belajar untuk membangun deskripsi dengan menggunakan representasi tsb. dan kita akan
belajar bagaimana menggunakan deskripsi ini untuk menjawab
pertanyaan-pertanyaan.
3.4 RINGKASAN
1. Jika
suatu permasalahan dideskripsikan dengan menggunakan representasi yang tepat, maka dapat dipastikan bahwa permasalahan tersebut dapat diselesaikan.
2.
Dengan representasi yang tepat akan didapatkan
jawaban yang tepat pula terhadap suatu permasalahan.
3. Membangun sebuah sistem
Kecerdasan Buatan membutuhkan beberapa pertanyaan
mendasar tentang pengetahuan. Beberapa adalah : Pengetahuan apa yang terlibat di dalamnya, Bagaimana seharusnya
pengetahuan direpresentasikan, Berapa pengetahuan yang dibutuhkan dan
yang mana yang benar-benar dibutuhkan.
3.5 LATIHAN
1. Berikut ini adalah fakta jenjang karir
seorang Pegawai Negeri Sipil:
1. Anas
adalah seorang lulusan SD
2.
Anas adalah WNI
3.
Anas dilahirkan pada tahun 1952
4.
Semua orang WNI yang
lulusan SD tidak dapat menjadi PNS lagi jika umurnya lebih dari 35 tahun
5.
Anas mencoba daftar
menjadi PNS pada tahun 1985
6.
Semua PNS akan pensiun jika umurnya
mencapai 60 tahun
7.
Sekarang tahun 2005
a. Buatlah representasi pengetahuan dari
fakta-fakta tersebut
b. Dengan menggunakan jawaban
poin a, buatlah
sintaks untuk
menanyakan apakah Anas sudah pensiun saat ini? Jawaban yang ada bisa
anda duga berasal dari fakta(aksioma) ke
berapa?
2. Representasikan pengetahuan di bawah
ini dengan menggunakan frame
John :
isa a man > a man : isa animal
: has the car -+ : has spinal cord
H- >
a car : owner John
: color red
: type RV
: engine 2.01 DOHC
0 komentar:
Posting Komentar