Articial IntellegenREPRESENTASI PENGETAHUAN
Definisi
Bab kedua ini kita belajar tentang representasi pengetahuan dalam kecerdasan buatan. Representasi yang dimaksudkan adalah untuk menangkap sifat-sifat penting problema dan membuat informasi tersebut dapat diakses oleh prosedur pemecahan permasalahan. Bahasa representasi harus dapat membuat seorang pemrogram mampu mengekspresikan pengetahuan yang diperlukan untuk mendapatkan solusi permasalahan.
Banyak cara untuk merepresenatasikan pengetahuan (fakta) dalam program kecerdasan buatan (AI). Ada dua entri yang perlu diperhatikan :
- Fakta: kejadian sebenernya. Fakta inilah yang akan kita representasikan.
- Representasi dari fakta. Dari representasi ini kita akan dapat memanipulasinya menggunakan sintaks logika yang mempunyai kemungkinan.
Dalam representasi sebuah fakta kita gunakan sebuah program dan kita juga harus konsisten dengan representasi yang menggunakan bahasa natural (bahasa inggris).
Representasi yang baik sebagai berikut:
Mengemukakan hal secara eksplisit
Membuat masalah menjadi transparan
Komplit dan efisien
Menampilkan batasan-batasan alami yang ada
Menekan/menghilangkan detil-detil yang diperlukan
Dapat melakukan komputasi (ada batasannya/konstraint)
Secara singkat, represntasi pengetahuan diklarifikasikan menjadi 4 kategori.
1) Representasi logika
Representasi jenis ini menggunakan ekspresi-ekspresi dalam logika formal untuk merepresentasikan basis pengetahuan.
2) Representasi prosedural
Representasi yang menggambarkan pengetahuan sebagai kumpulan instruksi untuk memcahkan suatu problema.
3) Representasi network
Representasi ini menangkap pengetahuan sebagai sebuah graf dimana simpul-simpulnya menggambarkan obyek atau konsep dari problema yang dihadapi, sedangkan edgenya mengambarkan hubungan atau asosiasi antar mereka.
4) Representasi terstruktur
Representasi terstruktur memperluas network dengan cara membuat setiap simpulnya menjadi struktur data kompleks.
Dengan represantasi banyak hal yang akan kita dapatkan dalam kita menyelesaikan suatu permasalahan. Berikut adalah keuntungan dalam menggunakan representasi pengetahuan.
- Dapat membuat objek dan relasi yang penting menjadi jelas
- Menyingkap constraint (batasan) dalam suatu permasalahan sehingga suatu masalah dapat diungkap dengan menggunakan suatu relasi dengan relasi yang lain terhadap objek yang dihadapi.
- Kita akan dapatkan objek dan relasi secara bersama-sama dan kita bisa melihat semuanya dalam satu waktu.
- Kita dapat menghilangkan semua komponen yang tidak berhubungan dalam masalah yang sedang kita selesaikan. Jadi kita bisa menghemat suatu logika untuk mendapatkan suatu pemecahanan permasalahan yang dihadapi.
- Akan membuat permasalahan menjadi transparan, kita dapat memahami dengan jelas dan menyelesaikannya.
- Akan membuat permasalahan menjadi ringkas, kita akan berpikir ringkas (merepresentasikan secara efisien dah fokus terhadap masalah).
- Akan membuat pekerjaan kita menjadi cepat dan menjadi penting.
- Menjadikan permasalahan secara terkomputerisasi, dengan ini kita dapat melakukan prosedur-prosedur dalam menyelesaikannya.
Disamping keuntungan diatas ada satu hal yang menjadi prinsip dalam representasi pengetahuan adalah Jika suatu permasalahan dideskripsikan dengan menggunakan representasi yang tepat, maka dapat dipastikan bahwa permasalahan tersebut dapat dieselesaikan.
Representasi Pengetahuan Logika
Logika adalah bentuk representasi pengetahuan yang paling tua. Representasi jenis ini menggunakan ekspresi-ekspresi dalam logika formal untuk merepresentasikan basis pengetahuan. Pada dasaranya proses logika adalah proses membentuk kesimpulan dan menarik suatu inferensi berdasarkan fakta yang telah ada. Input dari proses logika berupa premsi atau fakta-fakta yang diakui kebenarannya sehingga dengan melakukan penalaran pada proses logika dapat dibentuk suatu inferensi atau kesimpulan yang benar pula.
Sebagai contoh :
header adalah anjing -> anjing(header)
secara logika yang laen bisa direpesentasikan bahwa anjing mempunyai ekor
µx = anjing(x) -> berekor(x)
kemudia secara deduktif (penalaran dimulai dari prinsip umum untuk mendaptkan konklusi
yang lebih khusus) kita dapat merepresntasikan yang baru:
berekor(anjing)
dengan logika yang lain kita dapat meg-generate kalimat sebagai berikut
header(berekor)
Ringkasan
Jika suatu permasalahan dideskripsikan dengan menggunakan representasi yang tepat, maka dapat dipastikan bahwa permasalahan tersebut dapat diselesaikan.
Dengan representasi yang tepat akan didapatkan jawaban yang tepat pula terhadap suatu permasalahan.
Membangun sebuah sistem kecerdasan buatan membutuhkan beberapa pertanyaan mendasar tentang pengetahuan. Beberapa adalah: Pengetahuan apa yang terlibat di dalamnya, Bagaimana seharusnya pengetahuan direpresentasikan, Beberapa pengetahuan yang dibutuhkan dan yang mana yang benar-benar dibutuhkan.
Materi Representasi Pengetahuan
Tugas Representasi Pengetahuan
