Pengetahuan
berbasis agen
Agen
Berbasis Pengetahuan, Knowledge Base (KB) menyatakan apa yang “diketahui” oleh
si agent Pendekatan deklaratif membangun agent: “beritahu” informasi yang
relevan, simpan dalam KB. Agen dapat ditanya (atau bertanya diri sendiri) apa
yang sebaiknya dilakukan berdasarkan KB. Maka sebuah agen berbasis pengetahuan
harus bisa mereprentasikan world, state, action, dst. Menerima informasi baru
(dan meng-update representasinya). Menyimpulkan pengetahuan lain yang tidak
eksplisit (hidden property). q Menyimpulkan action apa yang perlu
diambil.
Agen
Berbasis Pengetahuan atau Knowledge Base (KB) merupakan Himpunan representasi
fakta yang diketahui tentang lingkungannya. Tiap fakta disebut sebagai
sentence. Fakta tersebut dinyatakan dalam bahasa formal sehingga bisa diolah,
menambahkan sentence baru ke KB. Inference Engine merupakan menentukan fakta
baru yang dapat diturunkan dari pengetahuan yang sudah ada dalam KB.
Agen
Berbasis Pengetahuan dalam representasi, agent dapat dipandang dari knowledge
level. Apa saja informasi yang diketahui? Misal sebuah robot “mengetahui” bahwa
gedung B di antara gedung A dan gedung C. Agent dapat dipandang dari
implementation level Bagaimana representasi informasi yang diketahuinya?
Logical sentence di_antara(gdB, gdA, gdC). Natural language “Gedung B ada di
antara gedung A dan gedung C”.
Agen
Berbasis Pengetahuan, pilihan representasi berpengaruh terhadap apa yang bisa
dilakukan inference engine. Pada pendekatan deklaratif programmer memberitahu
agent informasi tentang environment. Kalau informasi kurang, agen bisa
melengkapinya sendiri. Jika dibandingkan dengan pendekatan prosedural
programmer secara eksplisit memrogram agen untuk bertindak. Sehingga bagaimana
jika program tidak benar, maka akan besar kemungkinan menyebabkan kesalahan.
Agen
Berbasis Pengetahuan, permasalahannya adalah bagaimana representasi yang tepat,
sehingga ada dua hal yang harus diperhatikan expressive bisa menyatakan fakta
tentang environment, Tractable bisa mengolah/ memproses inference engine (dengan
cepat). Knowledge merupakan power atau kekuatan dari pemrograman secara
deklaratif. Representasi dan penalaran membentuk suatu Intelligence.
Logika
logika adalah
istilah yang dibentuk dari kata logikosyang berasal dari kata benda logos.
Kata logos, berarti sesuatu yang diutarakan, suatu pertimbangan akal (pikiran),
kata, percakapan, atau ungkapan lewat bahasa. Kata logikos, berarti
mengenal kata, mengenai percakapan atau yang berkenaan dengan ungkapan
lewat bahasa. Dengan demikian, dapatlah dikatan
bahwa logika adalah suatu pertimbangan akal atau pikiran yang
diutrakan lewat kata dan dinyatakan dalam bahasa.
Logika
Proposi
Logika merupakan
studi penalaran yang secara khusus membahas apakah penalaran tersebut benar.
Logika berfokus pada hubungan antara pernyataan- pernyataan yang
dipertentangkan dengan isi pernyataan tertentu.
Metode
logika digunakan dalam matematika untuk membuktikan teorema dan dalam ilmu
computer untuk membuktukan bahwa program-program berjalan seperti yang
diharapkan.
Kalimat
yang bia benar bisa salah, tetapi tidak sekaligus keduanya, disebutProposisi (kalimat
terbuka). Proposisi buasanya dinyatakan sebagai kalimat berita (bukan kalimat
tanya, kalimat perintah, dan sebagainya).
Proposisi
merupakan bangunan dasar dari teori logika. Biasanya proposisi dinyatakan
dengan huruf kecil seperti p, q, r dan untuk mengkombinasikan
Proposisi dengan proposisi lain, digunakan kata hubung seperti dan, atau.
Kombinasi dari proposisi-proposisi disebut sebagai Proposisi Majemuk.
1. Sintaks
Sintaks
dalam suatu bahasa adalah sekumpulan aturan baku tentang bagaimana elemen-eleman
bahasa tersusun secara gramatikal. Sintaks menspesifikasikan bagaimana susunan
setiap kata dituliskan kedalam suatu kalimat.
2. Semantik
Semantik
dalam suatu bahasa adalah menekankan pada makna atau arti yang terkandung
dalam suatu pernyataan atau kalimat.
3. INFERENSI
Misalkan
kita diberikan beberapa proposisi, kita dapat menarik kesimpulan baru dari
deret proposisi tersebut. Proses penarikan kesimpulan dari beberapa proposisi
tersebut disebut sebagai inferensi (inference). Di dalam matematika distrik
terdapat sejumlah kaidah inferensi, beberapa diantaranya adalah :
· Modus
Ponen atau law of detachment menyatakan bahwa jika hipotesis p dan pada
implikasi p -> q benar, maka konklusi q benar.
· Modus
Tollen kaidah ini didasarkan pada tautologi [~q ^ (p -> q) ] -> ~p.
· Silogisme
Hipotesis kaidah ini didasarkan pada tautologi [(p -> q) ^ (q -> r)]
-> (p -> r).
· Silogisme
Disjungtif kaidah ini didasarkan pada tautologi [(p v q) ^ ~p] -> q.
· Simplifikasi
kaidah ini didasarkan pada tautologi (p ^ q) -> p, yang dalam hal ini, p dan
q adalah hipotesis, sedangkan p adalah konklusi.
· Penjumlahan
kaidah ini didasarkan pada tautologi p -> (p v q) .
· Konjungsi
kaidah ini didasarkan pada tautologi ((p) ^ (q)) -> (p ^ q) .
4. Ekuivalen
(Equivalence)
Proposisi
yang bernilai benar jika proposisi p dan q memiliki nilai kebenaran yang sama.Di
dalam matematika diskrit ini secara simbolik, proposisi biasanya dilambangkan
dengan huruf kecil seperti p, q, r dan seperti ini permisalannya :
p : 6
adalah bilangan genap.
q :
Soekarno adalah Presiden Indonesia yang pertama.
r :
3+3 = 6
Untuk
mendefinisikan p sebagai preposisi "6 adalah bilangan genap" , begitu
dengan q dan r.
5. Validitas
dan Satisfiability
Dalam
logika matematika , satisfiability dan validitas adalah konsep dasar dari
semantik . Sebuah rumus adalah satisfiable apakah mungkin untuk menemukan
interpretasi (Model ) yang membuat formula yang benar. Sebuah formula berlaku
jika semua interpretasi membuat formula yang benar. Kebalikan dari
konsep-konsep ini unsatisfiabilitydan ketidakabsahan, yaitu, formula adalah
unsatisfiable jika tidak ada interpretasi membuat formula yang benar, dan tidak
sah jika beberapa penafsiran tersebut membuat formula palsu. Keempat konsep
terkait satu sama lain dengan cara yang persis analog dengan Aristoteles 's
persegi oposisi .
Pola
penalaran (reasoning pattern) pada logika proposisi
Penalaran
yaitu proses berfikir yang bertolak dari pengamatan indera atau observasi empirik
yang menghasilkan sejumlah pengertian dan proposisi sekaligus. Penalaran erat
kaitannya dengan penyimpulan, argumen dan bukti. Penyimpulamn dalam arti yang
sebenarnya tidak mencakup aktivitas menemukan proposisi-proposisi disusun dalam
premis., akan tetapi hanya memakai hubungan proposisi-proposisi dalam premis
dan menentukan konklusinya.
1. Resolusi
Strategi
inferensi yang digunakan pada sistem logika untuk menentukan kebenaran dari
suatu assertion (penegasan) `Metoda Resolusi mencoba untuk membuktikan bahwa
beberapa teorema atau ekspresi sebagai proposisi P adalah TRUE, dengan
memberikan sejumlahaksiomadarimasalahtersebut sejumlah aksioma dari masalah
tersebut.
2. Backward
& Forward chaining
Backward
Chaining merupakan Pendekatan goal-driven, dimulai dari ekspektasi apa
yang diinginkan terjadi (hipotesis), kemudian mengecek pada sebab-sebab yang
mendukung (ataupun pygg(p kontradiktif) dari ekspektasi tersebut. Jika suatu
aplikasi menghasilkan tree yang sempit dan
cukupdalammakagunakanbackwardchaining cukup dalam, maka gunakan backward
chaining.
Forward
chaining Merupakan grup dari multipel inferensi yang melakukan pencarian dari
suatu masalah kepada solusinya. Jika klausa premis sesuai dengan situasi
(bernilai TRUE), maka prosesakanmengassertkonklusi proses akan meng-assert
konklusi. Forward Chaining adalah data driven karena inferensi dimulai
dengan informasi yg tersedia dan baru konklusi diperoleh.
Inferensi
proporsi yang efektif
1. Algoritma Backtracking
Algoritma
backtracking merupakan salah satu metode pemecahan masalah yang termasuk dalam
strategi yang berbasis pencarian pada ruang status. Algoritma backtracking
bekerja secara rekursif dan melakukan pencarian solusi persoalan secara sistematis
pada semua kemungkinan solusi yang ada. Oleh karena algoritma ini berbasis pada
algoritma Depth-First Search (DFS), maka pencarian solusi dilakukan dengan
menelusuri struktur berbentuk pohon berakar secara preorder. Algoritma
backtracking merupakan bentuk tipikal dari algoritma rekursif.Saat ini
algoritma backtracking banyak diterapkan untuk program games (seperti permainan
tic-tac-toe, menemukan jalan keluar dalam sebuah labirin, catur, dll) dan
masalah-masalah pada bidang kecerdasan buatan (artificial intelligence).
2. Algoritma
Pencarian Lokal
Pencarian
lokal berusaha untuk melakukan optimasi, misalnya dengan teknik Hill Climbing.
Teknik Hill Climbing dapat digunakan untuk memecahkan persoalan yang memiliki
banyak alternatif solusi untuk kemudian memilih solusi yang terbaik. Cara
kerjanya dimulai dengan memilih solusi acak, kemudian dilakukan perubahan
sedikit demi sedikit, setiap perubahan menghasilkan solusi yang lebih baik.
Saat perubahan yang dilakukan tidak lagi mendapatkan solusi yang lebih baik,
algoritma Hill Climbing akan berhenti mencari dan menentukan solusi terakhir
sebagai solusi yang optimal. Contoh penggunaan Hill Climbing pada kecerdasan
buatan adalah pencarian rute terbaik, dari berbagai kemungkinan rute yang ada.
Agen
berbasis logika proposisi
Agen
logika merupakan agen yang memiliki kemampuan bernalar secara logika. Ketika
beberapa solusi tidak secara eksplisit diketahui, maka diperlukan suatu agen
berbasis logika. Logika sebagai Bahasa Representasi Pengetahuan memiliki kemampuan
untuk merepresentasikan fakta sedemikian sehingga dapat menarik kesimpulan
(fakta baru, jawaban). Sedangkan pengetahuan merupakan komponen yang penting,
sehingga terdapat perbedaan jika diterapkan pada dua agent, yakni problem
solving agent dan knowledge-based agent.
Perbedaan
dua agent, problem solving agent dan knowledge-based agent. Problem solving
agent memilih solusi di antara kemungkinan yang ada. Apa yang ia “ketahui”
tentang dunia, pengetahuannya tidak berkembang untuk mencapai problem solution
(initial state, successor function, goal test) tetapi jika Knowledge-based
agent lebih “pintar”. Ia “mengetahui” hal-hal tentang dunia dan dapat melakukan
reasoning (berpikir, bernalar) mengenai Hal-hal yang tidak diketahui sebelumnya
(imprefect/ partial information). Tindakan yang paling baik untuk diambil (best
action).
Tidak ada komentar:
Posting Komentar