Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Inferensi pada Kalkulus Predikat Orde 1. Instansiasi Universal (IU) Instansiasi untuk quantifier universal:  v α Subst({v/g}, α) dimana v variabel dan.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Inferensi pada Kalkulus Predikat Orde 1. Instansiasi Universal (IU) Instansiasi untuk quantifier universal:  v α Subst({v/g}, α) dimana v variabel dan."— Transcript presentasi:

1 Inferensi pada Kalkulus Predikat Orde 1

2 Instansiasi Universal (IU) Instansiasi untuk quantifier universal:  v α Subst({v/g}, α) dimana v variabel dan g mensubstitusi v. Contoh:  x King(x)  Greedy(x)  Evil(x) menghasilkan: King(John)  Greedy(John)  Evil(John) King(Richard)  Greedy(Richard)  Evil(Richard) King(Father(John))  Greedy(Father(John))  Evil(Father(John)).

3 Instansiasi Eksistensial (IE) Untuk kalimat α, variabel v, dan simbol konstanta k yang tidak muncul dimana pun pada basis pengetahuan:  v α Subst({v/k}, α) Contoh:  x Crown(x)  OnHead(x,John) menghasilkan: Crown(C 1 )  OnHead(C 1,John) C 1 adalah simbol konstanta baru, disebut Skolem constant

4 Reduksi ke Inferensi Proposional Misalkan BP berisi:  x King(x)  Greedy(x)  Evil(x) King(John) Greedy(John) Brother(Richard,John) Instansiasi kalimat universal, didapatkan: King(John)  Greedy(John)  Evil(John) King(Richard)  Greedy(Richard)  Evil(Richard) King(John) Greedy(John) Brother(Richard,John) Setelah mengalami proposionalisasi, KB berisi simbol proposisi: King(John), Greedy(John), Evil(John), King(Richard), dll Problem proposionalisasi: menciptakan kalimat2 yang tidak relevan.

5 Unifikasi Inferensi dilakukan dengan mencari substitusi θ, misalnya King(x) dan Greedy(x) cocok dengan King(John) and Greedy(y) θ = {x/John,y/John} Unify(α,β) = θ if αθ = βθ p q θ Knows(John,x) Knows(John,Jane) {x/Jane} Knows(John,x)Knows(y,OJ) {y/John,x/OJ} Knows(John,x) Knows(y,Mother(y)){y/John,x/Mother(y)} Knows(John,x)Knows(x,OJ) fail Problem: lebih dari 1 kalimat menggunakan variabel yang sama Solusi: mengganti nama variabel contohnya Knows(z 17,OJ)

6 Unifikasi Unifikasi Knows(John,x) dan Knows(y,z) menghasilkan substitusi θ = {y/John, x/z } atau θ = {y/John, x/John, z/John} Unifier pertama lebih general dari unifier kedua Ada 1 most general unifier (MGU), pada contoh di atas: MGU = { y/John, x/z }

7 Algoritma Unifikasi

8

9 Generalized Modus Ponens (GMP) p 1 ', p 2 ', …, p n ', ( p 1  p 2  …  p n  q) qθ p 1 ' = King(John) p 1 = King(x) p 2 ' = Greedy(y) p 2 = Greedy(x) θ = {x/John,y/John} q = Evil(x) q θ = Evil(John) GMP digunakan pada BP yang berisi definite clauses (hanya 1 literal positif) Asumsi: quantifier universal untuk semua variabel dimana p i 'θ = p i θ untuk semua i

10 Contoh Basis Pengetahuan The law says that it is a crime for an American to sell weapons to hostile nations. The country Nono, an enemy of America, has some missiles, and all of its missiles were sold to it by Colonel West, who is American Buktikan bahwa Colonel West adalah seorang kriminal

11 Contoh BP... it is a crime for an American to sell weapons to hostile nations: American(x)  Weapon(y)  Sells(x,y,z)  Hostile(z)  Criminal(x) Nono … has some missiles, i.e.,  x Owns(Nono,x)  Missile(x): Owns(Nono,M 1 ) and Missile(M 1 ) … all of its missiles were sold to it by Colonel West Missile(x)  Owns(Nono,x)  Sells(West,x,Nono) Missiles are weapons: Missile(x)  Weapon(x) An enemy of America counts as "hostile“: Enemy(x,America)  Hostile(x) West, who is American … American(West) The country Nono, an enemy of America … Enemy(Nono,America)

12 Algoritma Forward chaining

13 Pembuktian Forward Chaining

14

15

16 Algoritma Backward Chaining Algoritma ini menerapkan prinsip DFS

17 Contoh Backward chaining State awal: goals = Criminal (West) θ = { }

18 Contoh Backward chaining First(goals) = Criminal(West) {First(goals) : literal yang akan diproses} Subst(θ, First(goals)) menghasilkan Criminal(West) Rule American(x)  Weapon(y)  Sells(x,y,z)  Hostile(z)  Criminal(x) fired Unify(Criminal(x), Criminal(West)) menghasilkan θ’={x/West} shg θ = { x/West } New goals = [American(x), Weapon(y), Sells(x,y,z), Hostile(z)]

19 Contoh Backward chaining First(goals) = American(x) Subst(θ, First(goals)) menghasilkan American(West) Rule American(West) fired Unify(American(West), American(West)) menghasilkan θ’={ } shg θ = { x/West } New goals = [Weapon(y), Sells(x,y,z), Hostile(z)]

20 Contoh Backward chaining First(goals) = Weapon(y) Subst(θ, First(goals)) menghasilkan Weapon(y) Rule Missile(y)  Weapon(y) fired Unify(Weapon(y), Weapon(y)) menghasilkan θ’={ } shg θ = { x/West } New goals = [Missile(y), Sells(x,y,z), Hostile(z)]

21 Contoh Backward chaining First(goals) = Missile(y) Subst(θ, First(goals)) menghasilkan Missile(y) Rule Missile(M1) fired Unify(Missile(M1), Missile(y)) menghasilkan θ’={y/M1} shg θ={ x/West, y/M1} New goals = [Sells(x,y,z), Hostile(z)]

22 Contoh Backward chaining First(goals) = Sells(x,y,z) Subst(θ, First(goals)) menghasilkan Sells(West,M1,z) Rule Missile(M1)  Owns(Nono,M1)  Sells(West,M1,Nono) fired Unify(Sells(West,M1,Nono), Sells(West,M1,z)) mhasilkan θ’={z/Nono} shg θ={ x/West, y/M1, z/Nono} New goals = [Missile(M1), Owns(Nono,M1), Hostile(z)]

23 Contoh Backward chaining Proses seterusnya, dicoba sendiri yah…

24 Resolusi Versi first-order: l 1  ···  l k, m 1  ···  m n ( l 1  ···  l i-1  l i+1  ···  l k  m 1  ···  m j-1  m j+1  ···  m n )θ dimana Unify ( l i,  m j ) = θ. Dua klausa yang diasumsikan standardized apart maka mereka tidak menggunakan variabel yang sama Contoh:  Rich(x)  Unhappy(x) Rich(Ken) Unhappy(Ken) dimana θ = {x/Ken} Lakukan langkah-langkah resolusi pada CNF (BP   α), α adalah pernyataan yang harus dibuktikan

25 Konversi ke CNF (CNF=conjunctive normal form) Everyone who loves all animals is loved by someone:  x [  y Animal(y)  Loves(x,y)]  [  y Loves(y,x)] 1. Eliminasi bikondisional dan implikasi  x [  y  Animal(y)  Loves(x,y)]  [  y Loves(y,x)] 2. Hapus  di depan quantifier:  x p ≡  x  p,   x p ≡  x  p  x [  y  (  Animal(y)  Loves(x,y))]  [  y Loves(y,x)]  x [  y  Animal(y)   Loves(x,y)]  [  y Loves(y,x)]  x [  y Animal(y)   Loves(x,y)]  [  y Loves(y,x)]

26 3.Standarkan variabel: setiap quantifier harus menggunakan variabel yang berbeda  x [  y Animal(y)   Loves(x,y)]  [  z Loves(z,x)] 4.Skolemisasi: bentuk yang lebih general dari instansiasi eksistensial Setiap variabel eksistensial diganti dengan fungsi Skolem dari variabel dengan quantifier universal:  x [Animal(F(x))   Loves(x,F(x))]  Loves(G(x),x) 5.Hapus quantifier universal : [Animal(F(x))   Loves(x,F(x))]  Loves(G(x),x) 6.Distribusi : [Animal(F(x))  Loves(G(x),x)]  [  Loves(x,F(x))  Loves(G(x),x)] Konversi ke CNF (CNF=conjunctive normal form)

27 Resolusi - Refutasi Resolusi adalah teknik untuk membuktikan sebuah pernyataan pada logika proposional atau kalkulus predikat Refutasi=resolusi, membuktikan teorema dengan menegasikan pernyataan yang harus dibuktikan dan menambahkannya ke kumpulan aksioma yang diketahui benar Semua aksioma dalam bentuk normal yaitu sebuah kalimat atau disjungsi beberapa kalimat Pernyataan terbukti benar jika refutasi menghasilkan kalimat kosong

28 Contoh Refutasi (1)

29 Contoh Refutasi (2) All people who are not poor and are smart are happy. Those people who read are not stupid. John can read and is wealthy. Happy people have exciting lives. Can anyone be found with an exciting life?  x (  Poor(x)  Smart(x)  Happy(x))  y (Read(y)  Smart(y)) Read(John)  Wealthy(John)  z (Happy(z)  Exciting(z)) Goal: Exciting(w)

30 Refutasi - Kasus Transformasi kalkulus predikat ke disjungsi kalimat: Poor(x)   Smart(x)  Happy(x)  Read(y)  Smart(y) Read(John)  Poor(John)  Happy(z)  Exciting(z))  Exciting(w) {z/w} pada contoh ini berarti z mensubstitusi w

31 Contoh Refutasi (3) Anyone passing his history exam and winning the lottery is happy. But anyone who studies or is lucky can pass all his exams. John did not study but he is lucky. Anyone who is lucky wins the lottery. Is John happy?  x (Pass(x, History)  Win(x, Lottery)  Happy(x)) 1  x  y (Study(x)  Lucky(x)  Pass(x,y)) 2 3  Study(John)  Lucky(John) 4 5  x (Lucky(x)  Win(x, Lottery)) 6 Goal: Happy(John) 7


Download ppt "Inferensi pada Kalkulus Predikat Orde 1. Instansiasi Universal (IU) Instansiasi untuk quantifier universal:  v α Subst({v/g}, α) dimana v variabel dan."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google