Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Knowledge Representation and Deduction Agents That Reason Logically Ref : Artificial Intelligence: A Modern Approach ch. 6 Rabu, 20 Feb 2002.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Knowledge Representation and Deduction Agents That Reason Logically Ref : Artificial Intelligence: A Modern Approach ch. 6 Rabu, 20 Feb 2002."— Transcript presentasi:

1 Knowledge Representation and Deduction Agents That Reason Logically Ref : Artificial Intelligence: A Modern Approach ch. 6 Rabu, 20 Feb 2002

2 2 Knowledge-Based Agent Problem-solving agent : Menyelesaikan masalah dng. melakukan pemilihan utk. mencapai solusi di antara kemungkinan yg. ada. Knowledge-based agent : –Lebih “pintar” dari problem-solving agent, memiliki pengetahuan akan lingkungannya (world) & dpt. melakukan reasoning mengenai aksi apa yg. dpt. dilakukannya. –Terdiri atas : (src : slide buku Russell&Norvig)

3 3 Knowledge-Based Agent –Pendekatan deklaratif dlm. membuat agent : TELL the agent what it needs to know  save it in KB, The agent can then ASK itself, through its inference engine, what it should do based on its KB. –Harus dapat : Merepresentasikan world, state, aksi, dsb. Menerima adanya informasi baru. Meng-update representasinya atas world. Menyimpulkan hidden property dr. world. Menyimpulkan aksi apa yg. akan dilakukan.

4 4 Knowledge Base & Inference Engine Knowledge Base (KB) : himpunan representasi fakta, dlm. bhs. formal, mengenai lingkungannya (set of representations of facts about the world). –Tiap representasi tsb. disebut sentence. –Agar bisa berfungsi lebih dari sekedar menyimpan fakta, perlu ada mekanisme utk.: Menambahkan fakta ke KB (TELL). Memperoleh informasi berdasarkan fakta-fakta yg. ada di KB (ASK). Inference Engine : menentukan hal-hal yg. dpt. diturunkan dari pengetahuan yg. telah ada di KB –Menjawab pertanyaan (dr. ASK) berdasarkan KB yg. telah ada (TELLED).

5 5 Describing Knowledge-Based Agent Knowledge-based agent dpt. dideskripsikan dlm. 3 level –Knowledge level : apa yg. diketahui. Cth. : robot tahu bhw. gedung B berada di antara gedung A & gedung C. –Logical level : representasi fakta yg. diketahui dlm. sentence. Cth. : di_antara(gedung B, gedung A, gedung C). –Implementation level : representasi fisik sentence dlm. arsitektur agent, spt. struktur data. Cth. : Matriks 3 kolom utk. merepresentasikan contoh pd. logical level.

6 6 Wumpus World Not fully accessible, deterministik, non-episodik, statik, diskrit.

7 7 Wumpus World

8 8 Logic Bhs. formal utk. merepresentasikan informasi, sedemikian shg. kesimpulan dpt. ditarik. Terdiri atas : –Knowledge representation : sistem formal utk. merepresentasikan state. Hal ini diperlukan utk. mengekspresikan fakta / knowledge (informasi ttg. world) sedemikian shg. dpt. dimengerti/diolah oleh komputer. –Reasoning (proof theory) : set of rules yg. digunakan utk. melakukan reasoning (menurunkan suatu informasi baru / kesimpulan) berdasarkan knowledge yg. dimilikinya. (menurunkan entailments dari sentences yg. ada).

9 9 Knowledge Representation Natural language : ekspresif, tp. seringkali ambigu & tergantung konteks pembicaraan. Programming language : concise, tdk. ambigu, tdk. tergantung konteks, tapi kurang ekspresif. Knowledge representation language harus : Ekspresif, concise, tidak ambigu, tidak tergantung pada konteks. Didefinisikan berdasarkan : –Syntax : cara penulisan sentence. –Semantic : arti dari sentence. –Contoh : bhs. aritmetika, syntax : x+2 > y adlh. sentence, sedangkan semantic : x+2 > y true jk. x=5 & y=6.

10 10 Reasoning Semua reasoning tdk. didasarkan pd. fakta yg. ada di world, tapi didasarkan pd. representasi fakta yg. dimiliki agent tsb. Reasoning dpt. dilihat sebg. proses pembentukan sentence (dr. fakta) baru. Sentence ini harus sejalan dng. sentences (dr. fakta-fakta) yg. telah ada sebelumnya.

11 11 Reasoning Model dari suatu sentence thd. suatu interpretasi : any world di mana dng. interpretasi yg. ada, sentence tsb. true. Entailment (KB   ) : KB entails a sentence  (KB menyebabkan  )   true utk. semua world di mana KB true (model(KB)  model(  ) true). Inference procedure : –Dng. KB, dpt. men-generate sentence baru (  ) berdasarkan KB (KB   ). –Diberikan KB & sentence , dpt. menentukan apakah KB  . KB  i  : inference procedure i menurunkan  dari KB. –i sound/truth-preserving jk. : i selalu menurunkan sentence yg. entailed KB (KB  i   KB   ).

12 12 Reasoning –i complete jk. : i dpt. menurunkan (membuktikan) semua sentence yg. entails KB (KB    KB  i  ). Validity and Satisfiability –Suatu sentence dikatakan valid / analytic sentence / tautology  true under all possible interpretation in all possible world Cth. : Hari ini hujan atau hari ini tidak hujan. –Suatu sentence dikatakan satisfiable  ada suatu interpretasi pd. suatu world dimana sentence tsb. true. Cth. : Hari ini hujan. –Suatu sentence dikatakan unsatisfiable  tidak ada interpretasi apapun pd. world manapun yg. membuat sentence tsb. true. Cth. : Hari ini hujan dan hari ini tidak hujan.

13 13 Macam-Macam Logic Logic dpt. dikelompokkan berdasarkan : –Ontological commitment : apa yg. direpresentasikan (fakta, objek, waktu,..), spt. variabelnya. –Epistemological commitment : apa yg. diketahui agent (true, false, unknown, …), spt. valuenya.

14 14 Propositional Logic Logic yg. paling sederhana. Knowledge representation : –Syntax Constant logic (true, false). Propotition symbol. Gabungan 1/lebih propotition symbol dng. operator : , , , ,  (berdasarkan presedence). –Semantic : Propotition symbol dpt. berarti true ataupun false. Utk. complex sentence, bisa menggunakan truth table :

15 15 Propositional Logic Reasoning : –Rules of inference for propositional logic : (fig RN) Modus Ponens. And-Elimination. And-Introduction. Or-Introduction. Double-Negation Elimination. Unit Resolution. Resolution.

16 16 Normal Forms Bentuk-bentuk yg. telas terstandardisasi : – , , , ,  CNF (Conjunctive Normal Form) : conjunction of disjunctions. Cth.: (A  B)  (A   C  D) –DNF (Disjunctive Normal Form) : disjunction of conjunctions. Cth.: (A  B)  (A   C)  (B  C) –Horn Form : conjunction of Horn clauses (clauses with  1 positive sentence). Cth.: (A   B)  (B   C   D) atau (B  A)  ((C  D)  B).

17 17 Agent utk. Wumpus World Knowledge base (lihat papan). Inference (lihat papan). Translating knowledge to action (lihat papan).


Download ppt "Knowledge Representation and Deduction Agents That Reason Logically Ref : Artificial Intelligence: A Modern Approach ch. 6 Rabu, 20 Feb 2002."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google