REPRESENTASI PENGETAHUAN

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Advertisements

Pengenalan Logika Informatika
Pertemuan 3 Viska armalina, st.,m.eng
Latihan Kalkulus Predikat Part.2
Pertemuan Ke-1 Oleh: Vindo Feladi, ST, M.Pd
REPRESENTASI PENGETAHUANI
Sistem Pakar.
Pengenalan Logika Informatika
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Logic & Learning Method
1.2. Logika Predikat Pada pembahasan pasal sebelumnya kita telah
Knowledge Representation (lanjutan)
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Representasi Pengetahuan
REPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN.
Logika Matematika Pengenalan Logika Matematika dan Pengantar Logika Proposisional AMIK-STMIK Jayanusa ©2009 Pengantar Logika.
Representasi Pengetahuan (II)
LOGIKA INFORMATIKA.
Representasi Pengetahuan (I)
Logika Matematika Bab 3: Kalkulus Predikat
REPRESENTASI PENGETAHUAN - LOGIKA
1.2. Logika Predikat Pada pembahasan pasal sebelumnya kita telah
Pertemuan Ke-1 Oleh: Vindo Feladi, ST, M.Pd
REPRESENTASI PENGETAHUAN
1. 2 Adalah ilmu pengetahuan yang mempelajari atau berkaitan dengan prinsip-prinsip dari penalaran argumen yang valid.
Model Representasi Pengetahuan
© STMIK-Indonesia 2012 SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN TEKNIK KOMPUTER INDONESIA KALKULUS PROPOSISI 1 DosenAlbaar Rubhasy, S.Si., M.T.I. Mata.
Representasi Pengetahuan
QUIS SISTEM PAKAR.
Respresentasi Pengetahuan
REPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 6 dan 7.
INFERENCE Artificial Intelligence
Pertemuan 3 Predicate Logic
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Pertemuan Ke-1 Oleh: Vindo Feladi, ST, M.Pd
Pertemuan # 2 Logika dan Pembuktian
KNOWLEDGE REPRESENTATION
Pertemuan 4 Representasi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan lanjut
Logika proposisi Pertemuan kedua.
Model Representasi Pengetahuan
REPRESENTASI PENGETAHUAN
LOGIKA PROPOSISI (Logika Pernyataan).
REPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN
TOPIK 1 LOGIKA M. A. INEKE PAKERENG, M.KOM.
KNOWLEDGE REPRESENTATION
Akuisisi dan Representasi Pengetahuan
Jaringan Syaraf Tiruan
Representasi Pengetahuan
Matematika diskrit Kuliah 1
Artificial Intelegence/ P_7-8
Reasoning : Propositional Logic
Rerepresentasi Pengetahuan
Reasoning : Propositional Logic ( Predikat Calculus )
Pengembangan Sistem Pakar
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Sistem Berbasis Pengetahuan
Sistem Berbasis Pengetahuan
REPRESENTASI PENGETAHUAN - LOGIKA
KNOWLEDGE REPRESENTATION
REPRESENTASI PENGETAHUAN dan Reasoning (Penalaran)
REPRESENTASI PENGETAHUAN I
Core Jurusan Teknik Informatika Kode MK/SKS : TIF /2
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Pertemuan Ke-1 Ridwan, S.T,. M.Eng Ridwan, S.T, M.Eng.
PEMROGRAMAN BERBASIS AI (PROLOG)
Transcript presentasi:

REPRESENTASI PENGETAHUAN KECERDASAN BUATAN Dini Fakta Sari, ST., MT. SESI 9,10 dan 11 REPRESENTASI PENGETAHUAN Nama Mata Kuliah sesuai dengan silabi Dalam hal pengampu matakuliah paralel lebih dari tiga orang, maka dituliskan : “Tim Pengampu Mata Kuliah” “Sesi n” diisi sesuai dengan sesi / pertemuan, contoh : “sesi 1” / “sesi 2” dst Pokok Bahasan Mengikuti Silabi Nomor Kode Mata Kuliah diisi sesuai dengan Mata Kuliah Revisi Terakhir, diisi dengan terakhir kali direvisi, sebelum direvisi, maka diisi tahun pembuatan 2010T

Pengetahuan(Knowledge) Definisi umum: fakta atau kondisi sesuatu atau keadaan yang timbul karena suatu pengalaman.

Pengetahuan(Knowledge) Cabang ilmu filsafat, yaitu Epistemology, berkenaan dengan sifat, struktur dan keaslian dari knowledge.

Epistemology Priori Knowledge Posteriori Knowledge Berarti yang mendahului (pengetahuan datang sebelumnya dan bebas dari arti) Kebenaran yang universal dan tidak dapat disangkal tanpa kontradiksi Contoh: pernyataan logika, hukum matematika. Posteriori Knowledge Knowledge yang diturunkan dari akal pikiran yang sehat. Kebenaran atau kesalahan dapat dibuktikan dengan menggunakan pengalaman akal sehat. Contoh: bola mata seseorang berwarna biru, tetapi ketika orang tersebut mengganti contact lens-nya, bisa jadi bola matanya menjadi berwarna hijau

Penggunaan Pengetahuan Acuisition: mengintegrasikan informasi baru kedalam pengetahuan sistem. Dua level: Menyusun fakta ke dalam database Pembuatan fungsi untuk mengintegrasikannya dengan cara “belajar dan mengadaptasikannya” terlebih dahulu Retrieval: mengingat kembali, menyusun ulang pengetahuan berdasarkan hubungan pengetahuan terhadap masalah Linking: mengekstrak informasi baru tersebut Lumping: mengelompokkan hasil ekstraksi pengetahuan baru tersebut kedalam struktur yang lebih besar seperti yang dibutuhkan dalam menyelesaikan masalah

Penggunaan Pengetahuan (2) Reasoning: pengetahuan digunakan untuk menalar suatu permasalahan Formal reasoning: menggunakan logika proporsional Procedural reasoning: menggunakan aturan produksi ( IF-THEN) Analogical reasoning: sangat sulit

Hirarki Pengetahuan

Representasi Pengetahuan Bagaimana merepresentasikan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan dan menguji kebenaran penalaran Cara-cara lama: List, digunakan pada LISP Predicate Calculus, digunakan pada Prolog Tree, untuk heuristic search Karakteristik RP: Dapat diprogramkan Dapat dimanfaatkan untuk penalaran, menggambarkan kesimpulan sebagai fungsi kecerdasan

Representasi Pengetahuan (2) Harus terdiri dari struktur data dan prosedur untuk penafsiran Hal yang berhubungan dengan RP: Object pengetahuan itu sendiri Event: kejadian-kejadian dalam dunia nyata dan hubungannya Performa: bagaimana melakukan suatu tugas tertentu Meta knowledge: pengetahuan tentang pengetahuan yang direpresentasikan

Klasifikasi Kategori RP Menurut Mylopoulus dan Levesque: (declarative) Representasi Logika: menggunakan logika formal. Digunakan pada PROLOG Representasi Prosedural: menggambarkan prosedur sebagai kumpulan instruksi untuk memecahkan masalah. Digunakan dalam pemrograman: IF-THEN Representasi Network: menggambarkan pengetahuan sebagai Graph dan Tree Representasi Terstruktur: memperluas konsep Representsi Network dengan membuat node-nodenya menjadi struktur data yang kompleks. Contoh: script, frame, dan object Procedural: dibuat dalam prosedur-prosedur

Representasi Logika Adalah Representasi pengetahuan dengan symbol logika sebagai bagian dari penalaran eksak. Proses menarik kesimpulan dari fakta yang sudah ada Input: premis-premis dan Ouput: kesimpulan Terdiri dari: sintaks (simbol), semantik (fakta), dan proses pengambilan keputusan (inferensi) Proses penalaran: Deduktif (umum-khusus) Induktif (khusus-umum) Logika: Logika Preposisi: and, or, not, implikasi, dan ekuivalensi Logika Predikat: representasi fakta dalam bentuk well formed formula

Contoh Penalaran Contoh : Premis : Semua laki-laki adalah makhluk hidup Premis : Socrates adalah laki-laki Konklusi : Socrates adalah makhluk hidup

Bentuk Penalaran Contoh: Premis1: Jika hari ini hujan, maka saya tidak datang. Premis2: Hari ini turun hujan. Konklusi:

Bentuk Penalaran Contoh: Premis1: Ikan mujaer bernafas dengan insang. Premis2: Ikan mas koki bernafas dengan insang. Premis3: Ikan bawal bernafas dengan insang. Premis4: Ikan kakap bernafas dengan insang. Konklusi:

Logika Preposisi Disebut juga kalkulus proposisi yang merupakan logika simbolik untuk memanipulasi proposisi. Proposisi merupakan pernytaan yang dapat bernilai benar atau salah. Operator logika yang digunakan :

Logika Preposisi

Logika Preposisi Contoh : p = “Anda berusia 21 atau sudah tua” Logika Predikat Logika Preposisi Contoh : p = “Anda berusia 21 atau sudah tua” q = “Anda mempunyai hak pilih” Kondisional p  q dapat ditulis/berarti :

Logika Predikat Disebut juga kalkulus predikat, merupakan logika yang digunakan untuk merepresentasikan masalah yang tidak dapat direpresentasikan dengan menggunakan proposisi. Logika predikat dapat memberikan representasi fakat-fakta sebagai suatu pernyataan yang mapan (well form).

Logika Predikat Syarat-syarat symbol dalam logika predikat : himpunan huruf, baik huruf kecil maupun huruf besar dalam abjad. Himpunan digit (angka) 0,1,2,…9 Garis bawah “_” Symbol-simbol dalam logika predikat dimulai dengan sebuah huruf dan diikuti oleh sembarang rangkaian karakter-karakter yang diijinkan. Symbol-simbol logika predikat dapat merepresentasikan variable, konstanta, fungsi atau predikat . Operator logika konektif : ,, ~, , . Logika kalkulus orde pertama mencakup symbol universal quantifier  dan existensial quantifier .

Apa itu konstanta dan variabel ? Konstanta : objek atau sifat dari semesta pembicaraan. Penulisannya diawali dengan huruf kecil, seperti : pohon, tinggi. Konstanta true (benar) dan false (salah) adalah symbol kebenaran (truth symbol). Variable : digunakan untuk merancang kelas objek atau sifat-sifat secara umum dalam semesta pembicaraan. Penulisannya diawali dengan huruf besar, seperti : Bill, Kate.

Apa itu Fungsi ? Fungsi merupakan pemetaan (mapping) dari satu atau lebih elemen dalam suatu himpunan yang disebut domain fungsi ke dalam sebuah elemen unik pada himpunan lain yang disebut range fungsi. Penulisannya dimulai dengan huruf kecil. Suatu ekspresi fungsi merupakan symbol fungsi yang diikuti argument.

Apa itu Argumen ? Argument adalah elemen-elemen dari fungsi, ditulis diapit tanda kurung dan dipisahkan dengan tanda koma. Contoh : f(X,Y) ayah(david) plus(2,3)

Apa itu Predikat ? Predikat : menamai hubungan antara nol atau lebih objek dalam semesta pembicaraan. Penulisannya dimulai dengan huruf kecil, seperti : equals, sama dengan, likes, near. Contoh kalimat dasar : teman(george,allen) teman(ayah_dari(david),ayah_dari(andrew)) dimana : argument : ayah_dari(david) adalah george argument : ayah_dari(andrew) adalah allen predikat : teman

Universal Quantifier Menunjukkan semua kalimat adalah benar untuk semua nilai variabelnya. Direpresentasikan dengan symbol  diikuti satu atau lebih argument untuk suatu domain variable. Symbol  diinterpretasikan “untuk setiap” atau “untuk semua”.

Contoh Universal Quantifier (x) (x + x = 2x) “untuk setiap x (dimana x adalah suatu bilangan), kalimat x + x = 2x adalah benar.”   Contoh 2 : (x) (p) (Jika x adalah seekor kucing  x adalah binatang) Kebalikan kalimat “bukan kucing adalah binantang” ditulis : (x) (p) (Jika x adalah seekor kucing  ~x adalah binatang) dan dibaca : - “setiap kucing adalah bukan binantang” -“semua kucing adalah bukan binantang”

Contoh Universal Quantifier (x) (Jika x adalah segitiga  x adalah polygon) Dibaca : “untuk semua x, jika x adalah segitiga, maka x adalah polygon” dapat pula ditulis : (x) (segitiga(x)  polygon(x)) (x) (T(x)  P(x)) Contoh 4 : (x) (H(x)  M(x)) Dibaca : “untuk semua x, jika x adalah manusia (human) , maka x melahirkan (mortal)”. Ditulis dalam aturan : IF x adalah manusia THEN x melahirkan

Exixtensial Quantifier Menunjukkan semua kalimat adalah benar untuk suatu nilai tertentu dalam sebuah domain. Direpresentasikan dengan symbol  diikuti satu atau lebih argument. Symbol  diinterpretasikan “terdapat” atau “ada”, “paling sedikit satu”, “terdapat satu”, “beberapa”.

Contoh Exixtensial Quantifier (x) (x . x = 1) Dibaca : “terdapat x yang bila dikalikan dengan dirinya sendiri hasilnya sama dengan 1.”   Contoh 2 : (x) (gajah(x)  nama(Clyde)) Dibaca : “beberapa gajah bernama Clyde”. Contoh 3 : (x) (gajah(x)  berkaki empat(x)) Dibaca : “semua gajah berkaki empat”. Universal quantifier dapat diekspresikan sebagai konjungsi. (x) (gajah(x)  berkaki tiga(x)) Dibaca : “ada gajah yang berkaki tiga”