Thursday, June 20, 2013

Representasi Pengetahuan, Sistem Produksi, Sistem Pakar, Sistem Samar

Aplikasi Kecerdasan Buatan tersusun dari dua bagian pokok, yaitu basis pengetahuan (knowledge base) dan mekanisme inferensi (inference mechanism).
Basis pengetahuan berisi fakta-fakta tentang objek dalam domain yang ditentukan dan saling hubungannya satu sama lain. Basis pengetahuan juga bisa berisi pikiran, teori, prosedur praktis dan saling hubungannya. 
Mekanisme inferensi adalah suatu rangkaian prosedur yang digunakan untuk menguji pangkalan pengetahuan dengan cara yang sistematik pada saat menjawab pertanyaaan, memecahkan persoalan atau membuat keputusan dalam suatu domain yang telah ditentukan.
Representasi skema pengetahuan memiliki dua karakteristik umum :
Bisa diprogram dengan bahasa komputer yang ada dan disimpan dalam memori. Dirancang agar fakta-fakta dan pengetahuan lain yang terkandung di dalamnya bisa digunakan untuk penalaran.

Skema representasi pengetahuan secara umum dikategorikan sebagai deklaratif atau prosedural  
Skema deklaratif digunakan untuk menggambarkan fakta-fakta pernyataan (assertion). Termasuk metoda ini adalah logika (logic), jaringan semantik (semantic networking), bingkai (frame) dan naskah (script). 
Skema prosedural berhubungan dengan aksi dan prosedur. Skema representasi pengetahuan prosedural meliputi prosedur atau upa rutin dan kaidah produksi. 
Kunci keberhasilan setiap pembuatan program Kecerdasan Buatan tertelak pada pemilihan skema representasi pengetahuan yang paling baik dan paling tepat serta yang sesuai dengan domain pengetahuan serta masalah yang akan dipecahkan.

Logika merupakan suatu pengkajian ilmiah tentang serangkaian penalaran, sistem kaidah dan prosedur yang membantu proses penalaran.
Terdapat dua bentuk dasar penalaran dalam logika untuk membuat inferensi yang diambil dari premis: 
Deduktif : Penalaran ini bergerak dari prinsip/premis umum menuju konklusi khusus. 
Induktif : Penalaran induktif dimulai dari masalah khusus menuju ke masalah umum.


sistem kaidah dan prosedur yang memungkinkan komputer bisa menarik inferensi dari berbagai premis yang menggunakan berbagai teknik logika. Metoda ini dikenal dengan logika komputasional(computational logic).  
Logika komputasional memiliki dua bentuk :  Logika Proposisional / Kalkulus Proposisional dan  Logika Predikat / Kalkulus Predikat.

SISTEM PRODUKSI
Sistem produksi memiliki struktur seperti struktur proses pencarian (search).  
Secara umum, sistem produksi terdiri dari komponen-komponen: 
  1. Ruang Keadan : berisi keadaan awal, tujuan dan kumpulan aturan yang digunakan untuk mencapai tujuan.
  2. Memori Aktif : berisi deskripsi keadaan semesta pembicaraan saat ini dalam proses penalaran.
  3. Strategi Kontrol : berguna untuk mengarahkan bagaimana proses pencarian akan berlangsung dan mengendalikan arah eksplorasi.
Representasi pengetahuan dengan sistem produksi dinamakan kaidah/aturan produksi (production method) sering disebut produksi saja.

JARINGAN SEMANTIK
Jaringan semantik merupakan penggambaran grafis dari pengetahuan yang melibatkan hubungan antara obyek-obyek. 
Obyek direpesentasikan sebagai simpul (node) pada suatu grafik berbentuk lingkaran dan hubungan antara obyek-obyek dan faktor deskriptif dinyatakan oleh garis penghubung (link) atau garis lengkung (arch) berlabel. 
Obyek dapat berupa jenis fisik, seperti: buku, mobil, meja, atau bahkan orang; merupakan pikiran, seperti: hukum Ohm; suatu peristiwa/kejadian, seperti: piknik atau suatu pemilihan; atau tindakan, seperti: membuat rumah atau menulis buku.  
Atribut obyek, seperti: ukuran, warna, kelas, umur, asal-usul, atau karakteristik lainnya bisa digunakan sebagai node. Dalam hal ini, informasi rinci tentang sesuatu obyek bisa ditampilkan dengan baik.  

 PENYELESAIAN MASALAH
Langkah Penyelesaian Masalah 
Tiga langkah utama yang dibutuhkan untuk membuat sebuah sistem dapat menyelesaikan suatu persoalan khusus, yaitu:
Mendefinisikan problema dengan tepat : Definisi ini harus berisi spesifikasi tentang kondisi awal dan situasi akhir yang menghasilkan solusi yang dapat diterima dari problema tersebut.
Menganalisis problema : Beberapa sifat yang sangat penting bisa memiliki dampak yang sangat kuat pada kelayakan banyak teknik pemecahan problema yang dimungkinkan.
Memilih teknik penyelesaian masalah yang terbaik.
Dalam Sistem Cerdas ditambahkan satu langkah lagi:
Merepresentasikan pengetahuan : Ini diperlukan untuk menyelesaikan masalah tersebut.

Heuristik merupakan strategi untuk melakukan proses pencarian ruang problema secara selektif, yang memandu proses pencarian di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar, dan mengesampingkan usaha yang bodoh dan memboroskan waktu.

METODE PENCARIAN DAN PELACAKAN
Hal penting dalam menentukan keberhasilan sistem berdasar kecerdasan adalah kesuksesan dalam pencarian dan pencocokan. 
Pada dasarnya ada 2 teknik pencarian dan pelacakan, yaitu pencarian buta (blind search) dan pencarian terbimbing (heuristic search).  

SISTEM PAKAR
Sistem yang menggunakan aturan-aturan untuk merepresentasikan pengetahuan dinamakan productions system.  
Production system, ada 3 bagian :  
Rule base / knowledge base, berisi pola sisi kiri yang menentukan pemakaian aturan tertentu, dan sisi kanan yang menggambarkan tindakan yang harus dilakukan jika aturan tertentu tersebut digunakan.  
Data base / global database / working memory, berisi informasi tentang pengetahuan khusus atau perluasannya.  
Rule interpreter / inference system / inference engine, berisi metodologi yg digunakan utk melakukan penalaran thd informasi-informasi dlm rule base.

SISTEM SAMAR
Sistem Samar (Fuzzy System) mencakup dua hal:
1.      Himpunan Samar (Fuzzy Set) dan
2.      Logika Samar (Fuzzy Logic)
Logika samar umumnya diterapkan pada masalah-masalah yang mengandung unsur ketiakpastian (uncertainty).
Fungsi Karakteristik  : Fungsi karakteristik merupakan cara untuk menyajikan himpunan. Fungsi karakteristik dilambangkan dengan c, mendefinisikan apakah suatu unsur dari semesta pembicaraan merupakan anggota suatu himpunan atau bukan.


PEMROGRAMAN KECERDASAN BUATAN
Ada dua alat untuk membangun suatu sistem program aplikasi kecerdasan buatan, yaitu:
Bahasa Pemrograman Khusus  : Bahasa pemrograman khusus untuk aplikasi kecerdasan buatan merupakan bahasa pemrograman logika. Bahasa pemrograman khusus untuk aplikasi kecerdasan buatan diantaranya adalah PrologLispSmallTalkPlanner, dan sebagainya.  Bahasa pemrograman logika yang akan dipelajari adalah bahasa Prolog. PROLOG singkatan dari PROgramming in LOGic. Bahasa Prolog merupakan bahasa generasi kelima, dibangun atas dasar pemrograman alamiah dan logika.

Shell  :Sebuah program Kecerdasan Buatan yang basis pengetahuannya masih kosong.
Berdasarkan pada metode representasi pengetahuan yang dipakai, ada 5 (lima) jenis shell, yaitu :
Simple rule-base tools : Menggunakan if_then dalam merepresentasikan pengetahuan. Dapat mengelola sampai 5000 kaidah.
Inductive tools : Membangkitkan kaidah dari contoh-contoh dalam basis pengetahuan.
Structured rule-base tools : Menggunakan if_then yang disusun dalam kaidah-set untuk representasi pengetahuan.
Hybrid tools : Menggunakan if_then dalam representasi pengetahuan. Dikembangkan dengan bahasa LISP, sehingga hanya dapat menggunakan mesin LISP, VAX, dan UNIX workstation.
Domain specific tools : Mengelola pengetahuan dengan domain yang sangat spesifik, sehingga dirancang khusus hanya untuk permasalahan yang dikaji.

No comments:

Post a Comment