Representasi Pengetahuan

Representasi  Pengetahuan

6.1. Rekayasa ontology

          Kunci dari suatu basis pengetahuan adalah ontologi, yaitu sistem konsep-konsep yang terorganisir yang menjadikan sesuatu yang ada dalam domain menjadi eksplisit. Ontologi merupakan spesifikasi dari suatu konseptualisasi, atau suatu teori logis yang memberikan suatu akun eksplisit yang parsial dari suatu konseptualisas atau bahkan sinonim dari konseptualisasi itu sendiri.

Ontologi digunakan untuk menjelaskan mengenai properti dari suatu domain, dan juga untuk mendefinisikan domain tersebut.

Komponen-komponen dari ontologi antara lain:

• Konsep (concept) digunakan dalam pemahaman yang luas. Sebuah konsep dapat sesuatu yang dikatakan, sehingga dapat pula merupakan penjelasan dari tugas, fungsi, aksi, strategi, dan sebagainya.

• Relasi (relation) merupakan representasi sebuah tipe dari interaksi antara konsep dari sebuah domain. Secara formal dapat didefinisikan sebagai subset dari sebuah pruduk dari n set

• Aksioma (axiom) digunakan untuk memodelkan sebuah kalimat yang selalu benar.
• Instans (instance) digunakan untuk merepresentasikan elemen.

Menurut Tom Gruber dari Stanford University, makna ontologi dalam konteksnya di ilmu komputer adalah “suatu deskripsi konsep dan relasi yang ada dalam suatu agen maupun komunitas agen”[9].

Sebuah ontologi memberikan pengertian untuk penjelasan secara eksplisit dari konsep terhadap representasi pengetahuan pada sebuah basis pengetahuan (Bernaras, proyek KACTUS). Sementara menurut proyek SENSUS, Sebuah ontologi adalah sebuah struktur hirarki dari istilah untuk menjelaskan sebuah domain yang dapat digunakan sebagai landasan untuk sebuah basis pengetahuan.

6.2. Pengkategorian dan Objek

1.  komposisi fisik

Ada 3 hal yaitu OBJECT, ATTRIBUTE, VALUE(OAV)Tripket, yang sering digunakan untuk embangun jaringan semantic.

OBJECT:dapat berupa fisik atau konsepsi.

ATTRIBUTE: karakteristik objek.

VALUE: ukuran spesifik dari atribut dalam situasi tertentu.

2. pengukuran

          Pengukuran Kuantitas Adalah simbol yang mengijinkan untuk menyatakan suatu rangkaian atau cakrawala variabel dalam suatu ekspresi logika. Dua pengukuran kuantitas,

Pengukuran Kinerja

Mengukur seberapa kesuksesan sebuah agent. Tidak ada satu ukuran yang tetap dan sama untuk semua agen. Kita dapat menanyakan kepada agen secara subyektif tentang kenyamanan dengan kinerja agen itu sendiri. Sehingga harus ada pengukuran kinerja obyektif yang diberlakukan dengan standart otoritas tentang apa artinya sukses dalam lingkungan dan menggunakannya untuk mengukur kinerja sebuah agen.

3.substansi dan objek

Frame berupa kumpulan slot-slot (representasi entitas sebagai struktru objek) yang merupakan atribut untuk mendeskripsikan pengetahuan berupa kejadian, lokasi, situasi ataupun elemen-elemen lain.    

6.3. Aksi, situasi dan kejadian/event

          Bingkai berupoa ruang-ruang yang berisi attribut untuk mendekripsikan pengetahuan. Pengetahuan yang termuat dalam slot dapat berupa kejadian, lokasi, situasi, ataupun elemen-elemen lainya. Bingkai digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan deklaratif (Giarrantano dan Riley, 1994).

Bingkai memuat deskripsi sebuah obyek dengan menggunakan tabulasi informasi yang berhubungan dengan obyek. Dengan demikian bingkai membantu menirukan cara seseorang mengorganisasikan informaso tentang sebuah obeyek yang menjadi kumupulan data.

Bingkai merupakan cara yang lebih kompleks untuk menyimpan obyek dan nilai atributnya bila dibandingkan dengan jaringan semantik. Bingkai menambahkan kecerdasan pada representasi data dan mengijinkan obyek untuk menurunkan nilai dari obyek yang lain.

6.4. Mental objek dan mental objek :

1. pengetahuan dan kepercayaan

Pengetahuan adalah informasi yang diketahui atau disadari oleh manusia, atau pengetahuan adalah berbagai gejala yang ditemui dan diperoleh manusia melalui pengamatan indrawi.

Keyakinan adalah suatu sikap yang ditunjukkan manusia saat dia merasa cukup tahu dan menyimpulkan bahwa dirinya telah mencapai kebenaran. Maksudnya adalah orang akan merasa yakin kalau apa yang mereka ketahui adalah benar. Jadi, keyakinan terjadi setelah orang percaya adanya suatu kebenaran.

2. pengetahuan-waktu dan aksi

Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa, atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.

AI menganggap pengetahuan lebih kompleks, seperti proses, prosedur, aksi, waktu, tujuan dan penalaran. Mentransfer pengetahuan manusia dari satu orang ke orang lain butuh proses dan waktu lama. Disamping itu suatu keahlian tidak akan pernah bisa diduplikasi secara lengkap. Sedangkan jika pengetahuan terletak pada suatu sistem komputer, pengetahuan tersebuat dapat ditransfer atau disalin dengan mudah dan cepat dari satu komputer ke komputer lain.

Tanpa memiliki kemampuan untuk menalar dengan baik, manusia dengan segudang pengalaman dan pengetahuan tidak akan dapat menyelesaikan masalah dengan baik. Demikian pula dengan kemampuan menalar yang sangat baik, namun tanpa bekal pengetahuan dan pengalaman yang memadai, manusia juga tidak akan bisa menyelesaikan masalah dengan baik.

Agar komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer juga harus diberi bekal pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar. Untuk itu AI akan mencoba untuk memberikan beberapa metoda untuk membekali komputer dengan kedua komponen tersebut agar komputer bisa menjadi mesin pintar.

                                                         

6.5. Sistem penalaran untuk pengkategorian

1.  jaringan semantik

Konsep jaringan sematik diperkenalkan pada tahun 1968 oleh Ross Quillian. Jaringan sematik meupakan teknik representasi kecerdasan buaran klasik yang digunakan untuk informasi proposional (Giarrantano dan Riley, 1994). Yang dimaksud dengan informasi prposionala adalah pertanyaan yang mempunyai nilai benar atau salah. Informasi proposional merupakan bahasa deklaratif karena menyatakan fakta.

Representasi jaringan semantic merupakan penggambaran grafis dari pengetahuan yang memperlihatkan hubungan hirarkis dari obyek-obyek. Komponen dasar untuk merepresentasikan pegetahuan dalam bentuk jaringan semantik adalah simpul (node) dan penghubung (link). Simpul mempresentasikan obyek, konsep, atau situasi. Simpul digambarkan dengan kotak atau lingkaran. Penghubung menghubungkan antarsimpul. Penghubung digambarkan dengan panah berarah dan diberi label untuk menyatakan hubungan yang direpresentasikan. adalah sebuah contoh bagaimana pengetahuan dapat direpresentasikan menggunakan jaringan semantic.

Jaringan semantic merepresentasikan pertanyaan bahwa semua computer merupakan alat elektronik, semua PC merupakan computer, dan semua komputer memiliki monitor. Dari pernyataan tersebut dapat diketahui bahwa semua PC memiliki monitor dan hanya sebagian alat elektronik yang memiliki monitor.

2.  logika deskripsi

deskripsi logika (deskripsi jamak logika) (logika) Salah satu keluarga bahasa representasi pengetahuan yang dapat digunakan untuk mewakili definisi konsep domain aplikasi (dikenal sebagai pengetahuan terminologi) dalam cara yang terstruktur dan formal dipahami dengan baik.

 SUMBER:
http://kapitanblogspot.blogspot.co.id/
http://pahleviboby.blogspot.co.id/2016/11/representasi-pengetahuan.html
http://www.teukutaufik.com/2013/10/materi-kuliah-kecerdasan-buatan.html


http://artikel-teknologi-informasi.blogspot.co.id/2012/11/pengertian-agent-pada-ai-artificial.html