Rabu, 22 April 2015
Banyak cara
untuk merepresentasikan pengetahuan (fakta) dalam program AI.
Ada dua entiti
yang perlu diperhatikan:
– Fakta:
kejadian sebenarnya. Fakta inilah yang akan kita representasikan.
– Representasi
dari fakta. Dari representasi ini, kita akan dapat memanipulasinya.
Dalam
representasi sebuah fakta yang kita gunakan dalam sebuah program, kita juga harus konsisten
dengan representasi yang menggunakan bahasa natural (bahasa Inggris). Representasi
yang baik, harus:
·
> Mengemukakan hal secara eksplisit
·
> Membuat
masalah menjadi transparan
·
> Komplit
dan efisien
·
> Menampilkan batasan-batasan alami yang ada
·
> Menekan/menghilangkan detil-detil yang
diperlukan
·
> Dapat
dilakukan komputasi (ada batasan/konstraint).
Secara singkat, representasi pengetahuan
diklasifikasikan menjadi 4 kategori:
- Representasi logika: Representasi jenis ini menggunakan ekspresi-ekspresi dalam logika formal untuk merepresentasikan basis pengetahuan
- Representasi prosedural: Representasi menggambarkan pengetahuan sebagai kumpulan instruksi untuk memecahkan suatu problema.
- Representasi network: Representasi ini menangkap pengetahuan sebagai sebuah graf dimana simpul-simpulnya menggambarkan obyek atau konsep dari problema yang dihadapi, sedangkan edgenya menggambarkan hubungan atau asosiasi antar mereka
- Representasi terstruktur: Representasi terstruktur memperluas network dengan cara membuat setiap simpulnya menjadi sebuah struktur data kompleks.
Disamping
keuntungan-keuntungan diatas satu hal yang menjadi prinsip dalam representasi
pengetahuan adalah Jika suatu permasalahan dideskripsikan dengan menggunakan
representasi yang tepat, maka dapat dipastikan bahwa permasalahan tersebut
dapat diselesaikan.
SUMBER :
Buku ajar Kecerdasan Buatan ITS (BAB 2) Entin Martiana Kusumaningtyas, S.Kom, M.Kom,
