1 / 20

KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE). PERTEMUAN 6 REPRESENTASI PENGETAHUAN 2. Model-Model Inferensi. a. Modus Ponens. Seperti dijelaskan di atas, melakukan proses inferensi berarti juga menurunkan fakta baru dari beberapa fakta yang sudah ada.

anka
Download Presentation

KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. KECERDASAN BUATAN(ARTIFICIAL INTELLIGENCE) PERTEMUAN 6 REPRESENTASI PENGETAHUAN 2

  2. Model-Model Inferensi

  3. a. Modus Ponens • Seperti dijelaskan di atas, melakukan proses inferensi berarti juga menurunkan fakta baru dari beberapa fakta yang sudah ada. • Modus Ponens melakukan inferensi dengan mengikuti aturan sebagai berikut:

  4. b. Modus Tolens • Model inferensi yang lain disebut sebagai Modus Tolens yang dinyatakan dengan rumusan:

  5. Penalaran Otomatis(Automated Reasoning) • Ada tiga macam metoda reasoning yang secara umum digunakan yaitu: • Deduksi (Deduction), • Abduksi (Abduction), dan • Induksi (Induction).

  6. Deduksi • Deduksi didefinisikan sebagai: reasoning dari fakta yang sudah diketahui menuju fakta yang belum diketahui, dari hal-hal umum menuju ke hal halspesifik, dari premis menuju ke kesimpulan logis.

  7. Maka dengan penalaran deduktif disimpulkan

  8. Abduksi • Abduksi adalah metoda reasoning yang sering dipakai untuk memberikan / menghasilkan penjelasan terhadap fakta. • Berbeda dengan metoda deduksi, pada metoda ini tidak ada jaminan bahwa kesimpulan yang didapat selalu benar.

  9. Sebagai contoh, sebuah aturan seperti pada contoh terdahulu dituliskan sebagai berikut:

  10. Induksi

  11. Semantic Networks • Semantic (associative) networks adalah salah satu bentuk representasi knowledge-base dalam bentuk diagram. • Diagram tersebut terdiri atas node dan arc. Node merepresentasikan sebuah konsep, sedangkan arc merepresentasikan sebuah relasi.

  12. Contoh Semantic Network

  13. Contoh di atas adalah sebuah semantic networks yang mengilustrasikan sebuah hubungan keluarga. Jika diketahui bahwa Rudi saat ini berumur 12 tahun, Joko berumur 40 tahun, Andri berumur 64 tahun dan Ben berumur 66 tahun. Berapakah umur dari Leni saat ini? • Diagram di atas dapat dikonversikan ke dalam bentuk predicate calculus sebagai berikut: ayah(joko,rudi) ayah(andri,joko) saudara(ben,andri) ibu(rini,rudi) ibu(susi,rini) sudara(yulia,susi) ibu(yulia,leni)

  14. Representasi pengetahuan dengan menggunakan Semantic Networksmasih memiliki beberapa kelemahan, antara lain: • memungkinkan terjadinya interpretasi yang berbeda-beda pada semantic networks yang akan membawa pada kesalahan dalam proses pengambilan kesimpulan. • Relasi yang menghubungkan antar node tidak dapat mengandung semua informasi, tidak menggambarkan apakah relas tersebut merupakan sub-class atau anggota.

  15. Frame • Pada era 70 dan 80 an, semantic networks berubah bentuk menjadi model representasi frame. • Sebuah frame memiliki seperangkat slot. Sebagai contoh perhatikan diagram struktur keluarga di bawah ini: Gambar 5.5 dapat direpresentasikan dalam bentuk frame sebagai berikut: • Frame Adam: • sex: Laki-laki • teman-hidup: Ana • anak: (Jeremy Jordan Ellen)

  16. SOAL LATIHAN • Diberikan satu set fakta sebagai berikut: • ayah(Suryo,Arman) • ibu(Susi,Lusi) • istri(Sari,Suryo) • suami(Joko,Susi) • istri(Maria,Arman) • anak(Doni, Arman) • ayah(Arman,Haris) • anak(Ari,Susi) • anak(Susi,Suryo) Berdasarkan fakta-fakta di atas jawablah pertanyaan di bawah ini: • 1. Gambarkan semantic networks diagram dari silsilah keluarga tersebut! • 2. Apa isi dari variabel X untuk ekpresi : paman(X,Ari)? • 3. Apa isi dari variabel X untuk ekpresi : ibu(X,Susi)? • 4. Apa isi dari variabel Y untuk ekpresi : saudara-kandung(Lusi,Y)? • 5. Apa isi dari variabel Y untuk ekpresi : ipar(Arman,Y)? • 6. Apa isi dari variabel X untuk ekpresi : nenek(X,Doni)? • 7. Apa isi dari variabel Y untuk ekpresi : menantu(Sari,Y)?

More Related