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,
Demikian artikel tentang Resentasi Pengetahuan ini dapat kami sampaikan, semoga artikel atau info tentang Resentasi Pengetahuan ini, dapat bermanfaat. Jangan lupa dibagikan juga ya! Terima kasih banyak atas kunjungan nya.
