- Bagaimana Anda mendefinisikan representasi pengetahuan dalam kecerdasan buatan? Mengapa representasi pengetahuan menjadi komponen kunci dalam pengembangan sistem berbasis AI?
Jawab :
Banyak cara untuk menyatakan representasi pengetahuan dan setiap cara mempunyai kelebihan dan kelemahan masing-masing. Adapun cara untuk representasi pengetahuan adalah :
a.    Kalkulus predikat
Kalkulus Predikat adalah sistem formal dalam logika matematika yang memperluas kalkulus proposisional dengan menambahkan struktur predikat-subjek dan kuantifier, yang memungkinkan deskripsi teori matematika yang melibatkan objek, hubungan antara objek, dan variabel terkuantifikasi.
b.    Logika
bahasa logika digunakan secara luas untuk mengekspresikan pengetahuan deklaratif yang dibutuhkan dalam sistem kecerdasan buatan. Logika simbolik juga menyediakan semantik yang jelas untuk bahasa representasi pengetahuan dan metodologi untuk menganalisis dan membandingkan teknik inferensi deduktif.
c.    Pohon
Pohon keputusan adalah algoritma pembelajaran terbimbing non-parametrik, yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi . Pohon keputusan memiliki struktur pohon hierarkis, yang terdiri dari simpul akar, cabang, simpul internal, dan simpul daun.
d.    Frame
Frame merupakan struktur data kecerdasan buatan yang digunakan untuk membagi pengetahuan menjadi substruktur dengan merepresentasikan " situasi stereotip ".
e.    Script
Script adalah representasi terstruktur yang menggambarkan rangkaian peristiwa yang bersifat stereotip dalam konteks tertentu . Script digunakan dalam sistem pemahaman bahasa alami untuk mengatur basis pengetahuan dalam konteks situasi yang harus dipahami oleh sistem.
f.     Semantic netword
Semantic netword adalah representasi yang mengekspresikan solusi permasalahan dengan menggunakan network (graph berarah)
Dalam representasi pengetahuan ada dua hal yang harus diperhatikan yaitu :
a.    Fakta, dapat berupa keterangan/kalimat dalam Bahasa alami, logika tau benda
b.    Formula, bentuk representasi yang dapat dimanipulasi dalam mekanisme pemecahan soal. Bentuk ini harus melukiskan hubungan atara komponen-komponen domain problem.
Represetnasi pengetahuan adalah kunci untuk merancang agen AI yang dapat berfikir dan bertindak cerdas sekaligus memastikan bahwa pemikiran tersebut dapat berkontribusi secara konstruktif terhadap perilaku mereka dan memungkinkan mereka untuk merespons setiap scenario secara efektif. Namun pentik utnuk memilih jenis representasi pengetahuan yang tepat jika anda ingin memastikan keberhasilan bisnis dengan AI
Representasi pengetahuan dan kemampuan utuk melakukan penalaran dalam bidang kecerdasan buatan merupakan hal penting. Meskipun suatu sistem memiliki banyak pengetahuan, namun apabila tidak memiliki kemampuan untuk menalar akan percuma saja, sebaliknya apabila sistem memiliki kemampuan yang handal untuk menalar, tetapi basis pengetahuan yang dimilikinya tidak mencukupi, maka penyelesaian yang diperolehnya menjadi tidak maksimal.
Representasi pengetahuan digunakan untuk menangkap sifat penting problem dan mempermudah prosedur pemecahan problem dalam mengakses informasi. Format represntasi pengetahuan harus mudah dipahami sehingga seorang programmer mampu mengekspresikan pengetahuan (fakta).
 2. Diskusikan berbagai jenis representasi pengetahuan, seperti logika proposisional, logika predikat, jaringan semantik, dan sistem berbasis aturan. Dalam situasi apa setiap metode ini lebih efektif digunakan?
Jawab
a.    Representasi logika proposisional
Dalam AI, logika proposisional sangat penting untuk representasi pengetahuan, penalaran, dan proses pengambilan keputusan. Artikel ini membahas konsep dasar logika proposisional dan penerapannya dalam AI.
Logika proposisional digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan dengan cara yang terstruktur dan tidak ambigu. Logika ini memungkinkan sistem AI untuk menyimpan dan memanipulasi fakta tentang dunia. Misalnya, dalam sistem pakar, pengetahuan yang dikodekan sebagai serangkaian proposisi dan aturan logistik.
Dalam proses pengambilan keputusan, logika proposisional membantu sistem AI meluncurkan berbagai pilihan dan menentukan tindakan terbaik. Aturan logika dapat mengodekan kriteria keputusan, dan tabel kebenaran dapat digunakan untuk menilai hasil dari berbagai pilihan.
b.    Representasi logika predikat
Logika predikat dalam kecerdasan buatan, yang juga dikenal sebagai logika orde pertama atau logika predikat orde pertama dalam AI, adalah sistem formal yang digunakan dalam logika dan matematika untuk merepresentasikan dan menalar tentang hubungan dan struktur yang kompleks. Logika ini memainkan peran penting dalam representasi pengetahuan, yang merupakan bidang dalam kecerdasan buatan dan filsafat yang berkaitan dengan representasi pengetahuan dengan cara yang dapat digunakan oleh mesin atau manusia untuk penalaran dan pemecahan masalah.
Sistem pakar adalah aplikasi AI yang meniru kemampuan pengambilan keputusan pakar manusia dalam domain tertentu. Sistem ini menggunakan logika predikat untuk merepresentasikan pengetahuan domain dalam bentuk aturan dan fakta.
Misalnya, dalam sistem pakar medis, logika predikat digunakan untuk merepresentasikan fakta medis (misalnya, "Pasien demam") dan aturan (misalnya, "Jika pasien demam dan sakit tenggorokan, itu mungkin merupakan tanda infeksi").
c.    Representasi jaringan semantik
Jaringan semantik digunakan dalam neurolinguistik dan aplikasi pemrosesan bahasa alami seperti penguraian semantik dan disambiguasi makna kata. Jaringan semantik juga dapat digunakan sebagai metode untuk menganalisis teks besar dan mengidentifikasi tema dan topik utama (misalnya, postingan media sosial ), untuk mengungkapkan bias (misalnya, dalam liputan berita), atau bahkan untuk memetakan seluruh bidang penelitian.
d.    Representasi sistem berbasis aturan
Sistem ini digunakan ketika tidak diperlukan kompleksitas tambahan dari metode statistik, atau ketika tugas-tugas tertentu memerlukan faktor kepastian, bukan estimasi probabilitas. Sistem berbasis aturan menawarkan keuntungan seperti implementasi dan pemeliharaan yang mudah, akurasi yang tinggi, dan waktu pelatihan yang lebih cepat dibandingkan dengan model statistik.
 
Sumber Refrensi :
Barry Dwyer. 2016. Kalkulus Predikat. https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/predicate-calculus
https://en.wikipedia.org/wiki/Frame_(artificial_intelligence)
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya . 2023. https://saniyatul.lecturer.pens.ac.id/Kecerdasan%20Buatan/Minggu3%20-%20Semantic%20Network%202023.pdf
Fingent. https://www.fingent.com/blog/classifying-knowledge-representation-in-artificial-intelligence/
Yulmaini. Darmajaya. http://yulmaini.site.darmajaya.ac.id/wp-content/uploads/sites/12/2018/04/2.-REPRESENTASI-PENGETAHUAN.pdf
https://www.geeksforgeeks.org/propositional-logic-in-artificial-intelligence/. 2024
https://www.almabetter.com/bytes/tutorials/artificial-intelligence/predicate-logic-in-ai. 2024
https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_network
https://www.complexica.com/narrow-ai-glossary/rulebased-systems