1 / 80

Reasoning CS3243 Kecerdasan Mesin dan Artifisial

Reasoning CS3243 Kecerdasan Mesin dan Artifisial. Informatics Theory & Programming (ITP) Informatics Eng. Dept. – IT Telkom. Outline. Inference Reasoning. Can Searching solve it?. Can Searching solve it?. Ruang Pencarian. Penghitungan ruang pencarian :

kamal
Télécharger la présentation

Reasoning CS3243 Kecerdasan Mesin dan Artifisial

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. ReasoningCS3243 KecerdasanMesindanArtifisial Informatics Theory & Programming (ITP) Informatics Eng. Dept. – IT Telkom

  2. Outline • Inference • Reasoning

  3. Can Searching solve it?

  4. Can Searching solve it?

  5. RuangPencarian • Penghitunganruangpencarian: • Faktorpencabanganataubranching factor(b) • Kedalamansolusiataudepth (d) • 8-Puzzle  b = 2,13 • PermainanCatur rata-rata b = 35 • Untukcaturruangpencariansangatluas • Tekniksearchingbelummungkindigunakan • Solusi: gunakanteknikreasoning

  6. Lima Jenis Logic[RUS95]

  7. Propositional Logic • Logic yang paling sederhana • Sangatmudahdipahami • Membuatkitalebihmudahmembedakanteknikreasoning dengantekniksearching.

  8. BNF (Backus-Naur Form)

  9. Tabel Kebenaran 5 connective

  10. DuniaWumpus • Wumpusadalahseekor monster yang tinggaldisebuahgua yang terbagidalam 16 ruangan • Di dalamguaterdapat 3 lubangmematikan (Pit) yang mengeluarkanangin (breeze) sehinggasampaidiruangan-ruangandisekitarnya. • Wumpusmengeluarkanbaubusuk (stench). • Wumpusmenjerit (scream) danmatijikaterkenapanah.

  11. DuniaWumpus • SebuahAgent dilengkapidengantigaanakpanah yang hanyabisadiarahkanmenujuruangan-ruangan yang searahdenganarahagent menghadap. • Agent bisabergerakhadapkanan, hadapkiri, maju. • Agentbisamemanjatkeluarguajikaposisinyaterjepit. • Agent akanbenjol (bump) jikamenabrakdindinggua. • Agent akanmatijikamemasukikotak yang terdapatWumpusatauPit. Tetapiamanjikamemasukikotak yang didalamnyaterdapatWumpus yang telahmati.

  12. DuniaWumpus • Saatpermainandimulai, Agent beradadiposisi (1,1). • TugasAgent adalahmenemukanemasdanmembawanyakembalikekotak start (1,1) secepatmungkindenganjumlahaksi yang seminimummungkin, tanpaterbunuh. • Sebagaihadiah, 1.000 poindiberikankepadaagent jikaberhasilkeluarguadenganmembawaemas. • Tetapi, Agent mendapatpoin –1 untuksetiapaksi yang dilakukandan -10.000 jikaagentterbunuh.

  13. DuniaWumpus • Masalah dunia Wumpus dapat dirumuskan ke dalam tiga kelompok: • Percept:sesuatu yang ditangkap oleh Agent • Action: aksi yang dapat dilakukan oleh Agent • Goal: tujuan

  14. Percept • Percept : [stench , breeze, glitter, bump, scream] • [stench , breeze, None, None, None] • Adastench danbreeze • Tidakadaglitter, bump, maupunscream.

  15. Action • Move: hadap kiri, hadap kanan, atau maju. • Grab: mengambil objek yang berada di kotak dimana agent berada. • Shoot: memanah dengan arah lurus sesuai dengan arah Agent menghadap. • Climb: memanjat keluar dari gua.

  16. Goal • Menemukanemasdanmembawanyakembalikekotak start (1,1) secepatmungkindenganjumlahaction yang seminimummungkin, tanpaterbunuh. • Hadiah 1000 poindiberikankepadaAgent jikaberhasilkeluarguadenganmembawaemas. • Tetapi Agent mendapatkan poin –1 untuk setiap action yang dilakukan dan -10000 jika Agent terbunuh.

  17. DuniaWumpus • BisakahWumpus diselesaikan dengan searching? • Bisa • Pertama, suatu state dinyatakan dengan 16 ruangan dengan posisi-posisi Wumpus, Pit, dan Gold. • Operator atau aturan produksinya ada enam, yaitu: hadap kiri, hadap kanan, maju, memanah, mengambil objek, dan memanjat ke luar gua. • Dengan mendefinisikan initialstate, goalstate, dan strategi searching, maka kita dapat menyelesaikan masalah tersebut. • Representasi state membutuhkan memori besar.

  18. WumpusdenganReasoning • Reasoning mengunakan propositional logic • Pertama, kita harus merepresentasikan fakta atau keadaan ke dalam simbol-simbol propositional logic. • S1,2 : ada stench di kotak (1,2) • B2,1 : adabreeze di kotak (2,1) • G2,3 : ada glitter di kotak (2,3) • M1,4 : bump di kotak (1,4) • C1,3 : ada scream di kotak (1,3) • W1,3 : ada Wumpus di kotak (1,3) • S1,1 : tidak ada stench di posisi (1,1)

  19. Knowledge-based System (KBS) • Agent disinidapatdikatakansebagaiknowledge-based system karenaagent akanmelakukanaksiberdasarkanhasilpenalaransuatuperceptterhadapKnowledge Based (KB) yang dimilikinya. • Pada awal permainan, di dalam KB tidak ada fakta sama sekali karena Agent belum menerima percept. • KB hanya berisi beberapa aturan (rule) yang merupakan pengetahuan tentang environment

  20. Pengetahuan ttgenvironment R1 : S1,1 W1,1 W1,2 W2,1 R2 : S2,1 W1,1 W2,1 W2,2 W3,1 R3 : S1,2 W1,1 W1,2 W2,2 W1,3 R4 : S1,2 W1,3 W1,2 W2,2 W1,1 • ... R33 : B1,1 P1,1 P1,2 P2,1 R34 : B2,1 P1,1  P2,1  P2,2  P3,1 ...

  21. Translation Untuk melakukan aksi yang tepat, agent harus dibekali aturan untuk menerjemahkan pengetahuan menjadi aksi. T1 : A2,1EastA  P3,1 Forward T2 : A1,2 NorthA  W1,3 Forward ... • T1 dibaca: ”Jika agent di (2,1) dan menghadap ke timur dan ada Pit di (3,1), maka jangan melangkah maju (ke posisi (3,1))”.

  22. Knowledge-based System (KBS) • Agent disinidapatdikatakansebagaiknowledge-based system karenaagent akanmelakukanaksiberdasarkanhasilpenalaransuatuperceptterhadapKnowledge Based (KB) yang dimilikinya. • Pada awal permainan, di dalam KB tidak ada fakta sama sekali karena Agent belum menerima percept. • KB hanya berisi beberapa aturan (rule) yang merupakan pengetahuan tentang environment

  23. Inference & Reasoning • Inference : A process of drawing conclusion (solution) from set of facts. • Reasoning:AProcess of deriving new knowledge from the exist knowledge.

  24. ApakahWumpus berada di posisi (3,1)? • Bagaimana reasoningolehmanusia? • Bagaimana proses reasoningolehagent?

  25. Agent berada di posisi (1,1) • Padaawalnya Knowledge Base hanyaberisi Rule yang berupapengetahuan tentang environment. Tidakadafaktasamasekalikarena agent belummelakukanpercept. • Padakasusdiatas, Agent menerimapercept yang berupa[None, None, None, None, None] • Tidak ada stench, breeze, glitter, bump, scream • Selanjutnya, Agent menggunakan aturan inferensi dan pengetahuan tentang environmentuntuk melakukan proses inferensi.

  26. Prosesinferensidi (1,1) • Modus Ponens untuk S1,1 dan R1 W1,1W1,2W2,1 • And-Eliminationterhadaphasildiatas W1,1 W1,2 W2,1 • Modus PonensuntukB1,1danR3 P1,1 P1,2 P2,1 • And-Eliminationterhadaphasildiatas P1,1 P1,2 P2,1 Inferensidilakukansampaidihasilkankalimat yang paling sederhanaataubahkanatomik.

  27. SetelahprosesInferensidiatas

  28. Misalkan Agent ke posisi (2,1) • Percept [None, Breeze, None, None, None] • Ada breeze, tidak ada stench, glitter, bump dan scream • S2,1, B2,1, G2,1, M2,1, dan C2,1

  29. Prosesinferensidi (2,1) • Modus Ponens untuk S2,1 dan R2 W1,1 W2,1 W2,2 W3,1 • And-Eliminationterhadaphasiltersebut W1,1 W2,1 W2,2 W3,1 • Modus Ponensuntuk B2,1dan R34 P1,1  P2,1  P2,2  P3,1 • Unit Resolution terhadaphasiltersebutdenganP1,1kemudianP2,1, sehinggadidapat P2,2  P3,1

  30. SetelahprosesInferensidiatas

  31. Misalkan Agent ke posisi (1,2) • Percept [Stench, None, None, None, None] • Ada stench, tidak ada breeze, glitter, bump dan scream. • S1,2,B1,2, G1,2, M1,2, dan C1,2

  32. Prosesinferensidi (1,2) • Modus Ponens untuk S1,2 dan R4 W1,3  W1,2  W2,2  W1,1 • Unit ResolutionterhadaphasildiatasdenganW1,1 W1,3  W1,2  W2,2 • Unit ResolutionterhadaphasildiatasdenganW2,2 W1,3  W1,2 • Unit ResolutionterhadaphasildiatasdenganW1,2 W1,3

  33. LangkahSelanjutnya • KetikalokasiWumpussudahdiketahui, agentbisamenggunakanpanahuntukmembunuhnyaataufokuspadapencarianemasdenganmenghindarilokasiWumpus. • Kita bisamembuatberbagaistrategisehinggabisamembawaemaskembalikeposisi (1,1) denganjumlahaksi yang seminimummungkin.

  34. Kelebihan PL • PadakasusWumpustersebut, agentharusdibekaliaturan yang merupakanpengetahuantentangenvironment danaturanuntukmenerjemahkanpengetahuanmenjadiaksi • Untuk 16 ruangan yang adadidalamgua, diperlukansangatbanyakaturantentangenvironment danaturanpenerjemah. • PadakasusWumpusini, teknikmanakah yang lebihefisiendalamrepresentasimasalah, searching ataureasoning? • Tentusajareasoninglebihefisien.

  35. Kelemahan PL • Bagaimanapun, untukkasus yang lebihkomplekssepertipermainancatur, propositional logicakansulitdigunakan. • Terdapatsangatbanyakaturanpadapermainancatursedangkanpropositional logic merepresentasikanfaktahanyadalamsimbol-simbolsederhana. • Olehkarenaitu, kitaakanmembahassatulogic yang lebihtinggitingkatannya, yaituFirst-Order Logic yang jugadisebutsebagaiPredicate Logic atauPredicate Calculus.

  36. First-Order Logic (FOL) • Objects:sesuatudenganidentitas individual (people, houses, colors, …) • Properties: sifat yang membedakannyadari object yang lain (red, circle, …) • Relations: hubunganantar object (brother of, bigger than, part of, ...) • Functions: relation yang mempunyaisatunilai (father of, best friend, …)

  37. Constant • biasanya dituliskan dalam huruf besar seperti: A, X1, Budi. • Pada simbol konstanta ini, setiap simbol harus menyatakan secara spesifik objek yang dimaksud. • Tetapi, mungkin saja satu simbol mengacu pada beberapa nama berbeda. • Misalnya, Budi bisa mengacu ke Budi Arifianto, Budi Prasojo, Budi Raharjo, dan sebagainya. • Penulisan simbol konstanta harus dilakukan secara hati-hati agar tidak terjadi kerancuan atau ambiguitas.

  38. Variable • Biasanya dituliskan dalam huruf kecil seperti: a, x, s • Menyatakan simbol yang dapat digantikan oleh konstanta apapun.

  39. Predicate • Menyatakan relasi khusus dalam suatu model. • Misalkan Berwarna adalah suatu predicate yang memiliki beberapa nilai. • Berwarna(Tasku,Hijau) • Berwarna(Tasmu,Putih)

  40. Function • Menyatakan relasi yang hanya mempunyai satu nilai. • Karena setiap orang hanya punya satu ibu kandung, maka IbuKandung adalah suatu function. • IbuKandung(Anawati,Budi) • AyahKandung(Roni,Budi)

  41. Terms • Ekpresi logika yang mengacu pada sebuah objek. • Terms bisaberupaconstant, variable, ataufunction.

  42. Atomicsentences • DibentukdariPredicate(Term, ...)atau Term = Term. • Sepatu(Budi) • Saudara(Andi,Budi) • Memberi(Andi,Budi,KueCoklat) • Saudara(Andi) = Budi, dan sebagainya.

  43. Complex sentences • Sentence yang dibangunmenggunakanconnective. • Contoh: Saudara(Andi,Budi) Memberi(Andi,Budi,Kue)

  44. Universal quantifiers () • Menyatakansesuatu yang bersifat umum. • Simbol  (huruf A terbalik) dibaca ’ForAll’ • xAnakKecil(x) Suka(x,Permen). • Kalimat tersebut benar jika dan hanya jika semua kalimat di bawah ini benar • AnakKecil(Andi) Suka(Andi,Permen)  • AnakKecil(Anto) Suka(Anto,Permen)  • AnakKecil(Budi) Suka(Budi,Permen)  • ...

  45. Existential quantifiers () • Menyatakan sesuatu yang berlaku sebagian. • Simbol  (huruf E menghadap ke kiri) dibaca ’There Exist’ (ada satu atau beberapa). • xAnakKecil(x) Suka(x,Permen). • Kalimat ini adalah benar jika dan hanya jika ada kalimat di bawah ini yang bernilai benar. • AnakKecil(Andi) Suka(Andi,Permen)  • AnakKecil(Anto) Suka(Anto,Permen)  • AnakKecil(Budi) Suka(Budi,Permen)  • ...

  46. Nested quantifiers • Digunakanuntuk menyatakan kalimat kompels yang menggunakan quantifiers ganda. • Misalkan: ”Untuk semua x dan semua y, jika x adalah orangtua y maka y adalah anak dari x” dapat dinyatakan sebagai: x,yOrangTua(x,y) Anak(y,x)

  47. Hubungan antara  dan  •  dan  memiliki hubungan yang kuat melalui sebuah negasi (). • Misalkan, ”Semua anak kecil suka permen” adalah ekivalen dengan ”Tidak ada anak kecil yang tidak suka permen”. xSuka(x,Permen) x Suka(x,Permen)

More Related