LOGICAL AGENTS (PENGERTIAN DAN CONTOH)

 Nama : Fat’hiyyah Nuswantari

NPM : 12118579

Kelas : 3KA21

A.    Knowledge Based Agents

Komponen utama dari knowledge based agent adalah knowledge basenya. Knowledge base (KB) adalah kumpulan representasi fakta tentang lingkungan atau dunia yang berhubungan atau menjadi daerah bekerjanya agen. Setiap representasi dalam KB disebut sebagai sebuah sentence yang diekspresikan dalam sebuah bahasa yakni knowledge representation language.

1. Representasi Pengetahuan yang bersifat general. 
2. Kemampuan beradaptasi sesuai temuan fakta. 
3. Kemampuan menyimpulkan sesuatu dari pengetahuan yang sudah ada.

Syarat Representasi Kecerdasan Buatan :

• Representational Adequacy : kemampuan merepresentasikan semua pengetahuan yang dibutuhkan dalam domainnya
• Inferential Adequacy : kemampuan memanipulasi struktur pengetahuan untuk membentuk struktur baru dalam menampung pengetahuan baru hasil inferensi 
• Inferential Efficiency : kemampuan untuk manambahkan informasi untuk mempercepat pencarian dalam inferensi 
• Acquisitional  Efficiency : kemampuan untuk menambah informasi baru secara mudah.

Contoh:

Sebuah taksi otonom bertugas mengantarkan penumpang dari Jakarta ke Tangerang,   dan   memiliki pengetahuan   bahwa   Tol   Jakarta-Tangerang   adalah satu-satunya  jalan  penghubung  keduanya. Maka  sudah  pasti  taksi  tersebut  akan melalui  Tol  Jakarta-Tangerang  karena  ia  mengetahui  bahwa  hal  ini  menyebabkan tercapainya tujuan.
Sebuah   agen   berbasis pengetahuan   dapat   dibangun   dengan   memberitahukan (TELL) apa saja yang perlu ia ketahui. Dimulai dari basis pengetahuan yang kosong, perancang  agen  dapat  men-TELL  kalimat  satu  per  satu  sampai  agen  mengetahui bagaimana   beroperasi   dalam   lingkungannya.   Metode   ini   disebut   pendekatan deklaratif.
Dalam  pengembangannya,  sebuah  agen  berbasis  pengetahuan  dapat  memiliki kemampuan untuk belajar secara mandiri.

A.    Wumpus World 

Wumpus   world   adalah   sebuah   permainan   yang   menampilkan   agen   berbasis pengetahuan

Deskripsi PEAS pada Wumpus World:

Performa:

1000 poin untuk mengambil emas

-1000 poin jika agen mati

1 poin untuk setiap tindakan

-10 poin untuk menggunakan panah

 

Environment:

Agen memulai perjalanan dari petak (1,1)

Emas berada pada sebuah petak

Wumpus berada pada sebuah petak, dan tidak berpindah

Beberapa   petak   kemungkinan   berisi   lubang,   sehingga   agen   dapat   terjatuh   ke dalamnya

 

Actuator:

Belok 90 derajat ke kiri/kanan

Berjalan maju satu petak sesuai arah agen saat itu

Mengambil objek pada petak

Menembak sebuah panah sesuai arah agen saat itu

 

Sensor:

Agen memiliki sensor benar/salah yang mendeskripsikan:

Stench (aroma), ketika Wumpus berada di petak yang berdampingan

Breeze (hembusan), jika petak sebelah ada lubangnya

Glitter (kilau), jika agen berada pada petak yang memuat emas

Bump (benturan), jika agen berjalan menabrak dinding

Scream (teriak), jika panah mengenai Wumpus dan membunuhnya

A.     Logic In General - models and Entailment

 

Knowledge representation language (KRL): bahasa yang digunakan untuk menyatakan fakta tentang “dunia”.

Syntax: aturan yang mendefinisikan sentence yang sah dalam bahasa.

Semantics: aturan yang mendefinisikan “arti” sebuah sentence, mis: kebenaran sentence di dalam dunia

 

Contoh KRL bahasa aritmatika :

Syntax:

   x + 2 > y adalah kalimat sah.

   x2 + y bukan kalimat sah.

 

Semantics: x + 2 > y benar jika bilangan x + 2 tidak lebih kecil dari bilangan y:

   x + 2 > y benar dalam “dunia” di mana x = 7, y = 1

   x + 2 > y salah dalam “dunia” di mana x = 0, y = 6

 

Contoh KRL bahasa Indonesia :

Syntax:

   “Jakarta adalah ibukota Indonesia” adalah kalimat sah.

   “Ibu Indonesia kota Jakarta adalah” bukan kalimat sah.

 

Semantics: “X adalah ibukota Y” benar jika X adalah pusat pemerintahan negara Y.

   Jakarta adalah ibukota Indonesia” benar dalam “dunia” kita sekarang.

   Jakarta adalah ibukota Indonesia” salah dalam “dunia” th. 1948 (Yogya? Bukittinggi?).

 

Logic sebagai KRL

Logics: bahasa formal untuk merepresentasikan fakta sedemikian shg. kesimpulan (fakta baru, jawaban) dapat ditarik. Ada banyak metode inference yang diketahui. Kita bisa membangun agent Wumpus World dengan logika: memanfaatkan perkembangan logika oleh ahli matematika, filsafat selama ratusan tahun!

 

Entailment

Entailment berarti sesuatu fakta bisa disimpulkan dari (kumpulan) fakta lain.

KB |= : KB entails sentence jhj true dalam semua “dunia” di mana KB true.

Contoh:

   - KB mengandung sentence “Anto ganteng” dan “Ani cantik”.

   - KB |= 1: “Anto ganteng dan Ani cantik”

   - KB 2 2: “Anto pintar”

   - x + y = 4 |= 4 = x + y