TUGAS PENG.TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

• AGEN LOGIKA (Logical Agent)

      Agen logika merupakan agen yang memiliki kemampuan bernalar secara logika. Ketika beberapa solusi tidak secara eksplisit diketahui, maka diperlukan suatu agen berbasis logika. Logika sebagai Bahasa Representasi Pengetahuan memiliki kemampuan untuk merepresentasikan fakta sedemikian sehingga dapat menarik kesimpulan (fakta baru, jawaban). Sedangkan pengetahuan merupakan komponen yang penting, sehingga terdapat perbedaan jika diterapkan pada dua agent, yakni problem solving agent dan knowledge-based agent .

      Perbedaan dua agent, problem solving agent dan knowledge-based agent :

• Problem solving agent: memilih solusi di antara kemungkinan yang ada. Apa yang ia “ketahui” tentang dunia, pengetahuannya tidak berkembang untuk mencapai problem solution (initial state, successor function, goal test).

• Knowledge-based agent: lebih “pintar ”. Ia “ mengetahui ” hal-hal tentang dunia dan dapat melakukan reasoning (berpikir, bernalar ) mengenai : Hal-hal yang tidak diketahui sebelumnya (imprefect/ partial information), Tindakan yang paling baik untuk diambil (best action).

     Logic merupakan jantung dari program, para pemrogram mempunyai keyakinan bahwa sebuah computer dapat dibuat mengerti logika, maka computer dapat dibuat untuk berfikir, karena logika kelihatannya menjadi inti dari kecerdasan.

1. Problem solving agent hanya bisa menyelesaikan masalah yang lingkungannya accessibl.
2. Kita membutuhkan agen yang dapat menambah pengetahuan dan menyimpulkan keadaan.
3. Agent yang akan membantu seperti ini kita beri nama knowledge based agent.

• PENGETAHUAN BERBASIS AGEN (Knowledge Base Agent).

      Agen Berbasis Pengetahuan, Knowledge Base (KB) menyatakan apa yang “diketahui” oleh si agent Pendekatan deklaratif membangun agent: “beritahu” informasi yang relevan, simpan dalam KB. Agen dapat ditanya (atau bertanya diri sendiri) apa yang sebaiknya dilakukan berdasarkan KB. Maka sebuah agen berbasis pengetahuan harus bisa mereprentasikan world, state, action, dst. Menerima informasi baru (dan meng-update representasinya). Menyimpulkan pengetahuan lain yang tidak eksplisit (hidden property). q Menyimpulkan action apa yang perlu diambil.Agen Berbasis Pengetahuan atau Knowledge Base (KB) merupakan Himpunan representasi fakta yang diketahui tentang lingkungannya. Tiap fakta disebut sebagai sentence. Fakta tersebut dinyatakan dalam bahasa formal sehingga bisa diolah, menambahkan sentence baru ke KB. Inference Engine merupakan menentukan fakta baru yang dapat diturunkan dari pengetahuan yang sudah ada dalam KB.

      Knowledge base (KB) adalah teknologi yang digunakan untuk menyimpan informasi terstruktur dan tidak terstruktur yang kompleks yang digunakan oleh sistem komputer. Penggunaan awal istilah itu sehubungan dengan sistem pakar yang pertama sistem berbasis pengetahuan.

Knowledge base (KB) = setiap kalimat dalam bahasa formal

• Pendekatan deklaratif untuk membangun agen (atau sistem lainnya).
• Maka dapat bertanya pada diri sendiri apa yang harus dilakukan - jawaban harus mengikuti dari KB tersebut
• Perbedaan antara data dan program
• Realisasi Semaksimal Mungkin filosofi ini adalah di bidang ahli
• Agen harus mampu: Mewakili negara, tindakan, Menggabungkan persepsi baru, Update representasi internal dunia, Menyimpulkan sifat tersembunyi dari dunia,Menyimpulkan tindakan yang tepat
• Sistem atau sistem pengetahuan atau sistem berbasis pengetahuan pada 1970-an dan 1980-an

• WUMPUS WORLD

Aturan main Wumpus :

• Performance measure: emas +1000, mati -1000, gerak -1, panah -10
• Environment: Matriks 4x4 kamar. Initial state [1,1]. Ada gold, wumpus dan pit yang lokasinya dipilih secara acak.
• Percept: Breeze: kamar di samping lubang jebakan ada hembusan angin Glitter: kamar di mana ada emas ada kilauan/sinar Smell: kamar di samping Wumpus berbau busuk 
• Action: maju, belok kiri 90◦ , kanan 90◦ , tembak panah (hanya 1!), ambil benda 

Sifat Wumpus :

• (Fully) observable? Tidak, hanya bisa persepsi local 
• Deterministic? Ya, hasil tindakan jelas & pasti
• Episodic? Tidak, tergantung action sequence
• Static? Ya, gold, wumpus, pit tidak bergerak
• Discrete? Ya
• Single agent? Tidak

deskripsi Wumpus World :

• ukuran Kinerja : Emas 1000, kematian -1000, -1 Per langkah, -10 untuk menggunakan panah
• Lingkungan Hidup

1. Kuadrat berdekatan dengan Wumpus bau
2. Kuadrat berdekatan dengan lubang-lubang yang berangin
3. Glitter IFF emas di alun-alun yang sama
4. Shooting membunuh Wumpus jika Anda menghadapi itu
5. Shooting menggunakan up-satunya panah
6. Meraih mengambil emas jika di alun-alun yang sama
7. Melepaskan tetes emas di alun-alun yang sama
8. Actuators: gilirannya Kiri, giliran Kanan, Maju, Grab, Rilis, Tembak Sensor: Bau, Breeze, Glitter, Bump, Scream

• LOGIKA PROPORSI

Logika Prorporsi adalah logika paling sederhana menggambarkan ide dasar,symbol proposisi P1,P2 dll adalah sebuah kalimat.

• Syntax

• Semantics

• Inferences

• Equivalens

• Validality dan Satisfiabillity

1. Sebuah kalimat adalah valid jika bernilai true pada semua model.
2. Validity dihubungkan ke inference melalui Deduction Theorem: KB ╞ α if and only if (KB  α) is valid
3. Sebuah kalimat adalah satisfiable jika bernilai true pada beberapa model.
4. Sebuah kalimat adalah unsatisfiable jika bernilai salah pada semua model.
5. Satisfiability dihubungkan ke inference melalui : KB ╞ α if and only if (KB α) is unsatisfiable

referensi : 

https://www.cs.columbia.edu/~jvoris/AI/notes/m7-logic.pdf

https://www.scribd.com/doc/195203215/Agen-Logika

http://share.its.ac.id/pluginfile.php/1369/mod_resource/content/1/8._Propotional_Logic.pdf