Representasi dan Penalaran Pengetahuan
Gambaran Umum

Representasi pengetahuan adalah bidang dalam kecerdasan buatan yang berfokus pada perancangan representasi komputer yang dapat menangkap informasi tentang dunia dan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan kompleks.
Representasi pengetahuan bertujuan untuk mengatasi keterbatasan kode prosedural konvensional dalam menyelesaikan permasalahan yang kompleks. Dengan menggunakan representasi pengetahuan, perangkat lunak kompleks menjadi lebih mudah untuk didefinisikan dan dipelihara dibandingkan dengan kode prosedural serta dapat digunakan dalam sistem pakar.
Sebagai contoh, komunikasi dengan pakar menggunakan aturan bisnis daripada kode pemrograman mengurangi kesenjangan semantik antara pengguna dan pengembang, serta membuat pengembangan sistem kompleks lebih praktis.
Representasi pengetahuan berkaitan erat dengan penalaran otomatis, karena salah satu tujuan utama dari representasi pengetahuan adalah memungkinkan inferensi, pernyataan pengetahuan baru, dan proses penalaran lainnya. Hampir semua bahasa representasi pengetahuan memiliki mesin inferensi sebagai bagian dari sistemnya.
Salah satu tantangan utama dalam perancangan sistem representasi pengetahuan adalah keseimbangan antara ekspresivitas dan traktabilitas. Logika Predikat Tingkat Pertama (First Order Logic, FOL), dengan daya ekspresif yang tinggi serta kemampuannya untuk memformalkan sebagian besar aspek matematika, sering dijadikan tolok ukur dalam membandingkan bahasa representasi pengetahuan.
Contoh penggunaan FOL pada representasi pengetahuan
Namun, FOL memiliki dua kelemahan utama sebagai bentuk representasi pengetahuan, yaitu kesulitan dalam penggunaan dan efisiensi implementasi. Pertama, karena daya ekspresivitasnya yang tinggi, FOL memungkinkan berbagai cara untuk mengekspresikan informasi yang sama, sehingga dapat menyulitkan pengguna dalam memformalkan atau memahami pengetahuan yang diekspresikan dengan cara yang kompleks dan matematis. Kedua, prosedur pembuktian yang kompleks dalam FOL dapat membuat penjelasan sulit dipahami oleh pengguna dan implementasinya menjadi kurang efisien. Akibatnya, FOL dalam bentuknya yang tidak dibatasi dapat terasa menakutkan bagi banyak pengembang perangkat lunak.
Pada tahun 1970-an, penelitian dalam kecerdasan buatan menemukan bahwa bahasa yang tidak memiliki daya ekspresif penuh dari FOL tetap dapat mendekati kemampuan ekspresif FOL, tetapi lebih mudah dipahami oleh pengembang dan sistem komputer. Banyak sistem awal representasi pengetahuan, seperti basis data, jaringan semantik, dan sistem produksi, merupakan hasil dari berbagai keputusan desain untuk menyeimbangkan daya ekspresif dengan kemudahan ekspresi dan efisiensi. Secara khusus, keseimbangan ini menjadi motivasi utama dalam pengembangan aturan IF-THEN pada sistem pakar berbasis aturan.
Pendekatan serupa juga mendorong pengembangan pemrograman logika (Logic Programming, LP) dan bahasa pemrograman logika seperti Prolog. Program logika memiliki sintaks berbasis aturan yang sering disalahartikan sebagai sintaks IF-THEN dalam sistem produksi, tetapi program logika memiliki semantik logis yang lebih terdefinisi dengan baik dibandingkan dengan sistem produksi.
Bentuk paling awal dari pemrograman logika (Logic Programming, LP) didasarkan pada subset klausa Horn dari logika predikat orde pertama (First-Order Logic, FOL). Namun, perluasan LP di kemudian hari mencakup aturan inferensi "negasi sebagai kegagalan" (negation as failure), yang mengubah LP menjadi logika non-monoton untuk penalaran default. Semantik yang dihasilkan dari perluasan LP ini merupakan variasi dari semantik standar klausa Horn dan FOL, serta merupakan bentuk semantik basis data, yang mencakup asumsi nama unik (unique name assumption) dan suatu bentuk asumsi dunia tertutup (closed world assumption). Asumsi-asumsi ini jauh lebih sulit untuk dinyatakan dan diproses secara eksplisit menggunakan semantik standar dari FOL.
Dalam makalah penting tahun 1993 mengenai topik ini, Randall Davis dari MIT menguraikan lima peran yang berbeda dalam menganalisis suatu kerangka representasi pengetahuan:
"Representasi pengetahuan (Knowledge Representation, KR) yang paling fundamental adalah sebagai substitusi, pengganti dari objek sebenarnya, yang digunakan untuk memungkinkan suatu entitas menentukan konsekuensi dengan berpikir daripada bertindak," yaitu "dengan bernalar tentang dunia daripada bertindak langsung di dalamnya."
"KR merupakan serangkaian komitmen ontologis," yaitu "jawaban terhadap pertanyaan: Dalam istilah apa saya harus berpikir tentang dunia?"
"KR adalah teori parsial tentang penalaran cerdas, yang dinyatakan dalam tiga komponen: (i) konsepsi fundamental dari penalaran cerdas dalam representasi tersebut; (ii) serangkaian inferensi yang disetujui oleh representasi; dan (iii) serangkaian inferensi yang direkomendasikan oleh representasi."
"KR adalah media untuk komputasi yang efisien secara pragmatis," yaitu "lingkungan komputasi di mana proses berpikir dilakukan. Salah satu kontribusi terhadap efisiensi pragmatis ini disediakan oleh bimbingan yang diberikan oleh representasi dalam mengorganisir informasi" guna "memfasilitasi pembuatan inferensi yang direkomendasikan."
"KR adalah media ekspresi manusia," yaitu "suatu bahasa yang digunakan untuk menyatakan hal-hal tentang dunia."
Representasi dan penalaran pengetahuan merupakan teknologi utama yang mendukung pengembangan Web Semantik. Bahasa berbasis model Frame dengan klasifikasi otomatis menyediakan lapisan semantik di atas Internet yang sudah ada. Alih-alih melakukan pencarian berdasarkan string teks seperti yang umum dilakukan saat ini, Web Semantik memungkinkan definisi kueri logis untuk menemukan halaman yang sesuai dengan kueri tersebut. Komponen penalaran otomatis dalam sistem ini adalah mesin yang dikenal sebagai classifier. Classifier berfokus pada hubungan subsumsi dalam basis pengetahuan daripada pada aturan. Classifier dapat menyimpulkan kelas baru dan secara dinamis mengubah ontologi saat informasi baru tersedia. Kemampuan ini sangat ideal untuk ruang informasi yang selalu berubah dan berkembang seperti Internet.
Web Semantik mengintegrasikan konsep representasi dan penalaran pengetahuan dengan bahasa markup berbasis XML. Resource Description Framework (RDF) menyediakan kemampuan dasar untuk mendefinisikan objek berbasis pengetahuan di Internet dengan fitur dasar seperti hubungan Is-A dan properti objek. Web Ontology Language (OWL) menambahkan semantik tambahan dan mengintegrasikannya dengan mesin penalaran klasifikasi otomatis.