Representasi dan Penalaran Pengetahuan
Sejarah

Pekerjaan awal dalam representasi pengetahuan terkomputerisasi berfokus pada pemecah masalah umum, seperti General Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Allen Newell dan Herbert A. Simon pada tahun 1959, serta Advice Taker yang diusulkan oleh John McCarthy pada tahun yang sama. GPS menampilkan struktur data untuk perencanaan dan dekomposisi, memulai dengan tujuan, kemudian memecahnya menjadi sub-tujuan, dan membentuk strategi untuk mencapai setiap sub-tujuan. Sementara itu, Advice Taker mengusulkan penggunaan kalkulus predikat untuk merepresentasikan penalaran akal sehat.
Pendekatan awal lainnya dalam representasi pengetahuan menggunakan representasi graf dan jaringan semantik, mirip dengan graf pengetahuan saat ini. Dalam pendekatan ini, pemecahan masalah dilakukan melalui penelusuran graf atau pencarian jalur, seperti dalam algoritma pencarian A*. Aplikasi khasnya meliputi pembentukan rencana untuk robot dan permainan.
John McCarthy
Herbert A. Simon
John Alan Robinson
Marvin Minsky
Peneliti lain berfokus pada pengembangan pembukti teorema otomatis untuk logika orde pertama, didorong oleh penggunaan logika matematika untuk memformalkan matematika dan mengotomatisasi pembuktian teorema matematika. Langkah penting dalam arah ini adalah pengembangan metode resolusi oleh John Alan Robinson.
Sementara itu, John McCarthy dan Pat Hayes mengembangkan kalkulus situasi sebagai representasi logis dari pengetahuan akal sehat tentang hukum sebab dan akibat. Cordell Green menunjukkan bagaimana melakukan pembentukan rencana robot dengan menerapkan resolusi pada kalkulus situasi, serta penggunaannya dalam penjawaban pertanyaan dan pemrograman otomatis.
Di sisi lain, peneliti di Massachusetts Institute of Technology (MIT) menolak paradigma prosedur pembuktian seragam resolusi dan menganjurkan penyisipan prosedural pengetahuan. Konflik antara penggunaan representasi logis dan representasi prosedural ini diselesaikan pada awal 1970-an dengan pengembangan pemrograman logika dan Prolog, menggunakan resolusi SLD untuk memperlakukan klausa Horn sebagai prosedur reduksi tujuan.
Pengembangan awal pemrograman logika sebagian besar merupakan fenomena Eropa. Di Amerika Utara, peneliti AI seperti Ed Feigenbaum dan Frederick Hayes-Roth menganjurkan representasi pengetahuan spesifik domain daripada penalaran tujuan umum.
Upaya ini mengarah pada revolusi kognitif dalam psikologi dan fase AI yang berfokus pada representasi pengetahuan, menghasilkan sistem pakar pada 1970-an dan 1980-an, sistem produksi, bahasa bingkai, dan lainnya. Alih-alih pemecah masalah umum, AI mengalihkan fokusnya ke sistem pakar yang dapat menyamai kompetensi manusia dalam tugas spesifik, seperti diagnosis medis.
Sistem pakar memperkenalkan terminologi yang masih digunakan hingga saat ini, di mana sistem AI dibagi menjadi basis pengetahuan, yang mencakup fakta dan aturan tentang domain masalah, dan mesin inferensi, yang menerapkan pengetahuan dalam basis pengetahuan untuk menjawab pertanyaan dan menyelesaikan masalah dalam domain tersebut. Dalam sistem awal ini, fakta dalam basis pengetahuan cenderung memiliki struktur yang cukup datar, berupa pernyataan tentang nilai variabel yang digunakan oleh aturan.
Marvin Minsky mengembangkan konsep frame pada pertengahan tahun 1970-an. Frame menyerupai kelas objek, yaitu deskripsi abstrak tentang kategori yang mencakup hal-hal di dunia nyata, permasalahan, dan potensi solusinya. Pada awalnya, frame digunakan dalam sistem yang dirancang untuk interaksi manusia, seperti pemahaman bahasa alami dan pengaturan sosial di mana ekspektasi bawaan, seperti pemesanan makanan di restoran, mempersempit ruang pencarian dan memungkinkan sistem merespons situasi yang dinamis dengan lebih tepat.
Komunitas yang meneliti frame dan peneliti berbasis aturan segera menyadari sinergi antara pendekatan mereka. Frame cocok untuk merepresentasikan dunia nyata dalam bentuk kelas, subkelas, serta atribut (slots) dengan berbagai batasan nilai, sedangkan aturan cocok untuk merepresentasikan dan menggunakan logika yang kompleks, seperti proses diagnosis medis. Sistem yang mengintegrasikan frame dan aturan kemudian dikembangkan. Salah satu sistem paling berpengaruh adalah Knowledge Engineering Environment (KEE) dari Intellicorp pada tahun 1983. KEE memiliki mesin aturan lengkap dengan mekanisme forward chaining dan backward chaining, serta basis pengetahuan berbasis frame yang mencakup pemicu (triggers), pewarisan (inheritance), dan message passing. Meskipun message passing berasal dari komunitas berorientasi objek daripada AI, konsep ini dengan cepat diadopsi oleh para peneliti AI dalam lingkungan seperti KEE serta dalam sistem operasi untuk mesin Lisp dari Symbolics, Xerox, dan Texas Instruments.
Integrasi KEE dengan linkungan sistem
Integrasi frame, aturan, dan pemrograman berorientasi objek didorong oleh berbagai proyek komersial seperti KEE dan Symbolics yang berasal dari proyek penelitian akademik. Pada saat yang sama, penelitian lain yang lebih teoritis berfokus pada logika matematika dan pembuktian teorema otomatis. Salah satu bahasa paling berpengaruh dalam penelitian ini adalah KL-ONE pada pertengahan 1980-an. KL-ONE adalah bahasa berbasis frame dengan semantik yang ketat dan definisi formal untuk konsep seperti relasi Is-A. KL-ONE dan bahasa turunannya, seperti Loom, memiliki mesin penalaran otomatis berbasis logika formal yang dikenal sebagai classifier. Classifier dapat menganalisis serangkaian deklarasi dan menyimpulkan fakta baru, seperti mengklasifikasikan ulang suatu kelas sebagai subkelas atau superclass dari kelas lain yang belum ditentukan sebelumnya. Classifier juga dapat melakukan pemeriksaan konsistensi terhadap basis pengetahuan atau ontologi.
Penelitian dalam representasi pengetahuan juga mencakup permasalahan penalaran umum (common-sense reasoning). Salah satu temuan awal dalam upaya menciptakan perangkat lunak yang mampu memahami bahasa alami manusia adalah bahwa manusia secara teratur menggunakan fondasi pengetahuan luas tentang dunia nyata yang dianggap sudah diketahui secara implisit, tetapi tidak jelas bagi agen kecerdasan buatan. Hal ini mencakup prinsip-prinsip dasar fisika umum, kausalitas, dan niat (intentions). Contohnya adalah frame problem, yaitu kebutuhan akan aksioma dalam logika berbasis kejadian untuk menyatakan bahwa sesuatu akan tetap berada di tempatnya kecuali ada gaya eksternal yang mengubahnya.
Salah satu proyek paling ambisius yang menangani permasalahan ini adalah proyek Cyc oleh Doug Lenat. Cyc mengembangkan bahasa frame-nya sendiri dan melibatkan banyak analis dalam mendokumentasikan berbagai aspek penalaran umum. Pengetahuan yang dikumpulkan dalam Cyc mencakup model umum tentang waktu, kausalitas, fisika, niat, dan banyak lainnya.
Hipotesis representasi pengetahuan pertama kali diformalkan oleh Brian C. Smith pada tahun 1985:
"Setiap proses cerdas yang diwujudkan secara mekanis akan terdiri dari unsur-unsur struktural yang: a) oleh pengamat eksternal secara alami dianggap mewakili bentuk proposisional dari pengetahuan yang dimiliki proses tersebut, dan b) terlepas dari atribusi semantik eksternal, memainkan peran formal tetapi kausal yang penting dalam menghasilkan perilaku yang mencerminkan pengetahuan tersebut."
Salah satu area penelitian yang aktif dalam representasi pengetahuan adalah Semantic Web. Semantic Web berupaya menambahkan lapisan semantik di atas Internet saat ini, memungkinkan pencarian berbasis konsep daripada hanya berdasarkan kata kunci. Teknologi seperti bahasa frame dan klasifikasi otomatis memainkan peran penting dalam visi ini. Integrasi ini didukung oleh proyek seperti RDF (Resource Description Framework) dan OWL (Web Ontology Language), yang memungkinkan pemodelan ontologi yang dinamis untuk menangani perubahan dalam lingkungan informasi Internet.