Reasoning berbasis aturan, atau rule-based reasoning, adalah metode dalam kecerdasan artifisial (AI) yang menggunakan aturan "if-then" untuk mencapai kesimpulan atau keputusan. Pendekatan ini cocok untuk domain yang terdefinisi dengan jelas, di mana terdapat prosedur atau respons spesifik yang diperlukan dalam kondisi tertentu.
Cara Kerja Sistem Berbasis Aturan
Definisi Aturan: Sistem menetapkan aturan dalam bentuk pernyataan if-then, yang berisi kondisi dan aksi yang harus diambil jika kondisi terpenuhi. Misalnya, dalam sistem diagnosis, aturan dapat berupa Jika demam tinggi dan sakit tenggorokan, maka kemungkinan flu.
Basis Pengetahuan dan Mesin Inferensi:
Basis Pengetahuan adalah kumpulan aturan dan fakta yang digunakan sistem untuk mengambil keputusan.
Mesin Inferensi adalah komponen yang menerapkan aturan pada fakta untuk menghasilkan kesimpulan, melalui dua metode:
Forward chaining: Memulai dari fakta yang ada dan menerapkan aturan untuk mencapai kesimpulan.
Backward chaining: Memulai dari tujuan dan bekerja mundur dengan mencari aturan yang mendukung tujuan tersebut.
Eksekusi dan Resolusi Konflik:
Sistem mencocokkan input dengan aturan di basis pengetahuan. Jika lebih dari satu aturan aktif, sistem menyelesaikan konflik dengan memprioritaskan aturan tertentu berdasarkan faktor seperti spesifisitas aturan atau urutan.
menurut teman teman Dalam kondisi apa rule-based reasoning lebih efektif dibandingkan pendekatan AI lainnya?