Software Prolog di Linux (Bagian 1)

Artificial Intelligence sangatlah kontroversial, tetapi saya akan mendekatinya dengan artikel yang sangat simple. Artificial Intelligence bukanlah suatu hal baru yang harus dipelajari lagi dimasa sekarang. Artificial Intelligence sudah ada sejak jaman dulu. Mirip dengan sebuah peradaban Artificial Intelligence pun semakin hari semakin berkembang. Dan pada akhirnya munculah sebuah bahasa sebagai tool dari implementasi Artificial Intelligence. Untuk penggunan prolog berbasis linux itu sendiri diperlukan adanya sebuah compiler.
Ada bermacam macam jenis compiler prolog yang berjalan di linux. Salah satunya adalah SWI-Prolog. Prolog adalah bahasa yang sangat flexibel. Tidak seperti bahasa pemograman yang lain seperti C, C++, atau Java. Prolog berbasis pada logika matematika formal. Sebuah program prolog biasanya dibuat oleh adanya fakta dengan seperangkat aturan – aturan yang ada. Untuk mencapai solusi akhir, pogram prolog harus memenuhi aturan aturan yang ada. Dengan memenuhi aturan aturan tersebut, membolehkan komputer untuk memutuskan solusi dengan sendirinya. Dalam prolog, normalnya fakta disimpan dalam file yang berbeda sebagai pengetahuan dasar, dan aturan aturan dalam file lainnya sebagai program aktual.

Adapun software compiler prolog yang berjalan di linux adalah sebagai berikut...

1.swi-prolog
url : (http://www.hio.hen.nl/faq/SWI-Prolog.html)

2.gprolog (untuk gnome)

keduanya berjalan diatas konsole. jadi prolog tidak membutuhkan editor lain kecuali sebuah konsole.

Adapun contoh program prolog untuk pencarian Depth First Search adalah sebagai berikut....
Seperti yang telah saya kemukakan sebelumnya, program prolog dibagi 2 yaitu knowledge base dan rules.

Program 1 (simpan dengan nama graph.pl)
--------------------------------------------------------------------------------
% Name: Edy Mulyanto
% Date: Sept ,4 , 2008
% ================================
% ini adalah node yang digunakan
% algoritnma Depth First Search
% Knowlodge Base.
% ================================

% linked/2
% node dan cabang - cabangnya

linked(a, [b,c,d]).
linked(b, [e,f]).
linked(c, [g,h]).
linked(d, [i,j]).
linked(e, [k,l]).
linked(f, [l,m]).
linked(g, [n]).
linked(h, [o,p]).
linked(i, [p,q]).
linked(j, [r]).
linked(k, [s]).
linked(l, [t]).
linked(m, []).
linked(n, []).
linked(o, []).
linked(p, [u]).
linked(q, []).
linked(r, []).
linked(s, []).
linked(t, []).
linked(u, []).

% arc/2
% Aturan yang mengecek bila terdapat
% sebuah garis yang mengarah ke node yang sama.

arc(X,Y):- linked(X,L), member(Y,L).
------------------------------------------------------------------------


Program 2
------------------------------------------------------------------------
% Name: Edy Mulyanto
% Date: Sept ,4 , 2008
% ================================
% Implementasi Algoritma DFS
% pada Prolog dengan menggunakan
% graph.pl knowlodge base
% ================================

reverse_write([]).
reverse_write([H|T]):-reverse_write(T), write(H), nl.
solve(INode, Solution):- consult('graph.pl'),
query_goal,
dfs([], INode, Solution),
reverse_write(Solution).

query_goal :- abolish(goal(Node)),
write('Goal? [Followed by a period]'),
nl,
read(Node),
assert(goal(Node)).
goal(standard).
dfs(Path, Node, [Node|Path]):- goal(Node).
dfs(Path, Node, Sol):- arc(Node, Node1),
--------------------------------------------------------------------------------


selamat berkarya dengan prolog semoga dapat membantu...

by Edy Mulyanto, S.si, M.kom.

AI vs ES vs DSS

Definisi AI


Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah suatu ilmu pengetahuan dan teknologi yang berdasarkan pada disiplin ilmu seperti ilmu kompouter, biologi, psikologi, ilmu bahasa, matematika dan teknik.
Artificial Intelligence (AI) memiliki tujuan untuk menciptakan komputer-komputer yang dapat berfikir (dan juga) dapat melihat, mendengar, berjalan, berbicara, dan merasakan. Dorongan utama dari Artificial Intelligence (AI) adalah pengembangan fungsi normal komputer yang digabungkan dengan kecerdasan manusia, seperti memberi alasan, menarik kesimpulan, belajar dan memecahkan masalah.

Bagian-bagian Utama dari Aplikasi Artificial Intelligene (AI)
Artificial Intelligence (AI) dapat dikelompokkan ke dalam empat bagian utama, seperti terlihat pada gambar di bawah ini :

Gambar 1. Bagian-bagian Utama dari Aplikasi Artificial Intelligence (AI)

Seperti terlihat pada gambar di atas, Artificial Intelligence (AI) dapat dikelompokkan ke dalam empat bagian utama, yaitu ilmu falsafat, ilmu komputer, aplikasi robotic, dan bahasa alami yang akan dijelaskan berikut ini.

Aplikasi Ilmu Falsafat
Untuk aplikasi ini, Artificial Intelligence (AI) berbasis pada penelitian di bidang biologi, neurologi, psikologi, matematika, dan berbagai disiplin ilmu terkait lainnya. Fokus penelitian dari aplikasi ini adalah meneliti bagaimana otak manusia dapat bekerja, dan bagaimana manusia dapat berfikir dan belajar. Aplikasi ilmu falsafah ini mencakup pengembangan di bidang sistem pakar, sistem berbasis pengetahuan, sistem belajar, dan sistem logic fuzzy.

Aplikasi Ilmu Komputer
Untuk aplikasi ini, Artificial Intelligence (AI) memfokuskan diri pada perangkat keras komputer dan sistem perangkat lunak yang dibutuhkan untuk menghasilkan superkomputer yang kuat seperti yang dibutuhkan oleh berbagai aplikasi Artificial Intelligence (AI). Aplikasi ilmu komputer ini mencakup pengembangan genarasi kelima komputer, pemrosesan pararel, pemrosesan simbolik, dan jaringan neural.

Aplikasi Robotic
Robotic berbasis pada bidang Artificial Intelligence (AI), teknik, dan psikologi. Teknologi inilah yang menghasilkan robot. Robot diartikan sebagai mesin dengan kecerdasan komputer dan dikontrol oleh komputer, dan memiliki kemampuan fisik seperti manusia. Aplikasi dari robotic ini mencakup pemberian kemampuan untuk melihat atau persepsi visual, menyentuh atau kemampuan meraba, decterity atau kemampuan untuk memegang dan memanipulasi, pengangkutan atau kemampuan fisik untuk bergerak, dan navigasi atau kecerdasan untuk menemukan atau mencapai jalan keluar.


Aplikasi Bahasa Alami
Pengembangan aplikasi ini berhubungan dengan lingkungan atau bagian utama dari Artificial Intelligence (AI) dan merupakan inti dari ilmu falsafat dan robotic. Dapat berkomunikasi atau berbicara kepada komputer dan robot dakam bahasa percakapan manusia dan dapat membuat komputer “mengerti” kita seperti kita saling mengerti satu sama lain merupakan tujuan dari Artificial Intelligence (AI).

HUMAN INFORMATION PROCESSING
Sebelum membangun Artificial Intelligence (AI) ke dalam komputer dan robot, kita harus terlebih dahulu memahami kecerdasan manusia dengan baik, yaitu bagaimana manusia mengenali dan menerima data, memrosesnya dan menyimpan informasi tersebut untuk dapat digunakan untuk memilih dan membuat berbagai macam respon.

Sistem Pemrosesan Informasi Manusia
Aliran proses informasi manusia dimulai dari ditangkapnya stimulus atau rangsangan dari lingkungan sekitar oleh indera kita (mata, kulit, dll) yang kemudian dikirim ke otak. Di dalam otak semua stimulus ini diproses yang kemudian menghasilkan berbagai keluaran seperti membuat keputusan.
Aliran sistem informasi manusia dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini yang menunjukkan komponen-komponen dan aliran dari sistem pemrosesan informasi pada manusia.

Gambar 2. Sistem Proses Informasi Manusia

Short Term Memory (STM) atau Memori Jangka Pendek
Short Term Memory (STM) dapat menyimpan beberapa unit atau chuck informasi dalam beberapa detik. Chuck ini dapat berupa simbol seperti kata-kata, angka, atau gambar. Short Term Memory (STM) merupakan unit processor yang digunakan unutk mendukung proses input atau output. Short Term Memory (STM) juga berhubungan dengan kemampuan kita untuk bekerja lebih dari satu tugas dalam satu waktu.

Long Term Memory (LTM) atau Memori Jangka Panjang
Long Term Memory (LTM) memiliki kapasitas yang hampir tidak terbatas untuk menyimpan informasi. Hanya dibutuhkan sepersekian detik untuk memanggil satu unit informasi dari Long Term Memory (LTM), akan tetapi membutuhkan waktu lebih lama untuk menyimpan atau mengingat informasi.

Definisi Expert Systems

Sistem pakar (expert systems) merupakan suatu pengembangan dari Decision Support Systems (DSS), yang memiliki fungsi sebagai konsultan. Sistem pakar merupakan salah satu aplikasi dari Artificial Inteligence (AI) yangbanyak dimanfaatkan dalam dunia bisnis.
Perbedaan antara Sistem Pakar dan Decision support Systems dapat dilihat dari tabel berikut ini.

Elemen-Elemen Sistem Pakar
Yang termasuk ke dalam elemen-elemen sistem pakar adalah sebagai berikut :
1.User Interface
2.Knowledge Base (terdiri dari : kenyataan mengenai area subjek yang spesifik dan heuristik)
3.Interface Engine
4.Development Engine.

Elemen-elemen penyususn sistem pakar tersebut dapat digambarkan sebagai berikut :

Gambar Elem-elemen Sistem Pakar

Keuntungan Sitem Pakar Dalam Proses Pengambilan Keputusan Bagi Manager
Keuntungannya antara lain perbaikan kemampuan-kemampuan seperti :
1.Menyediakan alternatif pertimbangan yang lebih banyak.
2.Menerapkan logika yang tinggi.
3.Menyediakan lebih banyak waktu untuk mengevaluasi hasil keutusan.
4.Membuat keputusan yang lebih konsisten.

Pegembangan Sistem Pakar
Dari gambar di atas dapat diketahui bahwa sistem pakar dan jaringan saraf buatan merupakan aplikasi dari Artificial Intelligence.

untuk memperoleh artikel yang jelas beserta gambar, download lengkap
by Edy Mulyanto, S.si, M.kom

Tugas 01 AI

Bandingkan metode pencarian BFS dan DFS pada masalah kehidupan sehari-hari
Analisa temuan saudara dan berikan kesimpulan.
contoh :

mencari pengurus RW atau RT yang lulusan S2 di suatu kelurahan yang mempunyai 3 RW (Rw1 sampai RW3) masing-masing RW mempunyai wilayah 5 RT.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Definisi AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan
Tujuan dari kecerdasan buatan menurut Winston dan Prendergast [1984]:
1.Membuat mesin menjadi lebih cerdas (tujuan utama)
2.Memahami apa itu kecerdasan / cara kerja otak manusia (tujuan ilmiah)
3.Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial)

Sudut Pandang AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
1.
Dari perspektif Kecerdasan (Intelligence) AI adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia
2.
Dari perspektif bisnis, AI adalah sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi yang menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis.
3.
Dari perspektif pemrograman (Programming), AI termasuk didalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (search)
4.
Dari perspektif penelitian (research), Riset tentang AI dimulai pada awal tahun 1960-an, percobaanpertama adalah membuat program permainan (game) catur,membuktikan teori, dan general problem solving (untuk tugas-tugas sederhana)

by Edy Mulyanto S,si. M,kom