جافا والذكاء الاصطناعي. هل من الممكن كتابة الذكاء الاصطناعي بلغة جافا؟

نواصل الحديث عن استخدام Java في أهم المجالات وأكثرها شيوعًا في سوق تكنولوجيا المعلومات. لقد كتبنا بالفعل عن كيفية استخدام Java في إنترنت الأشياء والخدمات السحابية والبيانات الضخمة وسلسلة الكتل . التالي هو مكان آخر مثير للاهتمام وهام للغاية - الذكاء الاصطناعي (AI). "سيكون الذكاء الاصطناعي هو النسخة المثالية من Google. محرك بحث مثالي يعرف كل شيء على الإنترنت، ويفهم تمامًا ما تريده ويعطيه لك. وحتى الآن ما زلنا بعيدين كل البعد عن هذا. لكننا نعمل ونقترب تدريجياً من تحقيق هذه الفكرة”. لاري بيج، المؤسس المشارك لشركة جوجل.

لماذا تحظى Java بشعبية كبيرة في تطوير الذكاء الاصطناعي؟

هناك عدد لا بأس به من لغات البرمجة المستخدمة في مجال الذكاء الاصطناعي، لكن لغة Java هي بلا شك واحدة من أكثر اللغات شعبية. على وجه الخصوص، يتم استخدام Java لإنشاء حلول للتعلم الآلي والشبكات العصبية وخوارزميات البحث والبرمجة الجينية والأنظمة الروبوتية المتعددة. تعد الميزات مثل اتجاه الكائن وقابلية التوسع ضرورية لمشاريع الذكاء الاصطناعي، مما يجعل Java مناسبًا تمامًا لها. نظرا لأن تقنيات الذكاء الاصطناعي اليوم تستخدم بالفعل بنشاط من قبل الشركات، فإن قدرات Java مطلوبة بشكل كبير، مما يسمح لك بإنشاء إصدار واحد من التطبيق الذي سيعمل على عدة منصات. ميزة أخرى لـ Java في برمجة الذكاء الاصطناعي هي القدرة على ترميز أنواع مختلفة من الخوارزميات. وغيرها من نقاط القوة والمزايا في Java، والتي سبق أن ذكرناها أكثر من مرة، مطلوبة في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي. من بينها سهولة إنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء، والعمل المبسط مع المشاريع واسعة النطاق، والتصور المبسط، بالإضافة إلى توفر Swing وSWT (مجموعة أدوات الأدوات القياسية). تتيح لك هذه الميزات إنشاء رسومات وواجهات جذابة ومعقدة. "الذكاء الاصطناعي يتطور بوتيرة مذهلة. وما لم يكن لديك اتصال مباشر مع فرق العلماء الذين يعملون في مجال الذكاء الاصطناعي، فلن يكون لديك أي فكرة عن مدى السرعة التي ينمو بها التقدم بمعدل قريب من الأسي. إيلون ماسك، مؤسس شركتي SpaceX وTesla Motors.

مشاريع الذكاء الاصطناعي في جافا

يتم استخدام كود Java في العديد من المشاريع المتعلقة بمجال أو آخر من مجالات الذكاء الاصطناعي. وهنا بعض الأمثلة المثيرة للاهتمام.

• الروبوتات المتنقلة لأبحاث الدائرة القطبية الشمالية

  باستخدام Java API، أنشأ العلماء مجموعة من الروبوتات المتنقلة التي تُستخدم للبحث في الدائرة القطبية الشمالية - في جرينلاند والقارة القطبية الجنوبية. بالطبع، تُستخدم تقنيات Java أيضًا في تطوير الروبوتات المتنقلة الأخرى المستقلة، ولكن في حالة الأجهزة المخصصة لاستكشاف الدائرة القطبية الشمالية، يوجد بشكل خاص الكثير من المعلومات المفتوحة على الإنترنت.

  Так, GUI (графический интерфейс пользователя) для данных роботов разрабатывается с помощью инструментов Java Swing. Поскольку Swing прост в использовании и может напрямую взаимодействовать с компонентами, эта платформа была выбрана для обеспечения средств управления роботом и его мониторинга.

• JOONE Neural Engine

  JOONE Neural Engine (Java Object Oriented Neural Engine) — это популярная мультиплатформа, которая позволяет создавать, обучать и тестировать нейронные сети.

  Joone состоит из компонентной архитектуры, то есть базируется на дополняемых компонентах, которые могут быть расширены с целью построения новых алгоритмов и архитектур нейронных сетей.

  Компоненты являются codeовыми модулями, которые прилагаются для создания информационного потока. Новые компоненты могут быть добавлены or отсоединены. Кроме того, Joone имеет GUI-приложение, позволяющее графически создавать и тестировать любые нейронные сети, а также распределенную среду обучения, которая позволяет тренировать нейронные сети на многих удаленных машинах.

• Robocode

  Robocode — это достаточно старая, широко известная и все еще популярная игра на основе Java с открытым исходным codeом, которая позволяет пользователям изучать принципы Java-программирования. Она также хорошо подходит для изучения базовых принципов робототехники и искусственного интеллекта.

  В Robocode игрок создает собственного робота-танка, программирует его стратегию и разрабатывает программный интеллект, соревнуясь с роботами других пользователей. Впервые созданная еще в 2000-м году, Robocode и по сей день является одной из самых популярных и известных игр для программистов.

• WEKA Machine Learning Suite

  Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) Machine Learning Suite — это открытый список алгоритмов, которые используются для разработки методов машинного обучения. Все алгоритмы WEKA заточены под машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.

  Now набор WEKA Machine Learning Suite широко используется в бизнес-среде, предоставляя компаниям упрощенный анализ данных и предиктивную аналитику.

• Чат-бот Alice

  Чат-бот A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), также известный How Alicebot or просто Alice, — это программа, способная вести диалог с человеком на естественном языке. Созданная по подобию первой программы-собеседника ELIZA, она использует технику эвристического сопоставления фразы пользователя с образцами в базе знаний. A.L.I.C.E. считается одним из лучших чат-ботов, она три раза становилась победителем премии Лебнера (премия Лебнера присуждается победителю ежегодного конкурса AI Loebner, в котором программы соревнуются в прохождении теста Тьюринга).

“Мы называем это искусственным интеллектом, но в реальности эта технология улучшает и дополняет наш интеллект. Поэтому instead of искусственного интеллекта я бы называла ее дополненным интеллектом.” Джинни Рометти (Ginni Rometty), СЕО компании IBM

ИИ библиотеки на Java

يجب أن يقال أنه في يومنا هذا، يمكن لأي مبرمج جافا ماهر يتمتع بالمعرفة الأساسية بخوارزميات ومفاهيم Java التقليدية تنفيذ حلول تعتمد على تقنيات معينة من مجال الذكاء الاصطناعي. للقيام بذلك، هناك مجموعة كبيرة من مكتبات Java المفتوحة التي ستساعدك على تنفيذ العديد من الوظائف المعقدة إلى حد ما. تجدر الإشارة فقط إلى أن الذكاء الاصطناعي بشكل عام هو مجال واسع إلى حد ما، وسنتحدث اليوم عن مكتبات Java في مجالات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا، مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي والشبكات العصبية وما إلى ذلك.

النظم الخبيرة

في الذكاء الاصطناعي، الأنظمة الخبيرة هي أنظمة حاسوبية تحاكي قدرات الإنسان على اتخاذ القرار.

• أباتشي جينا

  Apache Jena هو إطار عمل Java مفتوح لبناء الويب الدلالي وتطبيقات البيانات المرتبطة بناءً على نموذج RDF. على موقع Apache Jena الرسمي، يمكنك العثور على دليل تفصيلي لاستخدام إطار العمل هذا مع وصف موجز لمواصفات RDF.

• باورلوم

  PowerLoom (نظام تمثيل المعرفة والاستدلال PowerLoom) عبارة عن منصة لإنشاء تطبيقات ذكية قائمة على المعرفة. يستخدم PowerLoom لغة تمثيل المعرفة (أحد أشكال KIF)، والتي تعتمد على آلية الاستنباط الطبيعية. هذه الآلية قادرة على إنشاء سلسلة منطقية للحصول على استنتاجات بناءً على الحقائق والقواعد المحددة في قاعدة المعرفة.

• D3web

  D3web هو محرك تفكير دلالي مفتوح المصدر لتطوير واختبار وتطبيق المعرفة الواقعية على موقف معين. يتضمن D3web مجموعة من الخوارزميات المعقدة. يمكنك العثور على الموقع الرسمي على مقدمة موجزة عن المنصة مع العديد من الأمثلة على استخدامها ووثائقها.

"أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يكاد يكون أحد فروع العلوم الإنسانية. في الواقع، إنها ليست أكثر من محاولة لفهم الذكاء البشري والوعي الإنساني. سيباستيان ثرون، خبير علوم الكمبيوتر ورئيس شركة كيتي هوك.

الشبكات العصبية

• نيوروف

  Neuroph هي مكتبة مفتوحة المصدر لإنشاء الشبكات العصبية واستخدام التعلم الآلي، مكتوبة بلغة Java.

  يمكن لمستخدمي Neuroph إنشاء شبكات عصبية من خلال واجهة المستخدم الرسومية المتوفرة أو باستخدام كود Java. توجد وثائق على موقع Neuroph تشرح أيضًا بالتفصيل ماهية الشبكة العصبية وكيفية عملها.

• التعلم العميق4j

  Deeplearning4j هي ​​مكتبة تعلم عميق لـ JVM والتي توفر أيضًا واجهة برمجة التطبيقات (API) لإنشاء الشبكات العصبية. يوفر Deeplearning4j ثروة من البرامج التعليمية والنظرية لتعميق معرفتك بالتعلم العميق والشبكات العصبية .

معالجة اللغة الطبيعية

• أباتشي OpenNLP

  Apache OpenNLP — это основанный на технологии машинного обучения инструментарий для обработки текста на естественном языке. На сайте есть documentация с информацией о том, How использовать данную библиотеку.

• Stanford CoreNLP

  Stanford CoreNLP — это один из самых популярных фреймворков для обработки естественного языка, который включает в себя множество инструментов для выполнения задач в этой области.

“Года работы в сфере искусственного интеллекта достаточно, чтобы заставить человека поверить в Бога.” Алан Перлис (Alan Perlis), эксперт в компьютерных науках и преподаватель в Университете Пердью, Университете Карнеги-Меллона и Йельском университете.

Машинное обучение

• Java Machine Learning Library (Java-ML)

  Java-ML — это открытый Java фреймворк, который содержит целый набор различных алгоритмов машинного обучения для программистов. На сайте проекта можно найти официальную documentацию с туториалами по возможностям применения Java-ML с примерами codeа.

• Weka

  Weka — это коллекция алгоритмов машинного обучения, которые можно применять непосредственно к датасету через предоставленный графический интерфейс or вызывать через API.

• RapidMiner

  RapidMiner — это платформа для обработки данных, предоставляющая различные алгоритмы машинного обучения через GUI и Java API. В Сети можно найти массу руководств и прочих материалов о применении RapidMiner.

• Генетические алгоритмы

  Генетический алгоритм — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путем случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе.

• Jenetics

  Jenetics — это продвинутая библиотека генетических и эволюционных алгоритмов, генетического программирования и многоцелевой оптимизации, написанная на современном Java. На сайте проекта можно найти documentацию и туториалы для новых пользователей.

• ECJ 23

  ECJ 23 — это основанный на Java исследовательский фреймворк с сильной поддержкой генетических алгоритмов. Разработан в лаборатории эволюционных вычислений ECLab Университета Джорджа Мейсона в США.

• Watchmaker Framework

  Watchmaker Framework — это фреймворк, предназначенный для реализации платформо-независимых генетических и эволюционных алгоритмов в Java. На сайте проекта можно найти информацию о фреймворке с подробной documentацией и примерами его применения.

Вместо эпилога

كما ذكرنا سابقًا، يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا واسعًا للغاية، وهناك عدد كبير من الأطر والأنظمة سهلة الاستخدام للغاية ويمكن أن تكون مفيدة في مجموعة واسعة من التطبيقات ولحل أنواع مختلفة من المشكلات. اليوم، ينمو نطاق تطبيق الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة، مما يعني أن الشركات تحتاج إلى المزيد والمزيد من المتخصصين المؤهلين في تقنيات الذكاء الاصطناعي. إذا كانت قطاعات تطبيق الذكاء الاصطناعي المذكورة أعلاه تبدو مثيرة للاهتمام بالنسبة لك، فمن الأفضل عدم تأجيل التعرف عليها - فمن المؤكد تقريبًا أن هذه المعرفة والمهارات ستكون مفيدة.