Java und KI. Ist es möglich, künstliche Intelligenz in Java zu schreiben?

Wir sprechen weiterhin über den Einsatz von Java in den heißesten und angesagtesten Nischen des IT-Marktes. Wir haben bereits darüber geschrieben, wie Java im Internet der Dinge , in Cloud-Diensten , bei Big Data und in der Blockchain eingesetzt wird . Eine weitere superinteressante und wichtige Nische entsteht – künstliche Intelligenz (KI). „Künstliche Intelligenz wird die perfekte Version von Google sein. Eine perfekte Suchmaschine, die alles im Internet weiß, perfekt versteht, was Sie wollen, und es Ihnen liefert. Davon sind wir derzeit noch weit entfernt. Aber wir arbeiten daran und kommen der Verwirklichung dieser Idee Schritt für Schritt näher.“ Larry Page, Mitbegründer von Google.

Warum ist Java in der KI-Entwicklung beliebt?

Es gibt eine ganze Reihe von Programmiersprachen, die im Bereich KI verwendet werden, aber Java ist zweifellos eine der beliebtesten. Mit Java werden insbesondere Lösungen für maschinelles Lernen, neuronale Netze, Suchalgorithmen, genetische Programmierung und Multirobotersysteme erstellt. Funktionen wie Objektorientierung und Skalierbarkeit sind für KI-Projekte unerlässlich, weshalb Java perfekt für sie geeignet ist. Da KI-Technologien bereits heute von Unternehmen aktiv genutzt werden, sind Java-Funktionen sehr gefragt, sodass Sie eine einzige Version der Anwendung erstellen können, die auf mehreren Plattformen funktioniert. Ein weiterer Vorteil von Java in der KI-Programmierung ist die Möglichkeit, verschiedene Arten von Algorithmen zu programmieren. Und weitere Stärken und Vorteile von Java, die wir bereits mehrfach erwähnt haben, sind im Bereich der KI-Entwicklung gefragt. Dazu gehören die einfache Erstellung und das Debuggen von Code, die vereinfachte Arbeit mit Großprojekten, die vereinfachte Visualisierung sowie die Verfügbarkeit von Swing und SWT (Standard Widget Toolkit). Mit diesen Funktionen können Sie attraktive, komplexe Grafiken und Schnittstellen erstellen. „Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant. Wenn Sie keinen direkten Kontakt zu Wissenschaftlerteams haben, die an KI arbeiten, haben Sie keine Ahnung, wie schnell – der Fortschritt wächst nahezu exponentiell.“ Elon Musk, Gründer von SpaceX und Tesla Motors.

KI-Projekte in Java

Java-Code wird von vielen Projekten verwendet, die sich auf den einen oder anderen Bereich der KI beziehen. Hier sind einige interessante Beispiele.

• Mobile Roboter für die Polarkreisforschung

  Mithilfe der Java-API haben Wissenschaftler eine Reihe mobiler Roboter entwickelt, die für die Forschung am Polarkreis – in Grönland und der Antarktis – eingesetzt werden. Natürlich werden Java-Technologien auch bei der Entwicklung anderer mobiler autonomer Roboter eingesetzt, aber bei Geräten zur Erkundung des Polarkreises gibt es vor allem viele offene Informationen im Internet.

  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 oder 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.

  Jetzt 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 Wie Alicebot oder 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 anstatt искусственного интеллекта я бы называла ее дополненным интеллектом.” Джинни Рометти (Ginni Rometty), СЕО компании IBM

ИИ библиотеки на Java

Es muss gesagt werden, dass heute fast jeder versierte Java-Programmierer mit Grundkenntnissen traditioneller Java-Algorithmen und -Konzepte Lösungen implementieren kann, die auf bestimmten Technologien aus dem Bereich der KI basieren. Zu diesem Zweck gibt es eine ganze Reihe offener Java-Bibliotheken, die Ihnen bei der Implementierung vieler recht komplexer Funktionen helfen. Es sollte nur beachtet werden, dass KI im Allgemeinen ein ziemlich weites Feld ist, und heute werden wir über Java-Bibliotheken in den beliebtesten KI-Nischen sprechen, wie z. B. Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, neuronale Netze usw.

Expertensysteme

Expertensysteme sind in der KI Computersysteme, die menschliche Entscheidungsfähigkeiten nachbilden.

• Apache Jena

  Apache Jena ist ein offenes Java-Framework zum Erstellen von Semantic-Web- und Linked-Data-Anwendungen basierend auf dem RDF-Modell. Auf der offiziellen Apache Jena-Website finden Sie eine ausführliche Anleitung zur Verwendung dieses Frameworks mit einer kurzen Beschreibung der RDF-Spezifikation.

• Webmaschine

  PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) ist eine Plattform zur Erstellung intelligenter, wissensbasierter Anwendungen. PowerLoom verwendet eine Wissensdarstellungssprache (eine Variante von KIF), die auf einem natürlichen Deduktionsmechanismus basiert. Dieser Mechanismus ist in der Lage, eine logische Kette zu erstellen, um Schlussfolgerungen auf der Grundlage der in der Wissensdatenbank angegebenen Fakten und Regeln zu ziehen.

• D3web

  D3web ist eine Open-Source-Engine für semantisches Denken zum Entwickeln, Testen und Anwenden von Faktenwissen auf eine bestimmte Situation. D3web umfasst eine Reihe komplexer Algorithmen. Auf der offiziellen Website finden Sie eine kurze Einführung in die Plattform mit vielen Anwendungsbeispielen und Dokumentation.

„Ich denke, künstliche Intelligenz ist fast eine geisteswissenschaftliche Disziplin. Tatsächlich ist es nichts weiter als ein Versuch, die menschliche Intelligenz und das menschliche Bewusstsein zu verstehen.“ Sebastian Thrun, Informatikexperte und Chef der Kitty Hawk Corporation.

Neuronale Netze

• Neuroph

  Neuroph ist eine in Java geschriebene Open-Source-Bibliothek zum Erstellen neuronaler Netze und zum Einsatz von maschinellem Lernen.

  Neuroph-Benutzer können neuronale Netze über die bereitgestellte GUI oder mithilfe von Java-Code erstellen. Auf der Neuroph- Website gibt es eine Dokumentation , die auch ausführlich erklärt, was ein neuronales Netzwerk eigentlich ist und wie es funktioniert.

• Deeplearning4j

  Deeplearning4j ist eine Deep-Learning-Bibliothek für die JVM, die auch eine API zum Erstellen neuronaler Netze bereitstellt. Deeplearning4j bietet eine Fülle von Tutorials und Theorien, um Ihr Wissen über Deep Learning und neuronale Netze zu vertiefen .

Verarbeitung natürlicher Sprache

• Apache OpenNLP

  Apache OpenNLP — это основанный на технологии машинного обучения инструментарий для обработки текста на естественном языке. На сайте есть dokumentierenация с информацией о том, Wie 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 dokumentierenацию 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 oder 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 dokumentierenацию 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 dokumentierenацией и примерами его применения.

Вместо эпилога

Wie oben erwähnt, ist KI ein sehr weites Feld und es gibt eine Vielzahl von Frameworks und Systemen, die recht einfach zu verwenden sind und in einer Vielzahl von Anwendungen und zur Lösung verschiedener Arten von Problemen nützlich sein können. Heutzutage wächst der Umfang der KI sehr schnell, was bedeutet, dass Unternehmen immer mehr qualifizierte Spezialisten für KI-Technologien benötigen. Wenn Ihnen die oben aufgeführten Segmente der KI-Anwendung interessant erschienen, ist es besser, nicht zu zögern, sich mit ihnen vertraut zu machen – diese Kenntnisse und Fähigkeiten werden Ihnen mit ziemlicher Sicherheit nützlich sein.