Java e IA. ¿Es posible escribir inteligencia artificial en Java?

Seguimos hablando del uso de Java en los nichos más candentes y de tendencia del mercado de TI. Ya hemos escrito sobre cómo se utiliza Java en Internet de las cosas , servicios en la nube , big data y blockchain . El siguiente es otro nicho muy interesante e importante: la inteligencia artificial (IA). “La inteligencia artificial será la versión perfecta de Google. Un perfecto buscador que lo sabe todo en Internet, entiende perfectamente lo que quieres y te lo da. En este momento todavía estamos bastante lejos de esto. Pero estamos trabajando y poco a poco nos estamos acercando a hacer realidad esta idea”. Larry Page, cofundador de Google.

¿Por qué Java es popular en el desarrollo de IA?

Existen bastantes lenguajes de programación utilizados en el campo de la IA, pero Java es sin duda uno de los más populares. En particular, Java se utiliza para crear soluciones para aprendizaje automático, redes neuronales, algoritmos de búsqueda, programación genética y sistemas multirobóticos. Características como la orientación a objetos y la escalabilidad son esenciales para los proyectos de IA, lo que hace que Java sea perfecto para ellos. Dado que hoy en día las empresas ya utilizan activamente las tecnologías de inteligencia artificial, las capacidades de Java tienen una gran demanda, lo que le permite crear una versión única de la aplicación que funcionará en varias plataformas. Otra ventaja de Java en la programación de IA es la capacidad de codificar diferentes tipos de algoritmos. Y otras fortalezas y ventajas de Java, que ya hemos mencionado más de una vez, tienen demanda en el campo del desarrollo de la IA. Entre ellos se encuentran la facilidad para crear y depurar código, el trabajo simplificado con proyectos a gran escala, la visualización simplificada y la disponibilidad de Swing y SWT (Standard Widget Toolkit). Estas características le permiten crear interfaces y gráficos atractivos y complejos. “La inteligencia artificial se está desarrollando a un ritmo increíble. A menos que tengas contacto directo con equipos de científicos que trabajan en IA, no tienes idea de qué tan rápido: el progreso está creciendo a un ritmo cercano al exponencial”. Elon Musk, fundador de SpaceX y Tesla Motors.

Proyectos de IA en Java

El código Java es utilizado por muchos proyectos relacionados con un área particular de la IA. A continuación se muestran algunos ejemplos interesantes.

• Robots móviles para la investigación del Círculo Polar Ártico

  Utilizando la API de Java, los científicos han creado una serie de robots móviles que se utilizan para la investigación en el Círculo Polar Ártico, en Groenlandia y la Antártida. Por supuesto, las tecnologías Java también se utilizan en el desarrollo de otros robots móviles autónomos, pero en el caso de los dispositivos para explorar el Círculo Polar Ártico hay mucha información abierta en Internet.

  Así, la GUI (interfaz gráfica de usuario) de estos robots se desarrolla utilizando herramientas Java Swing. Debido a que Swing es fácil de usar y puede interactuar directamente con los componentes, se eligió esta plataforma para proporcionar capacidades de control y monitoreo del robot.

• Motor neuronal JOONE

  JOONE Neural Engine (Java Object Oriented Neural Engine) es una multiplataforma popular que le permite crear, entrenar y probar redes neuronales.

  Joone consta de una arquitectura de componentes, es decir, se basa en componentes complementarios que se pueden ampliar para construir nuevos algoritmos y arquitecturas de redes neuronales.

  Los componentes son módulos de código que se adjuntan para crear un flujo de información. Se pueden agregar o eliminar nuevos componentes. Además, Joone tiene una aplicación GUI que le permite crear y probar gráficamente cualquier red neuronal, así como un entorno de entrenamiento distribuido que le permite entrenar redes neuronales en muchas máquinas remotas.

• robocódigo

  Robocode es un juego basado en Java de código abierto bastante antiguo, conocido y aún popular que permite a los usuarios aprender los principios de la programación Java. También es muy adecuado para aprender los principios básicos de la robótica y la inteligencia artificial.

  En Robocode, el jugador crea su propio tanque robot, programa su estrategia y desarrolla inteligencia de software, compitiendo con los robots de otros usuarios. Creado por primera vez en el año 2000, Robocode sigue siendo uno de los juegos más populares y famosos para los programadores.

• Paquete de aprendizaje automático WEKA

  La suite de aprendizaje automático Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) es una lista abierta de algoritmos que se utilizan para desarrollar métodos de aprendizaje automático. Todos los algoritmos de WEKA están diseñados para el aprendizaje automático y la minería de datos.

  WEKA Machine Learning Suite ahora se utiliza ampliamente en el entorno empresarial y proporciona a las empresas análisis de datos simplificados y análisis predictivos.

• Chatbot Alicia

  Chatbot ALICE (Entidad informática de Internet lingüística artificial), también conocida como Alicebot o simplemente Alice, es un programa que puede dialogar con una persona en lenguaje natural. Siguiendo el modelo del primer programa conversacional, ELIZA, utiliza una técnica que relaciona heurísticamente las frases del usuario con patrones en la base de conocimientos. ALICE es considerada uno de los mejores chatbots y ha ganado el Premio Loebner tres veces (el Premio Loebner se otorga al ganador del concurso anual AI Loebner, en el que los programas compiten para pasar la prueba de Turing).

“Lo llamamos inteligencia artificial, pero en realidad esta tecnología mejora y complementa nuestra inteligencia. Por eso, en lugar de inteligencia artificial, la llamaría inteligencia aumentada”. Ginni Rometty, directora ejecutiva de IBM

Bibliotecas de IA en Java

Hay que decir que hoy en día casi cualquier programador experto en Java con conocimientos básicos de los algoritmos y conceptos tradicionales de Java puede implementar soluciones basadas en determinadas tecnologías del campo de la IA. Para hacer esto, existen muchas bibliotecas Java abiertas que lo ayudarán a implementar muchas funciones bastante complejas. Solo cabe señalar que la IA en general es un campo bastante amplio, y hoy hablaremos de bibliotecas Java en los nichos de IA más populares, como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, las redes neuronales, etc.

Sistemas expertos

En IA, los sistemas expertos son sistemas informáticos que emulan las capacidades humanas de toma de decisiones.

• apache jena

  Apache Jena es un marco Java abierto para crear aplicaciones de datos vinculados y web semántica basadas en el modelo RDF. En el sitio web oficial de Apache Jena puede encontrar una guía detallada sobre el uso de este marco con una breve descripción de la especificación RDF.

• Telar eléctrico

  PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) es una plataforma para crear aplicaciones inteligentes basadas en el conocimiento. PowerLoom utiliza un lenguaje de representación del conocimiento (una variante de KIF), que se basa en un mecanismo de deducción natural. Este mecanismo es capaz de crear una cadena lógica para obtener conclusiones basadas en los hechos y reglas especificadas en la base de conocimiento.

• D3web

  D3web es un motor de razonamiento semántico de código abierto para desarrollar, probar y aplicar conocimiento fáctico a una situación específica. D3web incluye una variedad de algoritmos complejos. En la web oficial podrás encontrar una breve introducción a la plataforma con muchos ejemplos de su uso y documentación.

“Creo que la inteligencia artificial es casi una disciplina de humanidades. De hecho, no es más que un intento de comprender la inteligencia y la conciencia humanas”. Sebastian Thrun, experto en informática y director de Kitty Hawk Corporation.

Redes neuronales

• neurófilo

  Neuroph es una biblioteca de código abierto para crear redes neuronales y utilizar el aprendizaje automático, escrita en Java.

  Los usuarios de Neuroph pueden crear redes neuronales a través de la GUI proporcionada o utilizando código Java. Hay documentación en el sitio web de Neuroph que también explica en detalle qué es realmente una red neuronal y cómo funciona.

• Aprendizaje profundo4j

  Deeplearning4j es una biblioteca de aprendizaje profundo para JVM que también proporciona una API para crear redes neuronales. Deeplearning4j proporciona una gran cantidad de tutoriales y teorías para profundizar su conocimiento sobre el aprendizaje profundo y las redes neuronales .

Procesamiento natural del lenguaje

• Apache OpenNLP

  Apache OpenNLP es un conjunto de herramientas de procesamiento de textos en lenguaje natural basado en aprendizaje automático. Hay documentación en el sitio con información sobre cómo utilizar esta biblioteca.

• Stanford CorePNL

  Stanford CoreNLP es uno de los marcos de procesamiento de lenguaje natural más populares e incluye muchas herramientas para realizar tareas en esta área.

“Un año de trabajo en el campo de la inteligencia artificial es suficiente para que una persona crea en Dios”. Alan Perlis es experto en informática y profesor en la Universidad Purdue, la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de Yale.

Aprendizaje automático

• Biblioteca de aprendizaje automático Java (Java-ML)

  Java-ML es un marco Java abierto que contiene un conjunto completo de diferentes algoritmos de aprendizaje automático para programadores. En el sitio web del proyecto puedes encontrar documentación oficial con tutoriales sobre las posibilidades de uso de Java-ML con ejemplos de código.

• Weka

  Weka es una colección de algoritmos de aprendizaje automático que se pueden aplicar directamente a un conjunto de datos a través de una GUI proporcionada o llamar a través de una API.

• Minero rápido

  RapidMiner es una plataforma de minería de datos que proporciona varios algoritmos de aprendizaje automático a través de GUI y API de Java. En Internet puede encontrar muchos manuales y otros materiales sobre el uso de RapidMiner.

• Algoritmos genéticos

  Un algoritmo genético es un algoritmo de búsqueda heurística que se utiliza para resolver problemas de optimización y modelado seleccionando, combinando y variando aleatoriamente los parámetros deseados utilizando mecanismos similares a la selección natural en la naturaleza.

• jenética

  Jenetics es una biblioteca avanzada de algoritmos genéticos y evolutivos, programación genética y optimización multiobjetivo escrita en Java moderno. En el sitio web del proyecto puedes encontrar documentación y tutoriales para nuevos usuarios.

• TJCE 23

  ECJ 23 es un marco de investigación basado en Java con un fuerte soporte para algoritmos genéticos. Desarrollado en el ECLab de la Universidad George Mason en Estados Unidos.

• Marco relojero

  Watchmaker Framework es un marco diseñado para implementar algoritmos genéticos y evolutivos independientes de la plataforma en Java. En el sitio web del proyecto puede encontrar información sobre el marco con documentación detallada y ejemplos de su uso.

En lugar de un epílogo

Como se mencionó anteriormente, la IA es un campo muy amplio y existe una gran cantidad de marcos y sistemas que son bastante simples de usar y pueden ser útiles en una amplia variedad de aplicaciones y para resolver diferentes tipos de problemas. Hoy en día, el alcance de la IA está creciendo muy rápidamente, lo que significa que las empresas necesitan cada vez más especialistas cualificados en tecnologías de IA. Si los segmentos de aplicaciones de IA enumerados anteriormente le parecieron interesantes, es mejor no posponer su familiarización con ellos; es casi seguro que estos conocimientos y habilidades le resultarán útiles.