جاوا و هوش مصنوعی آیا می توان هوش مصنوعی را در جاوا نوشت؟

ما همچنان در مورد استفاده از جاوا در داغ ترین و پرطرفدارترین بازارهای فناوری اطلاعات صحبت می کنیم. قبلاً در مورد نحوه استفاده از جاوا در اینترنت اشیا ، خدمات ابری ، کلان داده و بلاک چین نوشته ایم . در مرحله بعدی یک جایگاه بسیار جالب و مهم دیگر وجود دارد - هوش مصنوعی (AI). هوش مصنوعی نسخه کامل گوگل خواهد بود. یک موتور جستجوی کامل که همه چیز را در اینترنت می داند، به خوبی می فهمد که شما چه می خواهید و آن را به شما می دهد. در حال حاضر ما هنوز تا این حد فاصله داریم. اما ما در حال کار هستیم و به تدریج به تحقق این ایده نزدیک می شویم.» لری پیج، یکی از بنیانگذاران گوگل.

چرا جاوا در توسعه هوش مصنوعی محبوب است؟

زبان های برنامه نویسی زیادی در زمینه هوش مصنوعی استفاده می شود، اما بدون شک جاوا یکی از محبوب ترین آنهاست. به طور خاص، جاوا برای ایجاد راه‌حل‌هایی برای یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های جستجو، برنامه‌نویسی ژنتیک و سیستم‌های چند رباتیکی استفاده می‌شود. ویژگی هایی مانند شی گرایی و مقیاس پذیری برای پروژه های هوش مصنوعی ضروری هستند و جاوا را برای آنها مناسب می کند. از آنجایی که امروزه فناوری‌های هوش مصنوعی در حال حاضر به طور فعال توسط مشاغل مورد استفاده قرار می‌گیرند، قابلیت‌های جاوا تقاضای زیادی دارد و به شما امکان می‌دهد یک نسخه واحد از برنامه ایجاد کنید که بر روی چندین پلتفرم کار کند. یکی دیگر از مزایای جاوا در برنامه نویسی هوش مصنوعی، امکان کدنویسی انواع مختلف الگوریتم ها است. و سایر نقاط قوت و مزایای جاوا که قبلاً بیش از یک بار به آنها اشاره کرده ایم، در زمینه توسعه هوش مصنوعی مورد تقاضا هستند. از جمله آنها می توان به سهولت ایجاد و اشکال زدایی کد، کار ساده با پروژه های در مقیاس بزرگ، تجسم ساده و همچنین در دسترس بودن Swing و SWT (Standard Widget Toolkit) اشاره کرد. این ویژگی ها به شما اجازه می دهد تا گرافیک ها و رابط های جذاب و پیچیده ای ایجاد کنید. هوش مصنوعی با سرعتی باورنکردنی در حال توسعه است. تا زمانی که با تیم‌هایی از دانشمندانی که روی هوش مصنوعی کار می‌کنند تماس مستقیم نداشته باشید، نمی‌دانید با چه سرعتی پیشرفت می‌کند - پیشرفت با سرعتی نزدیک به نمایی در حال رشد است. ایلان ماسک، بنیانگذار اسپیس ایکس و تسلا موتورز.

پروژه های هوش مصنوعی در جاوا

کد جاوا توسط بسیاری از پروژه های مربوط به یک یا حوزه دیگری از هوش مصنوعی استفاده می شود. در اینجا چند نمونه جالب آورده شده است.

• روبات های سیار برای تحقیقات دایره قطب شمال

  با استفاده از Java API، دانشمندان طیف وسیعی از ربات‌های متحرک را ایجاد کرده‌اند که برای تحقیقات در دایره قطب شمال - در گرینلند و قطب جنوب استفاده می‌شوند. البته از فناوری‌های جاوا در توسعه سایر ربات‌های خودران متحرک نیز استفاده می‌شود، اما در مورد دستگاه‌هایی برای کاوش در دایره قطب شمال، اطلاعات باز زیادی در اینترنت وجود دارد.

  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

باید گفت که امروزه تقریباً هر برنامه نویس زبردست جاوا با دانش اولیه از الگوریتم ها و مفاهیم سنتی جاوا می تواند راه حل های مبتنی بر فناوری های خاصی از حوزه هوش مصنوعی را پیاده سازی کند. برای انجام این کار، تعداد زیادی کتابخانه باز جاوا وجود دارد که به شما کمک می کند تا بسیاری از توابع نسبتاً پیچیده را پیاده سازی کنید. فقط باید توجه داشت که هوش مصنوعی به طور کلی یک زمینه نسبتاً گسترده است و امروز در مورد کتابخانه های جاوا در محبوب ترین جایگاه های هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و غیره صحبت خواهیم کرد.

سیستم های خبره

در هوش مصنوعی، سیستم های خبره سیستم های کامپیوتری هستند که توانایی های تصمیم گیری انسان را تقلید می کنند.

• آپاچی ینا

  Apache Jena یک چارچوب جاوا باز برای ساخت وب معنایی و برنامه های کاربردی داده های پیوندی بر اساس مدل RDF است. در وب‌سایت رسمی Apache Jena می‌توانید راهنمای دقیق استفاده از این فریمورک را با توضیح کوتاهی از مشخصات RDF بیابید.

• پاورلوم

  PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) پلتفرمی برای ایجاد برنامه های کاربردی هوشمند و مبتنی بر دانش است. PowerLoom از یک زبان بازنمایی دانش (نوعی از KIF) استفاده می کند که بر اساس مکانیزم کسر طبیعی است. این مکانیسم قادر به ایجاد یک زنجیره منطقی برای به دست آوردن نتیجه گیری بر اساس حقایق و قوانین مشخص شده در پایگاه دانش است.

• D3web

  D3web یک موتور استدلال معنایی منبع باز برای توسعه، آزمایش و استفاده از دانش واقعی برای یک موقعیت خاص است. D3web شامل طیف وسیعی از الگوریتم های پیچیده است. در وب‌سایت رسمی می‌توانید معرفی مختصری از این پلتفرم را با نمونه‌های زیادی از کاربرد و مستندات آن بیابید.

"من فکر می کنم هوش مصنوعی تقریباً یک رشته علوم انسانی است. در واقع، این چیزی بیش از تلاش برای درک هوش و آگاهی انسان نیست.» سباستین ترون، کارشناس علوم کامپیوتر و رئیس شرکت کیتی هاوک.

شبکه های عصبی

• نوروف

  Neuroph یک کتابخانه منبع باز برای ایجاد شبکه های عصبی و استفاده از یادگیری ماشین است که به زبان جاوا نوشته شده است.

  کاربران Neuroph می توانند شبکه های عصبی را از طریق رابط کاربری گرافیکی ارائه شده یا با استفاده از کد جاوا ایجاد کنند. اسنادی در وب سایت Neuroph وجود دارد که همچنین به طور مفصل توضیح می دهد که یک شبکه عصبی در واقع چیست و چگونه کار می کند.

• Deeplearning4j

  Deeplearning4j یک کتابخانه یادگیری عمیق برای JVM است که همچنین یک API برای ایجاد شبکه های عصبی ارائه می دهد. Deeplearning4j مجموعه ای از آموزش ها و تئوری ها را برای تعمیق دانش شما در مورد یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ارائه می دهد .

پردازش زبان طبیعی

• آپاچی 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

همانطور که در بالا ذکر شد، هوش مصنوعی یک زمینه بسیار گسترده است و تعداد زیادی چارچوب و سیستم وجود دارد که استفاده از آنها بسیار ساده است و می تواند در طیف گسترده ای از برنامه ها و برای حل انواع مختلف مشکلات مفید باشد. امروزه دامنه کاربرد هوش مصنوعی بسیار سریع در حال رشد است، به این معنی که شرکت ها به متخصصان واجد شرایط بیشتری در فناوری های هوش مصنوعی نیاز دارند. اگر بخش های برنامه هوش مصنوعی ذکر شده در بالا برای شما جالب به نظر می رسید، بهتر است آشنایی با آنها را به تعویق نیندازید - این دانش و مهارت تقریباً تضمین شده است که مفید واقع شود.