为什么Java在人工智能开发中流行?
AI领域使用的编程语言相当多,但Java无疑是最流行的之一。特别是,Java 用于创建机器学习、神经网络、搜索算法、遗传编程和多机器人系统的解决方案。面向对象和可扩展性等特性对于人工智能项目至关重要,这使得 Java 非常适合它们。由于当今人工智能技术已经被企业积极使用,因此对 Java 功能的需求很大,它允许您创建可在多个平台上运行的单一版本的应用程序。Java 在人工智能编程中的另一个优势是能够编写不同类型的算法。而Java的其他优势和优势,我们已经不止一次提到过,都是人工智能开发领域所需要的。其中包括易于创建和调试代码、简化大型项目的工作、简化的可视化以及 Swing 和 SWT(标准窗口小部件工具包)的可用性。这些功能使您能够创建有吸引力的复杂图形和界面。 “人工智能正在以令人难以置信的速度发展。除非你与从事人工智能研究的科学家团队有直接联系,否则你不知道进展有多快——进展以接近指数的速度增长。” 埃隆·马斯克 (Elon Musk),SpaceX 和特斯拉汽车公司的创始人。Java 中的人工智能项目
Java 代码被许多与人工智能的一个或另一个领域相关的项目使用。这里有一些有趣的例子。-
用于北极圈研究的移动机器人
科学家们利用 Java API 创建了一系列移动机器人,用于北极圈(格陵兰岛和南极洲)的研究。当然,Java技术也被用于其他移动自主机器人的开发,但在用于探索北极圈的设备方面,互联网上有特别多的公开信息。
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).
ИИ библиотеки на Java
必须说,如今几乎任何精明的 Java 程序员只要具备传统 Java 算法和概念的基础知识,就可以实现基于人工智能领域某些技术的解决方案。为此,有大量开放的 Java 库可以帮助您实现许多相当复杂的功能。值得注意的是,人工智能总体上是一个相当广泛的领域,今天我们将讨论最流行的人工智能领域的 Java 库,例如自然语言处理、机器学习、神经网络等。专家系统
在人工智能中,专家系统是模拟人类决策能力的计算机系统。- 阿帕奇耶拿
Apache Jena 是一个开放的 Java 框架,用于构建基于 RDF 模型的语义 Web 和链接数据应用程序。在Apache Jena 官方网站上,您可以找到使用该框架的详细指南以及 RDF 规范的简短描述。
- 动力织机
PowerLoom(PowerLoom 知识表示和推理系统)是一个用于创建智能、基于知识的应用程序的平台。PowerLoom 使用知识表示语言(KIF 的变体),该语言基于自然演绎机制。该机制能够根据知识库中指定的事实和规则创建逻辑链来得出结论。
-
D3网络
D3web 是一个开源语义推理引擎,用于开发、测试事实知识并将其应用于特定情况。D3web 包含一系列复杂的算法。在官方网站上,您可以找到该平台的简要介绍以及许多使用示例和文档。
神经网络
-
尼奥夫
Neuroph是一个用 Java 编写的开源库,用于创建神经网络和使用机器学习。
Neuroph 用户可以通过提供的 GUI 或使用 Java 代码创建神经网络。Neuroph网站上的文档还详细解释了神经网络的实际含义及其工作原理。
-
深度学习4j
Deeplearning4j是 JVM 的深度学习库,还提供用于创建神经网络的 API。Deeplearning4j提供了丰富的教程和理论来加深您对深度学习和神经网络的了解。
自然语言处理
-
Apache 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.
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.
GO TO FULL VERSION