Jawa dan AI. Mungkinkah menulis kecerdasan buatan di Java?

Kami terus berbicara tentang penggunaan Java di ceruk pasar TI terpanas dan sedang tren. Kami telah menulis tentang bagaimana Java digunakan di Internet of Things , layanan cloud , data besar, dan blockchain . Berikutnya adalah ceruk lain yang sangat menarik dan penting – kecerdasan buatan (AI). “Kecerdasan buatan akan menjadi versi sempurna dari Google. Mesin pencari sempurna yang mengetahui segalanya di Internet, sangat memahami apa yang Anda inginkan dan memberikannya kepada Anda. Saat ini kita masih jauh dari hal tersebut. Namun kami sedang berupaya dan secara bertahap semakin dekat untuk mewujudkan ide ini.” Larry Page, salah satu pendiri Google.

Mengapa Java populer dalam pengembangan AI?

Ada cukup banyak bahasa pemrograman yang digunakan di bidang AI, namun Java tidak diragukan lagi salah satu yang paling populer. Secara khusus, Java digunakan untuk menciptakan solusi untuk pembelajaran mesin, jaringan saraf, algoritma pencarian, pemrograman genetika dan sistem multi-robot. Fitur seperti orientasi objek dan skalabilitas sangat penting untuk proyek AI, sehingga Java sangat cocok untuk proyek tersebut. Karena saat ini teknologi AI sudah aktif digunakan oleh bisnis, kemampuan Java sangat diminati, memungkinkan Anda membuat satu versi aplikasi yang akan bekerja pada beberapa platform. Keuntungan lain Java dalam pemrograman AI adalah kemampuannya untuk mengkodekan berbagai jenis algoritma. Dan kekuatan dan keunggulan Java lainnya, yang telah kami sebutkan lebih dari satu kali, sangat dibutuhkan dalam bidang pengembangan AI. Diantaranya adalah kemudahan dalam membuat dan men-debug kode, menyederhanakan pekerjaan dengan proyek berskala besar, menyederhanakan visualisasi, serta tersedianya Swing dan SWT (Standard Widget Toolkit). Fitur-fitur ini memungkinkan Anda membuat grafik dan antarmuka yang menarik dan kompleks. “Kecerdasan buatan berkembang dengan kecepatan yang luar biasa. Kecuali jika Anda memiliki kontak langsung dengan tim ilmuwan yang bekerja di bidang AI, Anda tidak akan tahu seberapa cepatnya—kemajuan tumbuh dengan kecepatan yang mendekati eksponensial.” Elon Musk, pendiri SpaceX dan Tesla Motors.

Proyek AI di Jawa

Kode Java digunakan oleh banyak proyek yang terkait dengan bidang AI tertentu. Berikut beberapa contoh menarik.

• Robot seluler untuk penelitian Lingkaran Arktik

  Dengan menggunakan Java API, para ilmuwan telah menciptakan serangkaian robot bergerak yang digunakan untuk penelitian di Lingkaran Arktik – di Greenland dan Antartika. Tentu saja, teknologi Java juga digunakan dalam pengembangan robot otonom bergerak lainnya, namun dalam hal perangkat untuk menjelajahi Lingkaran Arktik, terdapat banyak informasi terbuka di 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 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

Harus dikatakan bahwa saat ini hampir semua programmer Java yang paham dengan pengetahuan dasar tentang algoritma dan konsep Java tradisional dapat mengimplementasikan solusi berdasarkan teknologi tertentu dari bidang AI. Untuk melakukan ini, ada banyak perpustakaan Java terbuka yang akan membantu Anda mengimplementasikan banyak fungsi yang cukup kompleks. Perlu dicatat bahwa AI secara umum adalah bidang yang cukup luas, dan hari ini kita akan berbicara tentang perpustakaan Java di ceruk AI paling populer, seperti pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, jaringan saraf, dll.

Sistem pakar

Dalam AI, sistem pakar adalah sistem komputer yang meniru kemampuan pengambilan keputusan manusia.

• Apache Jena

  Apache Jena adalah kerangka kerja Java terbuka untuk membangun web semantik dan aplikasi data tertaut berdasarkan model RDF. Di situs resmi Apache Jena Anda dapat menemukan panduan rinci untuk menggunakan framework ini dengan penjelasan singkat tentang spesifikasi RDF.

• PowerLoom

  PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) adalah platform untuk menciptakan aplikasi berbasis pengetahuan yang cerdas. PowerLoom menggunakan bahasa representasi pengetahuan (varian dari KIF), yang didasarkan pada mekanisme deduksi alami. Mekanisme ini mampu menciptakan rantai logis untuk memperoleh kesimpulan berdasarkan fakta dan aturan yang ditentukan dalam basis pengetahuan.

• D3web

  D3web adalah mesin penalaran semantik sumber terbuka untuk mengembangkan, menguji, dan menerapkan pengetahuan faktual pada situasi tertentu. D3web mencakup serangkaian algoritma yang kompleks. Di situs resminya Anda dapat menemukan pengenalan singkat tentang platform dengan banyak contoh penggunaan dan dokumentasinya.

“Saya pikir kecerdasan buatan hampir merupakan disiplin ilmu humaniora. Faktanya, ini tidak lebih dari upaya untuk memahami kecerdasan dan kesadaran manusia.” Sebastian Thrun, pakar ilmu komputer dan kepala Kitty Hawk Corporation.

Jaringan saraf

• Neurof

  Neuroph adalah perpustakaan sumber terbuka untuk membuat jaringan saraf dan menggunakan pembelajaran mesin, yang ditulis dalam Java.

  Pengguna Neuroph dapat membuat jaringan saraf melalui GUI yang disediakan atau menggunakan kode Java. Terdapat dokumentasi di website Neuroph yang juga menjelaskan secara detail apa sebenarnya jaringan saraf dan cara kerjanya.

• Pembelajaran mendalam4j

  Deeplearning4j adalah perpustakaan pembelajaran mendalam untuk JVM yang juga menyediakan API untuk membuat jaringan saraf. Deeplearning4j menyediakan banyak tutorial dan teori untuk memperdalam pengetahuan Anda tentang pembelajaran mendalam dan jaringan saraf .

Pemrosesan Bahasa Alami

• 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.

“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

Seperti disebutkan di atas, AI adalah bidang yang sangat luas, dan terdapat banyak sekali kerangka kerja dan sistem yang cukup mudah digunakan dan dapat berguna dalam berbagai macam aplikasi dan untuk memecahkan berbagai jenis masalah. Saat ini, cakupan penerapan AI berkembang sangat pesat, yang berarti perusahaan membutuhkan lebih banyak spesialis yang berkualifikasi dalam teknologi AI. Jika segmen penerapan AI yang tercantum di atas tampak menarik bagi Anda, lebih baik jangan menunda untuk mengenalnya - pengetahuan dan keterampilan ini hampir pasti akan berguna.