Java e intelligenza artificiale. È possibile scrivere l'intelligenza artificiale in Java?

Continuiamo a parlare dell'uso di Java nelle nicchie più calde e di tendenza del mercato IT. Abbiamo già scritto di come Java viene utilizzato nell'Internet delle cose , nei servizi cloud , nei big data e nella blockchain . Il prossimo passo è un'altra nicchia molto interessante e importante: l'intelligenza artificiale (AI). “L’intelligenza artificiale sarà la versione perfetta di Google. Un perfetto motore di ricerca che sa tutto su Internet, capisce perfettamente cosa vuoi e te lo dà. Al momento siamo ancora abbastanza lontani da questo. Ma stiamo lavorando e ci stiamo avvicinando gradualmente alla realizzazione di questa idea”. Larry Page, cofondatore di Google.

Perché Java è popolare nello sviluppo dell'intelligenza artificiale?

Esistono numerosi linguaggi di programmazione utilizzati nel campo dell’intelligenza artificiale, ma Java è senza dubbio uno dei più popolari. In particolare, Java viene utilizzato per creare soluzioni di machine learning, reti neurali, algoritmi di ricerca, programmazione genetica e sistemi multi-robotici. Funzionalità come l'orientamento agli oggetti e la scalabilità sono essenziali per i progetti di intelligenza artificiale, rendendo Java la soluzione perfetta per loro. Poiché oggi le tecnologie AI sono già utilizzate attivamente dalle aziende, le funzionalità Java sono molto richieste, consentendo di creare un'unica versione dell'applicazione che funzionerà su più piattaforme. Un altro vantaggio di Java nella programmazione AI è la capacità di codificare diversi tipi di algoritmi. E altri punti di forza e vantaggi di Java, di cui abbiamo già parlato più di una volta, sono richiesti nel campo dello sviluppo dell'intelligenza artificiale. Tra questi ci sono la facilità di creazione e debug del codice, il lavoro semplificato con progetti su larga scala, la visualizzazione semplificata, nonché la disponibilità di Swing e SWT (Standard Widget Toolkit). Queste funzionalità ti consentono di creare grafica e interfacce accattivanti e complesse. “L’intelligenza artificiale si sta sviluppando a un ritmo incredibile. A meno che tu non abbia un contatto diretto con team di scienziati che lavorano sull’intelligenza artificiale, non hai idea di quanto velocemente i progressi stanno crescendo a un ritmo quasi esponenziale”. Elon Musk, fondatore di SpaceX e Tesla Motors.

Progetti di intelligenza artificiale in Java

Il codice Java viene utilizzato da molti progetti relativi all'una o all'altra area dell'intelligenza artificiale. Ecco alcuni esempi interessanti.

• Robot mobili per la ricerca sul Circolo Polare Artico

  Utilizzando l'API Java, gli scienziati hanno creato una gamma di robot mobili utilizzati per la ricerca nel circolo polare artico, in Groenlandia e in Antartide. Naturalmente, le tecnologie Java vengono utilizzate anche nello sviluppo di altri robot mobili autonomi, ma nel caso dei dispositivi per l'esplorazione del circolo polare artico, su Internet si trovano soprattutto molte informazioni aperte.

  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

Va detto che oggi quasi tutti i programmatori Java esperti con una conoscenza di base degli algoritmi e dei concetti Java tradizionali possono implementare soluzioni basate su determinate tecnologie nel campo dell'intelligenza artificiale. Per fare ciò, ci sono molte librerie Java aperte che ti aiuteranno a implementare molte funzioni abbastanza complesse. Va solo notato che l'intelligenza artificiale in generale è un campo abbastanza ampio e oggi parleremo delle librerie Java nelle nicchie dell'intelligenza artificiale più popolari, come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento automatico, le reti neurali, ecc.

Sistemi esperti

Nell’intelligenza artificiale, i sistemi esperti sono sistemi informatici che emulano le capacità decisionali umane.

• Apache Jena

  Apache Jena è un framework Java aperto per la creazione di web semantico e applicazioni di dati collegati basate sul modello RDF. Sul sito ufficiale Apache Jena potete trovare una guida dettagliata all'utilizzo di questo framework con una breve descrizione delle specifiche RDF.

• PowerLoom

  PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) è una piattaforma per la creazione di applicazioni intelligenti basate sulla conoscenza. PowerLoom utilizza un linguaggio di rappresentazione della conoscenza (una variante di KIF), che si basa su un meccanismo di deduzione naturale. Questo meccanismo è in grado di creare una catena logica per ottenere conclusioni basate sui fatti e sulle regole specificati nella base di conoscenza.

• D3web

  D3web è un motore di ragionamento semantico open source per sviluppare, testare e applicare la conoscenza fattuale a una situazione specifica. D3web include una gamma di algoritmi complessi. Sul sito ufficiale puoi trovare una breve introduzione alla piattaforma con tanti esempi del suo utilizzo e documentazione.

“Penso che l’intelligenza artificiale sia quasi una disciplina umanistica. In realtà, non è altro che un tentativo di comprendere l’intelligenza e la coscienza umana”. Sebastian Thrun, esperto di informatica e capo della Kitty Hawk Corporation.

Reti neurali

• Neurof

  Neuroph è una libreria open source per la creazione di reti neurali e l'utilizzo dell'apprendimento automatico, scritta in Java.

  Gli utenti Neuroph possono creare reti neurali tramite la GUI fornita o utilizzando il codice Java. Sul sito Neuroph è disponibile una documentazione che spiega anche in dettaglio cos'è effettivamente una rete neurale e come funziona.

• Apprendimento profondo4j

  Deeplearning4j è una libreria di deep learning per JVM che fornisce anche un'API per la creazione di reti neurali. Deeplearning4j fornisce numerosi tutorial e teoria per approfondire la tua conoscenza del deep learning e delle reti neurali .

Elaborazione del linguaggio naturale

• 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

Come accennato in precedenza, l’intelligenza artificiale è un campo molto vasto ed esiste un numero enorme di framework e sistemi che sono abbastanza semplici da usare e possono essere utili in un’ampia varietà di applicazioni e per risolvere diversi tipi di problemi. Oggi, l’ambito di applicazione dell’IA sta crescendo molto rapidamente, il che significa che le aziende hanno bisogno di specialisti sempre più qualificati nelle tecnologie AI. Se i segmenti dell'applicazione AI sopra elencati ti sembrano interessanti, è meglio non rimandare la conoscenza con loro: è quasi garantito che queste conoscenze e abilità torneranno utili.