JavaとAI。Javaで人工知能を書くことは可能ですか?

私たちは、IT 市場の最も人気のある、トレンドのニッチ分野での Java の使用について話し続けます。Java がモノのインターネット、クラウド サービス、ビッグ データ、ブロックチェーンでどのように使用されるかについてはすでに書きました。もう 1 つの非常に興味深く重要なニッチ市場が登場しています。それは人工知能 (AI) です。 「人工知能はGoogleの完璧なバージョンとなるでしょう。インターネット上のすべてを知り、ユーザーが何を望んでいるのかを完全に理解し、それを提供してくれる完璧な検索エンジンです。現時点ではまだそこからはかなり遠いです。しかし、私たちは取り組んでおり、このアイデアの実現に徐々に近づいています。」 ラリー・ペイジ、Googleの共同創設者。

なぜ Java は AI 開発で人気があるのでしょうか?

AIの分野で使用されるプログラミング言語は数多くありますが、Javaは間違いなく最も人気のある言語の1つです。特に、Java は、機械学習、ニューラル ネットワーク、検索アルゴリズム、遺伝的プログラミング、およびマルチロボット システムのソリューションを作成するために使用されます。オブジェクト指向やスケーラビリティなどの機能は AI プロジェクトに不可欠であるため、Java は AI プロジェクトに最適です。今日、AI テクノロジーはすでにビジネスで積極的に使用されているため、複数のプラットフォームで動作する単一バージョンのアプリケーションを作成できる Java 機能の需要が高まっています。AI プログラミングにおける Java のもう 1 つの利点は、さまざまな種類のアルゴリズムをコーディングできることです。そして、すでに何度も述べた Java の他の強みと利点は、AI 開発の分野で求められています。その中には、コードの作成とデバッグの容易さ、大規模プロジェクトでの作業の簡素化、視覚化の簡素化、さらに Swing と SWT (Standard Widget Toolkit) の可用性などが含まれます。これらの機能を使用すると、魅力的で複雑なグラフィックスとインターフェイスを作成できます。 「人工知能は信じられないほどのペースで発展しています。AI に取り組んでいる科学者のチームと直接接触しない限り、進歩がどれくらいの速さで進んでいるのかはわかりません。」 スペースXとテスラモーターズの創設者イーロン・マスク。

Java での AI プロジェクト

Java コードは、AI のいずれかの分野に関連する多くのプロジェクトで使用されています。興味深い例をいくつか紹介します。

• 北極圏調査用移動ロボット

  科学者たちは Java API を使用して、グリーンランドと南極の北極圏での研究に使用されるさまざまな移動ロボットを作成しました。もちろん、Java技術は他の移動自律ロボットの開発にも使われていますが、特に北極圏探索用のデバイスの場合は、インターネット上にオープンな情報がたくさんあります。

  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

現在、従来の Java アルゴリズムと概念に関する基本的な知識を持つ精通した Java プログラマーであれば、ほぼすべてが AI 分野の特定のテクノロジに基づいたソリューションを実装できると言わざるを得ません。これを行うには、かなり複雑な関数の実装に役立つオープン Java ライブラリが多数あります。AI は一般的にかなり広い分野であることに注意してください。今日は、自然言語処理、機械学習、ニューラル ネットワークなど、最も人気のある AI 分野の Java ライブラリについて説明します。

エキスパートシステム

AI におけるエキスパート システムは、人間の意思決定能力をエミュレートするコンピューター システムです。

• アパッチ イエナ

  Apache Jena は、RDF モデルに基づいてセマンティック Web およびリンクされたデータ アプリケーションを構築するためのオープン Java フレームワークです。Apache Jena の公式 Web サイトでは、このフレームワークを使用するための詳細なガイドと RDF 仕様の簡単な説明を見つけることができます。

• パワールーム

  PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) は、インテリジェントな知識ベースのアプリケーションを作成するためのプラットフォームです。PowerLoom は、自然演繹メカニズムに基づいた知識表現言語 (KIF のバリアント) を使用します。このメカニズムは、知識ベースで指定された事実とルールに基づいて結論を得る論理チェーンを作成できます。

• D3ウェブ

  D3web は、事実の知識を開発、テストし、特定の状況に適用するためのオープンソースの意味論的推論エンジンです。D3web には、さまざまな複雑なアルゴリズムが含まれています。公式 Web サイトでは、多くの使用例とドキュメントを含むプラットフォームの簡単な紹介を見つけることができます。

「人工知能はほぼ人文科学の学問だと思います。実際、それは人間の知性と人間の意識を理解しようとする試みにほかなりません。」 セバスチャン・スラン氏、コンピューターサイエンスの専門家であり、キティホークコーポレーションの責任者。

ニューラルネットワーク

• ニューロフ

  Neuroph は、ニューラル ネットワークを作成し、機械学習を使用するための Java で書かれたオープン ソース ライブラリです。

  Neuroph ユーザーは、提供された GUI または Java コードを使用してニューラル ネットワークを作成できます。Neuroph のWeb サイトには、ニューラル ネットワークが実際にどのようなもので、どのように機能するかについて詳しく説明したドキュメントがあります。

• ディープラーニング4j

  Deeplearning4j は、ニューラル ネットワークを作成するための API も提供する JVM 用の深層学習ライブラリです。Deeplearning4j は、深層学習とニューラル ネットワークの知識を深めるための豊富なチュートリアルと理論を提供します。

自然言語処理

• 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.

“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

上で述べたように、AI は非常に幅広い分野であり、非常に使いやすく、さまざまなアプリケーションやさまざまな種類の問題の解決に役立つフレームワークやシステムが膨大にあります。今日、AI の範囲は急速に拡大しており、企業は AI テクノロジーの資格のあるスペシャリストをますます必要としています。上記の AI アプリケーションのセグメントに興味があると思われる場合は、それらに慣れることを先延ばしにしないほうがよいでしょう。この知識とスキルは、ほぼ確実に役に立ちます。