자바와 AI. Java로 인공지능을 작성할 수 있나요?

우리는 IT 시장의 가장 인기 있고 인기 있는 틈새 시장에서 Java를 사용하는 방법에 대해 계속해서 이야기합니다. 우리는 사물 인터넷 , 클라우드 서비스 , 빅 데이터 및 블록체인 에서 Java가 어떻게 사용되는지에 대해 이미 작성했습니다 . 다음은 매우 흥미롭고 중요한 또 다른 틈새 시장인 인공 지능(AI)입니다. “인공지능은 구글의 완벽한 버전이 될 것이다. 인터넷의 모든 것을 알고, 귀하가 원하는 것을 완벽하게 이해하고 이를 제공하는 완벽한 검색 엔진입니다. 지금 당장 우리는 이것으로부터 꽤 멀리 떨어져 있습니다. 하지만 우리는 노력하고 있으며 점차 이 아이디어를 실현하는 데 가까워지고 있습니다.” 구글의 공동 창업자인 래리 페이지.

AI 개발에서 Java가 인기 있는 이유는 무엇입니까?

AI 분야에서 사용되는 프로그래밍 언어는 꽤 많지만, 가장 인기 있는 언어 중 하나는 단연 자바입니다. 특히 Java는 기계 학습, 신경망, 검색 알고리즘, 유전 프로그래밍 및 다중 로봇 시스템을 위한 솔루션을 만드는 데 사용됩니다. 객체 지향 및 확장성과 같은 기능은 AI 프로젝트에 필수적이므로 Java가 AI 프로젝트에 완벽하게 적합합니다. 오늘날 AI 기술은 이미 기업에서 활발히 사용되고 있기 때문에 Java 기능에 대한 수요가 매우 높으며 이를 통해 여러 플랫폼에서 작동하는 단일 버전의 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. AI 프로그래밍에서 Java의 또 다른 장점은 다양한 유형의 알고리즘을 코딩할 수 있다는 것입니다. 그리고 이미 여러 번 언급한 Java의 다른 강점과 장점은 AI 개발 분야에서 요구됩니다. 그 중에는 코드 생성 및 디버깅 용이성, 대규모 프로젝트 작업 단순화, 시각화 단순화, Swing 및 SWT(Standard Widget Toolkit) 가용성 등이 있습니다. 이러한 기능을 사용하면 매력적이고 복잡한 그래픽과 인터페이스를 만들 수 있습니다. “인공지능은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. AI를 연구하는 과학자 팀과 직접 접촉하지 않는 한, 얼마나 빠른지 알 수 없습니다. 발전이 기하급수적인 속도로 증가하고 있기 때문입니다.” SpaceX와 Tesla Motors의 창업자인 엘론 머스크(Elon Musk).

Java의 AI 프로젝트

Java 코드는 AI의 하나 또는 다른 영역과 관련된 많은 프로젝트에서 사용됩니다. 다음은 몇 가지 흥미로운 예입니다.

• 북극권 연구를 위한 이동 로봇

  과학자들은 Java API를 사용하여 그린란드와 남극 대륙의 북극권 연구에 사용되는 다양한 모바일 로봇을 만들었습니다. 물론 다른 이동형 자율 로봇 개발에도 자바 기술이 활용되고 있지만, 특히 북극권 탐사용 기기의 경우 인터넷에 공개된 정보가 많다.

  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

오늘날 전통적인 Java 알고리즘 및 개념에 대한 기본 지식을 갖춘 거의 모든 능숙한 Java 프로그래머는 AI 분야의 특정 기술을 기반으로 솔루션을 구현할 수 있습니다. 이를 위해 상당히 복잡한 기능을 구현하는 데 도움이 되는 공개 Java 라이브러리가 많이 있습니다. 일반적으로 AI는 상당히 광범위한 분야라는 점만 유의해야 하며, 오늘은 자연어 처리, 기계 학습, 신경망 등과 같이 가장 널리 사용되는 AI 틈새 분야의 Java 라이브러리에 대해 이야기하겠습니다.

전문가 시스템

AI에서 전문가 시스템은 인간의 의사결정 능력을 모방하는 컴퓨터 시스템입니다.

• 아파치 제나

  Apache Jena는 RDF 모델을 기반으로 시맨틱 웹 및 연결된 데이터 애플리케이션을 구축하기 위한 개방형 Java 프레임워크입니다. 공식 Apache Jena 웹사이트 에서 RDF 사양에 대한 간단한 설명과 함께 이 프레임워크 사용에 대한 자세한 가이드를 찾을 수 있습니다.

• 파워룸

  PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System)은 지능적인 지식 기반 애플리케이션을 생성하기 위한 플랫폼입니다. PowerLoom은 자연 추론 메커니즘을 기반으로 하는 지식 표현 언어(KIF의 변형)를 사용합니다. 이 메커니즘은 지식 베이스에 지정된 사실과 규칙을 기반으로 결론을 얻기 위한 논리적 체인을 생성할 수 있습니다.

• D3웹

  D3web은 특정 상황에 대한 사실적 지식을 개발, 테스트 및 적용하기 위한 오픈 소스 의미론적 추론 엔진입니다. D3web에는 다양한 복잡한 알고리즘이 포함되어 있습니다. 공식 웹사이트 에서는 다양한 사용 예와 문서를 통해 플랫폼에 대한 간략한 소개를 확인할 수 있습니다.

“인공지능은 거의 인문학 분야인 것 같아요. 사실 그것은 인간의 지성과 인간의 의식을 이해하려는 시도에 지나지 않습니다.” 컴퓨터 과학 전문가이자 Kitty Hawk Corporation의 대표인 Sebastian Thrun.

신경망

• 신경세포

  Neuroph 는 Java로 작성된 신경망 생성 및 기계 학습 사용을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다.

  Neuroph 사용자는 제공된 GUI 또는 Java 코드를 사용하여 신경망을 만들 수 있습니다. Neuroph 웹사이트 에는 신경망이 실제로 무엇인지, 어떻게 작동하는지 자세히 설명하는 문서가 있습니다.

• 딥러닝4j

  Deeplearning4j 는 신경망 생성을 위한 API도 제공하는 JVM용 딥 러닝 라이브러리입니다. Deeplearning4j는 딥러닝과 신경망에 대한 지식을 심화시키기 위한 풍부한 튜토리얼과 이론을 제공합니다 .

자연어 처리

• 아파치 오픈NLP

  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

위에서 언급했듯이 AI는 매우 광범위한 분야이며 사용하기 매우 간단하고 다양한 애플리케이션과 다양한 유형의 문제 해결에 유용할 수 있는 수많은 프레임워크와 시스템이 있습니다. 오늘날 AI의 범위는 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 이는 기업이 AI 기술 분야에서 점점 더 많은 자격을 갖춘 전문가를 필요로 함을 의미합니다. 위에 나열된 AI 응용 분야가 흥미로워 보인다면 이에 대해 알아가는 것을 미루지 않는 것이 좋습니다. 이 지식과 ​​기술은 거의 유용할 것입니다.