Java жана AI. Java тилинде жасалма интеллект жазууга болобу?

Биз IT рыногунун эң кызуу жана тренддүү уяларында Java колдонуу жөнүндө сүйлөшүүнү улантабыз. Биз буга чейин Java нерселердин Интернетинде , булут кызматтарында , чоң маалыматтарда жана блокчейнде кандайча колдонулары жөнүндө жазганбыз . Кийинки кезекте дагы бир супер кызыктуу жана маанилүү уя - жасалма интеллект (AI). «Жасалма интеллект Google'дун эң сонун versionсы болот. Интернетте бардыгын билген, сиз каалаган нерсени эң сонун түшүнгөн жана аны сизге берген идеалдуу издөө системасы. Азыр биз мындан бир топ алыспыз. Бирок биз иштеп жатабыз жана бара-бара бул идеяны ишке ашырууга жакындап жатабыз». Ларри Пейдж, Google компаниясынын негиздөөчүсү.

Эмне үчүн Java AI өнүктүрүүдө популярдуу?

AI тармагында колдонулган бир нече программалоо тилдери бар, бирок Java, албетте, эң популярдуу тилдердин бири. Атап айтканда, Java машинаны үйрөнүү, нейрон тармактары, издөө алгоритмдери, генетикалык программалоо жана мульти-роботикалык системалар үчүн чечимдерди түзүү үчүн колдонулат. Объектке багыттоо жана масштабдоо сыяктуу өзгөчөлүктөр AI долбоорлору үчүн абдан маанилүү, бул Java аларга эң сонун ылайыктуу. Бүгүнкү күндө AI технологиялары бизнес тарабынан жигердүү колдонулгандыктан, Java мүмкүнчүлүктөрү чоң суроо-талапка ээ, бул бир нече платформада иштей турган тиркеменин бирдиктүү versionсын түзүүгө мүмкүндүк берет. AI программалоодо Javaнын дагы бир артыкчылыгы - ар кандай типтеги алгоритмдерди codeдоо мүмкүнчүлүгү. Жана биз буга чейин бир нече жолу айтып өткөн Java-нын башка күчтүү жана артыкчылыктары AI өнүктүрүү тармагында суроо-талапка ээ. Алардын арасында codeду түзүүнүн жана оңдоонун оңойлугу, масштабдуу долбоорлор менен жөнөкөйлөштүрүлгөн иш, жөнөкөйлөштүрүлгөн визуализация, ошондой эле Swing жана SWT (Standard Widget Toolkit) жеткorктүүлүгү бар. Бул функциялар жагымдуу, татаал графикаларды жана интерфейстерди түзүүгө мүмкүндүк берет. «Жасалма интеллект укмуштуудай темп менен өнүгүп жатат. AI боюнча иштеген окумуштуулардын топтору менен түз байланышпасаңыз, прогресс канчалык ылдамдыкта өсүп жатканын билбейсиз." Илон Маск, SpaceX жана Tesla Motors компанияларынын негиздөөчүсү.

Javaдагы AI долбоорлору

Java codeу AIнин тигил же бул чөйрөсүнө байланыштуу көптөгөн долбоорлордо колдонулат. Бул жерде кээ бир кызыктуу мисалдар келтирилген.

• Arctic Circle изилдөө үчүн мобилдик роботтор

  Java API колдонуу менен, orмпоздор Арктика айланасында изилдөө үчүн колдонулган мобилдик роботтордун бир катар түзүшкөн - Гренландия жана Антарктида. Албетте, Java технологиялары башка мобилдик автономдуу роботторду иштеп чыгууда да колдонулат, бирок Арктикалык Айлананы изилдөө үчүн түзмөктөрдө, айрыкча Интернетте ачык маалымат көп.

  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

Бүгүнкү күндө салттуу Java алгоритмдери жана концепциялары боюнча базалык бorми бар дээрлик бардык кыраакы Java программисттери AI тармагындагы белгилүү технологиялардын негизинде чечимдерди ишке ашыра аларын айтуу керек. Бул үчүн, көптөгөн татаал функцияларды ишке ашырууга жардам бере турган көптөгөн ачык Java китепканалары бар. Белгилей кетчү нерсе, жалпысынан AI бир кыйла кенен тармак жана бүгүн биз табигый тилди иштетүү, машина үйрөнүү, нейрон тармактары ж.

Эксперттик системалар

AIде эксперттик системалар адамдын чечим кабыл алуу жөндөмүн туураган компьютердик системалар.

• Апачи Йена

  Apache Jena — бул семантикалык желени жана RDF моделинин негизинде байланышкан маалымат тиркемелерин куруу үчүн ачык Java негизи. Расмий Apache Jena веб-сайтында сиз RDF спецификациясынын кыскача сүрөттөмөсү менен бул негизди колдонуу боюнча кеңири жол таба аласыз.

• PowerLoom

  PowerLoom (PowerLoom Бorмди чагылдыруу жана ой жүгүртүү системасы) – бул акылдуу, бorмге негизделген тиркемелерди түзүү үчүн платформа. PowerLoom табигый дедукция механизмине негизделген бorмди көрсөтүү тorн (KIFтин варианты) колдонот. Бул механизм бorм базасында көрсөтүлгөн фактыларга жана эрежелерге негизделген тыянактарды алуу үчүн логикалык чынжырды түзө алат.

• D3web

  D3web - бул ачык булактуу семантикалык ой жүгүртүү механизми, аны иштеп чыгуу, сынап көрүү жана конкреттүү кырдаалга фактылык бorмди колдонуу. D3web бир катар татаал алгоритмдерди камтыйт. Расмий веб-сайтта сиз платформага кыскача киришүүнү таба аласыз, аны колдонуунун жана documentтердин көптөгөн мисалдары менен.

«Мен жасалма интеллект дээрлик гуманитардык дисциплина деп ойлойм. Чындыгында бул адамдын акыл-эсин, аң-сезимин түшүнүү аракетинен башка нерсе эмес”. Себастьян Трун, компьютердик orм боюнча эксперт жана Kitty Hawk корпорациясынын башчысы.

Нейрондук тармактар

• Neuroph

  Neuroph - Java тorнде жазылган нейрондук тармактарды түзүү жана машина үйрөнүүнү колдонуу үчүн ачык булак китепканасы.

  Neuroph колдонуучулары берилген GUI аркылуу же Java codeун колдонуп нейрон тармактарын түзө алышат. Neuroph веб- сайтында нейрондук тармактын чындыгында эмне экендигин жана анын кантип иштээрин кеңири түшүндүргөн documentтер бар.

• Deeplearning4j

  Deeplearning4j бул JVM үчүн терең үйрөнүү китепканасы, ал ошондой эле нейрон тармактарын түзүү үчүн API менен камсыз кылат. Deeplearning4j терең үйрөнүү жана нейрон тармактары боюнча бorмиңизди тереңдетүү үчүн көптөгөн окуу куралдарын жана теорияларды камсыз кылат .

Табигый тилди иштетүү

• 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

Жогоруда айтылгандай, AI - бул абдан кеңири тармак жана колдонууга абдан жөнөкөй жана ар кандай тиркемелерде жана ар кандай типтеги маселелерди чечүү үчүн пайдалуу боло турган көптөгөн алHowтар ​​жана системалар бар. Бүгүнкү күндө AI чөйрөсү абдан тездик менен өсүп жатат, демек, компаниялар AI технологиялары боюнча барган сайын квалификациялуу адистерге муктаж. Эгерде жогоруда саналып өткөн AI тиркемесинин сегменттери сизге кызыктуу көрүнсө, анда алар менен таанышууну кийинкиге калтырбаганыңыз оң - бул бorм жана көндүмдөр дээрлик пайдалуу болот.