Java dan AI. Adakah mungkin untuk menulis kecerdasan buatan di Jawa?

Kami terus bercakap tentang penggunaan Java dalam niche paling hangat dan trending dalam pasaran IT. Kami telah pun menulis tentang cara Java digunakan dalam Internet Perkara , perkhidmatan awan , data besar dan rantaian blok . Satu lagi niche yang sangat menarik dan penting akan datang - kecerdasan buatan (AI). “Kecerdasan buatan akan menjadi versi Google yang sempurna. Enjin carian sempurna yang mengetahui segala-galanya di Internet, memahami dengan sempurna apa yang anda mahukan dan memberikannya kepada anda. Sekarang ini kita masih agak jauh dari ini. Tetapi kami sedang berusaha dan semakin hampir untuk merealisasikan idea ini.” Larry Page, pengasas bersama Google.

Mengapa Java popular dalam pembangunan AI?

Terdapat beberapa bahasa pengaturcaraan yang digunakan dalam bidang AI, tetapi Java sudah pasti salah satu yang paling popular. Khususnya, Java digunakan untuk mencipta penyelesaian untuk pembelajaran mesin, rangkaian saraf, algoritma carian, pengaturcaraan genetik dan sistem berbilang robot. Ciri seperti orientasi objek dan kebolehskalaan adalah penting untuk projek AI, menjadikan Java sesuai untuknya. Memandangkan hari ini teknologi AI sudah digunakan secara aktif oleh perniagaan, keupayaan Java sangat diperlukan, membolehkan anda mencipta satu versi aplikasi yang akan berfungsi pada beberapa platform. Satu lagi kelebihan Java dalam pengaturcaraan AI ialah keupayaan untuk mengekod pelbagai jenis algoritma. Dan kekuatan dan kelebihan Java yang lain, yang telah kami sebutkan lebih daripada sekali, adalah permintaan dalam bidang pembangunan AI. Antaranya ialah kemudahan mencipta dan menyahpepijat kod, kerja dipermudahkan dengan projek berskala besar, visualisasi dipermudahkan, serta ketersediaan Swing dan SWT (Standard Widget Toolkit). Ciri-ciri ini membolehkan anda mencipta grafik dan antara muka yang menarik dan kompleks. “Kecerdasan buatan berkembang pada kadar yang luar biasa. Melainkan anda mempunyai hubungan langsung dengan pasukan saintis yang bekerja pada AI, anda tidak tahu betapa pantas—kemajuan berkembang pada kadar yang hampir dengan eksponen." Elon Musk, pengasas SpaceX dan Tesla Motors.

projek AI di Jawa

Kod Java digunakan oleh banyak projek yang berkaitan dengan satu atau lain kawasan AI. Berikut adalah beberapa contoh yang menarik.

• Robot mudah alih untuk penyelidikan Bulatan Artik

  Menggunakan Java API, saintis telah mencipta rangkaian robot mudah alih yang digunakan untuk penyelidikan di Bulatan Artik - di Greenland dan Antartika. Sudah tentu, teknologi Java juga digunakan dalam pembangunan robot autonomi mudah alih yang lain, tetapi dalam hal peranti untuk meneroka Bulatan Artik, terdapat banyak maklumat terbuka terutamanya 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 bahawa hari ini hampir mana-mana pengaturcara Java yang bijak dengan pengetahuan asas tentang algoritma dan konsep Java tradisional boleh melaksanakan penyelesaian berdasarkan teknologi tertentu dari bidang AI. Untuk melakukan ini, terdapat banyak perpustakaan Java terbuka yang akan membantu anda melaksanakan banyak fungsi yang agak kompleks. Perlu diingatkan bahawa AI secara amnya adalah bidang yang agak luas, dan hari ini kita akan bercakap tentang perpustakaan Java dalam niche AI ​​yang paling popular, seperti pemprosesan bahasa semula jadi, pembelajaran mesin, rangkaian saraf, dll.

Sistem pakar

Dalam AI, sistem pakar ialah sistem komputer yang meniru kebolehan manusia membuat keputusan.

• Apache Jena

  Apache Jena ialah rangka kerja Java terbuka untuk membina web semantik dan aplikasi data terpaut berdasarkan model RDF. Di laman web rasmi Apache Jena anda boleh mendapatkan panduan terperinci untuk menggunakan rangka kerja ini dengan penerangan ringkas tentang spesifikasi RDF.

• PowerLoom

  PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) ialah platform untuk mencipta aplikasi pintar berasaskan pengetahuan. PowerLoom menggunakan bahasa perwakilan pengetahuan (varian KIF), yang berdasarkan mekanisme potongan semula jadi. Mekanisme ini mampu mencipta rantaian logik untuk mendapatkan kesimpulan berdasarkan fakta dan peraturan yang ditetapkan dalam pangkalan pengetahuan.

• D3web

  D3web ialah enjin penaakulan semantik sumber terbuka untuk membangun, menguji dan menggunakan pengetahuan fakta pada situasi tertentu. D3web merangkumi pelbagai algoritma yang kompleks. Di laman web rasmi anda boleh menemui pengenalan ringkas kepada platform dengan banyak contoh penggunaan dan dokumentasinya.

“Saya fikir kecerdasan buatan adalah hampir satu disiplin kemanusiaan. Malah, ia tidak lebih daripada percubaan untuk memahami kecerdasan manusia dan kesedaran manusia." Sebastian Thrun, pakar sains komputer dan ketua Kitty Hawk Corporation.

Rangkaian saraf

• Neurof

  Neuroph ialah perpustakaan sumber terbuka untuk mencipta rangkaian saraf dan menggunakan pembelajaran mesin, yang ditulis dalam Java.

  Pengguna Neuroph boleh mencipta rangkaian saraf melalui GUI yang disediakan atau menggunakan kod Java. Terdapat dokumentasi di laman web Neuroph yang turut menerangkan secara terperinci apa sebenarnya rangkaian saraf dan cara ia berfungsi.

• Pembelajaran mendalam4j

  Deeplearning4j ialah perpustakaan pembelajaran mendalam untuk JVM yang turut menyediakan API untuk mencipta rangkaian saraf. Deeplearning4j menyediakan pelbagai tutorial dan teori untuk memperdalam pengetahuan anda tentang pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf .

Pemprosesan Bahasa Semulajadi

• 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 yang dinyatakan di atas, AI ialah bidang yang sangat luas, dan terdapat sejumlah besar rangka kerja dan sistem yang agak mudah untuk digunakan dan boleh berguna dalam pelbagai jenis aplikasi dan untuk menyelesaikan pelbagai jenis masalah. Hari ini, skop AI berkembang dengan sangat cepat, yang bermaksud syarikat memerlukan lebih ramai pakar yang berkelayakan dalam teknologi AI. Jika segmen aplikasi AI yang disenaraikan di atas kelihatan menarik kepada anda, adalah lebih baik untuk tidak menangguhkan berkenalan dengan mereka - pengetahuan dan kemahiran ini hampir dijamin berguna.