Java i sztuczna inteligencja. Czy można napisać sztuczną inteligencję w Javie?

Kontynuujemy dyskusję na temat wykorzystania Java w najgorętszych i najpopularniejszych niszach rynku IT. O tym, jak Java jest wykorzystywana w Internecie Rzeczy , usługach chmurowych , big data i blockchainie pisaliśmy już . Nadchodzi kolejna niezwykle interesująca i ważna nisza – sztuczna inteligencja (AI). „Sztuczna inteligencja będzie idealną wersją Google. Doskonała wyszukiwarka, która wie wszystko w Internecie, doskonale rozumie, czego chcesz i daje Ci to. Na razie wciąż jesteśmy od tego dość dalecy. Ale pracujemy i stopniowo jesteśmy coraz bliżej realizacji tego pomysłu.” Larry Page, współzałożyciel Google’a.

Dlaczego Java jest popularna w rozwoju AI?

Języków programowania wykorzystywanych w obszarze AI jest sporo, jednak Java jest niewątpliwie jednym z najpopularniejszych. W szczególności Java wykorzystywana jest do tworzenia rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego, sieci neuronowych, algorytmów wyszukiwania, programowania genetycznego i systemów multirobotycznych. Funkcje takie jak orientacja obiektowa i skalowalność są niezbędne w projektach AI, dzięki czemu Java idealnie do nich pasuje. Ponieważ dziś technologie AI są już aktywnie wykorzystywane w biznesie, istnieje duże zapotrzebowanie na możliwości Java, które pozwalają stworzyć jedną wersję aplikacji, która będzie działać na kilku platformach. Kolejną zaletą Java w programowaniu AI jest możliwość kodowania różnego rodzaju algorytmów. Inne mocne strony i zalety Javy, o których wspominaliśmy już niejeden raz, są pożądane w dziedzinie rozwoju sztucznej inteligencji. Należą do nich łatwość tworzenia i debugowania kodu, uproszczona praca z projektami na dużą skalę, uproszczona wizualizacja, a także dostępność Swing i SWT (Standard Widget Toolkit). Funkcje te pozwalają na tworzenie atrakcyjnej, złożonej grafiki i interfejsów. „Sztuczna inteligencja rozwija się w niesamowitym tempie. Jeśli nie masz bezpośredniego kontaktu z zespołami naukowców pracujących nad sztuczną inteligencją, nie masz pojęcia, jak szybko – postęp rośnie w tempie niemal wykładniczym”. Elon Musk, założyciel SpaceX i Tesla Motors.

Projekty AI w Javie

Kod Java jest używany w wielu projektach związanych z tym lub innym obszarem AI. Oto kilka interesujących przykładów.

• Roboty mobilne do badań koła podbiegunowego

  Korzystając z Java API, naukowcy stworzyli szereg robotów mobilnych, które wykorzystywane są do badań za kołem podbiegunowym – na Grenlandii i Antarktydzie. Oczywiście technologie Java wykorzystywane są także przy tworzeniu innych mobilnych robotów autonomicznych, jednak w przypadku urządzeń do eksploracji koła podbiegunowego szczególnie dużo otwartych informacji jest w Internecie.

  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 kodовыми модулями, которые прилагаются для создания информационного потока. Новые компоненты могут быть добавлены Lub 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 kodом, 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.

  Teraz 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 Jak Alicebot Lub 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 zamiast искусственного интеллекта я бы называла ее дополненным интеллектом.” Джинни Рометти (Ginni Rometty), СЕО компании IBM

ИИ библиотеки на Java

Trzeba powiedzieć, że dziś niemal każdy doświadczony programista Java, posiadający podstawową wiedzę na temat tradycyjnych algorytmów i koncepcji Java, jest w stanie wdrożyć rozwiązania oparte na określonych technologiach z zakresu AI. Aby to zrobić, istnieje wiele otwartych bibliotek Java, które pomogą Ci zaimplementować wiele dość złożonych funkcji. Należy jedynie zaznaczyć, że sztuczna inteligencja w ogóle jest dość szeroką dziedziną, a dziś porozmawiamy o bibliotekach Java w najpopularniejszych niszach AI, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe, sieci neuronowe itp.

Systemy eksperckie

W sztucznej inteligencji systemy ekspertowe to systemy komputerowe, które naśladują ludzkie zdolności decyzyjne.

• Apacz Jena

  Apache Jena to otwarta platforma Java do tworzenia semantycznych aplikacji sieciowych i aplikacji z połączonymi danymi w oparciu o model RDF. Na oficjalnej stronie Apache Jena można znaleźć szczegółowy przewodnik korzystania z tego frameworka wraz z krótkim opisem specyfikacji RDF.

• PowerLoom

  PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) to platforma do tworzenia inteligentnych aplikacji opartych na wiedzy. PowerLoom wykorzystuje język reprezentacji wiedzy (odmiana KIF), który opiera się na naturalnym mechanizmie dedukcji. Mechanizm ten jest w stanie stworzyć logiczny łańcuch wyciągania wniosków na podstawie faktów i reguł określonych w bazie wiedzy.

• D3web

  D3web to silnik wnioskowania semantycznego typu open source, służący do opracowywania, testowania i stosowania wiedzy opartej na faktach w konkretnej sytuacji. D3web zawiera szereg złożonych algorytmów. Na oficjalnej stronie można znaleźć krótkie wprowadzenie do platformy z wieloma przykładami jej użycia oraz dokumentacją.

„Myślę, że sztuczna inteligencja jest niemal dyscypliną humanistyczną. W rzeczywistości jest to nic innego jak próba zrozumienia ludzkiej inteligencji i ludzkiej świadomości.” Sebastian Thrun, ekspert w dziedzinie informatyki i szef Kitty Hawk Corporation.

Sieci neuronowe

• Neurof

  Neuroph to biblioteka open source do tworzenia sieci neuronowych i wykorzystania uczenia maszynowego, napisana w Javie.

  Użytkownicy Neuropha mogą tworzyć sieci neuronowe za pomocą dostarczonego interfejsu GUI lub kodu Java. Na stronie internetowej Neuroph znajduje się dokumentacja , która również szczegółowo wyjaśnia, czym właściwie jest sieć neuronowa i jak działa.

• Głębokie uczenie się4j

  Deeplearning4j to biblioteka do głębokiego uczenia się dla JVM, która udostępnia również interfejs API do tworzenia sieci neuronowych. Deeplearning4j zapewnia bogactwo samouczków i teorii pozwalających pogłębić wiedzę na temat głębokiego uczenia się i sieci neuronowych .

Przetwarzanie języka naturalnego

• Apache OpenNLP

  Apache OpenNLP — это основанный на технологии машинного обучения инструментарий для обработки текста на естественном языке. На сайте есть dokumentация с информацией о том, Jak 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 dokumentацию с туториалами по возможностям применения Java-ML с примерами kodа.

• Weka

  Weka — это коллекция алгоритмов машинного обучения, которые можно применять непосредственно к датасету через предоставленный графический интерфейс Lub 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 dokumentацию 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 dokumentацией и примерами его применения.

Вместо эпилога

Jak wspomniano powyżej, sztuczna inteligencja to bardzo szeroka dziedzina i istnieje ogromna liczba frameworków i systemów, które są dość proste w użyciu i mogą być przydatne w wielu różnych zastosowaniach i rozwiązywaniu różnego rodzaju problemów. Obecnie zakres AI rośnie bardzo szybko, co powoduje, że firmy potrzebują coraz większej liczby wykwalifikowanych specjalistów w zakresie technologii AI. Jeżeli wymienione powyżej segmenty zastosowań AI wydały Ci się interesujące, lepiej nie zwlekać z zapoznaniem się z nimi – ta wiedza i umiejętności z pewnością się przydadzą.