ทำไม Java ถึงได้รับความนิยมในการพัฒนา AI?
มีภาษาโปรแกรมอยู่ไม่กี่ภาษาที่ใช้ในสาขา AI แต่ Java ก็เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Java ถูกใช้เพื่อสร้างโซลูชันสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียม อัลกอริธึมการค้นหา การเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม และระบบหลายหุ่นยนต์ คุณสมบัติต่างๆ เช่น การวางแนววัตถุและความสามารถในการปรับขนาดถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับโปรเจ็กต์ AI ซึ่งทำให้ Java เหมาะสมที่สุดสำหรับโปรเจ็กต์ AI เนื่องจากปัจจุบันเทคโนโลยี AI ได้ถูกนำไปใช้ในธุรกิจแล้ว ความสามารถของ Java จึงเป็นที่ต้องการอย่างมาก ทำให้คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันเวอร์ชันเดียวที่จะทำงานบนหลายแพลตฟอร์มได้ ข้อดีอีกประการหนึ่งของ Java ในการเขียนโปรแกรม AI คือความสามารถในการเขียนโค้ดอัลกอริทึมประเภทต่างๆ และจุดแข็งและข้อดีอื่น ๆ ของ Java ที่เรากล่าวไปแล้วมากกว่าหนึ่งครั้งนั้นเป็นที่ต้องการในด้านการพัฒนา AI หนึ่งในนั้นคือความง่ายในการสร้างและแก้ไขโค้ด การทำงานที่ไม่ซับซ้อนกับโปรเจ็กต์ขนาดใหญ่ การแสดงภาพที่ไม่ซับซ้อน ตลอดจนความพร้อมใช้งานของ Swing และ SWT (ชุดเครื่องมือวิดเจ็ตมาตรฐาน) คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยให้คุณสร้างกราฟิกและอินเทอร์เฟซที่สวยงามและซับซ้อนได้ “ปัญญาประดิษฐ์กำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็วอย่างไม่น่าเชื่อ เว้นแต่ว่าคุณได้ติดต่อโดยตรงกับทีมนักวิทยาศาสตร์ที่ทำงานเกี่ยวกับ AI คุณจะไม่มีทางรู้ได้เลยว่าความก้าวหน้ากำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในอัตราที่ใกล้เคียงกับเลขชี้กำลัง” อีลอน มัสก์ ผู้ก่อตั้ง SpaceX และ Tesla Motors
โครงการ AI ใน Java
โค้ด Java ถูกใช้โดยหลายโปรเจ็กต์ที่เกี่ยวข้องกับ AI อย่างใดอย่างหนึ่ง นี่คือตัวอย่างที่น่าสนใจบางส่วน-
หุ่นยนต์เคลื่อนที่สำหรับการวิจัย Arctic Circle
นักวิทยาศาสตร์ได้สร้างหุ่นยนต์เคลื่อนที่จำนวนหนึ่งที่ใช้สำหรับการวิจัยใน Arctic Circle ในกรีนแลนด์และแอนตาร์กติกาโดยใช้ Java API แน่นอนว่าเทคโนโลยี Java ยังใช้ในการพัฒนาหุ่นยนต์อัตโนมัติเคลื่อนที่อื่นๆ อีกด้วย แต่ในกรณีของอุปกรณ์สำหรับการสำรวจ Arctic Circle นั้น มีข้อมูลที่เปิดกว้างเป็นพิเศษบนอินเทอร์เน็ต
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).

ИИ библиотеки на Java
ต้องบอกว่าในปัจจุบันโปรแกรมเมอร์ Java เกือบทุกคนที่มีความชำนาญซึ่งมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับอัลกอริธึมและแนวคิด Java แบบดั้งเดิมสามารถใช้โซลูชันที่ใช้เทคโนโลยีบางอย่างจากสาขา AI ได้ เมื่อต้องการทำเช่นนี้ มีไลบรารี Java แบบเปิดจำนวนมากที่จะช่วยให้คุณใช้งานฟังก์ชันที่ค่อนข้างซับซ้อนได้ ควรสังเกตว่า AI โดยทั่วไปเป็นสาขาที่ค่อนข้างกว้าง และวันนี้เราจะพูดถึงไลบรารี Java ในช่อง AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียม ฯลฯระบบผู้เชี่ยวชาญ
ใน AI ระบบผู้เชี่ยวชาญคือระบบคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบความสามารถในการตัดสินใจของมนุษย์- อาปาเช่ เจน่า
Apache Jena เป็นเฟรมเวิร์ก Java แบบเปิดสำหรับการสร้างเว็บเชิงความหมายและแอปพลิเคชันข้อมูลที่เชื่อมโยงตามโมเดล RDF บนเว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ Apache Jenaคุณสามารถดูคำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับการใช้เฟรมเวิร์กนี้พร้อมคำอธิบายสั้นๆ เกี่ยวกับข้อกำหนด RDF
- พาวเวอร์ลูม
PowerLoom (ระบบการนำเสนอความรู้และการใช้เหตุผลของ PowerLoom) เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่อิงความรู้ PowerLoom ใช้ภาษาการนำเสนอความรู้ (ตัวแปรของ KIF) ซึ่งใช้กลไกการอนุมานตามธรรมชาติ กลไกนี้สามารถสร้างห่วงโซ่เชิงตรรกะเพื่อให้ได้ข้อสรุปตามข้อเท็จจริงและกฎเกณฑ์ที่ระบุในฐานความรู้
-
D3web
D3web เป็นเครื่องมือการให้เหตุผลเชิงความหมายแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการพัฒนา ทดสอบ และนำความรู้ข้อเท็จจริงไปใช้กับสถานการณ์เฉพาะ D3web มีอัลกอริธึมที่ซับซ้อนมากมาย บนเว็บไซต์อย่างเป็นทางการคุณจะพบคำแนะนำสั้นๆ เกี่ยวกับแพลตฟอร์มพร้อมตัวอย่างการใช้งานและเอกสารประกอบมากมาย
โครงข่ายประสาทเทียม
-
นิวโรฟ
Neurophเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมและการใช้การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเขียนด้วยภาษา Java
ผู้ใช้ Neuroph สามารถสร้างโครงข่ายประสาทเทียมผ่าน GUI ที่ให้มาหรือใช้โค้ด Java มีเอกสารประกอบ ในเว็บไซต์ Neuroph ที่อธิบายรายละเอียดว่าแท้จริงแล้วโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไรและทำงานอย่างไร
-
การเรียนรู้เชิงลึก4j
Deeplearning4jเป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับ JVM ซึ่งมี API สำหรับการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมด้วย Deeplearning4j มีบทเรียนและทฤษฎีมากมายเพื่อเพิ่มพูนความรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
-
อาปาเช่ โอเพ่นเอ็นแอลพี
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.

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.
GO TO FULL VERSION