جاوا اور اے آئی۔ کیا جاوا میں مصنوعی ذہانت لکھنا ممکن ہے؟

ہم IT مارکیٹ کے سب سے مشہور اور رجحان ساز مقامات میں جاوا کے استعمال کے بارے میں بات کرتے رہتے ہیں۔ ہم پہلے ہی لکھ چکے ہیں کہ جاوا کو انٹرنیٹ آف تھنگز ، کلاؤڈ سروسز ، بگ ڈیٹا اور بلاک چین میں کس طرح استعمال کیا جاتا ہے ۔ اگلا ایک اور انتہائی دلچسپ اور اہم مقام ہے - مصنوعی ذہانت (AI)۔ "مصنوعی ذہانت گوگل کا بہترین ورژن ہوگا۔ ایک کامل سرچ انجن جو انٹرنیٹ پر سب کچھ جانتا ہے، بالکل سمجھتا ہے کہ آپ کیا چاہتے ہیں اور آپ کو دیتا ہے۔ ابھی ہم اس سے کافی دور ہیں۔ لیکن ہم کام کر رہے ہیں اور آہستہ آہستہ اس خیال کو سمجھنے کے قریب ہو رہے ہیں۔" لیری پیج، گوگل کے شریک بانی۔

AI ترقی میں جاوا کیوں مقبول ہے؟

AI کے میدان میں بہت سی پروگرامنگ زبانیں استعمال ہوتی ہیں، لیکن جاوا بلاشبہ سب سے زیادہ مقبول ہے۔ خاص طور پر، جاوا کا استعمال مشین لرننگ، نیورل نیٹ ورکس، سرچ الگورتھم، جینیاتی پروگرامنگ اور ملٹی روبوٹک سسٹمز کے لیے حل تیار کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ AI پروجیکٹس کے لیے آبجیکٹ اورینٹیشن اور اسکیل ایبلٹی جیسی خصوصیات ضروری ہیں، جو جاوا کو ان کے لیے موزوں بناتی ہے۔ چونکہ آج AI ٹیکنالوجیز پہلے سے ہی کاروبار کے ذریعے فعال طور پر استعمال ہو رہی ہیں، اس لیے جاوا کی صلاحیتوں کی بہت زیادہ مانگ ہے، جس سے آپ ایپلیکیشن کا ایک ورژن بنا سکتے ہیں جو کئی پلیٹ فارمز پر کام کرے گا۔ AI پروگرامنگ میں جاوا کا ایک اور فائدہ مختلف قسم کے الگورتھم کو کوڈ کرنے کی صلاحیت ہے۔ اور جاوا کی دیگر طاقتیں اور فوائد، جن کا ہم پہلے ہی ایک سے زیادہ بار ذکر کر چکے ہیں، AI کی ترقی کے میدان میں مانگ میں ہیں۔ ان میں کوڈ بنانے اور ڈیبگ کرنے میں آسانی، بڑے پیمانے پر پروجیکٹس کے ساتھ آسان کام، آسان تصور، نیز سوئنگ اور SWT (اسٹینڈرڈ ویجیٹ ٹول کٹ) کی دستیابی شامل ہیں۔ یہ خصوصیات آپ کو پرکشش، پیچیدہ گرافکس اور انٹرفیس بنانے کی اجازت دیتی ہیں۔ "مصنوعی ذہانت ایک ناقابل یقین رفتار سے ترقی کر رہی ہے۔ جب تک کہ آپ کا AI پر کام کرنے والی سائنسدانوں کی ٹیموں سے براہ راست رابطہ نہ ہو، آپ کو اندازہ نہیں ہوگا کہ کتنی تیزی سے پیشرفت تیزی سے بڑھ رہی ہے۔" ایلون مسک، SpaceX اور Tesla Motors کے بانی۔

جاوا میں AI پروجیکٹس

جاوا کوڈ AI کے ایک یا دوسرے علاقے سے متعلق بہت سے پروجیکٹس کے ذریعہ استعمال کیا جاتا ہے۔ یہاں کچھ دلچسپ مثالیں ہیں۔

• آرکٹک سرکل کی تحقیق کے لیے موبائل روبوٹ

  جاوا API کا استعمال کرتے ہوئے، سائنسدانوں نے موبائل روبوٹ کی ایک رینج تیار کی ہے جو آرکٹک سرکل - گرین لینڈ اور انٹارکٹیکا میں تحقیق کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ بلاشبہ، دیگر موبائل خود مختار روبوٹس کی ترقی میں بھی جاوا ٹیکنالوجیز کا استعمال کیا جاتا ہے، لیکن آرکٹک سرکل کی تلاش کے لیے آلات کے معاملے میں، خاص طور پر انٹرنیٹ پر بہت ساری کھلی معلومات موجود ہیں۔

  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

یہ کہنا ضروری ہے کہ آج تقریباً کوئی بھی جاوا پروگرامر روایتی جاوا الگورتھم اور تصورات کی بنیادی معلومات کے ساتھ AI کے شعبے سے مخصوص ٹیکنالوجیز پر مبنی حل کو نافذ کر سکتا ہے۔ ایسا کرنے کے لیے، بہت ساری کھلی جاوا لائبریریاں موجود ہیں جو آپ کو بہت سے پیچیدہ افعال کو نافذ کرنے میں مدد کریں گی۔ یہ صرف واضح رہے کہ عام طور پر AI کافی وسیع فیلڈ ہے، اور آج ہم جاوا لائبریریوں کے بارے میں بات کریں گے جو AI کے سب سے مشہور مقامات میں ہیں، جیسے کہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ، مشین لرننگ، نیورل نیٹ ورکس وغیرہ۔

ماہر نظام

AI میں، ماہر نظام کمپیوٹر سسٹم ہیں جو انسانی فیصلہ سازی کی صلاحیتوں کی تقلید کرتے ہیں۔

• اپاچی جینا

  Apache Jena RDF ماڈل پر مبنی سیمنٹک ویب اور لنکڈ ڈیٹا ایپلی کیشنز بنانے کے لیے ایک کھلا جاوا فریم ورک ہے۔ Apache Jena کی آفیشل ویب سائٹ پر آپ RDF تفصیلات کی مختصر وضاحت کے ساتھ اس فریم ورک کو استعمال کرنے کے لیے ایک تفصیلی گائیڈ حاصل کر سکتے ہیں۔

• پاور لوم

  پاور لوم (پاور لوم نالج ریپریزنٹیشن اینڈ ریزننگ سسٹم) ذہین، علم پر مبنی ایپلی کیشنز بنانے کا ایک پلیٹ فارم ہے۔ پاورلوم ایک علمی نمائندگی کی زبان (KIF کا ایک قسم) استعمال کرتا ہے، جو قدرتی کٹوتی کے طریقہ کار پر مبنی ہے۔ یہ طریقہ کار علم کی بنیاد میں بیان کردہ حقائق اور قواعد کی بنیاد پر نتیجہ اخذ کرنے کے لیے ایک منطقی سلسلہ بنانے کے قابل ہے۔

• ڈی 3 ویب

  D3web ایک کھلا منبع سیمنٹک استدلال انجن ہے جس کی ترقی، جانچ، اور حقیقت پر مبنی علم کو مخصوص صورت حال میں لاگو کرنا ہے۔ D3web میں پیچیدہ الگورتھم کی ایک رینج شامل ہے۔ سرکاری ویب سائٹ پر آپ پلیٹ فارم کا ایک مختصر تعارف اس کے استعمال اور دستاویزات کی بہت سی مثالوں کے ساتھ حاصل کر سکتے ہیں۔

"میرے خیال میں مصنوعی ذہانت تقریباً ایک ہیومینٹی ڈسپلن ہے۔ درحقیقت یہ انسانی ذہانت اور انسانی شعور کو سمجھنے کی کوشش سے زیادہ کچھ نہیں ہے۔ سیبسٹین تھرون، کمپیوٹر سائنس کے ماہر اور کٹی ہاک کارپوریشن کے سربراہ۔

اعصابی نیٹ ورکس

• نیوروف

  نیوروف نیورل نیٹ ورکس بنانے اور مشین لرننگ استعمال کرنے کے لیے ایک اوپن سورس لائبریری ہے، جو جاوا میں لکھی گئی ہے۔

  نیوروف صارفین فراہم کردہ GUI کے ذریعے یا جاوا کوڈ کے ذریعے نیورل نیٹ ورک بنا سکتے ہیں۔ نیوروف ویب سائٹ پر ایسی دستاویزات موجود ہیں جو تفصیل سے یہ بھی بتاتی ہیں کہ نیورل نیٹ ورک اصل میں کیا ہے اور یہ کیسے کام کرتا ہے۔

• ڈیپ لرننگ 4 جے

  Deeplearning4j JVM کے لیے ایک گہری سیکھنے والی لائبریری ہے جو نیورل نیٹ ورک بنانے کے لیے ایک API بھی فراہم کرتی ہے۔ Deeplearning4j آپ کے گہرے سیکھنے اور نیورل نیٹ ورکس کے بارے میں معلومات کو گہرا کرنے کے لیے بہت سارے ٹیوٹوریلز اور تھیوری فراہم کرتا ہے ۔

نیچرل لینگویج پروسیسنگ

• اپاچی اوپن این ایل پی

  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

جیسا کہ اوپر ذکر کیا گیا ہے، AI ایک بہت وسیع فیلڈ ہے، اور یہاں بہت سارے فریم ورک اور سسٹمز ہیں جو استعمال کرنے میں کافی آسان ہیں اور مختلف قسم کی ایپلی کیشنز اور مختلف قسم کے مسائل کو حل کرنے میں کارآمد ثابت ہو سکتے ہیں۔ آج، AI ایپلیکیشن کا دائرہ بہت تیزی سے بڑھ رہا ہے، جس کا مطلب ہے کہ کمپنیوں کو AI ٹیکنالوجیز میں زیادہ سے زیادہ اہل ماہرین کی ضرورت ہے۔ اگر اوپر دیے گئے AI ایپلیکیشن کے سیگمنٹس آپ کے لیے دلچسپ معلوم ہوتے ہیں، تو بہتر ہے کہ ان سے واقفیت کو ترک نہ کیا جائے - یہ علم اور ہنر کام آنے کی تقریباً ضمانت ہے۔