Java và AI. Có thể viết trí tuệ nhân tạo bằng Java không?

Chúng tôi tiếp tục nói về việc sử dụng Java trong các lĩnh vực đang thịnh hành và hấp dẫn nhất trên thị trường CNTT. Chúng tôi đã viết về cách Java được sử dụng trong Internet of Things , dịch vụ đám mây , dữ liệu lớn và chuỗi khối . Một lĩnh vực cực kỳ thú vị và quan trọng khác sắp xuất hiện – trí tuệ nhân tạo (AI). “Trí tuệ nhân tạo sẽ là phiên bản hoàn hảo của Google. Một công cụ tìm kiếm hoàn hảo biết mọi thứ trên Internet, hiểu rõ những gì bạn muốn và cung cấp nó cho bạn. Hiện tại chúng ta vẫn còn khá xa so với điều này. Nhưng chúng tôi đang làm việc và đang dần tiến gần hơn tới việc hiện thực hóa ý tưởng này.” Larry Page, đồng sáng lập Google.

Tại sao Java phổ biến trong phát triển AI?

Có khá nhiều ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong lĩnh vực AI, nhưng Java chắc chắn là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất. Đặc biệt, Java được sử dụng để tạo ra các giải pháp cho machine learning, mạng lưới thần kinh, thuật toán tìm kiếm, lập trình di truyền và hệ thống đa robot. Các tính năng như hướng đối tượng và khả năng mở rộng rất cần thiết cho các dự án AI, khiến Java trở thành sự lựa chọn hoàn hảo cho chúng. Vì ngày nay công nghệ AI đã được doanh nghiệp sử dụng tích cực nên nhu cầu về Java rất lớn, cho phép bạn tạo một phiên bản ứng dụng duy nhất có thể hoạt động trên nhiều nền tảng. Một ưu điểm khác của Java trong lập trình AI là khả năng mã hóa các loại thuật toán khác nhau. Và các điểm mạnh và lợi thế khác của Java, mà chúng tôi đã nhiều lần đề cập, đang được yêu cầu trong lĩnh vực phát triển AI. Trong số đó có khả năng dễ dàng tạo và gỡ lỗi mã, đơn giản hóa công việc với các dự án quy mô lớn, trực quan hóa đơn giản hóa cũng như tính khả dụng của Swing và SWT (Bộ công cụ tiện ích tiêu chuẩn). Những tính năng này cho phép bạn tạo các giao diện và đồ họa phức tạp, hấp dẫn. “Trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc. Trừ khi bạn có liên hệ trực tiếp với các nhóm nhà khoa học đang nghiên cứu về AI, bạn sẽ không biết được tốc độ phát triển nhanh đến mức nào – tiến độ đang tăng lên với tốc độ gần như theo cấp số nhân.” Elon Musk, người sáng lập SpaceX và Tesla Motors.

Dự án AI trong Java

Mã Java được sử dụng bởi nhiều dự án liên quan đến lĩnh vực này hoặc lĩnh vực khác của AI. Dưới đây là một số ví dụ thú vị.

• Robot di động phục vụ nghiên cứu Vòng Bắc Cực

  Bằng cách sử dụng API Java, các nhà khoa học đã tạo ra một loạt robot di động được sử dụng để nghiên cứu ở Vòng Bắc Cực - ở Greenland và Nam Cực. Tất nhiên, công nghệ Java cũng được sử dụng để phát triển các robot tự động di động khác, nhưng đối với các thiết bị khám phá Vòng Bắc Cực, đặc biệt có rất nhiều thông tin mở trên 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

Phải nói rằng ngày nay hầu như bất kỳ lập trình viên Java hiểu biết nào có kiến ​​thức cơ bản về các khái niệm và thuật toán Java truyền thống đều có thể triển khai các giải pháp dựa trên một số công nghệ nhất định từ lĩnh vực AI. Để làm được điều này, có rất nhiều thư viện Java mở sẽ giúp bạn triển khai nhiều hàm khá phức tạp. Chỉ cần lưu ý rằng AI nói chung là một lĩnh vực khá rộng và hôm nay chúng ta sẽ nói về các thư viện Java trong các lĩnh vực AI phổ biến nhất, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mạng thần kinh, v.v.

Những hệ thống chuyên gia

Trong AI, hệ thống chuyên gia là hệ thống máy tính mô phỏng khả năng ra quyết định của con người.

• Apache Jena

  Apache Jena là một khung công tác Java mở để xây dựng các ứng dụng dữ liệu liên kết và web ngữ nghĩa dựa trên mô hình RDF. Trên trang web chính thức của Apache Jena, bạn có thể tìm thấy hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng khung này cùng với mô tả ngắn gọn về đặc tả RDF.

• PowerLoom

  PowerLoom (Hệ thống lý luận và biểu diễn tri thức PowerLoom) là một nền tảng để tạo các ứng dụng thông minh, dựa trên tri thức. PowerLoom sử dụng ngôn ngữ biểu diễn tri thức (một biến thể của KIF), dựa trên cơ chế suy luận tự nhiên. Cơ chế này có thể tạo ra một chuỗi logic để đưa ra kết luận dựa trên các sự kiện và quy tắc được chỉ định trong cơ sở tri thức.

• D3web

  D3web là một công cụ lý luận ngữ nghĩa mã nguồn mở để phát triển, thử nghiệm và áp dụng kiến ​​thức thực tế vào một tình huống cụ thể. D3web bao gồm một loạt các thuật toán phức tạp. Trên trang web chính thức, bạn có thể tìm thấy phần giới thiệu ngắn gọn về nền tảng này với nhiều ví dụ về cách sử dụng và tài liệu của nó.

“Tôi nghĩ trí tuệ nhân tạo gần như là một môn học nhân văn. Trên thực tế, nó không gì khác hơn là một nỗ lực nhằm tìm hiểu trí thông minh và ý thức của con người.” Sebastian Thrun, chuyên gia khoa học máy tính và người đứng đầu Tập đoàn Kitty Hawk.

Mạng lưới thần kinh

• thần kinh

  Neuroph là một thư viện mã nguồn mở để tạo mạng lưới thần kinh và sử dụng máy học, được viết bằng Java.

  Người dùng Neuroph có thể tạo mạng thần kinh thông qua GUI được cung cấp hoặc sử dụng mã Java. Có tài liệu trên trang web Neuroph cũng giải thích chi tiết mạng lưới thần kinh thực sự là gì và nó hoạt động như thế nào.

• Deeplearning4j

  Deeplearning4j là một thư viện deep learning dành cho JVM, thư viện này cũng cung cấp API để tạo mạng nơ-ron. Deeplearning4j cung cấp nhiều hướng dẫn và lý thuyết để nâng cao kiến ​​thức của bạn về học sâu và mạng lưới thần kinh .

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• 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

Như đã đề cập ở trên, AI là một lĩnh vực rất rộng và có rất nhiều khung và hệ thống sử dụng khá đơn giản và có thể hữu ích trong nhiều ứng dụng cũng như để giải quyết các loại vấn đề khác nhau. Ngày nay, phạm vi của AI đang phát triển rất nhanh, điều đó có nghĩa là các công ty ngày càng cần nhiều chuyên gia có trình độ về công nghệ AI. Nếu các phân đoạn ứng dụng AI được liệt kê ở trên có vẻ thú vị với bạn, thì tốt hơn hết bạn đừng nên trì hoãn việc làm quen với chúng - kiến ​​thức và kỹ năng này gần như đảm bảo sẽ hữu ích.