Java: лучший ли это язык для искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект десятилетиями волновал умы всего мира. Вы можете найти прототипы ИИ в многочисленных научно-фантастических книгах и фильмах. Сегодня алгоритмы ИИ абсолютно реальны и служат различным практическим целям. В этом сообщении блога мы говорим о языках программирования (в частности, Java), используемых для разработки программ искусственного интеллекта.

Запустите свое решение Java сегодня с нашей командой высококвалифицированных Java-инженеров

Вдохновляющая статистика ИИ

Стремление к созданию искусственного мозга было вдохновлено естественными процессами человеческого мозга. Постепенно идея превратилась в научную концепцию и послужила толчком к созданию практических интеллектуальных технологий. На данный момент разработчики ИИ добились отличных результатов. Возьмем, к примеру, AlphaGo — компьютерную программу, которая обыграла всех профессиональных игроков, играя в сложнейшую настольную игру Го.

Сила технологии искусственного интеллекта все еще непостижима. Его потенциальные возможности заставляют все больше компаний внедрять когнитивные технологии в свои процессы.

Прогнозы экспертов относительно развития рынка ИИ достаточно оптимистичны. IDC прогнозирует, что мировые расходы на системы искусственного интеллекта достигнут $79,2 млрд к 2022 году, а доходы, по данным Statista, будут активно расти и достигнут $59 млрд к 2025 году.

Предприниматель-миллиардер Марк Кьюбан уверен, что ведущие страны сейчас участвуют в гонке ИИ, и победитель, овладевший технологией, будет править миром.

Практическое применение ИИ

Искусственный интеллект — это общий термин, который охватывает несколько технологий: машинное обучение и мышление, глубокое обучение, нейронные сети, обработку естественного языка (NLP), биометрию, чат-боты, цифровые двойники, компьютерное зрение, распознавание и генерацию голоса и многое другое.

Эти технологии можно применять практически в любой отрасли, от продаж и здравоохранения до производства и аэрокосмической отрасли, привнося значительные изменения и создавая новые бизнес-модели. Практическое применение ИИ в разных организациях можно разделить на три категории:

• Услуги и продукты
• Процессы
• Инсайты

Языки программирования искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — это огромная и растущая научная область. Сторона разработки решений ИИ довольно сложна и может потребовать различных инструментов и языков. Определить лучший язык программирования для ИИ действительно сложно, потому что у каждой компании есть свои требования к каждому конкретному проекту.

Читайте также: 10 лучших языков программирования и варианты их использования

Среди широкого спектра языков программирования есть как специализированные языки, используемые для конкретных технологий ИИ, так и общие, используемые для более общей разработки ИИ. Выбор языка кодирования зависит от функциональных требований к необходимому программному обеспечению ИИ.

Специализированные языки

IPL (язык обработки информации) был первым языком высокого уровня, созданным для целей ИИ в 1956 году. Современные разработчики используют некоторые функции IPL, такие как списки, рекурсия, функции высшего порядка, символы и генераторы.

АИМЛ (язык разметки искусственного интеллекта) основан на XML и используется для создания агентов естественного языка или чат-ботов. Он состоит из категорий, содержащих шаблоны ввода пользователя и шаблоны возможных ответов на шаблоны. Категории составляют фундаментальную единицу знания для этого языка.

Болтовня — это объектно-ориентированный язык программирования с невероятно простым синтаксисом, созданный в 1970-х годах и используемый для программирования ИИ.В настоящее время Smalltalk по-прежнему популярен среди разработчиков. Хотя сообщество довольно маленькое, оно регулярно выпускает библиотеки для нейронных сетей, НЛП, обработки изображений, генетических алгоритмов и многого другого.

Общие языки

Питон является лидером среди языков разработки ИИ. Он имеет простой синтаксис высокого уровня и большое количество библиотек. Python поддерживает объектно-ориентированный, функциональный и процедурный стили программирования. С Python вы можете идеально создавать нейронные сети и решения для машинного обучения, а также тестировать алгоритмы и решать проблемы NLP.

С++ является одним из самых быстрых языков и безупречно подходит для высокоскоростных программ искусственного интеллекта. C++ работает на основе объектно-ориентированных принципов. Он обеспечивает высокий уровень абстракции и набор стандартных библиотек шаблонов (STL). Он в основном используется для машинного обучения и построения нейронных сетей.

ЛИСП является вторым старейшим языком программирования высокого уровня в мире. Он по-прежнему широко используется в проектах машинного обучения и индуктивной логики благодаря своим уникальным функциям:

• Возможность создания доменного уровня абстракции
• Адаптивность к проблемам клиентов
• Возможности быстрого прототипирования
• Эффективное кодирование благодаря компиляторам
• Автоматический сбор мусора
• Поддержка символьных выражений
• Интерактивная оценка компонентов и перекомпиляция файлов во время работы программы

Пролог является декларативным языком программирования, что означает, что логика любой программы описывается фактами и правилами. В области искусственного интеллекта Пролог может создавать экспертные системы и логические программы для решения задач. Основными функциями являются сопоставление с образцом, древовидная структура данных, быстрое прототипирование и автоматический поиск с возвратом.

Как видите, определение лучшего языка программирования для искусственного интеллекта может стать настоящей проблемой.

Java и искусственный интеллект

Единого, индивидуального языка для искусственного интеллекта еще не придумали.Тем не менее, разработчики добиваются отличных результатов, используя существующие инструменты.

Во многих случаях Java можно назвать лучшим языком для проектов ИИ. В общем, это один из самых любимых и часто используемых программистами языков. Если мы возьмем программирование искусственного интеллекта на Java, то оно в основном используется для создания решений для машинного обучения, нейронных сетей, алгоритмов поиска, генетического программирования и систем с несколькими роботами.

Java является объектно-ориентированным и масштабируемым, что является обязательными функциями для проектов ИИ. Технология виртуальных машин делает Java переносимой, удобной в сопровождении и прозрачной. Это позволяет вам создать единую версию приложения, которая будет работать на всех платформах с поддержкой Java, повышая ценность вашего бизнеса.

Поскольку искусственный интеллект тесно связан с алгоритмами, еще одним преимуществом Java в программировании ИИ является возможность кодирования различных типов алгоритмов.

Java — хороший выбор для крупномасштабных проектов. Он имеет встроенный сборщик мусора, который автоматически удаляет ненужные данные, облегчает визуализацию и включает Swing и Standard Widget Toolkit. Эти инструменты создают привлекательную графику и интерфейсы.

Еще одна сильная сторона — обширное сообщество Java, насчитывающее миллионы участников по всему миру. Даже новичок может легко научиться и создавать эффективные решения, так как всегда есть кто-то, кто может ответить на ваши вопросы. Кроме того, тысячи полезных руководств доступны в Интернете бесплатно.

Однако в некоторых отношениях Java проигрывает другим языкам. Он имеет более низкую скорость выполнения и более высокое время отклика по сравнению с C++. Хотя Java является мультиплатформенной, для работы на старых платформах требуется значительная корректировка программного и аппаратного обеспечения. На данный момент Java является незрелым языком ИИ, и в настоящее время ведутся разработки.

• Масштабируемость
• Кроссплатформенность
• Простота в освоении и использовании
• Легко отлаживать
• Алгоритмы, которые легко кодировать
• Встроенный сборщик мусора
• Набор инструментов Swing и Standard Widget
• Обеспечивает лучшее взаимодействие с пользователем
• Упрощенная работа с масштабными проектами
• Надежное сообщество
• Несколько бесплатных руководств

Недостатки:

• Медленнее, чем С++
• Требовать изменений при работе на старых платформах
• Незрелый язык ИИ

Ни один язык не может предложить идеальное соотношение цены и времени, но Java стремится к совершенству. Программирование ИИ на Java имеет больше преимуществ, чем недостатков, поэтому вы можете смело использовать его для разработки интеллектуальных продуктов.

Как программировать ИИ на Java

Чтобы начать внедрять ИИ, вы должны иметь базовые знания о традиционных алгоритмах и концепциях. Изучите их с помощью онлайн-курсов, специализированных книг и веб-сайтов. Теоретическая основа ИИ необходима для использования библиотек ИИ Java, которые чрезвычайно полезны для разработчиков.

Библиотеки ИИ в Java

Существует большое количество библиотек Java AI. Взгляните на список фреймворков и платформ для самых популярных областей.

Для экспертных систем

Апач Йена — фреймворк для создания веб-приложений и приложений связанных данных.

Ткацкий станок — платформа для создания приложений и систем рассуждений, основанных на знаниях.

d3web — механизм рассуждений с множеством алгоритмов для решения поставленных задач.

Глаз — механизм рассуждений для выполнения полуобратных рассуждений.

Твити — набор фреймворков для логических аспектов ИИ и представления знаний.

Для нейронных сетей

Невроф — фреймворк с открытым исходным кодом для создания нейронных сетей.

Глубокое обучение4j — библиотека глубокого обучения для JVM, которая также предоставляет API для создания нейронных сетей.

Для обработки естественного языка

Apache OpenNLP — набор инструментов для обработки текста на естественном языке.

Стэнфордское ядроНЛП — фреймворк для выполнения задач НЛП.

Для машинного обучения

Java-ML — набор алгоритмов машинного обучения.

РапидМайнер — платформа для обработки данных, предоставляющая алгоритмы машинного обучения через графический интерфейс и Java API.

Weka — набор алгоритмов машинного обучения.

Энког — сборник продвинутых алгоритмов.

Для генетических алгоритмов

Дженетикс — продвинутый генетический алгоритм.

Часовщик — основа для реализации генетических алгоритмов.

ECJ 23 — исследовательская структура с поддержкой генетических алгоритмов.

JGAP (Пакет генетических алгоритмов Java) — компонент генетического программирования.

Ева — простая структура эволюционного алгоритма ООП.

Для автоматического программирования

Спринг Ру — легкий инструмент разработчика.

Акселео — генератор кода для Eclipse, который создает код из моделей EMF.

Наш Java-разработчик Ольга Шираева имеет личную рекомендацию наиболее подходящей библиотеки ИИ на Java. Ознакомьтесь с мнением нашего эксперта ниже.

OpenCV — важная библиотека Computer Vision для Java. Он написан на C++ и адаптирован для вызова функций на Java, Python и других языках из DLL. OpenCV — это библиотека «номер один» для всех инженеров по компьютерному зрению.

Это помогает пользователям работать с изображениями. Предварительная и постобработка изображений обычно выполняется с помощью этой библиотеки. Более того, OpenCV содержит огромное количество алгоритмов компьютерного зрения и методов оптимизации. Например, мы можем классифицировать наши входные данные с помощью различных алгоритмов кластеризации и классификации из OpenCV (например, машина опорных векторов [SVM] или K ближайших соседей [KNN]). Или мы можем извлечь ключевые точки из изображений с помощью классических алгоритмов, используемых для поиска признаков на изображении.

Кроме того, OpenCV содержит классические морфологические преобразования и другие основные алгоритмы обработки изображений. С помощью этой библиотеки мы даже можем выполнять алгоритмы обнаружения и отслеживания движущихся объектов. И, наконец, OpenCV позволяет нам обучать нейронную сеть в произвольной среде. Затем мы можем загрузить и использовать его в другой среде.

Сделайте свой бизнес интеллектуальным

Нет однозначного ответа, какие инструменты лучше подходят для проектов ИИ. Языки программирования, которые используются для создания когнитивных приложений, значительно различаются. Каждый язык создается с учетом различных требований технологий ИИ.Один язык лучше подходит для одного приложения, но не подходит для других.

Мы разрабатываем индивидуальные решения на основе Java для клиентов из самых разных отраслей.

Программирование искусственного интеллекта на Java, тем не менее, можно считать золотой серединой: Java предлагает большинство необходимых функций для интеллектуальной разработки продуктов.

В любом случае интеллектуальное программное обеспечение может сделать ваш бизнес процветающим, независимо от языка, на котором оно написано.

В SaM Solutions работает отличная команда Java-разработчиков, многие из которых являются сертифицированными специалистами. Если вы намерены автоматизировать свои бизнес-процессы за счет внедрения умных технологий или хотите создавать интеллектуальные продукты, мы готовы помочь. Вы можете нанять наших программистов на аутстаффинг или полностью отдать разработку Java-проекта на аутсорсинг SaM Solutions. С нами вы сможете сократить свои расходы и быть в авангарде!