Java AI: Чи можна побудувати штучний інтелект на Java?

У сфері ШІ використовується досить багато мов програмування, але Java, безсумнівно, є однією з найпопулярніших. Зокрема, Java використовується для створення рішень для машинного навчання, нейронних мереж, пошукових алгоритмів, генетичного програмування і мультироботехнічних систем.

Такі властивості, як орієнтація об’єкта і масштабованість, є обов’язковими для AI-проектів, а тому Java їм підходить ідеально. Оскільки сьогодні технології ШІ вже активно використовуються бізнесом, можливості Java дуже затребувані, дозволяючи створити єдину версію програми, яка буде працювати на декількох платформах.

Ще однією перевагою Java в програмуванні AI є її здатність кодувати різні типи алгоритмів. А інші сильні сторони і переваги Java, затребувані в сфері розробки ШІ. Серед них простота створення і налагодження коду, спрощена робота з масштабними проектами, спрощена візуалізація, а також наявність Swing і SWT (Standard Widget Toolkit). Ці особливості дозволяють створювати привабливу складну графіку і інтерфейси.

«Штучний інтелект розвивається неймовірними темпами. Якщо у вас немає прямого контакту з групами вчених, які працюють над ШІ, ви не уявляєте, як швидко — прогрес зростає зі швидкістю, близькою до експоненціальної». Ілон Маск, засновник компаній SpaceX і Tesla Motors.

AI-проекти на Java

Java-код використовується багатьма проектами, пов’язаними з певною областю ШІ. Ось кілька цікавих прикладів.

  • Мобільні роботи для дослідження Полярного кола – Використовуючи Java API, вчені створили ряд мобільних роботів, які використовуються для досліджень за Полярним колом – в Гренландії і Антарктиді. Звичайно, java-технології використовуються і при розробці інших мобільних автономних роботів, але у випадку з пристроями для вивчення Полярного кола в мережі дуже багато відкритої інформації. Таким чином, графічний інтерфейс (графічний інтерфейс користувача) для цих роботів розробляється за допомогою інструментів Java Swing. Оскільки Swing простий у використанні і може безпосередньо взаємодіяти з компонентами, ця платформа була обрана для надання інструментів для управління та моніторингу робота.
  • Нейронний двигун JOONE – Neural Engine JOONE (Java Object Oriented Neural Engine) – популярна мультиплатформа, що дозволяє створювати, навчати і тестувати нейронні мережі. Joone складається з компонентної архітектури, тобто базується на комплементарних компонентах, які можуть бути розширені для побудови нових алгоритмів та архітектур нейронних мереж. Компоненти – це модулі коду, які приєднуються для створення інформаційного потоку. Нові компоненти можуть додаватися або від’єднуватися. Крім того, в Joone є додаток GUI, що дозволяє графічно створювати і тестувати будь-які нейронні мережі, а також розподілене навчальне середовище, що дозволяє тренувати нейронні мережі на багатьох віддалених машинах.
  • РобокодRobocode – це досить стара, відома і до сих пір популярна java-гра з відкритим вихідним кодом, що дозволяє користувачам освоїти принципи програмування на Java. Вона також добре підходить для вивчення основних принципів робототехніки та штучного інтелекту. У Robocode гравець створює власний робот-танк, програмує його стратегію і розвиває програмний інтелект, конкуруючи з роботами інших користувачів. Вперше створений ще в 2000 році, Robocode і до цього дня є однією з найпопулярніших і відомих ігор для програмістів.
  • Пакет машинного навчання WEKA – Пакет машинного навчання Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) – це відкритий список алгоритмів, які використовуються для розробки методів машинного навчання. Всі алгоритми WEKA заточені під машинне навчання і інтелектуальний аналіз даних. Зараз WEKA Machine Learning Suite широко використовується в бізнес-середовищі, надаючи компаніям спрощений аналіз даних і предиктивну аналітику.
  • Чат-бот Аліса – Чат-бот A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), також відома як Alicebot або просто Аліса, – це програма, здатна вести діалог з людиною природною мовою. Створена за подобою першої програми ELIZA, вона використовує техніку евристичного зіставлення фрази користувача зі зразками в базі знань. A.L.I.C.E. вважається одним з кращих чат-ботів, він тричі ставав лауреатом премії Лебнера (премія Лебнера присуджується переможцю щорічного конкурсу AI Loebner, в якому програми змагаються в проходженні тесту Тьюринга).

AI бібліотеки на Java

Треба сказати, що сьогодні практично будь-який кмітливий Java-програміст з базовими знаннями традиційних алгоритмів і Java-концепцій може реалізувати рішення на основі певних технологій з області ШІ. Для цього існує маса відкритих бібліотек Java, які допоможуть реалізувати безліч досить складних функцій. Слід лише зазначити, що ШІ в цілому – це досить широке поле, і сьогодні ми поговоримо про Java-бібліотеки в найпопулярніших нішах ШІ, таких як обробка природної мови, машинне навчання, нейронні мережі і т.д.

Експертні системи

В ШІ експертні системи – це комп’ютерні системи, які наслідують здатність людини приймати рішення.

  • Apache Jena – це Java-фреймворк з відкритим вихідним кодом для створення семантичних мереж і додатків для зв’язаних даних на основі RDF-моделі. На офіційному сайті Apache Jena можна знайти докладне керівництво по використанню цього фреймворку з коротким описом специфікації RDF.
  • PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) — це платформа для створення інтелектуальних додатків, заснованих на знаннях. PowerLoom використовує мову представлення знань (варіант KIF), в основі якого лежить природний механізм дедукції. Цей механізм здатний створити логічний ланцюжок для складання висновків на основі фактів і правил, зазначених в базі знань.
  • D3web – це механізм семантичного міркування з відкритим вихідним кодом для розробки, тестування та застосування фактичних знань до конкретної ситуації. D3web включає в себе ряд складних алгоритмів. На офіційному сайті можна знайти короткий вступ до платформи з безліччю прикладів її застосування і документації.

Нейронні мережі

  • Neuroph – бібліотека з відкритим кодом для створення нейронних мереж і використання машинного навчання, написана на Java. Користувачі Neuroph можуть створювати нейронні мережі через наданий графічний інтерфейс або за допомогою java-коду. На веб-сайті Neuroph є документація, яка також детально пояснює, що таке нейронна мережа насправді і як вона працює.
  • Deeplearning4j – це бібліотека глибокого навчання для JVM, яка також надає API для створення нейронних мереж. На веб-сайті Deeplearning4j ви можете знайти багато навчальних посібників та теорій для поглиблення знань у галузі глибокого навчання та нейронних мереж.

Обробка природної мови

  • Apache OpenNLP – це інструментарій на основі машинного навчання для обробки тексту природною мовою. На сайті є документація з інформацією про те, як користуватися цією бібліотекою.
  • Stanford CoreNLP – один з найпопулярніших фреймворків для обробки природної мови, який включає в себе безліч інструментів для виконання завдань в цій області.

Машинне навчання

  • Java-ML (Java Machine Learning Library) – це відкритий Java фреймворк, який містить цілий набір різних алгоритмів машинного навчання для програмістів. На сайті проекту ви можете знайти офіційну документацію з навчальними посібниками з функцій Java-ML з прикладами коду.
  • Weka – це набір алгоритмів машинного навчання, які можуть бути застосовані безпосередньо до набору даних через наданий графічний інтерфейс або викликані через API.
  • RapidMiner – це платформа для обробки даних, яка надає різні алгоритми машинного навчання через графічний інтерфейс і Java API. У Мережі можна знайти безліч посібників та інших матеріалів про застосування RapidMiner.
  • Генетичний алгоритм – це евристичний алгоритм пошуку, який використовується для вирішення задач оптимізації та моделювання шляхом випадкового вибору, об’єднання та варіювання параметрів, що шукаються за допомогою механізмів, подібних до природного відбору в природі.
  • Jenetics — це передова бібліотека генетичних та еволюційних алгоритмів, генетичного програмування та багатоцільової оптимізації, написана на сучасній Java. На сайті проекту можна знайти документацію та навчальні посібники для нових користувачів.
  • ECJ 23 – це дослідницька структура на основі Java з потужною підтримкою генетичних алгоритмів. Він був розроблений в лабораторії еволюційних обчислень ECLab при Університеті Джорджа Мейсона в США.
  • Watchmaker Framework – це фреймворк, призначений для реалізації незалежних від платформи генетичних та еволюційних алгоритмів на Java. На сайті проекту можна знайти інформацію про фреймворк з детальною документацією і прикладами його застосування.

Замість епілогу

Як вже говорилося вище, ШІ – це дуже широке поле, і в ньому представлена величезна кількість фреймворків і систем, які досить прості в застосуванні, і які можуть стати в нагоді в найрізноманітніших додатках і для вирішення різних типів завдань. Сьогодні масштаби ШІ зростають дуже швидко, а це означає, що компаніям потрібно все більше кваліфікованих фахівців з AI-технологій. Якщо перераховані вище сегменти застосування ШІ здалися вам цікавими, краще не відкладати ознайомлення з ними в довгий ящик – ці знання і навички знадобляться практично гарантовано.