آیا جاوا بهترین زبان برای هوش مصنوعی است؟
هوش مصنوعی ده‌ها سال است که برای مخاطبان خود هیجان‌انگیز بوده است. نمونه‌های اولیه هوش مصنوعی را می‌توانید در بسیاری از کتا‌ب‌ها و فیلم‌های علمی تخیلی پیدا کنید. امروزه الگوریتم‌های هوش مصنوعی کاملا واقعی هستند و اهداف مختلف علمی کاربردی را ارائه می‌دهند. در این وبلاگ، ما در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف، به ویژه جاوا که برای توسعه برنامه هوش مصنوعی استفاده می‌شود، صحبت می‌کنیم.
آمار الهام‌بخش هوش مصنوعی
تلاش برای ایجاد یک مغز مصنوعی از فرایندهای طبیعی مغز انسان الهام گرفته است. به تدریج، این ایده به یک مفهوم علمی تبدیل شده و باعث ایجاد فناوری‌های کاربردی هوشمند شده است. در حال حاضر، توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی نتایج فوق‌العاده را بدست آورده‌اند. به عنوان مثال Alpha Go را در نظر بگیرید، یک برنامه کامپیوتری که با کمک هوش مصنوعی حرفه‌ای ترین بازی رومیزی یا Board Game را ارائه می‌کند. قدرت فناوری و هوش مصنوعی هنوز برای بسیاری قابل تصور نیست. امکانات بالقوه آن باعث می‌شود که شرکت‌ها هرچه بیشتر فناوری‌های شناختی را در فرایندهای خود پیاده کنند. پیش‌بینی کارشناسان در مورد توسعه بازار هوش مصنوعی کاملا خوش‌بینانه است. IDC پیش‌بینی کرده است که هزینه‌های جهانی برای سیستم‌های هوش مصنوعی تا سال 2022 به مبلغ 79.2 میلیارد دلار برسد، درحالی که طبق آمار Statistica، درآمد به طور فعال رشد کرده و تا سال 2025 به 59 میلیارد دلار می‌رسد.
مارک کوبان، کارآفرین میلیاردر فناوری، مطمئن است که کشورهای پیشرو و توسعه‌یافته در حال حاضر با یکدیگر در حال مسابقه هوش مصنوعی هستند و برنده‌ای که بر این فناوری تسلط داشته باشد، جهان را تحت کنترل خود خواهد داشت.
استفاده کاربردی هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یک اصطلاح چتری است که شامل فن‌آوری‌های متعددی است، مانند یادگیری ماشینی و استدلالی، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی یا NLP، بیومتریک، چت‌بات‌ها، دیجیتال تویین، تصویر رایانه‌ای، تشخیص صدا، تولید و غیره. این فناوری‌ها را می‌توان تقریبا در تمام صنایع، از فروش و مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا تولید و هوافضا، با اعمال تغییرات قابل توجه و ایجاد مدل‌های تجاری جدید به کار گرفت. کاربرد عملی هوش مصنوعی در سازمان‌های مختلف را می‌توان به سه دسته تقسیم کرد:
| گروه | وظایف و فواید | مثال |
| خدمات و محصولات | فناوری‌های شناختی تعبیه شده در خدمات و محصولات مشتری برای موثرتر ساختن آن‌ها | خدمات رزرو
تشخیص پزشکی خودروهای اتوماتیک |
| فرایندها | خودکارسازی خدمات رایانه فرایندها، انجام کارهای دستی یا جایگزین فرایندها با انسان | تعمیرات، نقاشی، سرهم کردن ربات‌ها در صنعت سنگین
ماشین‌های حفاری در صنعت نفت ماشین‌های معدن بدون راننده در صنعت حفاری |
| بینش‌ها | الگوریتم‌ها حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار را تجزیه و تحلیل کرده، بینش دقیقی ایجاد و گزارش را ارائه می‌دهد. در نهایت کمک به نتیجه‌گیری و پیش‌بینی | دسته‌بندی مشتریان بر طبق نیازها و الگوهای خرید
جمع‌آوری و خلاصه کردن شاخص‌های دریافتی از هزاران دستگاه |
زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یک حوزه علمی گسترده و رو به رشد است. جنبه توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی نسبتا پیچیده است و ممکن است به ابزارها و زبان‌های مختلفی نیاز داشته باشد. تعیین بهترین زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی واقعا دشوار است، زیرا هر شرکتی نیازهای خاص خود را برای هر پروژه خاص دارد. در میان طیف گسترده‌ای از زبان‌های برنامه‌نویسی،هم زبان‌های تخصصی برای فناوری‌های خاص هوش مصنوعی استفاده می‌شوند و هم زبان‌های عمومی برای توسعه رایج تر هوش مصنوعی. انتخاب زبان برنامه‌نویسی بستگی به الزامات عملکردی نرم‌افزار مورد نیاز هوش مصنوعی دارد.
زبان‌های تخصصی
زبان پردازش اطلاعات یا IPL اولین زبان سطح بالا بود که برای اهداف هوش مصنوعی در سال 1956 ایجاد شده است. توسعه‌دهندگان مدرن از برخی ویژگی‌های IPL مانند لیست‌ها، بازگشت، عملکردهای مرتبه بالا، نمادها و ژنراتورها استفاده می‌کنند.
زبان نشانه‌گذاری هوش مصنوعی یا AIML براساس XML ایجاد شده است و برای ساخت عوامل زبان طبیعی یا چت‌بات‌ها استفاده می‌شود. این زبان شامل دسته‌هایی است که شامل الگوهای ورودی کاربری و الگوهای پاسخ احتمالی به الگوها هستند. دسته‌ها، واحد اساسی دانش این زبان را تشکیل می‌دهند.
اسمالتاک یا Smalltalk یک زبان برنامه‌نویسی شیء محور بسیار ساده است که در دهه 1970 ایجاد و برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی استفاده می‌شود. امروزه، Smalltalk هنوز در میان توسعه‌دهندگان محبوب است. اگرچه جامعه بسیار کوچکی دارد، اما مرتبا کتابخانه‌هایی را برای شبکه‌های عصبی، NLP، پردازش تصویر، الگوریتم‌های ژنتیکی و موارد دیگر منتشر می‌کند.
زبان‌های عمومی
پایتون در میان زبان‌های توسعه دهنده هوش مصنوعی پیشتاز است. پایتون دارای سینتکس syntax ساده و کتابخانه‌های متنوع است. پایتون از سبک‌های برنامه‌نویسی شیء محور، کاربردی و رویه‌ای پشتیبانی می‌کند. این برنامه می‌تواند شبکه‌های عصبی و راه‌حل‌های یادگیری ماشینی را به طور کامل ایجاد کرده و همچنین الگوریتم‌ها را آزمایش و مسائل NLP را حل کند.
C++ یکی از سریع‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است و می‌تواند با برنامه‌های هوش مصنوعی با سرعت بالایی مطابقت کند. C++ براساس اصول شیء گرایی عمل می‌کند و سطح بالایی از انتزاع و مجموعه‌ای از کتابخانه الگوهای استاندارد را ارائه می‌دهد.
LISP دومین و قدیمی‌ترین زبان برنامه‌نویسی سطح بالا است. بدلیل ویژگی‌های منحصربفرد آن، هنوز به طور گسترده در پروژه‌های یادگیری ماشینی و منطق استقرایی مورد استفاده قرار می‌گیرد:
- امکان ایجاد یک سطح انتزاعی خاص
- سازگاری با مشکلات مشتری
- قابلیت نمونه‌سازی سرعت
- برنامه‌نویسی کارآمد
- پشتیبانی از عبارات نمادین
- ارزیابی تعاملی اجزا و جمع‌آوری مجدد فایل‌ها در حین اجرای برنامه
Prolog یک زبان برنامه‌نویسی اعلام‌کننده است، به این معنی که این برنامه با هر برنامه دیگری به راحتی انطباق پیدا می‌کند. در زمینه هوش مصنوعی، این برنامه می‌تواند سیستم‌های متخصص و برنامه‌های انطباقی را برای حل مشکلات ایجاد کند. ویژگی‌های اصلی عبارتند از تطبیق الگوها، ساختار داده‌های مبتنی بر درخت، نمونه‌سازی سریع و عقب راندن خودکار.
جاوا و هوش مصنوعی
هنوز یک زبان واحد برای هوش مصنوعی ابداع نشده است. با این وجود، توسعه‌دهندگان با استفاده از ابزارهای موجود به نتایج عالی می‌رسند. در بسیاری از موارد، جاوا را می‌توان بهترین زبان برای پروژه‌های هوش مصنوعی نامید. به طور کلی، جاوا یکی از محبوب‌ترین و رایج‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است. از برنامه‌نویسی جاوا می‌توان در ایجاد راه‌حل‌های یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های جستجو، برنامه‌نویسی ژنتیک و سیستم‌های چند رباته استفاده کرد. جاوا شیء محور و مقیاس‌پذیر است که ویژگی‌های ضروری برای پروژه‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌کند. فناوری ماشین مجازی، جاوا را قابل حمل، قابل نگهداری و شفاف می‌کند. این قابلیت به شما امکان می‌دهد یک نسخه واحد برنامه ایجاد کنید که بر روی همه سیستم عامل‌های پشتیبانی شده از جاوا اجرا شود و به کسب‌و‌کار شما ارزش بخشد.
نحوه برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در جاوا
برای شروع پیاده‌سازی هوش مصنوعی، باید دانش اولیه از الگوریتم‌ها و مفاهیم سنتی داشته باشید. آن‌ها را از طریق دوره‌های آنلاین، کتاب‌های تخصصی و وب‌سایت‌ها بیاموزید. زمینه نظری هوش مصنوعی برای استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی جاوا که برای توسعه دهندگان بسیار مفید است، ضروری خواهد بود.
لیست چهارچوب‌ها و پلتفرم‌های محبوب‌ترین زمینه‌ها
برای سیستم‌های تخصصی
- Apache Jena چارچوبی برای ایجاد وب و برنامه‌های داده پیوندی
- PowerLoom بستری برای ایجاد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر دانش و سیستم‌های استدلالی
- D3web یک موتور استدلالی با الگوریتم‌های متعدد برای حل مشکلات داده محور
- Eye موتور استدلال برای انجام استدلال نیمه عقب مانده
- Tweety مجموعه‌ای از چارچوب‌ها برای جنبه‌های منطقی هوش مصنوعی و نمایش دانش
برای شبکه‌های عصبی
- Neuroph یک چارچوب منبع باز برای ایجاد شبکه عصبی
- Deeplearning4j یک کتابخانه یادگیری عمیق برای JVM که API را برای ایجاد شبکه عصبی نیز ارائه می‌دهد.
برای پردازش زبان طبیعی
- Apache OpenNLP مجموعه‌ای برای پردازش متن زبان طبیعی
- Stanford CoreNLP چارچوبی برای انجام وظایف NLP
برای یادگیری ماشینی
- JavaML مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی
- RapidMiner یک پلتفرم مبتنی بر داده که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را از طریق GUI و Java API ارائه می‌دهد.
- Weka مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی
- Encog مجموعه‌ای از الگوریتم‌های پیشرفته
برای الگوریتم‌های ژنتیک
- Jenetics یک الگوریتم ژنتیکی پیشرفته
- Watchmaker چارچوبی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های ژنتیکی
- ECJ23 یک چارچوب تحقیقاتی با پشتیبانی از الگوریتم‌های ژنتیکی
- JGAP یا بسته الگوریتم‌های ژنتیکی جاوا
- Eva یک چارچوب الگوریتمی تکاملی OOP ساده
برنامه برنامه‌نویسی خودکار
- Spring Roo یک ابزار توسعه‌دهنده سبک وزن
- Acceleo تولیدکننده کد برای eclipse که از مدل‌های EMF کد ایجاد می‌کند
