برنامه نویسی هوش مصنوعی با جاوا

هوش مصنوعی دهه‌هاست که ذهن مردم سراسر دنیا را درگیر کرده است. نمونه‌هایی از این فناوری را می‌توان در کتابها و فیلمهای علمی و تخیلی دید. در حال حاضر الگوریتمهای هوش مصنوعی کاملا واقعی هستند و برای پروژه‌های عملی کاربرد دارند. در این پست قصد داریم درباره زبانهای برنامه‌نویسی (مخصوصا جاوا) که در توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی کاربرد دارند، صحبت کنیم.

هوش مصنوعی در آمار و ارقام

بشر همیشه در تلاش بوده تا یک مغز مصنوعی بسازد که از روند طبیعی مغز انسان الهام گرفته باشد. به تدریج این ایده عملی شد و فناوری‌های هوشمند در این زمینه ظاهر شدند. تا این لحظه توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی نتایج خوبی به دست آورده‌اند. مثلا AlphaGo بازی کامپیوتری است که توانست همه بازیکنان حرفه‌ای بازی معروف گو که یک بازی تخته‌ای سخت محسوب می‌شود را کنار بزند.

قدرت فناوری هوش مصنوعی باز هم بیشتر از این حرفهاست! امکانات بالقوه آن باعث می‌شود که شرکتهای بیشتری، فناوریهای شناختی را در پروژه‌هایشان پیاده‌سازی کنند.

هوش مصنوعی با سی شارپ

پیش‌بینی کارشناسان در مورد رشد بازار هوش مصنوعی کاملا خوش‌بینانه است. IDC‌ پیش‌بینی می‌کند که هزینه‌های جهانی سیستم‌های هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۲ به ۷۹٫۲ میلیارد دلار برسد در حالیکه طبق آمار Statista درآمد در این فناوری به شدت رشد می‌کند و تا سال ۲۰۲۵ به ۵۹ میلیارد دلار خواهد رسید.

طبق نظر مارک کوبان، کارآفرین میلیاردر در زمینه فناوری، کشورهای پیشرو در حال حاضر در هوش مصنوعی با هم رقابت می‌کنند و برنده این مسابقه بر دنیا مسلط خواهد شد.

کاربرد عملی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی اصطلاح مادر و عمومی است که فناوری‌های یادگیری و استدلال ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بیومتریک، چت رباتها، دوقلوی دیجیتال، بینایی کامپیوتر، تشخیص و تبدیل صدا و … را در بر می‌گیرد.

این فناوریها تقریبا در هر صنعتی، از فروش و مراقبتهای بهداشتی گرفته تا تولید و هوا-فضا، کاربرد دارد و تغییرات چشمگیر و مدلهای تجاری جدیدی را به وجود آورده است. کاربرد عملی هوش مصنوعی در سازمانهای مختلف به سه دسته زیر تقسیم‌بندی می‌شود:

• تولید و خدمات
• پردازش
• اطلاعات (تشخیص و شناسایی)

زبانهای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی شاخه‌ای بزرگ و در حال رشد از علم است. حل مسائل هوش مصنوعی بسیار پیچیده است و ممکن است به ابزارها و زبانهای مختلفی نیاز باشد. تعیین اینکه چه زبان برنامه‌نویسی بهترین زبان برای هوش مصنوعی است، واقعا سخت است چون هر شرکتی برای یک پروژه خاص شرایط ویژه‌ای دارد.

در بین طیف گسترده‌ زبانهای برنامه‌نویسی، زبانهایی هستند که در فناوریهای خاص هوش مصنوعی کاربرد دارند و زبانهای عمومی دیگر برای توسعه عادی هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. برای انتخاب زبان برنامه‌نویسی باید ببینیم به نیازهای کاربردی نرم‌افزار هوش مصنوعی توجه کرد.

زبانهای تخصصی

زبان پردازش اطلاعات (IPL) اولین زبان سطح بالاست که برای پروژه‌های هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ ایجاد شد. توسعه‌دهندگان مدرن از بعضی از قابلیتهای IPL مثل لیستها، توابع بازفراخوانی شونده یا بازگشتی، تابع مرتبه بالاتر، سمبلها و مولدها استفاده می‌کنند.

زبان نشانه‌گذاری هوش مصنوعی (AIML) مبتنی بر XML است و در ساخت چت رباتها و عوامل زبان طبیعی کاربرد دارد. این زبان شامل چند شاخه است که الگوهای ورودی کاربر و قالبهای پاسخهای احتمالی به الگوها را در بر می‌گیرند. دسته‌بندی‌ها واحد اصلی دانش این زبان را تشکیل می‌دهند.

Smalltalk یک زبان برنامه‌نویسی شی‌گراست که سینتکس بسیار ساده‌ای دارد. این زبان که در دهه ۱۹۷۰ ارائه شد، مخصوص برنامه‌نویسی هوش مصنوعی است. Smalltalk در حال حاضر هنوز هم در بین توسعه‌دهندگان طرفدار دارد. با وجود اینکه این زبان جامعه برنامه‌نویسی بسیار کوچکی دارد، به طور منظم کتابخانه‌هایی در زمینه شبکه‌های عصبی، NLP، پردازش تصویر، الگوریتمهای ژنتیکی و موارد دیگر منتشر می‌کند.

زبانهای عمومی

پایتون در بین زبانهای توسعه هوش مصنوعی پیشگام است. سینتکس سطح بالای ساده‌ و کتابخانه‌های بسیار متنوعی دارد. در پایتون می‌توان از سبکهای برنامه‌نویسی شی‌گرا، تابعی و رویه‌ای بهره برد. با پایتون می‌توانید برنامه‌هایی در زمینه شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین بنویسید و الگوریتمها را تست کرده و مسایل NLP را حل کنید.

C++ یکی از سریعترین زبانهاست و می‌تواند برنامه‌های هوش مصنوعی با سرعت بالا را بدون نقص اجرا کند. C++ روی اساس اصول شی‌گرایی کار می‌کند. برخورداری از مجموعه کتابخانه‌های قالب استاندارد هم از مزیتهای دیگر آن است. این زبان بیشتر در حوزه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی کاربرد دارد.

LISP دومین زبان برنامه‌نویسی سطح بالا در دنیاست. به دلیل ویژگی‌های منحصر به فرد هنوز هم به طور گسترده در پروژه‌های یادگیری ماشین و منطق استقرایی کاربرد دارد. این ویژگی‌ها عبارتند از:

• سازگاری با مشکلات مشتری
• قابلیت نمونه‌سازی سریع
• کدنویسی خوب به دلیل وجود کامپایلرها
• زباله‌روبی اتوماتیک از فایلها
• پشتیبانی از عبارات نمادین
• ارزیابی تعاملی بخشهای یک کد و کامپایل دوباره فایلها حین اجرای برنامه

Prolog یک زبان برنامه‌نویسی اعلانی است، یعنی منطق هر برنامه بر اساس یک سری داده و قواعد تعریف می‌شود. پرولوگ در زمینه هوش مصنوعی می‌تواند برای حل مسئله از سیستمهای خبره و برنامه‌های منطقی استفاده کند. ویژگی‌های اصلی این زبان تطبیق الگو، ساختار داده‌های درخت محور، نمونه‌سازی سریع و پیمایش معکوس خودکار است.

جاوا و هوش مصنوعی

هنوز یک زبان واحد و خاص برای هوش مصنوعی ابداع نشده است. با این وجود توسعه‌دهندگان با استفاده از ابزارهای موجود هم می‌توانند به نتایج خوبی برسند.

جاوا کاربردهای زیادی در هوش مصنوعی دارد. به طور کلی این زبان یکی از محبوب‌ترین و متداول‌ترین زبانهایی است که توسط برنامه‌نویسان مورد استفاده قرار می‌گیرد. موارد کاربردی برنامه‌نویسی جاوا در هوش مصنوعی، عمدتا در حوزه‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، الگوریتمهای جستجو، برنامه‌نویسی ژنتیک و سیستمهای چند رباتی است.

برنامه نویسی هوش مصنوعی با C++

جاوا از ویژگیهای شی‌گرایی و مقیاس‌پذیری (یعنی در مقیاسهای بزرگ و کوچک قابل استفاده است) که لازمه پروژه‌های هوش مصنوعی است، برخوردار است. فناوری ماشین مجازی به شما کمک می‌کند بتوانید برنامه را جا به جا کنید. یعنی می‌شود یک نسخه واحد از یک اپلیکیشن را روی تمام پلتفرم هایی که از جاوا پشتیبانی می‌کنند اجرا کرد.

از آنجا که هوش مصنوعی ارتباط تنگاتنگی با الگوریتمها دارد، یکی از مزیتهای جاوا در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی توانایی تبدیل الگوریتمهای مختلف به کد است.

جاوا برای پروژه‌های بزرگ انتخاب خوبی است. یک زباله‌روب داخلی دارد که به طور خودکار داده‌های بی‌فایده را حدف می‌کند، تصویرسازی را آسان می‌کند و از ابزار Swing و Standard Widget Toolkit برخوردار است. این ابزارها گرافیک و رابطهای کاربری جذابی خلق می‌کنند.

شغل برنامه نویسی در آمریکا (همه نکات مهم)

یکی دیگر از نقاط قوت جاوا، جامعه بزرگ برنامه‌نویسان آن است که میلیونها عضو در سراسر دنیا دارد. حتی یک مبتدی هم می‌تواند به راحتی این زبان را یاد بگیرد و راه‌حلهای مفید ارائه دهد چون همیشه یک نفر هست که به سوالات پاسخ بدهد. علاوه بر این هزاران آموزش مفید به صورت رایگان در اینترنت وجود دارد.

با این حال، جاوا از بعضی جهات نسبت به بقیه زبانها ضعف هایی دارد. سرعت اجرای پایین‌تر و زمان پاسخ بالاتری نسبت به C++ دارد. با اینکه جاوا یک زبان چند پلتفرمی است، برای کار روی سیستم‌عاملهای قدیمی‌تر به تنظیمات نرم‌افزاری و سخت‌افزاری نیاز دارد. جاوا فعلا به پختگی کامل نرسیده و مدام در حال پیشرفت است.

مزایا:

• مقیاس‌پذیری
• روی چند سیستم‌عامل کار می‌کند
• یادگیری و کاربرد آسان
• دیباگ کردن آسان کدها
• تبدیل آسان الگوریتمها به کد
• دارای زباله‌روب داخلی
• دارای ابزار Swing و Standard Widget Toolkit
• رابط کاربری بهتری دارد
• برای پروژه‌هایی با مقیاس بزرگ مناسب است
• جامعه برنامه‌نویسی قابل اعتماد
• برخورداری از آموزشهای رایگان

معایب:

• کندتر از C++
• وقتی روی پلتفرم های دیگر اجرا می‌شود، باید تغییراتی روی آن اعمال شود
• این زبان برای هوش مصنوعی هنوز کامل نشده است

هیچ زبانی کامل نیست اما مزایای جاوا در زمینه هوش مصنوعی بیشتر از معایب آن است. پس می‌توانید با خیال راحت از آن برای ایجاد برنامه‌های هوشمند استفاده کنید.

چطور با جاوا برنامه‌نویسی هوش مصنوعی کنیم

برای شروع باید مفاهیم پایه را یاد بگیرید و دانش الگوریتمی تان را ارتقا بدهید. این مباحث را می‌توانید از طریق دوره‌های آنلاین، کتابهای تخصصی و وبسایتها یاد بگیرید. پیش‌زمینه نظری هوش مصنوعی برای استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی جاوا که به درد توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان می‌خورد، ضروری است.

برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون (مزایا و کاربردها)

کتابخانه‌های هوش مصنوعی در جاوا

جاوا چند کتابخانه بزرگ هوش مصنوعی دارد. لیست فریم‌ورکها و پلتفرمهای پرطرفدار در این زمینه عبارتند از:

برای سیستمها خبره

Apache Jena- فریم‌ورکی برای ساخت وب و مرتبط با اپلیکیشنهای داده

PowerLoom- پلتفرمی برای ساخت اپلیکیشنهای دانش محور و سیستم‌های استدلالی

D3web- یک موتور استدلالی که الگوریتمهای زیادی برای حل مسائل دارد.

Eye- یک موتور استدلالی برای انجام استدلال نیمه برگشتی است.

Tweety- مجموعه‌ای از فریم‌ورکها برای بخشهای منطقی هوش مصنوعی و بیان و نمایش دانش

برای شبکه‌های عصبی

Neuroph- یک فریم‌ورک منبع باز برای ایجاد شبکه عصب

Deeplearning4j- یک کتابخانه یادگیری عمیق برای ماشین مجازی جاوا که برای ساخت شبکه عصبی API ارائه می‌دهد.

برای پردازش زبان طبیعی

Apache OpenNLP- یک مجموعه ابزار برای پردازش متن زبان طبیعی

Stanford CoreNLP- یک فریم‌ورک برای انجام کارهای NLP

برای یادگیری ماشین

Java-ML- مجموعه‌ای از الگوریتمهای یادگیری ماشین

RapidMiner- یک پلتفرم علوم داده که الگوریتمهای یادگیری ماشین را از CUI‌و Java API تامین می‌کند.

Weka- مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها یادگیری ماشین

Encog- مجموعه‌ای از الگوریتمهای پیشرفته

برای الگوریتهای ژنتیکی

Jenetics- یک الگوریتم ژنتیک پیشرفته

Watchmaker- یک فریم‌ورک برای پیاده‌سازی الگوریتمهای ژنتیک

ECJ23- یک فریم‌ورک تحقیقاتی که از الگوریتمهای ژنتیک پشتیبانی می‌کند.

JGAP (پکیج الگوریتمهای ژنتیک جاوا)- جزئی از برنامه‌نویسی ژنتیک

Eva- یک فریم‌ورک الگوریتمی تکاملی ساده برای برنامه‌نویسی شی‌گرا

برای برنامه‌نویسی اتوماتیک

SpringRoo- یک ابزار سبک برای توسعه‌دهنده

Acceleo- یک مولد کد برای Eclipse که از مدلهای EMF کد می‌سازد.

Volha Shyrayeva توسعه دهنده جاوای ما مناسبترین کتابخانه هوش مصنوعی این زبان را پیشنهاد می‌دهد. OpenCV یکی از کتابخانه‌های مهم جاوا در زمینه بینایی کامپیوتر است. این کتابخانه به زبان C++ نوشته شده و برای فراخوانی توابع در جاوا، پایتون و سایر زبانها از نوع DLL تنظیم شده است. OpenCV کتابخانه‌ای برای مهندسان بینایی کامپیوتر است.

شغل برنامه نویسی در استرالیا (حقوق و بهترین زبانها)

این کتابخانه به کاربران کمک می‌کند تا با تصاویر کار کنند. پردازش تصویر و پردازشهای تکمیلی معمولا با کمک این کتابخانه انجام می‌شود. علاوه بر این OpenCV شامل تعداد زیادی الگوریتمهای بینایی کامپیوتری و تکنیکهای بهینه‌سازی است. به عنوان مثال، ما می‌توانیم داده‌های ورودیمان را از OpenCV با الگوریتم های مختلفی مثل ماشین بردار پشتیبان (SVM) یا K نزدیکترین همسایه (KNN) دسته‌بندی کنیم. یا می‌توانیم نقاط اصلی تصاویر را با الگوریتمهای کلاسیکی که برای پیدا کردن ویژگی‌های داخل تصویر کاربرد دارند، استخراج کنیم.

علاوه بر این، OpenCV شامل تغییر شکلهای مورفولوژیکال کلاسیک و سایر الگوریتمهای پردازش تصویر است. با استفاده از این کتابخانه حتی می‌توانیم الگوریتمهای تشخیص و ردیابی شی متحرک را پیاده‌سازی کنیم. و در آخر OpenCV این امکان را برایمان فراهم می‌کند تا درباره شبکه عصبی در یک محیط دلخواه آموزش ببینیم و بعد بتوانیم آن را بارگذاری کرده و از آن در یک محیط دیگر استفاده کنیم.

کسب و کارتان را هوشمند کنید

هیچ پاسخ قطعی در مورد اینکه چه ابزاری برای پروژه‌های هوش مصنوعی بهتر است وجود ندارد. زبانهای برنامه‌نویسی که برای ایجاد برنامه‌های شناختی استفاده می‌شوند خیلی با هم فرق دارند. هر زبان برای نیازهای خاصی از فناوری هوش مصنوعی طراحی شده است. شاید یک زبان برای یک برنامه مناسب باشد اما برای سایر برنامه‌ها نه.

برنامه‌نویسی هوش مصنوعی با جاوا نه خیلی ایده‌آل است و نه خیلی نامناسب، اما با این وجود جاوا اکثر ویژگی‌های لازم برای توسعه هوشمند محصول را دارد.

نرم‌افزار هوش مصنوعی می‌تواند صرفنظر از زبانی که با آن نوشته شده، می‌تواند در هر زمینه‌ای به کسب و کارتان رونق بدهد.

جاوا را از اینجا به صورت رایگان بیاموزید

تیم بزرگ توسعه‌دهندگان جاوا SaM Solution متخصصان خبره‌ای دارد. اگر می‌خواهید از فناوریهای هوشمند در کسب و کارتان استفاده یا محصولاتتان را هوشمند کنید، روی ما حساب کنید!