Языки программирования для искусственного интеллекта: На каком языке пишут искусственный интеллект? Введение в ИИ / itProger

На каком языке пишут искусственный интеллект? Введение в ИИ / itProger

Основной вопрос перед разработчиком – какому языку отдать предпочтение для создания ИИ? Мы рассмотрим популярные языки, используемые для создания ИИ.

Одно только лишь название «искусственный интеллект» может привести в ступор и навести немало страха как на обычного человека, так и заурядного программиста. Занятие действительно сложное, а красивые демонстрируемые примеры – это результат многотысячных строк кода. При всём этом создание ИИ может стать вполне реальной задачей, а в части случаев, даже несложной. Многие проекты требуют углублённых знаний ИИ, а также языков программирования. 

LISP

Родоначальником языков программирования, на которых начал создаваться искусственный интеллект стал LISP. ЛИСП отличается гибкостью использования и простотой расширения функционала. Благодаря наличию возможности быстрого прототипирования и установки макросов удалось сократить уйму времени, это принесло много пользы в отношении ИИ. 

LISP стал универсальным языком, который равно хорошо справляется с относительно тяжёлыми и лёгкими задачами. В нём устроена качественная и продвинутая система объектно-ориентированности, что и позволило занять одну из лидирующих позиций при разработке ИИ.

Java

Наибольшим достоинством языка является многофункциональность, среди прочих:

• прозрачность использования и написания кода;
• способность легко переносить программы;
• лёгкое сопровождение проектов.

Для новичков важным достоинством Java станет наличие многочисленных бесплатных уроков в сети. Обучение Java является максимально комфортным и удобным для большинства студентов и новичков.

Среди особенностей языка стоит выделить:

• простота выполнения отладки;
• качественное взаимодействие клиентской и серверной системы ресурса;
• лёгкость обращения с масштабными проектами.

При создании проектов на Java пользователь сталкивается с более привлекательным и доступным интерфейсом, что всегда притягивает аудиторию.

Prolog

Данный вариант относится к интерактивным языкам, которые работают по символической системе. Он популярен для использования в отношении проектов, требующих высокие логические способности. Язык имеет мощную и удобную основу, она активно используется в отношении программирования non-численного типа. На основании Prolog`а часто создаются доказательства теорем, проводится взаимодействие с понятным человеческим языком, используется для создания систем экспертной оценки. 

Пролог относится к декларативным типам языка, которые используют формальное или образное «мышление». Среди разработчиков ИИ приобрёл хорошую славу благодаря оптимальным обструкционным типам работы, встроенным алгоритмам анализа, недетерминизма и т.д. Всё в сумме можно описать так: Prolog – многофункциональная платформа для программирования ИИ.

Python

Python активно применяется в программировании благодаря чистому синтаксису и логическому, строгому грамматическому построению программы. Немаловажную роль играет и удобный дизайн. 

В основе используются многочисленные структурные алгоритмы, бесчисленные фреймворки для отладки, оптимальным показателям взаимодействия низкого и высокого уровня написания кода. Все перечисленные достоинства обеспечивают должное влияние в сфере создания искусственного интеллекта. 

История развития ИИ

Началом традиционного представления ИИ стал проект UNIMATE, который увидел мир в 1961 году. В ходе представления был впервые получен робот, который начал выпускаться в промышленных масштабах. Робот был задействован на линии производства в концерне «General Motors». Для создания были задействованы Валь и переменные из среды ассемблера. Язык пришёлся по душе благодаря наличию простейших фраз, отражению команд на мониторе и наличию инструкций, не нуждающихся в дополнительных разъяснениях.

Спустя 4 года (1965 год) был запущен искусственный интеллект «Dendral». Задача системы заключалась в выявлении молекулярной и атомной структуре соединений органического происхождения. Для написания был использован LISP.

 «Weizenbaum» в 1966 году запустил проект Элиза, который впервые предполагал проведение беседы с роботом. Самой известной моделью являлся «Доктор», который позволял отвечать на поставленные запросы в форме психотерапевта. Для реализации проекта потребовалось сопоставление нескольких образцов технического достижения своего времени. Впервые Элиза увидел мир на SPLIP, но для отработки списка запущен «Weizenbaum». Немногим позже проект переработан на другую платформу – LISP.

Первым роботом мобильного типа стал «Шеки», в его основе также лежал ЛИСП. Логика конструктора была построена на решении поставленных задач и передвижения, для взаимодействия использовались подъёмы вверх и вниз, а также включение и выключение света. С помощью «Шеки» удавалось открывать, закрывать, передвигать и т.д. Робот даже был способен передвигаться со скоростью равной спокойной ходьбе человека – 5 км/ч.

За последние 15 лет было представлено многочисленное количество изобретений: «Деннинг» (сторожевой робот), «Predator» (беспилотник), «АЙБО» (собака), «АСИМО» от Honda и многие другие. Тенденция идёт к развитию данного направления, чего и стоит ожидать в ближайшем и дальнем бедующем.

Языки программирования искусственного интеллекта — Сайт о науке

Как и при разработке большинства программных приложений, у разработчика есть множество языков, которые можно использовать при написании искусственного интеллекта. Тем не менее, не существует идеального языка, который можно было бы назвать лучшим. Все языки программирования искусственного интеллекта используются и в равной степени необходимы.

Программирование искусственного интеллекта

« Python »

Python
является одним из любимых языков программирования разработчиков при разработке
ИИ благодаря простоте и универсальности синтаксиса. Python  менее сложен по сравнению с C ++ и Java. Он
используется на разных платформах, включая Linux, Windows, Mac OS и UNIX. Он
также приятен из-за его функций, таких как интерактивный, интерпретируемый,
модульный, динамический, переносимый и высокоуровневый, которые делают его
более уникальным, чем Java.

Кроме того, Python – это мультипарадигмальное программирование, поддерживающее объектно-ориентированные, процедурные и функциональные стили программирования. Python поддерживает нейронные сети и разработку решений НЛП благодаря своей простой библиотеке функций и более идеальной структуре.

Недостатки

Разработчики, привыкшие использовать Python, сталкиваются с трудностями при адаптации к совершенно другому синтаксису, когда пытаются использовать другие языки для программирования систем искусственного интеллекта. В отличие от C ++ и Java, python работает с помощью интерпретатора, который замедляет компиляцию и выполнение при разработке ИИ. Не подходит для мобильных компьютеров. Для программирования искусственного интеллекта в приложениях для мобильных телефонов, Python непригоден из-за его слабого языка для мобильных вычислений.

C ++

C ++ – самый быстрый компьютерный язык, его скорость ценится в проектах программирования AI, которые чувствительны ко времени. Это обеспечивает более быстрое выполнение и имеет меньшее время отклика, которое применяется в поисковых системах и разработке компьютерных игр. Кроме того, C ++ позволяет широко использовать алгоритмы и эффективен в использовании статистических методов искусственного интеллекта. Другим важным фактором является то, что C ++ поддерживает повторное использование программ в процессе разработки благодаря наследованию и сокрытию данных, что позволяет экономить время и средства.

C ++ подходит для машинного обучения и нейронной сети.

Недостатки

C
++ подходит только для реализации ядра или базы конкретных систем или
алгоритмов. Он очень сложен, и не подходит новичкам в использовании его для
написания программ ИИ.

« Java »

Java
 является мультипарадигмальным языком,
который следует объектно-ориентированным принципам и принципу Once Written Read
/ Run Anywhere (WORA). Это язык программирования AI, который может работать на
любой платформе, которая его поддерживает, без необходимости перекомпиляции.

Java является одним из наиболее часто используемых языков не только в разработка искусственного интеллекта при программировании.  Он выводит основную часть своего синтаксиса из C и C ++ в дополнение к меньшим инструментам, которые они используют. Java подходит не только для NLP и поисковых алгоритмов, но и для нейронных сетей.

Недостатки

Java
медленнее, чем C ++, имеет меньшую скорость выполнения и большее время отклика.
Несмотря на высокую переносимость, на старых платформах java потребует
кардинальных изменений в программном и аппаратном обеспечении. Java также
является незрелым языком программирования AI, так как в настоящее время все еще
продолжаются некоторые его разработки, такие как JDK 1.1 в бета-версии.

« LISP »

LISP
– это семейство языков программирования, является вторым старейшим языком
программирования после «Фортрана». Со временем LISP стал сильным и динамичным
языком в коде.

Некоторые
считают LISP лучшим языком программирования AI из-за свободы, которую он
предлагает разработчикам. LISP используется в AI из-за его гибкости для
быстрого создания прототипов и экспериментов, что, в свою очередь, помогает LISP
перейти на стандартный язык AI. Например, LISP имеет уникальную макросистему,
которая облегчает исследование и внедрение различных уровней интеллектуального
интеллекта.

LISP,
в отличие от большинства языков программирования AI, более эффективен в решении
конкретных задач, поскольку он адаптируется к потребностям решений, которые
пишет разработчик. Он отлично подходит для проектов с индуктивной логикой и
машинного обучения.

Недостатки

Немногие
разработчики хорошо знакомы с программированием на «Лиспе». Будучи старинным
языком программирования, LISP требует настройки нового программного и
аппаратного обеспечения для его использования.

« Prolog »

« Prolog » также является одним из старейших языков программирования, подходит для разработки программных AI. Как и «Лисп» – это основной компьютерный язык для искусственного интеллекта. У него есть механизмы, которые облегчают гибкие структуры, с которыми любят иметь дело разработчики . Это основанный на правилах и декларативный язык,  он содержит факты и правила, которые определяют его язык кодирования искусственного интеллекта.

Prolog поддерживает базовые механизмы, такие как сопоставление с образцом, структурирование данных на основе дерева и автоматическое возвращение в исходное состояние, необходимые для программирования AI. Помимо широкого использования в проектах ИИ, «Пролог» также используется для создания медицинских систем.

Недостатки

Несмотря на «древность» «Пролога», он не был полностью стандартизирован, некоторые его функции отличаются по реализации, что делает работу разработчика громоздкой.

Вы можете обсудить эту статью на нашем форуме, достаточно нажать на кнопку ниже.

На каком языке программирования разрабатывать искусственный интеллект?

Процесс создания искусственного интеллекта, с первого взгляда кажется довольно таки сложным занятием. Наблюдая за этими красивыми примерами ИИ, можно понять, что создавать интересные программы с ИИ можно. В зависимости от цели, нужны разные уровни знаний. Некоторые проекты требуют глубоких знаний ИИ, другие проекты требуют лишь знания языка программирования, но главный вопрос, которые стоит перед программистом. Какой язык выбрать для программирования искусственного интеллекта? Вот список языков для ИИ, которые могут быть полезными.

LISP

Первый компьютерный язык, применяемый для создания искусственного интеллекта — ЛИСП. Этот язык является довольно таки гибким и расширяемым. Такие особенности, как быстрое прототипирование и макросы очень полезны в создании ИИ. LISP — это язык, который превращает сложные задачи в простые. Мощная система объектно-ориентированности делает LISP одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.

Java

Основные преимущества этого многофункционального языка являются: прозрачность, переносимость и удобство сопровождения. Еще одним преимуществом языка Java является универсальность. Если вы новичок, то вас обрадует тот факт, что существуют сотни видеоуроков в Интернете, что сделает ваше обучение легче и эффективнее.

Основными особенностями java являются: легкая отладка, хорошее взаимодействие с пользователем, простота работы с большими проектами. Проекты, созданные с помощью языка Java имеют привлекательный и простой интерфейс.

Prolog

Это интерактивный символический язык программирования популярен для проектов, которые требуют логики. Имея мощную и гибкую основу, она широко применяется для non-численного программирования, доказательства теорем, обработки естественного языка, создания экспертных систем и искусственного интеллекта в целом.

Пролог — это декларативный язык с формальной логикой. Разработчики искусственного интеллекта ценят его за высокий уровень абстракции, встроенный механизм поиска, недетерминизм и т.д.

Python

Python — широко используется программистами из-за его чистой грамматики и синтаксиса, приятного дизайна. Различные структуры данных, куча Фреймворков тестирования, соотношение высокого уровня и низкого уровня программирования, которые делают Питон одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.

История развития ИИ

Для того, чтобы увидеть связь между ИИ и языком программирования, давайте рассмотрим наиболее важные события в истории ИИ. Все началось в 1939 году, когда робот Электро был представлен на Всемирной выставки. Следующий робот был построен в 1951 году, Эдмундом Беркли.

Робот Робби был построен в 1956 году. К сожалению, нет информации о том, как он был разработан. В 1958 году, был изобретен язык программирования ЛИСП. Хотя этот язык был разработан 60 лет назад, он до сих пор остается основным языком для многих программ искусственного интеллекта.

В 1961 году, был построен UNIMATE. Это первый промышленный робот, который выпускается серийно. Этот робот был использован в «Дженерал Моторс» для работы на производственной линии. Для изготовления UNIMATE ученые использовали Валь, переменная ассемблера. Этот язык состоит из простых фраз, команд монитора, и инструкций, которые не требуют пояснений.

Система искусственного интеллекта Dendral, была построена в 1965 году. Она помогала легко определять молекулярную структуру органических соединений. Эта система была написана на Лиспе.

В 1966 году, Weizenbaum создал Элизу, первого виртуального собеседника. Одна из самых знаменитых моделей назывался Доктор, он отвечал на вопросы в стиле психотерапевта. Этот бот был реализован при сопоставлении образцов техники. Первая версия Элизы была написана на SLIP, список обработки языка был разработан Weizenbaum. Позже одна из его версий была переписана на Лиспе.

Первый мобильный робот, запрограммированный на Лиспе был Шеки. С помощью решения задач программы прокладок и датчиков, шейки двигался, включал и выключал свет, поднимался вверх и вниз, открывал двери, закрывал двери, толкал предметы, и двигал вещи. Перемещался Шеки со скоростью 5 км в час.

В ближайшие 15 лет мир увидел множество удивительных изобретений: Сторожевого робота Деннинг, ЛМИ Лямбда, Omnibot 2000, MQ-1 Predator беспилотный, Ферби, АЙБО робот собака, и Хонда АСИМО.

В 2003 году iRobot изобрел робот-пылесос Roomba. Разработанный на Лиспе, это автономный пылесос моет полы, используя определенные алгоритмы. Он обнаруживает препятствия и обходит их.

А какой язык программирования используете вы, для разработки программ с ИИ? Напишите о ваших работах в комментариях или в нашей группе вконтакте.

искусственный интеллект

Искусственный интеллект для программистов / Блог компании Mail.ru Group / Хабр

Как случилось, что искусственный интеллект успешно развивается, а «правильного» определения для него до сих пор нет? Почему не оправдались надежды, возлагавшиеся на нейрокомпьютеры, и в чем заключаются три главные задачи, стоящие перед создателем искусственного интеллекта?

На эти и другие вопросы вы найдете ответ в статье под катом, написанной на основе выступления Константина Анисимовича, директора департамента разработки технологий ABBYY, одного из ведущих экспертов страны в сфере искусственного интеллекта.

При его личном участии были созданы технологии распознавания документов, которые применяются в продуктах ABBYY FineReader и ABBYY FormReader. Константин рассказал об истории и основах разработки AI на одном из мастер-классов для студентов Технопарка Mail.Ru. Материал мастер-класса и стал базой для цикла статей.

Всего в цикле будет три поста:

• Искусственный интеллект для программистов

• Применение знаний: алгоритмы поиска в пространстве состояний

• Получение знаний: инженерия знаний и машинное обучение

Взлеты и падения подходов в AI

Еще с 1950-х годов в сфере создания искусственного интеллекта выделилось два подхода — символьные вычисления и коннекционизм. Символьные вычисления – это направление, основанное на моделировании мышления человека, а коннекционизм — на моделировании устройства мозга.

Первыми достижениями в области символьных вычислений были созданный в 50-е годы язык Lisp и работа Дж. Робинсона в области логического вывода. В коннекционизме таковым стало создание персептрона – самообучающегося линейного классификатора, моделирующего работу нейрона. Дальнейшие яркие достижения находились в основном в русле символьной парадигмы. В частности, это работы Сеймура Пайперта и Роберта Антона Уинсона в области психологии восприятия и, конечно, фреймы Марвина Минского.

В 70-е годы появились первые прикладные системы, использующие элементы искусственного интеллекта – экспертные системы. Дальше произошел некий ренессанс коннекционизма с появлением многослойных нейронных сетей и алгоритма их обучения методом обратного распространения. В 80-е годы увлечение нейронными сетями было просто повальным. Сторонники этого подхода обещали создать нейрокомпьютеры, которые будут работать практически как человеческий мозг.

Но ничего особенного из этого не вышло, потому что настоящие нейроны устроены намного сложнее, чем формальные, на которых основаны многослойные нейросети. И количество нейронов в человеческом мозге тоже намного больше, чем можно было позволить себе в нейросети. Основное, для чего оказались пригодны многослойные нейросети – это решение задачи классификации.

Следующей популярной парадигмой в области искусственного интеллекта стало машинное обучение. Подход начал бурно развиваться с конца 80-х годов и не теряет популярности и поныне. Значительный толчок развитию машинного обучения дало появление интернета и большого количества разнообразных легкодоступных данных, которые можно использовать для обучения алгоритмов.

Главные задачи при проектировании искусственного интеллекта

Можно проанализировать, что роднит те задачи, которые относятся к искусственному интеллекту. Несложно заметить, что общее в них — отсутствие известной, четко определенной процедуры решения. Этим, собственно, задачи, относящиеся к AI, отличаются от задач теории компиляции или вычислительной математики. Интеллектуальные системы ищут субоптимальные решения задачи. Нельзя ни доказать, ни гаратировать, что найденное искусственным интеллектом решение будет строго оптимальным. Тем не менее, в большинстве практических задач субоптимальные решения всех устраивают. Более того, нужно помнить, что и человек практически никогда не решает задачу оптимально. Скорее, наоборот.

Возникает очень важный вопрос: как может AI решить задачу, для которой нет алгоритма решения? Суть в том, чтобы делать это так же, как и человек — выдвигать и проверять правдоподобные гипотезы. Естественно, что для выдвижения и проверки гипотез нужны знания.

Знания — это описание предметной области, в которой работает интеллектуальная система. Если перед нами система распознавания символов естественного языка, то знания включают в себя описания устройства символов, структуру текста и тех или иных свойств языка. Если это система оценки кредитоспособности клиента, у нее должны быть знания о типах клиентов и знания о том, как профиль клиента связан с его потенциальной некредитоспособностью. Знания бывают двух типов – о предметной области и о поиске путей решения (метазнания).

Основные задачи проектирования интеллектуальной системы сводятся к выбору способов представления знаний, способов получения знаний и способов применения знаний.

Представление знаний

Существуют два основных способа представления знаний — декларативные и процедурные. Декларативные знания могут быть представлены в структурированном или в неструктурированном виде. Структурированные представления – это та или иная разновидность фреймового подхода. Семантические сети или формальные грамматики, которые тоже можно считать разновидностями фреймов. Знания в этих формализмах представлены в виде множества объектов и отношений между ними.

Неструктурированные представления используются обычно в тех сферах, которые связаны с решением задач классификации. Это обычно векторы оценок весовых коэффициентов, вероятностей и тому подобное.

Практически все способы структурированного представления знания базируются на формализме фреймов, которые в 1970-е ввел Марвин Минский из MIT, чтобы обозначить структуру знаний для восприятия пространственных сцен. Как выяснилось, подобный подход годится практически для любой задачи.

Фрейм состоит из имени и отдельных единиц, называемых слотами. Значением слота может быть, в свою очередь, ссылка на другой фрейм… Фрейм может быть потомком другого фрейма, наследуя у него значения слотов. При этом потомок может переопределять значения слотов предка и добавлять новые. Наследование используется для того, чтобы сделать описание более компактным и избежать дублирования.

Несложно заметить, что существует сходство между фреймами и объектно-ориентированным программированием, где фрейму соответствует объект, а слоту — поле. Сходство это неслучайное, потому что фреймы были одним из источников возникновения ООП. В частности, один из первых объектно-ориентированных языков Small Talk практически в точности реализовывал фреймовые представления объектов и классов.

Для процедурного представления знаний используются продукции или продукционные правила. Продукционная модель — это модель, основанная на правилах, позволяющих представить знание в виде предложений «условие — действие». Такой подход раньше был популярен в различных системах диагностики. Достаточно естественно в виде условия описывать симптомы, проблемы или неисправности, а в виде действия — возможную неисправность, которая приводит к наличию этих симптомов.

В следующей статье мы поговорим о способах применения знаний.

Список литературы.

1. John Alan Robinson. A Machine-Oriented Logic Based on the Resolution Principle.  Communications of the ACM, 5:23-41, 1965.
2. Seymour Papert, Marvin Minsky. Perceptrons. MIT Press, 1969
3. Marvin Minsky. Symbolic vs. Connectionist, 1990
4. Marvin Minsky. A framework for representing knowledge. MIT AI Laboratory Memo 306, June, 1974.
5. Russell, Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach.
6. Simon Haykin. Neural networks: a comprehensive foundation.
7. Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis.

У искусственного интеллекта проблемы с языком / Хабр

Об иллюстрациях к статье: одной из трудностей понимания языка компьютерами является то обстоятельство, что часто значение слов зависит от контекста и даже от внешнего вида букв и слов. В приведённых в статье изображениях несколько художников демонстрируют использование различных визуальных намёков, передающих смысловую нагрузку, выходящую за пределы непосредственно самих букв.

В разгар напряжённой игры в го, шедшей в Сеуле в Южной Корее между Ли Седолем, одним из лучших игроков всех времен, и программой AlphaGo, ИИ, созданным в Google, программа сделала загадочный ход, продемонстрировавший её вызывающее оторопь превосходство над человеческим соперником.

На 37-м ходу AlphaGo решила положить чёрный камень в странную на первый взгляд позицию. Всё шло к тому, что она должна была потерять существенный кусок территории – ошибка начинающего в игре, построенной на контроле за пространством на доске. Два телекомментатора рассуждали о том, правильно ли они поняли ход компьютера и не сломался ли он. Оказалось, что, несмотря на противоречие здравому смыслу, 37-й ход позволил AlphaGo построить труднопреодолимую структуру в центре доски. Программа от Google по сути выиграла игру при помощи хода, до которого не додумался бы ни один из людей.

Победа AlphaGo впечатляет ещё и потому, что древнюю игру го часто рассматривали как проверку на интуитивный интеллект. Правила её просты. Два игрока по очереди кладут чёрные или белые камни на пересечения горизонтальных и вертикальных линий доски, пытаясь окружить камни противника и удалить их с доски. Но хорошо играть в неё невероятно сложно.

Если шахматисты способны просчитывать игру на несколько шагов вперёд, в го это быстро становится невообразимо сложной задачей, кроме того, в игре не существует классических гамбитов. Также нет простого способа измерения преимущества, и даже для опытного игрока может быть сложно объяснить, почему он сделал именно такой ход. Из-за этого невозможно написать простой набор правил, которому бы следовала программа, играющая на уровне эксперта.

AlphaGo не учили играть в го. Программа анализировала сотни тысяч игр и играла миллионы матчей сама с собой. Среди различных ИИ-техник, она использовала набирающий популярность метод, известный, как глубокое обучение. В его основе — математические вычисления, метод которых вдохновлен тем, как связанные между собой слои нейронов в мозгу активируются при обработке новой информации. Программа учила сама себя за многие часы практики, постепенно оттачивая интуитивное чувство стратегии. И то, что она затем смогла выиграть у одного из лучших игроков го в мире, является новой вехой в машинном интеллекте и ИИ.

Через несколько часов после 37-го хода AlphaGo выиграла игру и стала лидировать со счётом 2:0 в матче из пяти игр. После этого Седоль стоял перед толпой журналистов и фотографов и вежливо извинялся за то, что подвёл человечество. «Я потерял дар речи»,- говорил он, моргая под очередями фотовспышек.

Удивительный успех AlphaGo показывает, какой прогресс был достигнут в ИИ за последние несколько лет, после десятилетий отчаяния и проблем, описываемых, как «зима ИИ». Глубокое обучение позволяет машинам самостоятельно обучаться тому, как выполнять сложные задачи, решение которых ещё несколько лет назад нельзя было представить без участия человеческого интеллекта. Робомобили уже маячат на горизонте. В ближайшем будущем системы, основанные на глубоком обучении, будут помогать с диагностикой заболеваний и выдачей рекомендаций по лечению.

Но несмотря на эти впечатляющие подвижки одна из основных возможностей никак не даётся ИИ: язык. Системы вроде Siri и IBM Watson могут распознавать простые устные и письменные команды и отвечать на простые вопросы, но они не в состоянии поддерживать разговор или на самом деле понимать используемые слова. Чтобы ИИ изменил наш мир, это должно поменяться.

Хотя AlphaGo не разговаривает, в нём есть технология, способная дать лучшее понимание языка. В компаниях Google, Facebook, Amazon и в научных лабораториях исследователи пытаются решить эту упрямую проблему, используя те же инструменты ИИ – включая глубокое обучение – что отвечают за успех AlphaGo и возрождение ИИ. Их успех определит масштабы и свойства того, что уже начинает превращаться в революцию ИИ. Это определит наше будущее – появятся ли у нас машины, с которыми будет легко общаться, или системы с ИИ останутся загадочными чёрными ящиками, пусть и более автономными. «Никак не получится сотворить человекоподобную систему с ИИ, если в её основе не будет заложен язык,- говорит Джош Тененбаум [Josh Tenenbaum], профессор когнитивных наук и вычислений из MIT. – Это одна из самых очевидных вещей, определяющих человеческий интеллект».

Возможно, те же самые технологии, что позволили AlphaGo покорить го, позволят и компьютерам освоить язык, или же потребуется что-то ещё. Но без понимания языка влияние ИИ будет другим. Конечно, у нас всё равно будут нереально мощные и интеллектуальные программы вроде AlphaGo. Но наши отношения с ИИ будут не такими тесными, и, вероятно, не такими дружественными. «Самым главным вопросом с начала исследований было „Что, если бы вы получили устройства, интеллектуальные с точки зрения эффективности, но не похожие на нас с точки зрения отсутствия сочувствия тому, кто мы есть?“ – говорит Терри Виноград [Terry Winograd], заслуженный профессор Стэнфордского университета. „Можно представить машины, основанные не на человеческом интеллекте, работающие с большими данными и управляющие миром“.

Через пару месяцев после триумфа AlphaGo я отправился в Кремниевую Долину, сердце бума ИИ. Я хотел встретиться с исследователями, достигшими заметного прогресса в практических применениях ИИ и пытающимися дать машинам понимание языка.

Я начал с Винограда, живущего в пригороде на южном краю Стэнфордского кампуса в Пало-Альто, недалеко от штаб-квартир Google, Facebook и Apple. Его кудрявые седые волосы и густые усы придают ему вид почтенного учёного, и он заражает своим энтузиазмом.

В 1968 Виноград сделал одну из ранних попыток научить машины разговаривать. Будучи математическим вундеркиндом, увлечённым языком, он приехал в новую лабораторию MIT по изучению ИИ получать учёную степень. Он решил создать программу, общающуюся с людьми через текстовый ввод на повседневном языке. В то время это не казалось такой дерзкой целью. В разработке ИИ были сделаны очень большие шаги и другие команды в MIT строили сложные системы компьютерного зрения и роботизированных манипуляторов. „Было чувство неизвестных и неограниченных возможностей“,- вспоминает он.

Но не все считали, что язык так легко покорить. Некоторые критики, включая влиятельного лингвиста и профессора MIT Ноама Хомски, считали, что исследователям ИИ будет очень сложно научить машины пониманию, поскольку механика языка у людей была очень плохо изучена. Виноград вспоминает вечеринку, на которой студент Хомски отошёл от него после того, как услышал, что он работает в лаборатории ИИ.

Но есть причины и для оптимизма. Джозеф Вейзенбаум [Joseph Weizenbaum], профессор MIT немецкого происхождения, пару лет назад сделал первую программу-чатбота. Её звали ELIZA и она была запрограммирована отвечать так, как психолог из мультиков, повторяя ключевые части утверждений или задавая вопросы, вдохновляющие на продолжение разговора. Если вы сообщали ей, что злитесь на мать, программа могла бы ответить „А что ещё приходит вам в голову, когда вы думаете о своей матери?“. Дешёвый трюк, который работал на удивление хорошо. Вейзенбаум был шокирован, когда некоторые испытуемые стали поверять свои тёмные секреты его машине.

Виноград хотел сделать нечто, что могло бы убедительно делать вид, что понимает язык. Он начал с уменьшения области действия проблемы. Он создал простое виртуальное окружение, „блочный мир“, состоящий из набора вымышленных объектов на вымышленном столе. Затем он создал программу, назвав её SHRDLU, способную разобрать все существительные, глаголы и простые правила грамматики, необходимые для общения в этом упрощённом виртуальном мире. SHRDLU (бессмысленное слово, составленное из стоящих в ряд букв клавиатуры линотипа) могла описывать предметы, отвечать на вопросы об их взаимоотношениях и изменять блочный мир в ответ на вводимые команды. У неё даже была некая память и если вы просили её передвинуть „красный конус“, а затем писали про некий конус, она предполагала, что вы имеете в виду этот красный конус, а не какой-либо другой.

SHRDLU стал знаменем того, что в области ИИ наметился огромный прогресс. Но это была всего лишь иллюзия. Когда Виноград попытался расширить блочный мир программы, правила, необходимые для учёта дополнительных слов и сложности грамматики стали неуправляемыми. Всего лишь через несколько лет он сдался и оставил область ИИ, сконцентрировавшись на других исследованиях. „Ограничения оказались гораздо сильнее, чем тогда казалось“,- говорит он.

Виноград решил, что при помощи доступных в то время инструментов невозможно научить машину по-настоящему понимать язык. Проблема, по мнению Хьюберта Дрейфуса [Hubert Dreyfus], профессора философии в Калифорнийском университете в Беркли, высказанному им в книге 1972 года „Чего компьютеры не могут“ [What Computers Can’t Do], в том, что множество человеческих действий требуют инстинктивного понимания, которое невозможно задать набором простых правил. Именно поэтому до начала матча между Седолом и AlphaGo многие эксперты сомневались, что машины смогут овладеть игрой го.

Но в то время, как Дрейфус доказывал свою точку зрения, несколько исследователей разрабатывали подход, который, в конце концов, даст машинам интеллект нужного вида. Вдохновляясь нейрологией, они экспериментировали с искусственными нейросетями – слоями математических симуляций нейронов, которые можно обучить активироваться в ответ на определённые входные данные. В начале эти системы работали невозможно медленно и подход был отвергнут как непрактичный для логики и рассуждений. Однако ключевой возможностью нейросетей была способность обучиться тому, что не было запрограммировано вручную, и позже она оказалась полезной для простых задач типа распознавания рукописного текста. Это умение нашло коммерческое применение в 1990-х для считывания чисел с чеков. Сторонники метода были уверены, что со временем нейросети позволят машинам делать гораздо больше. Они утверждали, что когда-нибудь эта технология поможет и распознавать язык.

За последние несколько лет нейросети стали более сложными и мощными. Подход процветал благодаря ключевым математическим улучшениям, и, что более важно, более быстрому компьютерному железу и появлению огромного количества данных. К 2009 году исследователи из Университета Торонто показали, что многослойные сети глубокого обучения могут распознавать речь с рекордной точностью. А в 2012 году та же группа выиграла соревнование по машинному зрению, используя алгоритм глубокого обучения, показавший удивительную точность.

Нейросеть глубокого обучения распознаёт объекты на картинках при помощи простого трюка. Слой симулируемых нейронов получает ввод в виде картинки и некоторые из нейронов активизируются в ответ на интенсивность отдельных пикселей. Результирующий сигнал проходит через множество слоёв связанных между собой нейронов перед тем, как достичь выходного слоя, сигнализирующего о наблюдении объекта. Математический приём под названием „обратное распространение“ [backpropagation] используется для подгонки чувствительности нейронов сети для создания правильного ответа. Именно этот шаг и даёт системе возможность обучаться. Различные слои в сети откликаются на такие свойства, как края, цвета или текстура. Такие системы сегодня способны распознавать объекты, животных или лица с точностью, соперничающей с человеческой.

С применением технологии глубокого обучения к языку есть очевидная проблема. Слова – это произвольные символы и этим они, по сути, отличаются от изображений. Два слова могут иметь схожее значение и содержать совершенно разные буквы. А одно и то же слово может означать разные вещи в зависимости от контекста.

В 1980-х исследователи выдали хитрую идею превращения языка в такой тип проблемы, с которым нейросеть может справиться. Они показали, что слова можно представлять в виде математических векторов, что позволяет подсчитывать сходство связанных слов. К примеру, „лодка“ и „вода“ близки в векторном пространстве, хотя и выглядят по-разному. Исследователи из Монреальского университета под руководством Йошуа Бенджио [Yoshua Bengio] и ещё одна группа из Google использовали эту идею для построения сетей, в которых каждое слово в предложении используется для построения более сложного представления. Джоффри Хинтон [Geoffrey Hinton], профессор из Университета Торонто и видный исследователь глубокого обучения, работающий также и в Google, называет это „мысленным вектором“.

Используя две таких сети, можно делать переводы с одного языка на другой с отличной точностью. А комбинируя эти типы сетей с той, что распознаёт объекты на картинках, можно получить удивительно точные субтитры.

Сидя в конференц-зале в сердце наполненной суетой штаб-квартиры Google в Маунтин Вью (Калифорния), один из исследователей компании, разработавший этот подход, Куок Ли [Quoc Le], рассуждает об идее машины, способной поддерживать реальный разговор. Амбиции Ли объясняют, чем могут быть полезны говорящие машины. „Мне нужен способ симуляции мыслей в машине,- говорит он. – А если вы хотите симулировать мысли, то вы сможете спросить машину, о чём она думает“.

Google уже обучает свои компьютеры основам языка. В мае компания обнародовала систему Parsey McParseface, способную распознавать синтаксис, существительные, глаголы и другие элементы текста. Несложно видеть, как понимание языка может помочь компании. Алгоритм поиска Google когда-то просто отслеживал ключевые слова и ссылки между веб-страницами. Теперь система RankBrain читает текст страниц, чтобы понять его смысл и улучшить результаты поиска. Ли хочет продвинуть эту идею ещё дальше. Адаптируя систему, оказавшуюся полезной для переводов и подписей картинок, они с коллегами создали Smart Reply, читающий содержимое писем на Gmail и предлагающую возможные ответы. Они также создали программу, обучившуюся на основе чата поддержки Google отвечать на простые технические вопросы.

Недавно Ли создал программу, способную генерировать сносные ответы на непростые вопросы. Она тренировалась на диалогах из 18 900 фильмов. Некоторые ответы пугающе точно попадают в точку. К примеру, Ли спросил „В чём смысл жизни?“ и программа ответила „В служении высшему добру“. „Неплохой ответ,- вспоминает он с ухмылкой. – Возможно, лучше, чем я бы ответил сам“.

Есть только одна проблема, которая становится очевидной при взгляде на большее количество ответов системы. Когда Ли спросил „Сколько ног у кошки?“, система ответила „Думаю, четыре“. Затем он спросил „Сколько ног у сороконожки?“ и получил странный ответ „Восемь“. По сути, программа Ли не понимает, о чём говорит. Она понимает, что некоторые комбинации символов сочетаются вместе, но не понимает реальный мир. Она не знает, как выглядит сороконожка, или как она двигается. Это всё ещё иллюзия интеллекта, без здравого смысла, который люди принимают, как само собой разумеющееся. Системы глубокого обучения в этом смысле довольно шаткие. Система от Google, создающая подписи к изображениям, иногда делает странные ошибки, к примеру, описывает дорожный знак как холодильник с едой.

По странному совпадению, соседом Терри Винограда в Пало Альто оказался человек, который может помочь компьютерам лучше разобраться в реальном смысле слов. Фей-Фей Ли [Fei-Fei Li], директор Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта, была в декретном отпуске во время моего визита, но она пригласила меня домой и гордо представила мне своего трёхмесячного ребёнка, Финикс. „Обратите внимание, что на вас она смотрит больше, чем на меня,- сказала Ли, когда Финикс уставилась на меня. – Это потому что вы новый; это раннее распознавание лиц“.

Большую часть своей карьеры Ли исследовала вопросы машинного обучения и компьютерного зрения. Несколько лет назад под её руководством была проведена попытка создания базы данных из миллионов изображений объектов, каждое из которых было подписано соответствующими ключевыми словами. Но Ли считает, что машинам необходимо более сложное понимание происходящего в мире и в этом году её команда выпустила другую базу данных с изображениями, аннотации к которым были гораздо богаче. К каждой картинке люди сделали десятки подписей: „Собака на скейте“, „У собаки густой развевающийся мех“, „Дорога с трещинками“ и так далее. Они надеются, что системы машинного обучения научатся понимать физический мир. „Языковая часть мозга получает очень много информации, в том числе и от визуальной системы,- говорит Ли. – Важной частью ИИ будет интеграция этих систем“.

Этот процесс ближе к обучению детей, связывающих слова с объектами, взаимоотношениями и действиями. Но аналогия с обучением людей не заходит слишком далеко. Детишкам не нужно видеть собаку на скейте, чтобы представить её себе или описать словами. Ли верит, что сегодняшних инструментов для ИИ и машинного обучения не будет достаточно для того, чтобы создать настоящий ИИ. „Это не просто будет глубокое обучение с большим набором данных,- говорит она. – Мы, люди, очень плохо справляемся с подсчётами больших данных, но очень хорошо – с абстракциями и творчеством“.

Никто не знает, как наделить машины этими человеческими качествами и возможно ли это вообще. Есть ли что-то исключительно человеческое в таких качествах, что не позволяет ИИ обладать ими?

Специалисты по когнитивным наукам, например, Тененбаум из MIT, считают, что сегодняшним нейросетям не хватает критичных компонентов разума – вне зависимости от размера этих сетей. Люди способны относительно быстро обучаться на сравнительно малых объёмах данных, и у них есть встроенная возможность эффективного моделирования трёхмерного мира. „Язык построен на других возможностях, вероятно, лежащих более глубоко и присутствующих в младенцах ещё до того, как они начинают владеть языком: визуальное восприятие мира, работа с нашим двигательным аппаратом, понимание физики мира и намерений других существ“,- говорит Тененбаум.

Если он прав, то без попыток симуляции человеческого процесса обучения, создания ментальных моделей и психологии будет очень сложно воссоздать понимание языка у ИИ.

Офис Ноа Гудмана [Noah Goodman] в Стэнфордском департаменте психологии почти пуст, за исключением парочки асбтрактных картин на одной из стен и нескольких переросших растений. В момент моего прибытия Гудман строчил что-то на ноутбуке, положив босые ноги на стол. Мы прогулялись по залитому солнцем кампусу, чтобы купить кофе со льдом. „Особенность языка в том, что он опирается не только на большое количество информации о языке, но и на общечеловеческое понимание окружающего мира и эти две области знаний подспудно связаны друг с другом“,- объясняет он.

Гудман со своими студентами разработали язык программирования Webppl, который можно использовать для наделения компьютеров вероятностным здравым смыслом, что при разговорах оказывается довольно важным. Одна экспериментальная версия умеет распознавать игру слов, а другая – гиперболы. Если ей сказать, что некоторым людям приходится проводить „вечность“ в ожидании столика в ресторане, она автоматически решит, что использование буквального значения этого слова в данном случае маловероятно и что люди, скорее всего, ждут довольно долго и раздражаются. Систему пока нельзя назвать истинным интеллектом, но она показывает, как новые подходы могут помочь ИИ-программам разговаривать чуть более жизненно.

Также пример Гудмана показывает, как сложно будет научить машины языку. Понимание смысла понятия „вечность“ в определённом контексте – пример того, чему должны будут научиться ИИ-системы, при этом это на самом деле довольно простая и рудиментарная вещь.

Тем не менее, несмотря на сложность и запутанность задачи, первоначальные успехи исследователей, использующих глубокое обучение для распознавания образов или игры в го, дают надежду, что мы находимся на пороге прорыва и в языковой области. В этом случае этот прорыв подоспел как раз вовремя. Если ИИ должен стать универсальным инструментом, помочь людям дополнить и усилить их собственный интеллект и выполнять задачи в режиме беспроблемного симбиоза, то язык является ключом к достижению этого состояния. Особенно если ИИ-системы будут всё больше использовать глубокое обучение и другие технологии для самопрограммирования.

»В целом, системы глубокого обучения вызывают благоговейный трепет,- говорит Джон Леонард [John Leonard], профессор, изучающий робомобили в MIT. – С другой стороны, их работу довольно сложно понять».

Компания Toyota, изучающая различные технологии автономного вождения, запустила в MIT исследовательский проект под руководством Джеральда Сассмана [Gerald Sussman], эксперта по ИИ и языкам программирования, с целью разработки системы автономного вождения, способной объяснить, почему она в какой-то момент совершила то или иное действие. Очевидным способом дать такое объяснение был бы вербальный. «Создавать системы, сознающие свои знания – это очень сложная задача,- говорит Леонард, руководящий другим проектом Toyota в MIT. – Но, да, в идеале они должны дать не просто ответ, а объяснение».

Через несколько недель после возвращения из Калифорнии я встретился с Дэвидом Сильвером [David Silver], исследователем из отдела Google DeepMind и разработчиком AlphaGo. Он выступал с рассказом о матче против Седоля на научной конференции в Нью-Йорке. Сильвер объяснил, что когда программа во второй игре сделала свой решающий ход, его команда была удивлена не меньше остальных. Они лишь могли видеть, что AlphaGo предсказала шансы на выигрыш, и это предсказание мало менялось после 37-го хода. Только несколько дней спустя, тщательно проанализировав игру, команда сделала открытие: переварив предыдущие игры, программа подсчитала, что игрок-человек может сделать такой ход с вероятностью в 1 к 10 000. А её тренировочные игры показывали, что такой манёвр обеспечивает необычайно сильное позиционное преимущество.

Так что, в каком-то смысле, машина знала, что этот ход ударит по слабому месту Седоля.

Сильвер сказал, что в Google рассматривают несколько возможностей коммерциализации этой технологии, включая интеллектуальных ассистентов и инструменты для медицинского обслуживания. После лекции я спросил его о важности иметь возможность общаться с ИИ, управляющим подобными системами. «Интересный вопрос,- сказал он после паузы. – Для некоторых областей применения это может быть полезным. Например, в здравоохранении может быть важно знать, почему было принято конкретное решение».

В самом деле, ИИ становятся всё более сложными и запутанными и очень сложно представить, как мы будем работать с ними без языка – без возможности спросить их, «Почему?». Более того, возможность с лёгкостью общаться с компьютерами сделало бы их более полезными и выглядело бы это волшебством. В конце концов, язык – это самый лучший из наших способов понимать мир и взаимодействовать с ним. Настало время машинам догонять нас.

Программирование искусственного интеллекта в приложениях, разработка ии

1.2. Основные задачи искусственного интеллекта

Ранее уже было указано на то, что нельзя дать исчерпывающее определение ИИ. Однако можно перечислить задачи, методы решения которых на ЭВМ принято связывать с понятием ИИ. Ниже приводятся краткие характеристики основных таких задач.

Автоматическое решение задач представляет собой не столько вычислительную процедуру поиска ответа, как, например, расчет квадратного корня, сколько нахождение метода решения поставленной задачи. Системы, осуществляющие построение вычислительной процедуры, называют автоматическими решателями задач.

Под распознавателями подразумевают устройства, реагирующие на внешнюю среду через различные датчики, например телекамеры, и позволяющие решать задачи распознавания образов. В таких устройствах результаты распознавания выводятся на экран или печатающее устройство, а в более современных системах есть возможность синтезировать речевые ответы. Использование ИС с большой или сверхбольшой степенью интеграции позволяет строить системы распознавания речевых команд.

Системы распознавания естественной речи позволяют пользователю упростить взаимодействие с ЭВМ с помощью специализированных языков высокого уровня, близких к естественным.

Задачи доказательства теорем и обучения (например, для овладения навыками в какой-либо игре) решаются с помощью автоматического совершенствования алгоритма посредством обработки пробных вариантов, т. е. как бы с помощью накопления «собственного опыта». Следует отметить, что способность к обучению представляет собой одно из основных свойств ИИ.

В настоящее время многие отождествляют понятия ИИ и экспертных систем. Это отождествление появилось во многом благодаря разработкам по созданию программного и аппаратного обеспечения для ЭВМ пятого поколения, разрабатываемых в рамках упомянутого выше японского проекта. Существующие экспертные системы включают в себя огромные базы знаний, сформированные с помощью информации, получаемой от экспертов, т. е. специалистов в той области, для которой создавалась каждая система. Манипуляция накопленными данными осуществляется в другой части экспертных систем, содержащей правила вывода. Сейчас такие системы с успехом используются в медицине, геологии, а также при проектировании ЭВМ.

Обычные языки программирования не очень удобны для разработки систем ИИ. Для построения таких систем больше подходят такие языки, как Пролог, имеющий встроенный механизм логического вывода, или Лисп, ориентированный на обработку списков. Кроме того, создано множество специализированных языков, позволяющих решать ряд отдельных задач ИИ. Пролог был изобретен в Европе и вскоре, к удивлению многих специалистов, был выбран основным языком в японском проекте создания ЭВМ пятого поколения. Язык Лисп, распространенный преимущественно в США, начинает постепенно вытесняться Прологом.

Для эффективной работы мощных систем ИИ необходима высокая скорость доступа к большим базам данных, а также высокое быстродействие.

ЭВМ с обычной архитектурой не удовлетворяют этим требованиям. Обычные последовательные методы решения задач постепенно уступают место методам параллельной обработки, когда несколько процессоров независимо друг от друга выполняют различные части одной программы. В настоящее время фирма Inmos приступила к выпуску микросхем, названных транспьютерами. Использование этих устройств позволяет решить проблему распараллеливания на аппаратном уровне. В ближайшее время, очевидно, аналогичные устройства начнут выпускать и другие фирмы.

Ряд современных разработок направлен на создание аппаратных средств реализации трансляторов с языков логического программирования, в том числе и с языка Пролог. Скорость работы систем ИИ в последнее время стали выражать с помощью новых единиц измерения — липсов (LIPS — logical inferences per second), обозначающих число логических выводов в секунду. В настоящее время созданы ЭВМ, способные работать с быстродействием в несколько сотен липсов. Однако такое быстродействие нельзя считать удовлетворительным, и оно должно быть поднято до миллиона липсов и выше.

В системах искусственного интеллекта человеческие знания, необходимые для решения задач ИИ, должны быть представлены и записаны в форме, пригодной для последующей обработки на ЭВМ. Сложность заключается в том, что многие аспекты знаний изменяются в зависимости от условий и с трудом поддаются описанию, оставаясь при этом очевидными для человека.

Программирование искусственного интеллекта

Знания должны храниться в системах ИИ в некоторой обобщенной для данной предметной области форме, позволяющей использовать выбранное представление в любой возможной ситуации. Для хранения знаний требуется большая область памяти, и, кроме того, значительное время уходит на их предварительную обработку. Знания, заложенные в систему ИИ, должны быть понятны человеку. Это очевидное условие может быть упущено при разработке системы. С другой стороны, знания должны представляться в форме, удобной для обработки на ЭВМ.

Многие аспекты ИИ связаны с развивающейся в настоящее время наукой — робототехникой. Идея создания «разумного» робота, способного «учиться на собственном опыте», представляет собой одну из центральных проблем ИИ. Такой робот может обладать способностью к ведению диалога на ограниченном естественном языке и уметь решать задачи, требующие инициативы и некоторой оригинальности мышления. Для этого необходимо некоторое предварительное обучение робота, в результате которого он мог бы в отличие от используемых сейчас промышленных роботов выполнять целенаправленные и заранее незапрограммированные действия.

В течение многих лет идеи ИИ серьезно не рассматривались. Это происходило отчасти благодаря чрезмерному оптимизму некоторых теоретиков, а также из-за появления ряда сенсационных публикаций по этому предмету, впоследствии оказавшихся во многом несостоятельными. Идея аппаратно-программных моделей человеческого мозга вызывала насмешки, а в сфере технического производства стали избегать разработок, связанных с ИИ, так как результаты их внедрения явно не соответствовали обещаниям. Эта в полном смысле слова плачевная ситуация в настоящее время изменилась к лучшему благодаря новейшим достижениям в разработке аппаратуры и программного обеспечения ЭВМ.

Однако сложившееся к настоящему времени взаимное недоверие между теоретиками ИИ и представителями промышленной сферы может привести к тому, что научно-исследовательские работы в данной области будут испытывать значительные финансовые трудности, и, кроме того, эти работы будут оторваны от реальных нужд промышленности. Следует обратить внимание на опыт индустриального развития Японии, добившейся за последние 20 лет рекордных достижений в экономике. Такой успех стал возможен благодаря быстрому и повсеместному внедрению результатов научных исследований.

Эта книга рассчитана на студентов и непрофессионалов, обладателей бытовых персональных ЭВМ (ПЭВМ). Мы будем избегать задач, для решения которых нужна сложная и доступная лишь профессиональным программистам техника, а также берем на себя заботу о том, чтобы читатель увидел реальную возможность применения полученных сведений на практике. Изучение возможностей своего домашнего компьютера — интересное и приятное занятие. При этом многие фундаментальные концепции ИИ усваиваются легче, чем с помощью универсальных ЭВМ, общение с которыми достаточно усложнено. Конечно, не стоит преувеличивать возможности микроЭВМ. Невозможно, например, на бытовых ЭВМ достигнуть такой же скорости логического вывода, как на универсальных. Так же бесполезны попытки создания экспертной системы на компьютере, имеющем объем оперативной памяти 2К- Следует трезво оценивать возможности бытовой вычислительной техники.

В следующем разделе коротко рассмотрим некоторые реальные системы ИИ как сложные, так и достаточно простые.

Программирование искусственного интеллекта Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»



Маношин Д.А.

Дальневосточный Федеральный Университет DOI: 10.24411/2520-6990-2019-10331 ПРОГРАММИРОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Manoshin D.A.

Far Eastern Federal University

THE DEVELOPMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Аннотация.

В статье описываются подходы к разработке искусственного интеллекта с помощью обучения искусственных нейронных сетей. Приводится список доступных сервисов и языков программирования, которые используются для разработки искусственного интеллекта.

Abstract.

This article describes the approaches to the development of artificial intelligence through the training of artificial neural networks. The available services for development and programming languages that are used for the development of artificial intelligence are specified in it.

Ключевые слова: искусственный интеллект, разработка искусственного интеллекта, искусственные нейронные сети, языки программирования, машинное обучение.

Key words: artificial intelligence, artificial intelligence development, artificial neural networks, programming languages, machine learning.

Текущий период можно охарактеризовать как время «зарождающихся технологических прорывов в самом широком спектре областей», включая, искусственный интеллект (ИИ), в том числе проектирование нейронных сетей и нейрокомпьютеров, интернет вещей (ИВ), трехмерную печать, роботизацию, нанотехнологии, квантовые вычисления, биотехнологии. Многие инновации приближаются от зарождения к новому этапу развития, на котором они будут наслаиваться и усиливать друг друга, «представляя из себя переплетение технологий из мира физики, биологии и цифровых реалий» [1]. Успех искусственного интеллекта тесно связан с ростом вычислительных мощностей и доступностью колоссальных объемов исторически накопленных данных. Искусственный интеллект представляет собой набор программных технологий, предназначенных для реализации действий, идентичных тем, которые выполняются человеческим мозгом, включая самостоятельное принятие решений. Сам термин в 1956 году дал американский ин-форматик, изобретатель языка LISP, Джон Мак-карти.

Одно из самых весомых событий мирового масштаба произошло в 1997 году, когда компьютер «IBM Deep Blue» победил действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Для задач по оптимизации принципов работы и игровому тестированию корпорацией IBM был привлечены известные гроссмейстеры, такие как Джоэл Бенджамин и Джон Федорович. Совместная работа гроссмейстеров и ученых из привела к разработке мощного шахматного микропроцессора. В процессе выбора хода суперкомьютер в основном использовал типовые методы поиска по шахматному дереву: минимаксный алгоритм поиска с альфа-бета-отсечениями и оценочную функцию, дававшую оценку конечным позициям. Победа машины над человеком ознаменовала важный поворотный момент для ИИ,

поскольку продемонстрировало, что компьютер может не только изучить логику игры, но и достичь уровня мастерства, ранее считавшегося доступным только людям. Среди современных примеров программных продуктов, работающих на базе ИИ, можно выделить «IBM Watson» — проект от IBM, способный отвечать на вопросы пользователей путем поиска в собственной базе данных. «IBM Watson» использует 80 серверов и около 15 ТБ оперативной памяти, не требует подключения к интернету. Система активно применяется в сфере здравоохранения на протяжении последних нескольких лет. К 2013 году в США было создано шесть таких установок, которые к моменту их первоначального запуска уже могли работать с более чем 2 миллионами страниц медицинского текста.

На сегодняшний день искусственный интеллект уже достаточно успешно применяется для осуществления функции распознавания лиц, голоса, отпечатков пальцев, в реализации таких сервисов как голосовые помощники, в робототехнике для программирования беспилотников, а также для программирования компьютерных игр.

Для созданий приложений на основе искусственного интеллекта существует ряд специализированных платформ. Они основаны на принципах искусственных нейронных сетей, которые способны достаточно точно распознавать речь и объекты, а также самостоятельно генерировать действия, необходимые для функционала ПО.

Современные приложения на основе искусственного интеллекта работают по принципам машинного обучения (англ. machine learning) и глубокого обучения (англ. deep learning). Последний использует большие массивы данных и требует высокой компьютерной мощности. Оба процесса основаны на работе искусственных нейронных сетей, которые автоматически строят графы, пред-

ставляющие программную интерпретацию алгоритмов запоминания. Также потенциальными областями применения искусственных нейронных сетей являются такие области, в которых человеческий интеллект малоэффективен либо традиционные вычисления трудоёмки или физически неадекватны, так как не отражают или плохо отражают реальные физические процессы и объекты. Актуальность применения нейронных сетей многократно возрастает, когда появляется необходимость решения плохо формализованных задач. Таким образом, основная цель искусственного интеллекта заключается в том, чтобы сделать такую программу, которая не только способна обучаться, но и способна обучать себя сама, то есть являться самообучающейся.

Ниже представлен список из пяти наиболее продвинутых платформ для разработки программного обеспечения на основе ИИ:

• Wit.ai. Wit.ai имеет специальные механизмы, которые преобразуют голосовые запросы пользователей в текст. После этого платформа тщательно анализирует полученный запрос и отвечает на него, действуя по принципу сущностей и намерений. Сущности представляют собой объекты, которые автоматически указываются программой при наличии запроса пользователя. Ответ генерируется с помощью интегрированной базы данных и знаний, полученных на этапе машинного обучения. Кроме того, уникальная функция «история» (которая сохраняет контекстные данные) позволяет создавать продвинутые чат боты на основе платформы в очень короткие сроки. На сегодняшний день используется более чем 180 тыс. разработчиков

• Dialogflow (ранее называвшийся Api.ai), созданный совместно с разработчиками Google, основан на контекстном запоминании предыдущих взаимодействий пользователей. Его принцип работы аналогично Wit.ai сосредоточен на двух понятиях: сущности и намерения. Он поддерживает более 14 языков, включая португальский, русский и испанский. Dialogflow является одним из самых мощных инструментов для разработки программного обеспечения ИИ, в основном за счет его совместимости с наиболее распространенными мобильными платформами: ОС Android и iOS, а также поддержки языков программирования таких как Xamarin, Python, C++ и JavaScript. [2]

• Clarifai. Clarifai является платформой, которая обрабатывает данные, полученные с помощью камер, встроенных в устройства пользователей. В ней реализованы механизмы систематизации знаний, полученных с помощью машинного обучения. Программные решения, созданные с помощью Clarifai, способны достаточно точно идентифицировать изображения, полученные из внешних источников. Clarifai подходит для разработчиков со знанием таких языков программирования как Python, Java и Node.js [3].

• Melissa. Платформа с открытым исходным кодом Melissa использует язык программирования Python и предоставляет возможность реализовать

практически любое приложение на основе ИИ (аналогичное по структуре помощнику ИИ, встроенному в смартфон). Платформа поддерживается всеми популярными настольными операционными системами. Melissa имеет встроенные механизмы распознавания голоса, которые делают его идеальным инструментом для развития голосовых помощников различных типов.

• Tensorflow. Tensorflow — это программная библиотека, созданная Google с открытым исходным кодом. Предоставляет интерфейс для выработки алгоритмов машинного обучения и реализации таких алгоритмов [4]. Вычисление с помощью Tensorflow может выполняться практически без изменений на самых разных гетерогенных системах, начиная от мобильных устройств, таких как смартфоны и планшеты, до широкомасштабных распределенных систем, состоящих из сотен компьютеров или тысяч вычислительных устройств, таких как графические процессоры. Система достаточно гибка и может быть использована для того чтобы реализовать большой набор алгоритмов, включая модели глубокого обучения нейросетей (англ. deep neural network models). Tensorflow применялась для проведения исследований и развертывания систем машинного обучения для применения в таких областях, как распознавание речи, компьютерное зрение, робототехника, поиск информации, обработка языка, извлечение и обработка географической информации [5].

Есть много других систем, которые так или иначе сопоставимы с указанными выше платформами: Keras ,Theano, Lasagne, или Blocks, предназначенных в первую очередь для обучения нейронных сетей [6].

Для разработки искусственного интеллекта с нуля, необходимы знания языков программирования [7]. Наиболее распространенные языки (ЯП) программирования, которые используются для этих целей представлены ниже:

• С++. Объектно-ориентированный ЯП с одним из самых быстрых процессов компиляции в мире. С помощью ЯП можно реализовать самую сложную бизнес-логику без ущерба для производительности.

• Lisp. Язык высокого уровня Lisp используется с 1958 года, с момента разработки самых ранних программных решений ИИ. Lisp предоставляет возможность реализации современного подхода к объектно-ориентированному программированию, поддерживает инкапсуляцию и полиморфизм.

• Java. Также является объектно-ориентированным ЯП, который имеет огромное онлайн-со-общество технической поддержки. Язык характеризуется продуманным подходом к обработке исключений, наличием средств для разработки многопоточных приложений, поддержкой массивов, списков, структур.

• Prolog. Prolog обладает механизмами, которые могут быть востребованы при разработке программного обеспечения ИИ, в частности: древо-

видные механизмы структурирования данных, сопоставления шаблонов. Prolog часто используется при разработке программного обеспечения ИИ со сложной архитектурой, что подразумевает одновременное выполнения ряда логических операций.

• Python. Python является одним из старейших ЯП. Он существует уже более 20 лет, что свидетельствует о своей актуальности и сегодня. Язык пользуется большим спросом из-за простой интеграции со структурами данных, которые часто используются в алгоритмах ИИ. Алгоритмы разработки программного обеспечения ИИ уникальны и выходят за рамки стандартного программирования. Учитывая этот факт, необходимо расширять знания с помощью специальных библиотек и инструментов.

Таким образом, дальнейшее развитие функционала искусственного интеллекта на сегодняшний день является перспективным для работы и профессионального развития разработчиков. Современные используемые приложения на базе ИИ довольно часто ограничены в функциональности, однако ИТ-сфера быстро приобретает новые инструменты и идеи для наращивания функциональности. Учитывая этот факт, есть основания

предполагать, что искусственный интеллект сможет приступить к выполнению гораздо более сложных задач в самом ближайшем будущем.

Список литературы

1. Клаус Шваб. Четвертая промышленная революция. — Издательство «Эксмо». 2016. — с.8.

2. Официальный сайт Dialogflow. — URL: https://dialogflow.com/ (дата обращения: 22.05.2019)

3. Официальный сайт Clarifai. — URL: https://www.clarifai.com/ (дата обращения: 22.05.2019)

4. Официальный сайт Tensorflow. -URL:https://www.tensorflow.org/ (дата обращения: 22.05.2019)

5. Google Research. TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems Retrieved. 2015.- URL: http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015. pdf (дата обращения: 22.05.2019)

6. Блог Open Data Science. Библиотеки для глубокого обучения Theano/Lasagne — URL: https://habr.com/ru/company/ods/blog/323272/(дата обращения: 22.05.2019)

7. Шибайкин С.Д., Алексеев Е.Г. Языки программирования систем искусственного интеллекта. // Московское научное обозрение. 2012. — с.21

10 лучших языков программирования для искусственного интеллекта (AI) в [2020]

10 лучших языков для искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML)

Ученые, занимающиеся искусственным интеллектом, разработали несколько конкретных языков программирования для искусственного интеллекта (ИИ). Такие языки программирования часто предназначены для разработки искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML).

Машинное обучение (ML) как сфера искусственного интеллекта (AI) не является новой концепцией в области компьютерных наук.Машинное обучение (ML) — не новая концепция в области компьютерных наук. Это сфера искусственного интеллекта (ИИ).

Практически все социальные сети используют искусственный интеллект (AI). Например, Facebook и Instagram основаны на страницах, которые недавно понравились пользователю, генерируют предложения страниц, которые могут заинтересовать пользователя.

Эти предложения поступают автоматически или с помощью программы, которая сначала учится распознавать то, что понравилось пользователю, а затем вносить ему предложения по улучшению изучения данной области.

Выбрав язык программирования, предоставив применимую информацию и реализовав соответствующий алгоритм, мы можем создать программу, которая, подобно человеку, будет определять, как реагировать на конкретные требования.

В соответствии с вышеизложенным, независимо от того, являетесь ли вы инженером-программистом или увлечены этой областью программирования и, возможно, захотите изучить, в этой статье мы покажем вам 10 лучших языков программирования для искусственного интеллекта (AI) и Машинное обучение (ML) посредством анализа и сравнения.Это Python , R-language , Java , Lisp , Javascript , Prolog , Haskell , Julia , C ++ и AIML (искусственный интеллект) AIML (искусственный интеллект). .

1. Python:

Python в любом случае рассматривается как краткое изложение всех языков программирования для разработки искусственного интеллекта (ИИ) из-за своей простоты.

Синтаксис программирования и структуры данных Python очень просты и легко усваиваются.Соответственно, в нем могут эффективно выполняться многочисленные алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ).

Python требует небольшого времени для развития по сравнению с другими языками программирования, такими как Java, C #, C ++ и Ruby. Он поддерживает функциональный, объектно-ориентированный и процедурно-ориентированный стили программирования.

В python много библиотек, которые упрощают наши задачи. Python имеет множество библиотек, которые решают многие научные вычисления. Например: Numpy — это библиотека для Python, которая заставляет нас выполнять многочисленные логические вычисления.Кроме того, у нас есть Pybrain , который предназначен для использования искусственного интеллекта (AI) в Python. Подробно узнайте о 5 лучших библиотеках Python.

Почему Python лучше всего подходит для искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML) и глубокого обучения?

Его предпочитают для приложений, работающих от веб-разработки до создания сценариев и автоматизации процессов, Python быстро становится лучшим выбором среди разработчиков для проектов искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и глубокого обучения.

Он также поддерживает интерпретируемую среду выполнения без стандартных языков программирования компилятора. Это делает Python особенно полезным для создания прототипов алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.

TensorFlow — самый популярный фреймворк, который охватывает все процессы в ML и глубоком обучении. Он также используется для глубокого обучения. Области, в которых они открываются, — это приложения на основе обнаружения и рекомендаций, такие как обнаружение голоса, изображения и распознавание видео.

Плюсы

— Легко писать,
— Минимализм (разработка приложений с меньшим количеством строк кода по сравнению с Java),
— Много курсов по ИИ, машинному обучению (ML),
— Большое сообщество,
— Много библиотек и каркасы

Минусы

— Это медленное выполнение по сравнению с Java,
— Он не подходит для разработки мобильных приложений,
— Это не лучший выбор для разработки игр

2.R-язык

R долгое время было эквивалентом науки о данных и технологий. Это интерпретируемый и динамически типизированный язык программирования.

R — один из лучших языков программирования и сред для анализа и управления данными в статистических целях. Используя R , мы можем легко построить хорошо структурированный график качества продукции, включая математические символы и формулы, где это необходимо.

Это очень полезный язык программирования общего назначения для AI , R имеет различные пакеты, такие как RODBC, Gmodels, Class и Tm, которые используются в области Искусственный интеллект (AI) , Машинное обучение (ML) .Эти пакеты помогают легко реализовать алгоритмы машинного обучения. Они используются для разделения бизнес-задач.

Многие организации используют R для анализа данных, моделирования больших данных и визуализации. Некоторые из них — это Google, Uber, New York Times. R широко применяется в банковской сфере, особенно в областях прогнозирования различных рисков. В этой области я бы выделил Bank of America и ANZ Bank.

3. Java

Java также можно рассматривать как хороший выбор для разработки с использованием искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML).Искусственный интеллект во многом связан с алгоритмами поиска, искусственными нейронными сетями и генетическим программированием.

Java предоставляет множество преимуществ: простое использование, легкость отладки, пакетные сервисы, упрощенная работа с крупномасштабными проектами, графическое представление данных и лучшее взаимодействие с пользователем.

В нем также есть аннотация Swing и SWT (стандартный набор инструментов виджетов). Эти инструменты делают графический и пользовательский интерфейсы привлекательными и сложными.

Java также может рассматриваться как хороший выбор для разработки искусственного интеллекта (AI).Java дает множество преимуществ: простое использование, легкость исследования, администрирование пакетов, улучшенная работа с крупномасштабными предприятиями, графическое изображение информации и лучшее взаимодействие с клиентами.

Он также имеет сплав Swing и SWT (Standard Widget Toolkit). Эти устройства делают иллюстрации и интерфейсы привлекательными и сложными.

Java скомпилирован и строго типизирован на языке программирования общего назначения. В программировании это стандартный язык, и его популярность не падает уже много лет.Выполнение программы значительно улучшено по сравнению с другими языками программирования. Но обучение и кодирование сложнее, чем на других языках программирования.

Он используется для разработки широкого спектра приложений, таких как игры, веб-приложения, мобильные и настольные приложения. java может быть хорошим выбором для машинного обучения (ML), особенно все предприятия основаны на java. Это может создать проблемы в этой области даже старшим дизайнерам. В этом смысле Python и R преобладают над машинным обучением (ML).

Многие известные организации используют Java на стороне сервера в качестве одного из языков программирования. Некоторые из этих организаций — YouTube, Amazon, eBay, LinkedIn и т. Д.

4. Лисп

Lisp — один из старейших и наиболее популярных языков программирования для разработки искусственного интеллекта (AI). Он был разработан Джоном Маккарти, отцом искусственного интеллекта (ИИ) в 1958 году. Он может эффективно обрабатывать символические данные.

Великолепные возможности прототипирования и простое динамическое создание новых объектов с функцией автоматической сборки мусора.Жизненный цикл его разработки позволяет интерактивно оценивать выражения и перекомпилировать функции или документы, пока программа еще работает. За прошедшие годы благодаря прогрессу многие из этих функций перекочевали на многие другие языки программирования, что повлияло на уникальность Lisp.

Lisp — это группа языков программирования, наиболее известными из которых являются Clojure и Common Lisp. По сравнению с другими языками программирования в этом списке, Lisp имеет самую длинную историю.Соответственно, он оказал большое влияние на развитие языков R, Python и Javascript.

Lisp — это язык программирования общего назначения с динамической типизацией, но в основном он используется в области традиционного символического ИИ.

В части искусственного интеллекта (AI) Lisp был популярным языком программирования, но его концепция искусственного интеллекта отличается от нынешних идей и потребностей. Уровень обучения — это сложность, Lisp — один из самых сложных языков программирования и не рекомендуется для начинающих.

5. JavaScript

Javascript — это легкий, интерпретируемый, высокоуровневый клиентский язык программирования для веб-приложений с открытым исходным кодом. Javascript с Node.js делает этот язык выдающимся в веб-разработке благодаря функциям полного стека. Javascript — это интерпретируемый и динамически типизированный язык программирования.

Javascript — это простой язык программирования, на котором можно легко изучить основы. Новичкам иногда бывает сложно понять контекст работы.Это требует большого внимания к обучению. Он относится к группе простых для изучения языков программирования.

Использование Javascript ограничено только веб-разработкой, и этот язык признается другими в кратком изложении. характеристики и преимущества работы говорят о том, что она предназначена исключительно для Интернета. Этот язык используется для динамики и взаимодействия веб-сайта, на этом этапе для создания стандартных веб-приложений и динамических веб-приложений.

Поскольку Javascript прогрессивно развивается и впоследствии улучшает пределы своего применения, помимо вышеупомянутого, он используется в науке о данных и машинном обучении (ML).Энтузиазм сообщества по поводу этих кругов становится все более сильным, что является исключительно позитивным фактом.

Существует множество библиотек и фреймворков, разработанных Google и Facebook.

Когда мы говорим о машинном обучении (ML) в Javascript, мне сначала нужно сослаться на DialogFlow. Это не библиотека и не фреймворк, а мощная технология, созданная Google на основе искусственного интеллекта (AI).

DialogFlow упрощает создание и подготовку взаимодействия человека с компьютером.С помощью DialogFlow и Node.js вы можете быстро создавать голосовых или текстовых чат-ботов для мессенджера, Slack, Twitter и подобных систем. Кроме того, эта технология регулярно объединяется с фреймворком, например, Angular для разработки чат-ботов внутри веб-приложений.

Библиотека

TenserFlow.js в настоящее время является одной из самых известных библиотек для разработки и обучения машинного обучения (ML) и представляет собой модель глубокого обучения с использованием Javascript. Если вы попадете на сайт, вы увидите несколько вдохновляющих начинаний.

Я бы выделил Emoji Scavenger Hunt, которая дает вам определенный смайлик, и вы должны распознать их с помощью камеры в любом количестве, которое можно было бы разумно ожидать за короткий промежуток времени. Для области нейронных сетей я бы выделил библиотеку brain.js.

6. Пролог

Prolog — это декларативный язык программирования, в котором программы выражаются в терминах отношений, а выполнение происходит путем выполнения запросов по этим отношениям.Пролог особенно полезен для приложений баз данных, символьных рассуждений и синтаксического анализа языка. Сегодня Пролог широко используется в искусственном интеллекте (ИИ).

Prolog — это язык логического программирования и вычислительной фонетики, связанный с искусственным интеллектом (AI). Пролог имеет свою логику первого порядка, формальную логику, и в отличие от многих других языков программирования, Пролог задуман в основном как окончательный язык программирования, логика программы пролога выражается в виде отношений, представленных в виде фактов, правил и стандартов.Расчет начинается с вопроса об этих отношениях.

Prolog был одним из основных языков логического программирования и остается наиболее известным среди таких языков логического программирования на сегодняшний день. Этот язык использовался для демонстрации гипотез, основных структур, переписывания терминов, систем типов и автоматизированного планирования, так же как и его уникальная предлагаемая область использования — обработка естественного языка.

Современные среды Prolog поддерживают создание графических пользовательских интерфейсов (GUI) , а также авторитетных и организованных приложений.Prolog хорошо разработан для конкретных задач, которые соответствуют стандартным логическим запросам, например, системам голосового управления, поисковым базам данных и т. Д.

7. Haskell

Haskell также является отличным языком программирования для искусственного интеллекта (AI). Краткое изложение и монады LogicT упрощают выражение недетерминированных алгоритмов, что обычно и происходит. Это невероятные структуры данных для деревьев поиска. Особенности языка расширяют возможности композиционного метода выражения алгоритмов.Главный недостаток состоит в том, что работать с графиками с самого начала несколько сложнее из-за чистоты.

Haskell — это просто функциональный и статически типизированный язык программирования с выводом типа и отложенным вычислением. Классы типов, которые позволяют осуществлять безопасную перегрузку операторов, были впервые предложены Филипом Вадлером и Стивеном Блоттом для стандартного машинного обучения (ML) и позже реализованы в Haskell. Его основное исполнение — компилятор Glasgow Haskell. Он назван в честь логика Хаскелла Карри.

Haskell зависит от семантики, но не от синтаксиса языка программирования Miranda, который служил центром усилий основного рабочего сообщества Haskell. Стабильный выпуск был выпущен в июле 2010 года со следующим стандартом, подготовленным к 2020 году.

Haskell используется в академических и промышленных кругах. По состоянию на сентябрь 2019 года Haskell был 23-м наиболее распространенным языком программирования, насколько Google искал учебные пособия, и составлял менее 1% активных клиентов в репозитории исходного кода GitHub.

8. Юлия

Julia — динамический язык программирования высокого уровня. Это язык программирования общего назначения, с его помощью можно написать любую программу. Многие из его функций хорошо разработаны для высокопроизводительных вычислений и численного анализа. Julia используется для машинного обучения (ML) с использованием собственных или неродных библиотек или фреймворков.

Отличительные аспекты дизайна и структуры Джулии включают систему типов с параметрическим полиморфизмом, уникальный язык динамического программирования и множественную диспетчеризацию в качестве основной парадигмы программирования.

Julia собирает мусор, использует активное вычисление и включает динамические библиотеки для вычислений с плавающей запятой, линейной алгебры, генерации случайных чисел и сопоставления регулярных выражений. Доступны многочисленные библиотеки, в том числе некоторые из них, которые недавно были упакованы вместе с Julia и в настоящее время являются дискретными.

Инструменты, доступные для Джулии, включают IDE; со встроенными инструментами, например, линтером, профилировщиком, отладчиком, пакетом debugger.jl и многими другими.

9.С ++

C ++ — это язык общего назначения, разработанный Бьярном Страуструпом как расширение популярного языка программирования C. Через некоторое время это слово расширилось, и современный C ++ имеет объектно-ориентированные, общие, включая функциональные характеристики в дополнение к средствам управления памятью на низком уровне. Он довольно часто актуализируется как компилируемый язык, и многие поставщики предоставляют компиляторы C ++ , включая Free Software Foundation, LLVM, Microsoft, Intel, Oracle и IBM, поэтому он доступен на нескольких платформах.

C ++ планировался с ориентацией на программирование фреймворка и встроенное программное обеспечение с ограниченными ресурсами и большие системы, с выполнением, эффективностью и адаптируемостью использования в качестве особенностей конструкции. C ++ также был признан ценным во множестве различных настроек, основными качествами которого являются программная среда и приложения с обязательными активами, включая приложения для рабочих областей, серверы и приложения, критичные к производительности.

C ++ стандартизирован ISO, причем последний вариант стандарта утвержден и распространен ISO в декабре 2017 года как ISO / IEC 14882: 2017 (иногда известный как C ++ 17).Это расширение популярного языка C. ему нужен был продуктивный и адаптируемый язык, такой как C, который дополнительно выделял повышенный уровень ассоциаций с программами. C ++ 20 является следующим запланированным стандартом, который соответствует нынешней тенденции выпуска новой версии с регулярными интервалами каждые три года.

Подавляющее большинство из нас использует C ++ в качестве первого языка, однако речь идет о чем-то вроде анализа данных и машинного обучения (ML), Python превращается в наш популярный язык благодаря своей простоте и множеству библиотек предварительно написанных модулей.Вот почему Payton — лучший язык программирования для AI и ML.

C ++ имеет различные типы библиотек, используемых для различных целей, таких как большие математические операции и т. Д. Он имеет небольшие и масштабируемые библиотеки машинного обучения, которые используются для выполнения значительных вычислений или алгоритмов.

10. AIML (язык разметки искусственного интеллекта)

AIML , также называемый языком разметки искусственного интеллекта, представляет собой диалект XML для создания исходного языка программирования.Он используется как один из языков программирования для искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML).

Диалект XML, называемый AIML, был создан Ричардом Уоллесом и всем сообществом свободного программного обеспечения в период с 1995 по 2002 год. AIML обозначила причину того, что поначалу было сильно разросшимся Элизой под названием «Искусственный лингвистический Интернет-компьютерный объект», который выигрывал ежегодный конкурс призов Лебнера в Искусственный интеллект (AI) несколько раз, а также был чемпионом Chatterbox Challenge в 2004 году.

Бесплатные наборы AIML на нескольких языках программирования были созданы и доступны сообществу пользователей. Есть переводчики AIML, доступные для Java, Ruby, Python, C ++, C #, Pascal и других языков программирования (см. Ниже).

В любом случае, если мы руководствуемся этими критериями и фактами, которые я привел в этой статье, Python — лучший язык программирования, который является фундаментальным для машинного обучения (ML), по сравнению с другими языками программирования.

Например, Lisp — самый платный.Однако спрос на экспертов по Лиспу невелик. На популярность языка влияет множество факторов, и это быстро меняется из года в год.

Он стал частью научной и логической сферы, а в сфере машинного обучения (ML) Python нашел гораздо лучшее применение, чем все другие языки программирования. Точно так же для более значительных проектов машинного обучения обязательно использовать преимущества перед R-language , особенно в отношении простоты написания. По сравнению с Lisp, Python подорван несколькими библиотеками глубокого обучения, в то время как Lisp не рекомендуется для этой зоны.

Говоря о Java, следует отметить, что он превосходит Python для разработки настольных, мобильных, веб-приложений и игр. Точно так же интерес к Java-инженерам выше. Таким образом, вы наверняка не совершите ошибку с Java, и это стабильный и доступный язык в течение долгого времени. Однако учиться на Python гораздо сложнее, особенно для начинающих, и им нужно уделить много времени и внимания, прежде чем понимать свои первые настоящие проекты ML.

Наконец, не стоит игнорировать Javascript.В настоящее время он входит в список самых значительных зарплат, считает, что спрос на разработчиков Javascript самый большой. Поскольку это самый молодой язык в машинном обучении (ML), который развивается быстрыми темпами и сосредоточен вокруг веб-разработки, не исключено, что машинное обучение (ML) через некоторое время повысит ставки оплаты труда.

Полезные ресурсы:

1. Что такое Google Chrome Helper, чем он может вам помочь ?. Почему он использует так много оперативной памяти?
2.Насколько безопасен VPN? и зачем вам безопасный VPN?
3. Что такое роботизированная автоматизация процессов (RPA), инструменты, многоуровневый дизайн и его приложения
4. Глубокое обучение (DL) и его приложения
5. 10 лучших языков программирования для искусственного интеллекта (AI) в [2020]
6. Искусственный интеллект (AI) или машинный интеллект (MI) в [2020]
7. Алгоритмы машинного обучения (ML) и их приложения

.

10 лучших языков программирования для искусственного интеллекта, которые вы должны выучить в 2020 году

Программирование искусственного интеллекта меняет мир компьютерных технологий. Получается, как мы живем, работаем и воплощаем в жизнь статус-кво. Программирование на основе искусственного интеллекта позволяет компьютеру выполнять действия, подобные человеческим, с высокой скоростью, качеством и точностью. Характер ИИ в том, что он учится на огромных объемах данных, чтобы они могли выполнять желаемые задачи.

Спасибо Алану Тьюрингу, британскому ученому, который сломал стену и открыл использование программирования искусственного интеллекта еще во времена войны.Спустя годы код искусственного интеллекта становится кровью и водой в различных секторах, таких как банковское дело, финансы, сельское хозяйство, здравоохранение, игры и автомобилестроение.

Фото Stem Geeks

Тенденции рынка искусственного интеллекта 2020 г.

Прогноз развития мирового рынка ИИ составит от 16,06 млрд долларов в 2017 году до 190 млрд долларов к 2025 году. Ключевыми игроками на мировом рынке являются Intel, NVIDIA, Xilinx, Samsung, Facebook, IBM, Google, Microsoft и AWS. В 2020 году основными тенденциями рынка ИИ будут следующие.

• 26% маркетологов на глобальном уровне переходят на систему обслуживания клиентов в режиме реального времени.
• Руководители программирования ИИ для улучшения удержания клиентов и поддержания лояльности клиентов. Использование кода искусственного интеллекта будет охватывать этапы жизненного цикла клиента: от активности, перехвата клиентов до опекания продуктов и увеличения количества кампаний.
• Рост разработки кода искусственного интеллекта, который может прогнозировать вероятность конверсии людей в социальных сетях в продажи и прибыль
• Разработка алгоритмов, использующих интеллектуальный анализ данных, моделирование данных и статистические модели для использования аналитики для прогнозирования для эффективного планирования.Он может определять историю и поведение, чтобы отслеживать тенденции и запускать эффективные кампании. Искусственный интеллект поставит ваш бизнес в упреждающую конкуренцию на жестком рынке, потому что прогнозная аналитика будет точной и целевой прибылью.
• Во всем мире половина маркетологов используют ИИ для создания персонализированного контента для каждого человека для удобного и эффективного планирования рынка
• Хлеб с маслом маркетологов — это постоянство и своевременность отправки маркетинговых сообщений целевым клиентам и клиентам.Программирование на основе искусственного интеллекта поможет оптимизировать время отправки, чтобы укрепить маркетинг и привлечь клиентов.

10 основных языков программирования для искусственного интеллекта

1. Python

Фото DYclassroom

Самый популярный язык программирования с искусственным интеллектом среди разработчиков, рейтинг которого будет расти в 2020 году. Для начинающих Python идеален, потому что он прост, легок в изучении и мощен для создания веб-приложений и автоматизации.Python — лучший язык программирования для ИИ по сравнению с Java, C #, C ++ и Ruby, поскольку он поддерживает функциональный, объектно-ориентированный и процедурно-ориентированный подход к программированию.

Python использует несколько библиотек, таких как Numpy, которые обеспечивают многочисленные логические вычисления. Более того, в Python есть Pybrain, который содержит алгоритмы для нейронных сетей, чтобы усилить обучение, обучение без учителя и облегчить эволюцию. Python лучше всего подходит для создания прототипов алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку он может поддерживать интерпретируемую среду выполнения без стандартных языков программирования компилятора.

2. R-Language

Один из лучших языков программирования для искусственного интеллекта благодаря лучшей среде для анализа и управления данными в статистических целях.

R имеет различные пакеты, такие как RODBC, G-models, Class и Tm, чтобы помочь алгоритму функционировать, используемому в AI и машинном обучении. Google, Uber и Ney York Times — известные пользователи R для анализа данных, моделирования и визуализации больших данных. Bank of America и ANZ bank используют R для прогнозирования различных финансовых рисков.

3. Java

Фото Techno FAQ

Java, как язык программирования искусственного интеллекта, может многое сделать с алгоритмами поиска, искусственными нейронными сетями и генетическим программированием. Он прост в использовании, упрощает процедуру отладки, предоставляет пакет услуг, упрощает крупномасштабные проекты, улучшает представление данных в графическом виде и улучшает взаимодействие с пользователем. Java может сделать графику и интерфейс пользователя привлекательными, сложными и увлекательными благодаря Swing и Standard Widget Toolkit (SWT).

Это язык программирования общего назначения, популярность которого никогда не снижалась на протяжении многих лет. Его программирование развивается с целью улучшения там, где обучение и кодирование становятся более сложными, чем другие языки программирования.

Java — наиболее широко используемый язык программирования искусственного интеллекта для игр, Интернета, мобильных и настольных приложений. Разработчики машинного обучения выбирают Java из-за ее разнообразных возможностей. Также к известным пользователям относятся YouTube, Amazon, eBay и LinkedIn.

4. Лисп

Lisp лучше всего подходит для прототипирования и может обрабатывать символьные данные. Он имеет простое динамическое создание новых объектов и возможность автоматической сборки мусора. Жизненный цикл этого языка программирования позволяет интерактивно оценивать и перекомпилировать функцию и документ во время работы программы.

Lisp — это группа языков программирования, таких как Clojure и Common Lisp, используемых для общих и динамических целей, разработанных в традиционном символическом ИИ.

5. JavaScript

Это облегченное программирование ИИ с открытым исходным кодом, которое может быть на высоком уровне для веб-приложений. JavaScript прост и легок в освоении, но он требует внимания при обучении, потому что понимание контекста работы может быть трудным для начинающих.

6. Пролог

Фото Analytics Insight

Prolog лучше всего использовать для разработки баз данных, символьных рассуждений и приложений синтаксического анализа языка. Это логическое программирование, которое, в отличие от других языков программирования, представляет собой запланированный окончательный ИИ, который выражается отношениями фактов, правил и стандартов.

7. Haskell

Один из самых известных и превосходных программ искусственного интеллекта, который отлично подходит для деревьев поиска. Это потому, что краткое изложение и монады LogicT могут выражать недетерминированные алгоритмы. Но это плохо работает с графиками.

Более того, в сентябре 2019 года Haskell становится 23 ^rd самым распространенным языком программирования на странице поиска Google.

8. Юлия

Фото в Википедии

Лучший язык программирования для искусственного интеллекта, который представляет собой высокоуровневое, динамическое и универсальное программирование, позволяющее написать любую программу.

Одной из отличительных черт Julia является параметрический полиморфизм, который является динамическим и может облегчить множественную отправку. Следовательно, это язык программирования AI, который собирает мусор, оценивает, а динамические библиотеки включены для вычислений с плавающей запятой, линейной алгебры, генерации чисел и экспресс-сопоставления.

9. C ++

Это расширение популярного языка программирования C, которое можно использовать для общих целей.

Этот язык программирования искусственного интеллекта спроектирован так, чтобы соответствовать рамочному программированию, которое вставлено для адаптации к программному обеспечению с ограниченными ресурсами в больших системах.

10. AIML (язык разметки искусственного интеллекта)

Это код искусственного интеллекта XML, используемый для разработки языка программирования искусственного интеллекта и машинного обучения. Существует несколько языков программирования, которые сделали AIML бесплатно, например Java, Ruby, Python, C ++ и Pascal.

.

Язык программирования искусственного интеллекта | Britannica

Язык программирования искусственного интеллекта , компьютерный язык, разработанный специально для проведения исследований в области искусственного интеллекта (ИИ). В ходе своей работы над Logic Theorist и GPS две ранние программы ИИ, Аллен Ньюэлл и Дж. Клиффорд Шоу из Rand Corporation и Герберт Саймон из Университета Карнеги-Меллона, разработали свой язык обработки информации (IPL), компьютерный язык, предназначенный для Программирование AI.В основе IPL лежала очень гибкая структура данных, которую они назвали списком. Список — это просто упорядоченная последовательность элементов данных. Некоторые или все элементы в списке могут сами быть списками. Эта схема приводит к богато разветвленным структурам.

Британская викторина

Компьютеры и технологии: Викторина

Какое устройство преобразует цифровые сигналы в аналоговые?

В 1960 году Джон Маккарти, ученый-компьютерщик из Массачусетского технологического института (MIT), объединил элементы IPL с лямбда-исчислением (формальной математико-логической системой), чтобы создать язык программирования LISP (List Processor), который остается основным. язык для работы ИИ в США.(Само лямбда-исчисление было изобретено в 1936 году логиком из Принстонского университета Алонзо Черчем, когда он исследовал абстрактную Entscheidungsproblem , или «проблему решения», для исчисления предикатов — ту же проблему, которую решал британский математик и логик Алан Тьюринг. когда он изобрел универсальную машину Тьюринга.)

Язык логического программирования PROLOG (Programmation en Logique) был разработан Аленом Колмерауэром из Университета Экс-Марсель, Франция, где этот язык был впервые реализован в 1973 году.PROLOG был разработан логиком Робертом Ковальски, членом группы искусственного интеллекта Эдинбургского университета. В этом языке используется мощная техника доказательства теорем, известная как разрешение, изобретенная в 1963 году в Аргоннской национальной лаборатории Комиссии по атомной энергии США в Иллинойсе британским логиком Аланом Робинсоном. PROLOG может определить, следует ли данное утверждение логически из других данных утверждений. Например, учитывая утверждения «Все логики рациональны» и «Робинсон — логик», программа PROLOG утвердительно отвечает на вопрос «Робинсон рациональный?» PROLOG широко используется для работы с ИИ, особенно в Европе и Японии.

Исследователи из Института компьютерных технологий нового поколения в Токио использовали PROLOG как основу для сложных языков логического программирования. Эти языки, известные как языки пятого поколения, используются на нечисловых параллельных компьютерах, разработанных в Институте.

Получите эксклюзивный доступ к контенту из нашего первого издания 1768 с вашей подпиской.
Подпишитесь сегодня

Другая недавняя работа включает разработку языков для рассуждений о данных, зависящих от времени, таких как «счет был оплачен вчера.Эти языки основаны на напряженной логике, которая позволяет утверждениям располагаться в потоке времени. (Временная логика была изобретена в 1953 году философом Артуром Прайором из Кентерберийского университета, Крайстчерч, Новая Зеландия.)

.

Java: язык для разработки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта

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

Это интересно

Поиски создания искусственного мозга были вдохновлены естественными процессами человеческого мозга.Постепенно идея превратилась в научную концепцию и послужила толчком к созданию практических интеллектуальных технологий. На данный момент разработчики ИИ достигли отличных результатов. Возьмем, к примеру, AlphaGo — компьютерную программу, которая побеждает всех профессиональных игроков, играя в сложнейшую настольную игру го.

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

Прогнозы экспертов относительно развития рынка искусственного интеллекта весьма оптимистичны.IDC прогнозирует, что к 2022 году мировые расходы на системы искусственного интеллекта достигнут 79,2 млрд долларов, в то время как, по данным Statista, к 2025 году доходы будут активно расти и достигнут 59 млрд долларов. ведущие страны в настоящее время участвуют в гонке искусственного интеллекта, и победитель, овладевший технологией, будет управлять миром.

Практическое применение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — это общий термин, охватывающий несколько технологий: машинное обучение и рассуждение, глубокое обучение, нейронные сети, обработка естественного языка (НЛП), биометрия, чат-боты, цифровые близнецы, компьютерное зрение, распознавание голоса и т. Д. поколение и многое другое.

Эти технологии могут применяться практически во всех отраслях, от продаж и здравоохранения до производства и авиакосмической промышленности, привнося значительные изменения и создавая новые бизнес-модели. Практическое применение искусственного интеллекта в различных организациях можно разделить на три категории:

• Услуги и продукты
• Процессы
• Insights

Языки программирования искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — 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 особые требования для каждого конкретного проекта.

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

Специализированные языки

IPL (язык обработки информации) был первым языком более 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.

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

Smalltalk — 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 невелико, оно регулярно выпускает библиотеки для нейронных сетей, НЛП, обработки изображений, генетических алгоритмов и многого другого.

Общие языки

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

C ++ — один из самых быстрых языков, который безупречно подходит для высокоскоростных программ ИИ. C ++ работает на основе объектно-ориентированных принципов. Он обеспечивает высокий уровень абстракции и коллекцию стандартной библиотеки шаблонов (STL).В основном он используется для машинного обучения и построения нейронных сетей.

LISP — второй старейший язык программирования высокого уровня в мире. Он по-прежнему широко используется в проектах машинного обучения и индуктивной логики благодаря своим уникальным характеристикам:

• Возможность создания предметно-ориентированного уровня абстракции
• Адаптация к задачам клиентов
• Возможности быстрого прототипирования
• Эффективное кодирование благодаря компиляторам
• Автоматический сбор мусора
• Поддержка символьных выражений
• Интерактивная оценка компонентов и перекомпиляция файлов во время работы программы

Prolog — это декларативный язык кодирования, что означает, что логика любой программы описывается фактами и правила.В области искусственного интеллекта Prolog может создавать экспертные системы и логические программы для решения задач. Основными функциями являются сопоставление с образцом, древовидное структурирование данных, быстрое прототипирование и автоматический поиск с возвратом.

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

Java и искусственный интеллект

Единый, индивидуальный язык для искусственного интеллекта еще не изобретен. Тем не менее, разработчики добиваются отличных результатов, используя существующие инструменты.

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

Java является объектно-ориентированной и масштабируемой, что является обязательной функцией для проектов AI. Технология виртуальных машин делает Java портативной, удобной в обслуживании и прозрачной.Это позволяет вам создать единую версию приложения, которая будет работать на всех поддерживаемых Java платформах, что повысит ценность вашего бизнеса.

Поскольку искусственный интеллект тесно связан с алгоритмами, еще одним аргументом в пользу Java в программировании ИИ является возможность кодировать различные типы алгоритмов.

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

Еще одна сильная сторона — это обширное сообщество Java, насчитывающее миллионы членов по всему миру. Даже новичок может легко научиться и создавать эффективные решения, так как всегда есть кто-то, кто сможет ответить на ваши вопросы. Более 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 многоплатформенной, для работы на старых платформах требуется значительная корректировка программного и аппаратного обеспечения. На данный момент Java — это незрелый язык ИИ, и в настоящее время ведутся разработки.

Преимущества:

• Масштабируемость
• Кроссплатформенность
• Простота обучения и использования
• Легкость отладки
• Легко кодируемые алгоритмы
• Встроенный сборщик мусора
• Swing and Standard Widget Toolkit
• Обеспечивает лучшее взаимодействие с пользователем
• Упрощенная работа с крупномасштабными проектами
• Надежное сообщество
• Несколько бесплатных руководств

Недостатки:

• Медленнее, чем C ++
• Требуются изменения при работе на старых платформах
• Незрелый язык ИИ

Ни один язык не может предложить вам идеальную ценность вашего времени и усилий, но Java стремится к совершенству.У программирования ИИ на Java больше преимуществ, чем недостатков, поэтому вы можете безопасно использовать его для разработки интеллектуальных продуктов.

Как программировать ИИ на Java

Чтобы начать реализацию ИИ, вы должны иметь базовые знания традиционных алгоритмов и концепций. Изучите их с помощью онлайн-курсов, специализированных книг и веб-сайтов. Теоретические основы ИИ необходимы для использования библиотек Java AI, которые чрезвычайно полезны для разработчиков.

Библиотеки AI в Java

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

Для экспертных систем

Apache Jena — платформа для создания веб-приложений и приложений связанных данных.

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

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

Eye — механизм рассуждений для выполнения полуобратных рассуждений.

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

Для нейронных сетей

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

Deeplearning4j — 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.

Stanford CoreNLP — фреймворк для выполнения задач НЛП.

Для машинного обучения

Java-ML — набор алгоритмов машинного обучения.

RapidMiner — платформа для анализа данных, которая предоставляет алгоритмы машинного обучения через графический интерфейс и API Java.

Weka — набор алгоритмов машинного обучения.

Encog — набор передовых алгоритмов.

Для генетических алгоритмов

Jenetics — усовершенствованный генетический алгоритм.

Часовщик — фреймворк для реализации генетических алгоритмов.

ECJ 23 — исследовательский фреймворк с поддержкой генетических алгоритмов.

JGAP (Java Genetic Algorithms Package) — компонент генетического программирования.

Eva — простая структура эволюционного алгоритма ООП.

Для автоматического программирования

Spring Roo — легкий инструмент разработчика.

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

Сделайте свой бизнес интеллектуальным

Нет однозначного ответа на вопрос, 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 искусственного интеллекта.Один язык лучше подходит для одного приложения, но не подходит для других.

Программирование искусственного интеллекта на Java, тем не менее, можно рассматривать как золотую середину: Java предлагает большинство необходимых функций для интеллектуальной разработки продуктов.

В любом случае интеллектуальное программное обеспечение может способствовать процветанию вашего бизнеса, независимо от языка, на котором оно написано.

В

SaM Solutions работает отличная команда разработчиков Java, многие из которых являются сертифицированными специалистами.Если вы намерены автоматизировать свои бизнес-процессы за счет внедрения интеллектуальных технологий или хотите создавать интеллектуальные продукты, мы готовы помочь. Вы можете нанять наших программистов для аутстаффинга или полностью передать разработку Java-проектов SaM Solutions. С нами вы можете сократить свои расходы и быть на передовой!

Рейтинг: 4.8 /5. Из 7 голосов. Показать голоса.

Пожалуйста, подождите …

• 5 Звезды

  4 голоса

• 4 Звезды

  1 голос

• 3 Звезды

  0 голосов

• 2 Звезды

  0 голосов

• 1 Звезды

  0 голосов

.