مقدمه­

چگونه پروژه ­های هوش مصنوعی می­توانند به نوآوری­های فوق العاد­ای منجر شوند؟ هوش مصنوعی با توسعه فناوری، رشد زیادی را در مشاغل ایجاد کرده و این پیشرفت­ها در هوش مصنوعی بدون زبان­های برنامه نویسی هرگز امکان پذیر نمی­شد. در این مقاله قرار است با برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا و دیگر زبان­ها آشنا شوید.

امروزه، الگوریتم ­های هوش مصنوعی کاملا واقعی هستند و اهداف عملی مختلفی را دنبال می­کنند و می­دانید که یک توسعه­ دهنده از زبان­های برنامه­ نویسی مختلفی در یک پروژه هوش مصنوعی استفاده می­کند.

هوش مصنوعی چیست

تلاش برای ایجاد یک مغز مصنوعی از روند طبیعی مغز انسان الهام گرفته ­شده ­است. به تدریج، این ایده به یک مفهوم علمی تبدیل و باعث ایجاد فناوری­ های هوشمند شد.

نمونه­ های هوش مصنوعی را می­توانید در بسیاری از کتاب­ها و فیلم­های علمی تخیلی پیدا کنید. هم اکنون، توسعه­ دهندگان هوش مصنوعی در سراسر جهان نتایج خوبی کسب کرده ­اند. اما هنوز هم قدرت فناوری هوش مصنوعی قابل تصور نیست.

هوش مصنوعی شامل چندین تکنولوژی از قبیل: یادگیری ماشین و استدلال، شبکه­ های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بیومتریک، دیجیتال تویینز، بینایی رایانه­ ای، تشخیص صدا و موارد دیگر است.

این فناوری­ ها می­توانند تقریبا در هر صنعت، با ایجاد تغییرات چشمگیر و ایجاد مدل­های جدید تجاری، به کار گرفته شوند. کاربرد عملی هوش مصنوعی در سازمان­های مختلف را می­توان به سه دسته شامل: خدمات و محصولات، فرآیندها و بینش­ها تقسیم کرد.

جاوا یکی از بهترین زبان­های برنامه­ نویسی هوش مصنوعی

هنوز یک زبان واحد و منفرد برای برنامه نویسی هوش مصنوعی اختراع نشده است. اما در بسیاری از موارد، مزایای برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا، برای افراد محبوبیت ایجاد می­کند. به طور کلی، یکی از محبوب­ترین و معمولا قابل استفاده­ترین زبان­ برای برنامه نویسان هوش مصنوعی، جاوا است.

اگر برنامه­ نویسی هوش مصنوعی در جاوا را بررسی کرده باشید، می­دانید که بیشتر راه ­حل ­های یادگیری ماشین،ایجاد سیستم­های خبره، پردازش زبان آماری، شبکه­های عصبی، الگوریتم­های هیستوریک و ژنتیک، الگوریتم­های جستجو، پیاده سازی منطق و استدلال، سیستم­های چند روبات و  برنامه نویسی ژنتیک در آن استفاده شده ­اند.

می­دانیم که یادگیری زبان برنامه ­نویسی جاوا آسان است. Java، جدا از عملکرد خوب و قابلیت­های بالا، ویژگی­های دیگری از قبیل: شی­ گرا بودن، داشتن پلتفرم مستقل، امنیت بالا و قدرتمند بودن را دارد.

اگر در حال کار بر روی یک پروژه هوش مصنوعی هستید و در مورد بهترین زبان برنامه ­نویسی برای هوش مصنوعی در تردید هستید، در اینجا همه چیزهایی که لازم است بدانید، وجود دارد.

مزایای برنامه­ نویسی هوش­ مصنوعی در جاوا

می­دانیم که چگونه هوش مصنوعی با الگوریتم­های متعدد ارتباط دارد و Java نیز این امکان را دارد که انواع مختلف الگوریتم ها را کدگذاری کند. ابزارهای موجود در جاوا، گرافیک و رابط های جذابی را ایجاد می کند و تعداد زیادی کتابخانه هوش مصنوعی نیز دارد.

جاوا شی­گرا و مقیاس پذیر است که از ویژگی­های ضروری برای پروژه­های هوش مصنوعی است. فناوری ماشین مجازی، Java را قابل حمل، قابل نگهداری و شفاف سازی می­کند. همچنین جاوا این امکان را برای شما فراهم می­کند که یک نسخه برنامه واحد بسازید که در تمام سیستم عامل­های پشتیبانی شده از جاوا، اجرا شود.

برخی از ویژگی­های قابل توجهی که جاوا به هوش مصنوعی ارائه می­دهد عبارتند از:

  • خطایابی آسان

اگر توسعه­­ دهنده Java هستید، اشکال­ زدایی باید یکی از مهارت­های شما باشد. برنامه­ های اشکال ­زدایی جاوا به راحتی در دسترس هستند و استفاده از آنها نیز آسان است.

  • الگوریتم­های رمزگذاری آسان و کارایی بالا

جاوا سریعتر از سایر زبان­های برنامه­ نویسی سنتی است و با استفاده از کامپایلری دقیق، کارایی بالایی را ارائه می­دهد.

  • ساده­ سازی کارها و پروژه­ های بزرگ

Java به طور موثر برای توسعه پروژه در مقیاس بزرگ مورد استفاده قرار می­گیرد. می­توانید به کتابخانه و اکوسیستم ابزار در جاوا دسترسی پیدا کنید که بسیار جامع است.

  • توسعه هوشمند محصول

جاوا دارای یک جمع­ کننده زباله است که به طور خودکار داده­ های بی­ فایده را حذف می­کند و Swing و Standard Widget Toolkit را در خود جای داده است.

  • متنوع، شفاف و آسان برای نگهداری

کد جاوا بایت را می­توان به هر سیستم ­عاملی منتقل کرده و به راحتی پشتیبانی نمود.

  • جاوا دارای یک جامعه جهانی بزرگ از توسعه­دهندگان است

جامعه Java میلیون­ها عضو در سراسر جهان دارد. اگر مبتدی هستید، می­توانید به راحتی آن را بیاموزید و راه­ حل­های موثر دریافت کنید، زیرا همیشه شخصی وجود دارد که می­تواند به سوالات شما پاسخ دهد. آموزش ­های آنلاین رایگان نیز به راحتی در یادگیری جاوا کمکتان می­کنند.

معایب برنامه­ نویسی هوش­ مصنوعی در جاوا

بعد از بررسی مزایای برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا، باید واقع­ گرا بود و معایب آن را هم بیان نمود، که به شرح زیر است:

  • جاوا کندتر از C++ است.

هنگام اجرا در سیستم عامل­های قدیمی، نیاز به تغییر دارد.

  • زبان هوش مصنوعی نابالغی است.

هیچ زبانی نمی­تواند ارزش ایده­ آل وقت و تلاش شما را ارائه دهد، اما Java برخلاف ناپختگی هایش، برای رسیدن به کمال تلاش شایانی می­کند.

برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا مزایای بیشتری نسبت به معایب آن دارد که پیش­تر به آن پرداختیم. بنابراین می­توانید با خیال راحت از آن برای تولید محصولات هوشمند استفاده کنید.

برنامه­ نویسی هوش­ مصنوعی در جاوا یا پایتون

نقش زبان­های برنامه نویسی در رشد هوش مصنوعی محوری است. اماانتخاب بین زبان­های برنامه ­نویسی هم غالبا گیج کننده است. اگر هنوز در مورد دلیل یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون یا Java سردرگم هستید، بدانید هر زبان مزایای خاص خود را دارد.

ما می­دانیم که پروژه ­های هوش مصنوعی را نمی­توان با استفاده از یک زبان برنامه نویسی واحد پیش برد. پایتون برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و علم داده مناسب­تر است. توسعه دهندگان هوش مصنوعی پایتون را به جاوا ترجیح می­دهند به دلیل سهولت استفاده، دسترسی و سادگی.

جاوا عملکرد بهتری نسبت به پایتون دارد در مقابل پایتون به کد کمتری احتیاج دارد و حتی در صورت وجود اشکال یا باگ در کد شما می­تواند آن را کامپایل کند. از طرف دیگر، Java همزمانی را بهتر از پایتون اداره می­کند. یکی از دلایل اصلی استفاده گسترده از پایتون سهولت استفاده از آن برای افراد مبتدی است و همچنین برای نمونه سازی سریع مناسب­تر از جاوا است. با این حال، زبان جاوا هم موقعیت خود را تثبیت کرده است.

به طور خلاصه، پایتون به جاوا برای پروژه ­های هوش مصنوعی از جمله بهره­وری توسعه دهنده­ها، انعطاف پذیری زبان، پشتیبانی از کتابخانه، پشتیبانی جامع و سهولت یادگیری ارجح است.

البته این را هم در نظر داشته باشید که انتخاب اینکه برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا باشد یا پایتون، به مهارت و دانش تخصصی شما نیز بستگی دارد.

دیگر زبان­های برنامه ­نویسی هوش مصنوعی و موارد استفاده از آنها

در میان طیف گسترده­ای از زبان­های برنامه ­نویسی، هم زبان­های ویژه­ای وجود دارند که برای فناوری­های خاص هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می­گیرند و هم زبان­های عمومی دیگری که برای توسعه معمول هوش مصنوعی بیشتر استفاده می­شوند. انتخاب زبان برنامه­ نویسی به نیازهای عملکردی نرم افزار هوش مصنوعی مورد نیاز نیز بستگی دارد.

بیایید فقط روی برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا تمرکز نکنیم و با انواع آن زبان­ها آشنا شویم.

زبان­های تخصصی

IPL ( زبان پردازش اطلاعات ) اولین زبان سطح بالا بود که برای اهداف هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ ایجاد شد. توسعه دهندگان مدرن از برخی ویژگی­های IPL مانند لیست­ها، بازگشت، عملکردهای مرتبه بالاتر، نمادها و مولد­ها استفاده می ­کنند.

AIML ( زبان نشانه­گذاری هوش مصنوعی ) مبتنی بر XML است و برای ساخت عوامل زبان طبیعی استفاده می­شود. این شامل دسته ­هایی است که حاوی الگوهای ورودی کاربر و الگوهای پاسخ­های احتمالی است.

Smalltalk یک زبان برنامه نویسی شی گرا با شیوه­ای فوق العاده ساده است که در دهه ۱۹۷۰ ایجاد شده و برای برنامه نویسی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفت. امروزه Smalltalk هنوز در بین توسعه­ دهندگان محبوب است و به­ طور منظم کتابخانه­ هایی را برای شبکه ­های عصبی، NLP، پردازش تصویر، الگوریتم­های ژنتیک و موارد دیگر منتشر می­کند.

زبان­های عمومی

پایتون در میان زبان­های توسعه هوش مصنوعی پیشتاز است. پایتون دارای شیوه­­ای ساده و سطح بالا و تعداد زیادی کتابخانه است. پایتون از سبک­های برنامه­ نویسی شی گراو عملکردی، پشتیبانی می­کند. با استفاده از پایتون، می­توانید شبکه­ های عصبی و راه­ حل­ های یادگیری ماشین را کاملا بسازید، همچنین الگوریتم­ های آزمون را بسازید و مسائل NLP ( ویکی پدیا ) را حل کنید.

LISP دومین زبان برنامه ­نویسی سطح بالا در جهان است. به دلیل ویژگی­های منحصر به فرد خود، هنوز هم به طور گسترده در پروژه ­های یادگیری ماشین و منطق استقرایی استفاده می­شود

Prolog یک زبان برنامه نویسی رمزگذاری است، به این معنی که منطق هر برنامه­ ای توسط حقایق و قوانین توصیف می­شود. در زمینه هوش مصنوعی، Prolog می­تواند سیستم­های خبره و برنامه ­های منطقی برای حل مشکلات را ایجاد کند. ویژگی­های اصلی آن عبارتند­از تطبیق الگو، ساختار داده ها بر اساس درخت، نمونه سازی سریع و عقب راندن خودکار.

C++ یکی از سریع­ترین زبان­هاست و می­تواند بدون نقص با برنامه­ های هوش مصنوعی پرسرعت، متناسب باشد. C++ بر اساس اصول شی­ گرا کار می­کند و سطح بالایی از کتابخانه­ای که بیشتر برای یادگیری ماشین و ایجاد شبکه عصبی استفاده می­شود، فراهم می­کند.

در برخی موارد، Java به زبان­های دیگر می­ بازد. در مقایسه با ++C سرعت اجرا کندتر و زمان پاسخگویی بالاتری دارد. اگرچه جاوا چند پلتفرم است، اما برای کار در سیستم عامل های قدیمی به تنظیمات قابل توجهی از نرم افزار و سخت افزار نیاز دارد. از هم اکنون، جاوا یک زبان هوش مصنوعی نابالغ است و پیشرفت های مداوم در حال انجام است.

نحوه برنامه­ نویسی هوش­ مصنوعی در جاوا

برای شروع پیاده ­سازی هوش مصنوعی، باید دانش اولیه الگوریتم­ها و مفاهیم سنتی را داشته باشید.آنها را از طریق دوره ­های آنلاین، کتاب­های تخصصی و وب سایت­ها به راحتی می­توانید یاد بگیرید.

پیشینه نظری هوش مصنوعی برای استفاده از کتابخانه ­های هوش مصنوعی Java ضروری است و برای توسعه دهندگان بسیار مفید است.

کتابخانه ­های برنامه­ نویسی هوش­ مصنوعی در جاوا

تعداد زیادی کتابخانه هوش مصنوعی جاوا وجود دارد که می­بایست برای برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا با آنها آشنا شوید. نگاهی به لیست فریم­ورک­ها و پلتفرم­های محبوب در آنها می­اندازیم.

  • برای سیستم های خبره

Apache Jena: چارچوبی برای ایجاد برنامه­ های وب و داده­ های مرتبط است.

PowerLoom: بستری برای ساخت برنامه­ های دانش بنیان و سیستم­های استدلال است.

d3web: یک موتور استدلال با الگوریتم­ های زیادی برای حل مشکلات داده شده است.

Eye: موتور استدلال برای انجام استدلال نیمه عقب مانده است.

Tweety: مجموعه­ای از چارچوب­ها برای جنبه­ های منطقی هوش مصنوعی و بازنمایی دانش است.

  • برای شبکه های عصبی

Neuroph: یک چارچوب منبع باز برای ایجاد شبکه عصبی.

Deeplearning4j: کتابخانه یادگیری عمیق برای JVM که همچنین API را برای ایجاد شبکه عصبی فراهم می­کند.

  • برای پردازش زبان طبیعی

Apache OpenNLP: مجموعه­ای برای پردازش متن زبان طبیعی است.

Stanford CoreNLP: چارچوبی برای انجام وظایف NLP فراهم می­کند.

  • برای یادگیری ماشین

Java-ML: مجموعه­ای از الگوریتم­های یادگیری ماشین است.

RapidMiner: یک پلتفرم علوم داده است که الگوریتم­ های یادگیری ماشین را از طریق GUI و Java API فراهم کرده است.

Weka: مجموعه­ای از الگوریتم­ های یادگیری ماشین است.

Encog: مجموعه­ای از الگوریتم­ های پیشرفته را شامل می­شود.

  • برای الگوریتم­های ژنتیک

Jenetics: الگوریتم پیشرفته ژنتیکی را شامل می­شود.

Watchmaker: چارچوبی برای پیاده سازی الگوریتم­های ژنتیک است.

ECJ 23: یک چارچوب تحقیقاتی با پشتیبانی از الگوریتم­های ژنتیک است.

JGAP: یا بسته الگوریتم­های ژنتیکی Java، یک جز برنامه نویسی ژنتیکی است.

Eva: یک چارچوب الگوریتم تکاملی ساده OOP است.

  • برای برنامه نویسی خودکار

Spring Roo: ابزاری ساده برای توسعه است.

Acceleo: یک تولید کننده کد برای Eclipse است که از مدل­های EMF کد ایجاد می­کند.

حرف آخر

ضمن آشنایی با انواع زبان­های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی، با برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا آشنایی مختصری پیدا کردیم. اما هیچ پاسخ قطعی در مورد اینکه چه زبان برنامه نویسی برای پروژه­ های هوش مصنوعی بهتر است وجود ندارد. زبان­های برنامه نویسی که برای ساختن برنامه ­های شناختی استفاده می­ شوند به طور قابل توجهی متفاوت هستند. هر زبان با در نظر گرفتن نیازهای مختلف فناوری­های هوش مصنوعی ایجاد می­شود.با این وجود، برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا را می­توان به عنوان موردی بسیار خوب در نظر گرفت. جاوا بیشتر ویژگی­های لازم را برای توسعه هوشمند محصول ارائه می­دهد.

اگر قصد دارید با معرفی فناوری­های هوشمند فرآیندهای کسب و کار خود را خودکار کنید یا می­خواهید محصولات هوشمند ایجاد کنید، از هم اکنون کار را شروع کنید.

لطفا برای کیفیت مطلبی که خواندید برای ما نظراتتان را ارسال کنید و با این کار ما را در نوشتن مقاله ­های بهتر ترغیب نمایید.