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Java是人工智能的最佳语言吗?

几十年来,人工智能一直是世界人们的激动。您可以 在许多科幻小说和电影中找到AI原型。如今,AI算法已经成为现实,可以满足各种实际目的。在文章中,我们将讨论用于人工智能程序开发的编程语言(尤其是Java)。

AI统计

创造人造大脑的追求受到人类大脑自然过程的启发。逐渐地,这个想法变成了一个科学概念,并引发了实用智能技术的创造。截至目前,人工智能开发人员已经取得了一些不错的成绩。以AlphaGo为例,这是一种计算机程序,可以在玩最困难的棋盘游戏Go时击败所有人类职业玩家。

人工智能技术的力量仍然难以想象。其潜在的可能性使越来越多的公司在其流程中实施认知技术。

关于AI市场发展的专家预测是相当乐观的。IDC预测,到2022年,全球在人工智能系统上的支出将达到792亿美元,而根据Statista的预测,到2025年,收入将积极增长并达到590亿美元。

来自AI的收益

资料来源:Statista

亿万富翁科技企业家马克·库班(Mark Cuban)确信领先国家目前正在参加AI竞赛,掌握这项技术的获胜者将控制整个世界。

AI实际应用

人工智能是一个涵盖广泛的术语,涵盖多种技术:机器学习和推理,深度学习,神经网络,自然语言处理(NLP),生物识别技术,聊天机器人数字双胞胎,计算机视觉,语音识别和生成等。

这些技术几乎可以应用于从销售,医疗保健到制造业和航空航天的每个行业,带来重大变化并创建新的业务模型。AI在不同组织中的实际应用可以分为三类:

  • 服务和产品
  • 工艺流程
  • 见解

人工智能编程语言

人工智能是一个巨大且不断发展的科学领域。AI解决方案的开发方面相当复杂,可能需要各种工具和语言。确定最佳的AI编程语言真的很困难,因为每个公司对每个特定项目都有其特定要求。

另请阅读:十大编程语言及其用例

在广泛的编程语言中,既有用于特定AI技术的专用语言,又有用于更常见AI开发的通用语言。编码语言的选择取决于所需AI软件的功能要求。

专业语言

IPL (信息处理语言)是1956年为AI目的创建的第一种高级语言。现代开发人员使用一些IPL功能,例如列表,递归,高阶函数,符号和生成器。

AIML (人工智能标记语言)基于XML,用于构建自然语言代理或聊天机器人。它由类别组成,这些类别包含用户输入的模式以及对模式的可能响应的模板。类别构成了该语言的基本知识单元。

Smalltalk是一种面向对象的编程语言,具有在1970年代创建的非常简单的语法,用于AI编程。如今,Smalltalk在开发人员中仍然很流行。尽管社区很小,但它会定期发布用于神经网络,NLP,图像处理,遗传算法等的库。

通用语言

Python是AI开发语言中的领导者。它具有简单的高级语法和各种库。Python支持面向对象,功能和过程式的编程风格。使用Python,您可以完美地构建神经网络和机器学习解决方案,以及测试算法并解决NLP问题。

C ++是最快的语言之一,可以完美地适应高速AI程序。C ++基于面向对象的原理进行工作。它提供了高层次的抽象和标准模板库(STL)集合。它主要用于机器学习和神经网络构建。

LISP是世界上第二古老的高级编程语言。由于其独特的功能,它仍广泛用于机器学习和归纳逻辑项目中:

  • 创建特定领域的抽象级别的可能性
  • 对客户问题的适应性
  • 快速原型制作能力
  • 编译器带来的高效编码
  • 自动垃圾收集
  • 支持符号表达式
  • 程序运行时对组件进行交互式评估并重新编译文件

Prolog是一种声明性编码语言,这意味着任何程序的逻辑都由事实和规则来描述。在人工智能领域,Prolog可以创建专家系统和逻辑程序来解决问题。主要功能是模式匹配,基于树的数据结构,快速原型制作和自动回溯。

如您所见,为人工智能确定最佳的编程语言可能是一个真正的挑战。

Java和人工智能

尚未发明一种单一的,用于人工智能的语言。但是,开发人员可以使用现有工具获得出色的结果。

在许多用例中,Java可以被称为AI项目的最佳语言。通常,它是程序员最喜欢和最常用的语言之一。如果我们采用Java人工智能编程,它通常用于创建机器学习解决方案,神经网络,搜索算法,遗传编程和多机器人系统。

Java是面向对象的和可伸缩的,这是AI项目必须具备的功能。虚拟机技术使Java具有可移植性,可维护性和透明性。它使您能够构建一个可以在所有Java支持的平台上运行的应用程序版本,从而为您的业务增值。

由于人工智能与算法紧密相连,因此在AI编程中支持Java的另一点是能够对不同类型的算法进行编码。

Java是大型项目的不错选择。它具有内置的垃圾收集器,该垃圾收集器可自动删除无用的数据,促进可视化,并结合了Swing和Standard Widget Toolkit。这些工具可创建引人入胜的图形和界面。

另一个强项是庞大的Java社区,在全球拥有数百万个成员。即使是初学者也可以轻松学习并创建有效的解决方案,因为总有人可以回答您的问题。此外,互联网上免费提供了数千本有用的教程。

但是,从某种意义上讲,Java输给了其他语言。与C ++相比,它的执行速度较慢,响应时间更长。尽管Java是多平台的,但它需要对软件和硬件进行重大调整才能在较旧的平台上工作。到目前为止,Java是一种不成熟的AI语言,并且正在不断进行开发。

好处:

  • 可扩展
  • 跨平台
  • 易于学习和使用
  • 易于调试
  • 易于编码的算法
  • 内置垃圾收集器
  • Swing和标准小部件工具包
  • 提供更好的用户交互
  • 简化大型项目的工作
  • 可靠的社区
  • 多个免费教程

缺点:

  • 比C ++慢
  • 在旧平台上运行时需要更改
  • 不成熟的AI语言

没有一种语言可以为您提供理想的时间和精力,但是Java一直在追求完美。用Java编程AI的好处多于弊,因此您可以放心地使用它来开发智能产品。

如何用Java编程AI

要开始实施AI,您应该具有传统算法和概念的基础知识。通过在线课程,专业书籍和网站来学习它们。要使用对开发人员非常有帮助的Java AI库,必须具备AI的理论背景。

Java中的AI库

有大量的Java AI库。查看最流行领域的框架和平台列表。

对于专家系统

Apache Jena —一个创建Web和链接数据应用程序的框架。

PowerLoom-一个用于构建基于知识的应用程序和推理系统的平台。

d3web —具有许多算法的推理引擎,可以解决给定的问题。

眼睛-一种执行半后向推理的推理引擎。

Tweety-有关AI和知识表示的逻辑方面的框架的集合。

对于神经网络

Neuroph-用于创建神经网络的开源框架。

Deeplearning4j — JVM的深度学习库,还提供用于神经网络创建的API。

用于自然语言处理

Apache OpenNLP-处理自然语言文本的工具包。

Stanford CoreNLP-执行NLP任务的框架。

对于机器学习

Java-ML-机器学习算法的集合。

RapidMiner —一个数据科学平台,通过GUI和Java API提供机器学习算法。

Weka-机器学习算法的集合。

Encog-一系列高级算法。

对于遗传算法

Jenetics-先进的遗传算法。

钟表匠-一种实现遗传算法的框架。

ECJ 23 —一个支持遗传算法的研究框架。

JGAP (Java遗传算法包) -一个遗传编程组件。

Eva —一个简单的OOP进化算法框架。

用于自动编程

Spring Roo-轻量级的开发人员工具。

Acceleo —用于Eclipse的代码生成器,可从EMF模型创建代码。

我们的Java开发人员Volha Shyrayeva针对Java中最合适的AI库提出了个人建议。在下面找到我们专家的意见。

OpenCV是Java的重要计算机视觉库。它用C ++编写,适用于从DLL调用Java,Python和其他语言的函数。OpenCV是所有Computer Vision工程师的“第一”库。

它可以帮助用户处理图像。图像预处理和后处理通常是使用此库完成的。此外,OpenCV包含大量的计算机视觉算法和优化技术。例如,我们可以使用来自OpenCV的不同聚类和分类算法(例如,支持向量机[SVM]或K最近邻居[KNN])对输入数据进行分类。或者,我们可以使用用于查找图像特征的经典算法从图像中提取关键点。

此外,OpenCV包含经典的形态学转换和其他图像处理核心算法。我们甚至可以使用该库执行运动对象检测和跟踪算法。最后,OpenCV允许我们在任意环境中训练神经网络。然后,我们可以在其他环境中加载和使用它。

使您的业务智能化

对于哪种工具更适合AI项目,没有确切的答案。用于构建认知应用程序的编程语言差异很大。创建每种语言时都考虑了AI技术的不同要求。一种语言更适合一种应用程序,但不适用于其他应用程序。

但是,可以将Java的人工智能编程视为千载难逢的机会:Java提供了智能产品开发所需的大多数必需功能。

无论使用哪种语言,智能软件都可以使您的业务蒸蒸日上。

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