ИТ Транспорт и связь

Обработка естественного языка

Продолжаем говорить о применении Java в наиболее “горячих” и трендовых нишах ИТ-рынка. О том, как Java применяется в Интернете вещей, облачных сервисах, больших данных и блокчейне, мы уже писали. На очереди еще одна суперинтересная и важная ниша — искусственный интеллект (ИИ). “Искусственный интеллект будет совершенной версией Google. Совершенный поисковик, который знает обо всем в Сети, идеально понимает, чего вы хотите, и дает это вам. Сейчас мы все еще довольно далеки от этого. Но мы работаем, и постепенно приближаемся к воплощению данной идеи.” Ларри Пейдж (Larry Page), один из основателей Google.

Надо сказать, что сегодня воплощать в жизнь решения на базе тех или иных технологий из сферы ИИ может практически любой подкованный Java-программист, обладающий базовыми знаниями традиционных алгоритмов и концепций Java. Для этого существует целая масса открытых Java библиотек, которые помогут реализовать множество достаточно сложных функций. Следует только отметить, что ИИ в целом — это довольно-таки широкая область, и сегодня мы поговорим о Java-библиотеках в наиболее популярных нишах ИИ, таких как обработка естественного языка, машинное обучение, нейронные сети и т.д.

Нейросеть — это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. А искусственный интеллект — технология, которая использует эти модели, чтобы решить задачу пользователя. Помимо нейросетей ИИ использует и другие инструменты: машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning) и другие.

Именно этот тип нейросетей помогает генерировать текст и переводить его. Их отличительная особенность — наличие памяти. Модель передает данные вперед и назад между слоями, так что процессы передачи и хранения данных цикличны. Поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает ей понять контекст входных данных и выдать осмысленный результат.

К примеру, для того, чтобы распознать лицо на фотографии, нейросети сначала нужно обнаружить лицо на фотографии, затем — глаза и нос, потом идентифицировать другие детали лица, повернуть данные в соответствии с заданным алгоритмом, а затем обработать и выдать результат.

Перцептрон — самый фундаментальный и старый тип. Состоит из одного нейрона, который принимает входные данные и практически сразу выдает результат. У классического варианта этой нейросети нет скрытых слоев, поэтому она может разделять данные только на две категории. Примером использования перцептрона может быть задача классификации почтовых отправлений на спам и не спам.

Под машинным обучением понимается любое обучение искусственного интеллекта за счет решения множества сходных задач. А глубокое обучение — передовая методология машинного. С помощью нее ИИ получает информацию из множества источников и анализирует ее без вмешательства человека.

В сфере ИИ используется довольно много языков программирования, но Java бесспорно один из самых популярных. В частности, Java применяют при создании решений для машинного обучения, нейронных сетей, алгоритмов поиска, генетического программирования и мульти-робототехнических систем. Такие свойства, как объектно-ориентированность и масштабируемость, обязательны для ИИ-проектов, а потому Java подходит им как нельзя лучше. Поскольку сегодня ИИ-технологии уже активно применяются бизнесом, очень востребованы возможности Java, позволяющие создать единую версию приложения, которая будет работать на нескольких платформах. Еще одним преимуществом Java в программировании ИИ является способность кодировать различные типы алгоритмов. Да и прочие сильные стороны и преимущества Java, которые мы уже не раз упоминали, востребованы в сфере ИИ-разработки. Среди них — простота создания и отладки кода, упрощенная работа с крупномасштабными проектами, упрощенная визуализация, а также наличие Swing и SWT (Standard Widget Toolkit). Эти функции позволяют создавать привлекательную сложную графику и интерфейсы. “Искусственный интеллект развивается невероятными темпами. Если у вас нет прямого контакта с группами ученых, работающих над ИИ, вы даже не представляете, насколько быстро — прогресс растет со скоростью, близкой к экспоненциальной.” Илон Маск, основатель компаний SpaceX и Tesla Motors.

Экспертные системы

Их используют для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. Она имеет не три, а пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Это особенно важно в условиях изменения масштаба и угла наклона картинки. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.

Сегодня сфера искусственного интеллекта переживает бурный рост. Развитие машинного обучения, нейронных сетей и больших данных позволяет создавать системы, способные решать задачи, которые раньше считались невозможными для ЭВМ. Со стороны это кажется магией. Но волшебству есть научное объяснение. Рассказываем простыми словами о сложном, отвечая на самые популярные вопросы о новых технологиях.

Как уже говорилось выше, ИИ — это очень широкая область, и в ней представлено огромное количество фреймворков и систем, которые достаточно просто применять, и которые могут оказаться полезными в самых разных приложениях и для решения различных типов задач. Сегодня сфера применения ИИ очень быстро растет, а значит компаниям требуется все больше квалифицированных специалистов в ИИ-технологиях. Если перечисленные выше сегменты применения ИИ показались вам интересными, лучше не откладывайте ознакомление с ними в долгий ящик — эти знания и навыки пригодятся почти гарантированно.