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.
Простой искусственный интеллект на Python. Распознавание голоса на Python
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.
Делаю нейросеть с нуля
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.
Источник: neuronus.com
Лучшие инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта для разработчиков программ
Как пишет TechWorld, если вы до сих пор и в стотысячный раз не слышали об искусственном интеллекте, то стоит повторить и напомнить о высоком потенциале этой технологии.
Следует ожидать только увеличения темпов разработок новых продуктов на основе технологии искусственного интеллекта в силу наличия необходимого инструментария и программного обеспечения. Если вы обладаете знанием требуемых программ, то вы будете способны разработать полнофункциональный алгоритм искусственного интеллекта. Отсутствие знаний приведет к созданию бота с односложным именем и с признаками расизма и сексисзма (пожалуй, попросим прощения у Microsoft).
Спрос на новые компетенции в области «нарождающихся» технологий искусственного интеллекта и машинного обучения растет, и приобретение разработчиками новых знаний о различных платформах искусственного интеллекта и API расширит и углубит их технические навыки.
1. Инструменты машинного обучения от Microsoft
На недавней конференции Ignite Microsoft, которая была проведена в городе Орландо, штат Флорида, корпорация запустила три новых инструмента машинного обучения:
- сервис Azure Machine Learning Experimentation
- сервис Azure Machine Learning Workbench
- сервис Azure Machine Learning Model Management.
Целевой аудиторией новых инструментов от Microsoft являются разработчики собственных агентов искусственного интеллекта или пользователи уже существующих моделей.
Для не разработчиков программ корпорация также запустила инструмент использования функционала искусственного интеллекта в пределах таблиц Excel.
В начале текущего года для «обеспечения всеобщего доступа к новой технологии» Microsoft предложил разработчикам такие инструменты искусственного интеллекта как:
- Custom Speech Service
- Content Moderator
- Bing Speech
К настоящему времени в портфеле инновационных продуктов Microsoft насчитывается около 25 инструментов, которые могут быть использованы для разработки функций распознавания эмоций, изображения и речи, а также понимания языка.
2. Ai-one – ваш интеллектуальный помощник
Ai-one — продукт, стимулом разработки которого, по словам его творцов, явился «биологический интеллект», предоставляет разработчикам возможность создания интеллектуальных помощников внутри большинства приложений.
Набор инструментов «Analyst Toolbox» содержит библиотеку документов, инструментарий для конструирования интеллектуальных агентов и API. Ai-one может трансформировать данные в обобщенный свод правил, благоприятно влияющий на большинство глубоких структур искусственного интеллекта и машинного обучения.
3. Protege – инструмент для программ, основанных на знаниях
В целом, Protege используется для разработок бизнес-приложений. Вместе с тем, Protege имеет набор инструментов открытого кода, который идеален при разработке «приложений, основанных на знаниях с элементами онтологии».
Целевая аудитория Protege – эксперты и в определенной степени начинающие программисты. Данный инструмент позволяет создавать, делать аплоад, модифицировать и делиться приложениями. В рамках Protege существует активное сообщество, которое обеспечивает оптимальный уровень совместной работы и упрощает решение возникающих проблем.
4. IBM Watson – платформа от IBM с множеством инструментов
Корпорация IBM является одним из ведущих игроков в области искусственного интеллекта. Платформа Watson от IBM содержит большое количество инструментов, предназначенных для разработчиков и бизнес-пользователей.
Watson представлен как набор API с открытым кодом. Пользователи Watson будут иметь доступ к примерам кодов, стартовый набор инструментов, а также смогут создавать когнитивные поисковые движки и виртуальных агентов.
Watson имеет платформу для создания чат-ботов, которая может быть использована новичками в сфере машинного обучения. Для более быстрого обучения бота Watson предлагает предтренинговый контент для чат-ботов.
5. DiffBlue – платформа автоматизации кодирования
Платформа, которая создана Daniel Kroening из Оксфордского университета, является простой и чрезвычайно полезной для осуществления автоматизации кодирования. DiffBlue автоматически осуществляет такие процессы как локализация багов, проведение рефакторинга кода и написание тестов, выявление и фиксация слабых мест в коде.
6. Google’s TensorFlow – платформа для проектов машинного обучения
TensorFlow, являясь программной платформой с открытым кодом, разработана специально для проектов машинного обучения.
Работа TensorFlow основывается на библиотеке численных расчетов, использующих графы потока данных. Это позволяет разработчикам осуществлять развертывание технологии глубокого изучения над множеством центральных процессоров (CPU) мобильных и настольных устройств и планшетов.
TensorFlow содержит большое количество документации, тренинговых материалов и онлайн ресурсов. Именно поэтому тем из разработчиков, кто не знаком с платформой или с Python, TensorFlow окажет существенную поддержку.
7. Nervana Neon – следующее поколение интеллектуальных агентов и приложений
Nervana Neon является совместным продуктом компаний Nervana и Intel. Это библиотека машинного обучения на базе языка Python с открытым исходным кодом.
Компания Neon, образованная в 2004 году, предоставляет разработчикам возможность создания, обучения и развертывания технологий глубокого изучения в облаках.
Неон предлагает большое количество видео учебных материалов и «моделей zoo», содержащих предтренинговые алгоритмы и примеры скриптов.
8. Амазон AWS для веб-сервисов предлагает новый инструментарий искусственного интеллекта
На прошлогодней re:invent конференции в Сан-Франциско Амазон AWS для веб-сервисов объявил о новых трех наборах сервисного инструментария искусственного интеллекта для разработчиков программ.
Сервис AWS Rekognition использует искусственный интеллект для обеспечения возможностей дополнения приложений такими функциями как анализ и модерация изображений и распознавание лица. Данные приложения нередко используются в системах безопасности, основанных на анализе биометрических характеристик людей.
Сервис Polly использует искусственный интеллект для автоматизации процесса преобразования текстов в речь. Polly способен осуществлять преобразование текстов, составленных на 24-х языках, в 47 различных голосов.
Lex – движок с открытым кодом, который используется личным помощником Alexa, позволяет разработчикам провести интеграцию чат-ботов и веб- и мобильных приложений.
9. OpenNN – библиотека программирования на языке С++
OpenNN предназначена для опытных разработчиков, создающих нейронные сети. Хотя целевой аудиторией OpenNN являются профессиональные разработчики, имеющие опыт в области искусственного интеллекта, тем не менее, в библиотеке есть большое количество документов и учебных материалов для понимания мира нейронных сетей.
OpenNN также создал инструмент для продвинутой аналитики — Neural Designer, который позволяет упростить и провести интерпретацию ввода данных посредством создания визуального контента в виде графиков и таблиц.
10. Apache Spark MLlib предлагает большую базу алгоритмов
Apache Spark MLlib – это фреймворк для обработки данных в памяти, имеющий большую базу данных алгоритмов с акцентом на классификацию, кластеризацию и коллаборативную фильтрацию.
Внутри инкубатора Apache есть фреймворк с открытым кодом, называемый Singa, который представляет собой программный инструмент для глубокого изучения сетей вокруг множества машин.
11. Caffe – фреймворк для глубокого изучения C++
Caffe предлагает основанный на изображении инструмент автоматического инспектора, который создан Berkeley Vision и Learning Center (BVLC) совместно с сообществом разработчиков.
Фреймворк уже используется как часть «научных исследований, в прототипах стартапов и даже в промышленных приложениях, применяемых для компьютерного зрения, распознавания речи и в мультимедиа. Известными пользователями Caffe являются Facebook и Pinterest.
12. Veles – готовое к использованию API
Veles является частью распределенной платформы глубокого изучения Samsung. Написан на C++ и использует язык Python для координации нод.
Предлагаемая API готова к использованию, содержит обученные модели и может быть использована для анализа данных.
13. Apache Mahout для маштабирования приложений
Mahout создан для специалистов, которые хотели бы разработать масштабируемые приложения машинного обучения. Mahout предоставляет разработчикам возможность использовать пред-сформированные алгоритмы для Apache Spark, H20 и Apache Flink.
Как и большинство других инструментов, Mahout содержит множество полезных учебных материалов и ресурсов.
14. Microsoft Azure позволяет выгрузить предиктивную аналитику
Самым большим бонусом инструмента машинного обучения Azure является платформа «Azure Machine Learning Studio», которая позволяет разработчикам, не имеющим глубокого опыта в сфере машинного обучения, перетаскивать (DnD) datasets и выгружать предиктивную аналитику,
Microsoft также предлагает Cortana Intelligence – инструмент, позволяющий в полной мере управлять большими данными и аналитикой и соответственно трансформировать данные в значимую информацию и последующие действия.
Источник: 8d9.ru