​Info-Tech Research Group reports dati liecina, ka 2023. gadā 44% procenti no privātā sektora uzņēmumiem plāno ieguldīt līdzekļus mākslīgā intelekta tehnoloģijās. Visbiežāk izmantotās MI iespējas, ko uzņēmumi ir ieviesuši, ir robotizēto procesu automatizācija un datorredze, taču populāra kļūst arī dabiskās valodas teksta izpratne un virtuālie aģenti un sarunvalodas saskarnes.

​2021. gada McKinsey Global Survey dati liecina, ka pēc MI ieviešanas izmaksas visvairāk samazināja piegādes ķēdes vadībā (52% aptaujāto), bet ienākumus visvairāk izdevās palielināt produkta izstrādes, kā arī mārketinga un pārdošanas jomā (70% aptaujāto).

​Python ir kļuvis par MI programmēšanas standartu ar nobriedušu ekosistēmu. Tā ir visplašāk pielietotā programmēšanas valoda mākslīgajā intelektā. Python ir ne tikai vispopulārākā programmēšanas valoda, bet tā ir viegli apgūstama - nereti tā ir daudzu izstrādātāju pirmā valoda. Tieši tāpēc uz MI orientētās aplikācijās, kas ir programmētas ar Python, ir vislielākais lietotāju skaits.

Python visspēcīgākā puse ir datu analīze, kas ir viens no galvenajiem virzieniem MI izstrādē. Python datu analīzes izstrādātāji ir vieni no vispieprasītākajiem speciālistiem šodienas tirgū. Programmētāji un datu analītiķi ir iecienījuši Python tā elastīguma, intuitivitātes un daudzpusības dēļ. Lai gan tā ir paredzēta sarežģītu uzdevumu risināšanai, Python ir viegli apgūt un sākt piemērot jūsu projektiem.

Python ir bagātīgs bibliotēku komplekts, kuras var izmantot, lai risinātu dažādus uzdevumus - datu analītika, mašīnmācīšanās, datu vizualizācija, datu tīrīšana un priekšapstrāde. Daži piemēri no populārākajām bibliotēkām, ko izmanto datu analīzē, ir NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn un TensorFlow.

• NumPy ir bibliotēka, kas nodrošina atbalstu darbam ar daudzdimensiju masīviem, lineārās algebras operācijām un nejaušu skaitļu ģenerēšanu. To izmanto datu tīrīšanai un iepriekšapstrādei.
• Pandas ir bibliotēka, kas nodrošina ērti lietojamas datu struktūras datu analīzei. Tās izmanto datu manipulācijai un datu analīzei. Datu strūktūras Series un DataFrame ļauj izstrādātājam viegli veikt datu analīzes uzdevumus.
• Matplotlib ir bibliotēka, ko izmanto datu vizualizācijai. Tas nodrošina grafiku zīmēšanas funkcijas, kuras var izmantot, lai skaidrā un kodolīgā veidā vizualizētu datus.
• Scikit-learn ir bibliotēka mašīnmācīšanai. Tas nodrošina visaptverošu algoritmu kopu tādiem uzdevumiem kā klasifikācija, regresija, klāsterēšana un dimensionalitātēs samazināšana. Turklāt Scikit-learn labi integrējas ar iepriekšminētajām NumPy un Pandas bibliotēkām, padarot to par jaudīgu rīku datu analīzei un mašīnmācībai.
• TensorFlow ir atvērtā koda bibliotēka mašīnmācīšanai, ko izstrādāja Google. To izmanto mašīnmācīšanās modeļu, jo īpaši neironu tīklu veidošanai un apmācībai. Tensorflow nodrošina elastīgu un efektīvu platformu sarežģītu uzdevumu veikšanai, piemēram, attēlu klasifikācijai, valodas tulkošanai un runas atpazīšanai. Tensorflow nodrošina rīkus modeļu veiktspējas optimizācijai, piemēram, automātisku diferenciāciju un paralēlu apstrādi, atvieglojot augstas veiktspējas modeļu veidošanu un apmācību. Tensorflow ir visplašāk izmantots liela mēroga projektos, kuros strādā ar lielu datu un lietotāju daudzumu.

​Python ir ideāla izvēle MI datu analīzei savas vienkāršības, lasāmības un plašā atvērtā koda bibliotēku klāsta dēļ, kas nodrošina visaptverošu rīku kopu datu analīzes uzdevumiem.

​Java ir ļoti jaudīga valoda, ko izmanto dažādos programmatūras izstrādes kontekstos. Tā ir īpaši izplatīta mobilo aplikāciju telpā, kur daudzas lietotnes izmanto mākslīgā intelekta funkcijas. Java ir vienkārši lietojama un atkļūdojama. Turklāt tā ir lieliski piemērota vairāku platformu izvietošanai ar savu “raksti vienreiz, izvieto jebkur” filozofiju, padarot to par labu izvēli, ja nepieciešams veidot aplikācijas dažādām operētājsistēmām vienlaikus.

Java ir vidēji populāra programmēšanas valoda MI kontekstā, kas piedāvā dažādas priekšrocības - vieglu atkļūdošanu, lietojamību un uzturēšanu. Tai ir iebūvēts atkritumu savācējs, kas automātiski izdzēsīs nevajadzīgus datus un atvieglos vizualizāciju.

Viens no MI projektu piemēriem, kur izmanto Java, ir Deeplearning4j (DL4J) - liela atvērtā pirmkoda dziļmācības bibliotēka, kas ir paredzēta lieliem projektiem un uzņēmumiem. To izmanto, lai veidotu, izvietotu un apmācītu dziļās mācīšanas modeļus, piemēram, mākslīgos neironu tīklus, konvolucionālos neironu tīklus un periodiskos neironu tīklus. DL4J ir veidots tā, lai būtu mērogojams un efektīvs, ļaujot izstrādātājiem veidot un apmācīt dziļās mācīšanās modeļus uz lielām datu kopām dalītā vidē. Turklāt tam ir izstrādātājam draudzīgs API, kuru ir viegli apgūt. Tas arī piedāvā videokartes (GPU) akcelerāciju, dodot iespēju salīdzinoši īsā laikā apmācīt lielus modeļus. DL4J var izmantot finansēs, veselības aprūpē un mazumtirdzniecībā tādiem uzdevumiem kā attēlu un tekstu klasifikācija, dabiskās valodas apstrāde un ieteikumu sistēmas. DL4J var arī mācīties no reālas gala lietotāju mijiedarbības.

​Kopumā Deeplearning4j (DL4J) ir jaudīga, mērogojama un efektīva dziļās mācīšanās bibliotēka Java programmēšanas valodai. Tā nodrošina izstrādātājam draudzīgu API, plašu algoritmu un arhitektūras klāstu, kā arī ērtu integrāciju ar esošajām Java sistēmām, padarot to par populāru izvēli lielu uzņēmuma līmeņa dziļās mācīšanās risinājumiem.

​C++ ir samērā populāra programmēšanas valoda, kas ir zināma sava ātruma un efektivitātes dēļ. Tas kodu izpilda ļoti ātri, ja salīdzina ar citām valodām, tāpēc tā ir lieliska izvēlē aplikācijām, kur notiek sarežģītas kalkulācijas.

C++ ne vienmēr ir pirmā izvēle uz MI orientētām aplikācijām, taču to tik un tā plaši izmanto visā nozarē. Tās galvenā priekšrocība ir koda izpildes ātrums, taču kodu rakstīt ir sarežģītāk. Parasti C++ izmanto kombinācijā ar citām valodām, atvēlot C++ sarežģītas un resursprasīgākās kalkulācijas.

Popularākā MI bibliotēka C++ valodai ir OpenCV (Open Source Computer Vision Library). Tā ir atvērta koda datorredzes bibliotēka, kurai ir plašs algoritma funkcijas attēlu un video apstrādei. Kaut arī OpenCV ir veidots uz C++, to var izmantot arī ar citām valodām, piemēram, Python vai Java. OpenCV ir visaptverošs rīku klāsts ar datorredzi saistītiem objektiem, tāpēc tas ir izplatīts šādos pielietojumos:

• Objektu noteikšana un atpazīšana: OpenCV nodrošina dažādus iepriekš apmācītus dziļās mācīšanās modeļus objektu atpazīšanai un klasifikācijai.
• Attēlu apstrāde: Ar OpenCV ir pieejamas vairākas funkcijas attēlu apstrādes uzdevumiem, piemēram, filtrēšanai, morfoloģiskajām operācijām, krāsu telpas pārveidošanai u. c.
• Seju atpazīšana: OpenCV ir iekļauts arī seju atpazīšanas modelis, ko var izmantot, lai atpazītu sejas attēlos vai arī video straumēs, piemēram, videonovērošanas kamerās.
• Kustību analīze: objektus ir iespējams ne tikai noteikt, bet arī izsekot, tas noder šādās jomās - videostabilizācija, sporta spēļu analītika un sekošana līdzi citiem transportlīdzekļiem autonomās braukšanas sistēmās.
• Uz datorredzi balstīta automatizācija: OpenCV kopā ar C++ ir ideāls variants autonomas braukšanas sistēmām, jo C++ veiktspēja tik svarīgās lietās ir ļoti nozīmīga. To var izmantot ne tikai mašīnām, bet arī, piemēram, droniem. OpenCV palīdzēs autonomajām sistēmām izplānot maršrutu, pareizi izvēloties braukšanas joslas un apbraucot vai aplidojot šķēršļus.
  

​Pēc GitHub reitingiem, JavaScript ir populārākā programmēšanas valoda pasaulē. Tas nemaz nav pārsteigums, jo JavaScript ir galvenā valoda tīmekļa vietņu izstrādē, kas ir atbildīga par lielu daļu interaktivitātes, kuras mēs ikdienā izmantojam. Tā ir uzticama izvēle jebkuram tīmekļa vietņu izstrādātājam, jo to ir samērā viegli apgūt, un tā ir laba iesācējiem, kuri apgūst MI vai vispārējo tīmekļa vietņu izstrādi.

Kā tad Javascript var izmantot MI aplikāciju izstrādē? Tajā ir vairāki augsta līmeņa rīki un bibliotēkas mašīnmācīšanai. Labs piemērs ir TensorFlow.js, kas darbojas tieši pārlūkprogrammā un paver plašas iespējas tīmekļa vietņu izstrādātājiem. Zināšanu veidošana par uz pārlūkprogrammu balstītām MI lietojumprogrammām var palīdzēt izveidot nākamās paaudzes uz MI fokusētus pārlūkprogrammas rīkus.

Populārs pielietojums JavaScript un MI ir tērzēšanas robotu izveide, izmantojot Dialogflow bibliotēku. Tā ir Google izstrādā bibliotēka tērzēšanas robotu radīšanai. Tā sevī iekļauj dabiskas valodas apstrādi un mašīnmācīšanos, lai palīdzētu tērzēšanas robotam mācīties un labāk saprast lietotāja ievadi. Tērzēšanas robotus var izmantot šādās nozarēs:

• Klientu serviss: ar tērzēšanas robotu palīdzību var nodrošināt atbildes biežāk uzdotajiem jautājumiem, palīdzēt ar informāciju par produktiem vai arī ar profilu.
• Potenciālo klientu ģenerēšana: tērzēšanas robotus var izmantot potenciālo klientu tveršanai un nodrošināt mārketinga informāciju kompānijai. Šos tērzēšanas robotus var integrēt CRM sistēmās, lai pārvaldītu un izsekotu potenciālos klientus.
• Veselības aprūpe: tērzēšanas robotus var izmantot pat veselības nozarē, lai sniegtu informāciju un atbalstu pacientiem. Piemēram, var palīdzēt izveidot vizīti pie speciālista, pārbaudīt simptomus un atgādināt par medikamentu lietošanu.
• Izglītība: tērzēšanas roboti var palīdzēt gan skolēniem, gan skolotājiem ar informāciju un resursiem. Piemēram, tērzēšanas robots var palīdzēt izvēlēties kur studēt, atbildēt uz skolēnu jautājumiem vai arī palīdzēt izplānot mācību stundu saturu.
• Finanšu nozare: tērzēšanas robots var palīdzēt klientam ātri uzzināt konta atlikumu, pēdējos veiktos darījumus vai arī, piemēram, par ieguldījumu iespējām. Tie var palīdzēt aizdevumu pieteikumu izveidē vai arī sniegt vispārējas finanšu konsultācijas.
• Ceļošana: MI var palīdzēt izplānot labāko maršrutu, atrast labākos lidojumus un viesnīcas vai arī vispār atrast ideālo galamērķi.
• Cilvēkresursi: Lielie uzņēmumi novērtēs iespēju novirzīt biežākos jautājumus par pabalstiem un atvaļinājumiem tērzēšanas robotam.
• Transports: tērzēšanas robots var palīdzēt atrast sabiedriskā transporta grafikus, izplānot maršrutu vai arī reāllaikā pastāstīt par situāciju uz ceļa.
• Valsts sektors: tērzēšanas robots var palīdzēt atbildēt uz biežāk uzdotajiem jautājumiem, lai mazinātu personāla noslogojumu. Tas var palīdzēt saņemt pakalpojumus vai iesniegt dokumentus. Šādu tērzēšanas robotu izmanto Valsts Ieņēmumu Dienests.

​JavaScript ir daudzpusīgs rīks MI aplikāciju izstrādē, bet primāri to izmanto vietās, kur svarīga ir integrācija tīmekļa pārlūkā.

​Daudzām programmēšanas aplikācijām ir nepieciešamas divas vai vairākas programmēšanas valodas, viena - ar augstu veiktspēju, piemēram, iepriekš minētais C++ un otra valoda, kas padara programmēšanu mazāk sarežģītu, piemēram, Python. Kamēr šis variants tehniski strādā, tas tik un tā rada lieku sarežģītību. Ideja par Julia programmēšanas valodu radās Masačūsetsas Tehnoloģiju institūtā 2009. gadā un tās mērķis bija risināt šo problēmu.

Julia pirmā stabilā versija tika izlaista 2018. gadā un kopš tā laika pastāvīgi gūst popularitāti. Mākslīgā intelekta aplikācijas, izstrādātas Julia, laika gaitā turpina augt. Flux ir liels mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta steks, kas paredzēts Julia. Dažas priekšrocības, kas padara Julia lielisku MI programmēšanai ir iebūvēts pakotņu/bibliotēku pārvaldnieks un atbalsts paralēlai un dalītai skaitļošanai.

Viena no Julia stiprajām pusēm ir tās spēja apstrādāt lielu datu apjomu un veikt sarežģītas simulācijas. Piemēram, datorfizikā zinātnieki var izmantot Julia, lai modelētu un simulētu fiziskās sistēmas. Izmantojot bibliotēkas un rīkus, var viegli veikt liela mēroga simulācijas, datu analīzi un rezultātu vizualizāciju. Tas padara Julia par pievilcīgu platformu zinātniskajām simulācijām, īpaši pētniekiem.

Arvien izplatītāka kļūst MI un mašīnmācīšanās izmantošana zinātnisko simulāciju uzlabošanai. MI algoritmus var izmantot, lai optimizētu simulāciju veiktspēju, identificētu datu modeļus un veiktu prognozes. Julia var izmantot šādās zinātnes nozarēs:

• Skaitļošanas bioloģija: Julia var izmantot sarežģītās simulācijās, kur jāaprēķina tādās jomās kā molekulārā dinamika, proteīnu locīšana un gēnu ekspresijas analīze. MI algoritmus var izmantot pat jaunu zāļu atklāšanā, gēnu rediģēšanā un personalizētajā medicīnā.
• Astrofizika: ar MI palīdzību var veikt liela mēroga simulācijas šādās jomās - kosmoloģija, galaktiku veidošanās un zvaigžņu veidošanās. MI algoritmus var izmantot arī attēlu un signālu analīzei un modeļu noteikšanai astronomiskajos datos, piemēram, no teleskopiem.
• Klimata modelēšana: Julia var izmantot sarežģītu klimata simulāciju un prognožu veikšanai ar algoritmiem, kas analizē tendences un neparastas parādības.
• Materiālu zinātne: ar Julia palīdzību var veikt simulācijas un prognozes, lai noteiktu materiālu īpašības, fāžu pārejas un virsmas īpašības. Ir iespējams arī identificēt jaunus materiālus vai arī optimizēt esošos materiālus.
• Neirozinātne: Julia ir labs palīgs nervu sistēmas procesu simulācijai un izpratnei. MI algoritmu var analizēt smadzeņu izmeklējumu datus, identificēt smadzeņu darbības zonas, tādejādi palīdzot izstrādāt smadzeņu un datoru saskarnes.

​Kaut arī Julia visbiežāk tiek pielietota tieši zinātniskajos pētījumos, to var izmantot arī citās MI jomās.

​Lua ir augsta līmeņa, viegla un ātra programmēšanas valoda, ko plaši izmanto dažādās aplikācijās skriptošanas nolūkos, tostarp videospēļu izstrādē. MI spēļu izstrādē tā var palīdzēt radīt cilvēkiem līdzīgus pretiniekus un citus personāžus. Tāpēc, apvienojot Lua un MI, var radīt neticami izsmalcinātas un reālistiskas spēles.

Spēļu izstrādātāji izmanto Lua vairāku iemeslu dēļ. Viena no lielākajām Lua priekšrocībām ir tās spēja viegli iekļauties, kas padara to par daudzpusīgu instrumentu spēļu izveidei. Lua ir arī ļoti viegli apgūstama un līdz ar to arī pieejama visu līmeņu programmētājiem.

Runājot tieši par MI, to visbiežāk izmanto spēlēs, lai radītu inteliģentus, nespēlējamus personāžus (NPC), kas spēj mijiedarboties ar spēlētājiem dabiskā un reālistiskā veidā. Šos NPC var ieprogrammēt, lai tie reaģētu uz dažādām spēlētāja darbībām, piemēram, kustībām vai arī uz dialoga izvēlēm.

Visnozīmīgākais, kā MI var izmantot videospēlēs, ir adaptīvu pretinieka grūtības līmeņu veidošana. MI sekos līdzi spēlētāja prasmēm un pielāgosies, padarot pretinieku vieglāku vai grūtāku, lai jebkura līmeņa spēlētājam spēle būtu interesanta. Šo var pielietot gan uz skata vienkāršās spēlēs kā šahs, gan arī 3D spēlēs.

Viens no visinteresantākajiem veidiem, kā Lua un MI var izmantot kopā, ir procedurāli radīt kartes un saturu. Procedurālā ģenerēšana ir paņēmiens, kur kartes tiek ģenerētas spēles laikā, nevis pirms tam. Tas ļauj izstrādātājiem radīt nebeidzamas spēles līmeņu, vides un tēlu variācijas, radot katram spēlētājam unikālu un neprognozējamu pieredzi.

MI izmantošana procedurālajā pasaules/kartes radīšanā sākas ar noteikumu vai parametru kopuma radīšanu, kas nosaka vēlamās spēļu pasaules īpašības. Piemēram, var noteikt maksimālo kalnu skaitu, mežu sadalījumu un upju biežumu. Pēc tam šie noteikumi tiek izmantoti spēles laikā, lai spēlētājam ģenerētu unikālu pasauli. Galvenā priekšrocībā šādai pasaules ģenerēšanai ir dažādība. Tradicionālās pasaules ģenerēšanas metodes bieži vien ierobežo pieejamo iepriekš izgatavotu 3D modeļu skaits, kas var izraisīt atkārtošanos un dažādības trūkumu. MI var parūpēties par to, lai katrs kalns, mežs, objekts un māja būtu unikāla un neatkārtotos.

Šī paņēmiena priekšrocība ir arī uzlabota veiktspēja un izstrādes ātrums. Jau gatavas lielas un sarežģītas spēles pasaules radīšana ir resursietilpīgs process ar resursprasīgu saglabāšanu, jo kompleksā pasaule ir jāglabā spēlētāja ierīce un attiecīgi jāielādē no cietā diska, kas bieži vien rezultējas ar ilgu gaidīšanas laiku. Procedurālā ģenerēšana noņem daļu slozdes no cietā diska, kas paātrina spēles ielādi, jo tieši ielāde no cietā diska ir resursprasīgākais un ilgākais posms.

​Kopumā MI procedurālā pasaules ģenerēšana spēlēs ir ne tikai ieguvums gala spēlētājam, kurš var izbaudīt unikālu saturu, kas neatkārtojas, bet arī izstrādātājiem, jo jāiegulda mazāk resursu.

​Liela nozīme ir pareizas programmēšanas valodas izvēlei mākslīga intelekta aplikāciju izstrādei, jo tā ietekmē visu izstrādes procesu. Ir daudz programmēšanas valodu, no kurām izvēlēties, katrai ir savas stiprās un vājās puses. Pareizā izvēle būs atkarīga no MI projekta specifiskajām prasībām, tostarp no projekta lieluma un sarežģītības, izmantojamajiem rīkiem un programmētāju komandas kompetences.

1. Ņemiet vērā projekta apjomu un sarežģītību: ja izstrādājat maza mēroga MI projektu, tad tāda valoda kā Python ir labs variants. Python ir vienkārša un viegli apgūstama valoda, kas ir labi piemērota maziem MI projektiem. Tomēr lielākiem un sarežģītākiem projektiem, iespējams, vēlēsieties apsvērt tādu valodu kā Julia vai C++. Šīs valodas ir sarežģītākas, taču tās piedāvā labāku sniegumu un mērogojamību, padarot tās par labāku variantu liela mēroga MI projektiem.
2. Pārbaudiet pieejamās bibliotēkas un struktūras: viena no svarīgākajām lietām, kas jāņem vērā, ir bibliotēku un ietvaru (framework) pieejamība. Šīs bibliotēkas un struktūras var ievērojami atvieglot izstrādes procesu, kā arī palīdzēt sasniegt labākus rezultātus. Piemēram, Python ir vairākas populāras bibliotēkas MI izstrādei, piemēram, TensorFlow un Pytorch.
3. Jāņem vērā programmētāju komandas pieredze: izvēloties programmēšanas valodu, izšķirošs faktors ir arī jūsu programmētāju komandas kompetencei. Ja jūsu komandai ir pieredze ar noteiktu valodu, tad, visticamāk, viņi ar šo valodu spēs strādāt efektīvāk un rezultatīvāk. Savukārt, ja komandai MI izstrāde ir kaut kas jauns, tad tāda valoda kā Python var būt labākais variants, jo to ir vieglāk apgūt un lietot, kā arī tai ir liela kopiena.
4. Novērtējiet nepieciešamo veiktspēju un mērogojamību: veiktspēja un mērogojamība ir būtiski faktori MI izstrādē, jo MI sistēmām bieži vien ir nepieciešama liela skaitļošanas jauda. Tādas valodas kā C++ un Julia ir pazīstamas ar savu veiktspējas sniegumu un mērogojamību, padarot tās par labu izvēli liela mēroga AI projektiem. Tomēr arī Python var izmantot liela mēroga Mi projektiem, ja izmanto, piemēram, TensorFlow bibliotēku, jo tā nodrošina samērā augstu veiktspēju.
5. Pārbaudiet programmētāju kopienu: visbeidzot, ir svarīgi apsvērt kopienas atbalstu izvēlētajai valodai. Liela un aktīva kopiena var nodrošināt vērtīgus resursus, tostarp dokumentāciju, konsultāciju un forumus, atvieglojot MI aplikāciju izstrādes uzsākšanu. Visaktīvākā un lielāka kopiena ir Python.

Mūsu uzņēmumā esam izmantojuši datorredzes MI, lai izstrādātu risinājumu, kurš no attēla izgriež parketa dēļa kontūru, kuru tālāk izmanto frēzes iekārta. Mēs izmantojām OpenCV spēcīgās datorredzes iespējas, lai izveidotu sistēmu, kas attēlos var precīzi noteikt parketa dēļa formu un kontūru. Kad ir atrasts šis parketa dēlis, attēls tiek apgriezts, un, izmantojot etalonu tiek noteikts precīzs dēļa izmērs.

Mūsu pieredze, lietojot OpenCV, ir bijusi ļoti pozitīva. Mēs izvēlējāmies Python programmēšanas valodu tās vienkāršības un lielo iespēju dēļ. OpenCV bibliotēka nodrošina bagātīgu datorredzes algoritmu un rīku komplektu, kas atviegloja mūsu prasībām atbilstošā risinājumu veidošanu. Bibliotēkas labi dokumentētais API un plašais kopienas atbalsts atļāva ātri un efektīvi risināt uzdevumus un problēmas, ar kurām saskārāmies izstrādes laikā.