TIPs on building an AI app ----by AdamStudio

人工智能本质上是一系列软件实现的技术，旨在实现与人类大脑命令（特别是自我决定）执行的操作相同的操作。该术语本身形成于1956年。当时，人们猜测智力可以具有完全的生物起源;然而，根据实践，许多研究人员和软件开发人员在过去几年中已经能够反驳这一理论。具体是什么？机器学习概念的创造在推动致力于这一主题的科学作品方面取得了重大突破。像IBM Watson，Deep Blue和20Q这样的AI系统在高科技领域获得了巨大的共鸣。

如果他们对人工智能如何工作的知识有限，那么一般程序员是否能够开发基于AI的应用程序？幸运的是，在创建人工智能应用程序时，有许多专用平台可供人们使用。它们基于人工神经网络的原理，能够非常精确地识别语音和环境对象，以及独立地生成开发者软件功能中的动作。那么，你如何开发人工智能软件？来！让我们讨论一下。

How does artificial intelligence work?

现代基于AI的应用程序遵循机器学习和深度学习的原则。 后者利用大数据阵列和大量计算机能力。 这两个过程都基于人工神经网络的操作，人工神经网络自动构建表示记忆算法的软件解释的图形。 通过这种方式，人工智能的主要目标是制作一个从自己学习和教育的人工智能程序。

The most popular examples of software implementations with AI conception

Deep Blue. Deep Blue是由IBM开发的，是一个用于下棋的计算机集群。 它拥有480个国际象棋处理器（每个国际象棋每秒大约有2至250万次国际象棋移动）和30个P2SC处理器。 该发明在1997年广泛流行，当时深蓝在一系列游戏中击败了世界象棋冠军加里卡斯帕罗夫。

IBM Watson.来自IBM的另一个项目，Watson通过搜索自己的数据库来回答用户的问题。 它具有80个服务器（每个功能由于8个POWER7处理器），使用大约15Tb的RAM，并且不需要互联网连接才能运行。 该系统在过去的几年中一直积极应用于医疗保健行业。 到2013年，在美国设立了六个此类装置，这些装置在首次启动时已经可以使用超过200万页的医疗相关文本。

20Q.20Q本质上是游戏20问题的软件版本。 它是在1988年开发的，可以向用户询问20个问题，这些问题可以通过“是”或“否”来回答。然后它会猜出用户设置的对象。 20Q基于自学原理，能够根据一个问题猜测超过100万个对象。 适用于iOS和iPad的移动版本于2014年发布.20Q的主要功能是无需使用大量内存资源。 因此，该软件解决方案可以应用于需要更精细的搜索方法的其他系统。

What can we say about mass designation products? 各种聊天机器人，银行应用程序和个人虚拟助手（Siri，Cortana，Nina，Amazon Echo等）在过去几年中广受欢迎。 这些解决方案可以通过执行人类不充分的高级搜索过程来显着简化常见的用户例程。

How to build AI software: what you will need to start

Platforms, with the help of which an AI software can be built.

下面列出了五个最先进的平台，以及开发人员最常用的平台，用于AI软件开发：

Api.ai. Api.ai是与Google开发人员共同创建的API，它基于以前用户交互的上下文记忆。 其工作原则侧重于两个概念：实体和意图。 实体是当用户的请求到位时由程序自动指出的对象。 例如，问题是：“我在哪里可以找到一个库？” - 它的实体是“库”这个词。反过来，意图在请求的上下文中指定实体的含义。 此外，Api.ai使用域 - 专门的知识和数据基础类似于百科全书，它们积极利用称为代理的平台的软件实现。 Api.ai是人工智能软件开发最强大的工具之一，主要是因为它与迄今为止最广泛的移动平台兼容 - Android OS和iOS，以及对Node.js，Cordova，Unity，C ++，Xamarin，Python的支持 和JavaScript。

Wit.ai. Wit.ai平台具有将用户语音请求转换为文本的特殊机制。 之后，平台仔细分析收到的请求并对其作出响应，其操作原理与Api.ai相同（基于实体和意图）。 响应是在机器学习阶段获得的集成数据库和知识的帮助下生成的。 此外，独特的“历史记录”功能（可保存上下文数据）使用户可以在非常短的时间内基于平台创建高级聊天机器人。 对于使用iOS，Android，Node.js，Raspberry Pi，Ruby，Python，C，Rust和Windows Phone的开发人员来说，Wit.ai是一个完美的选择。

Melissa. 开源Melissa平台使用Python编程语言，提供了一个轻松实现几乎任何基于AI的应用程序的机会（类似于智能手机内置的AI助手的结构）。 所有流行的桌面操作系统都支持该平台。 此外，Melissa具有嵌入式语音识别机制，使其成为各种语音助手开发的完美工具。

Clarifai.Clarifai是一个处理通过用户设备内置的摄像头接收的数据的平台。 它具有令人难以置信的先进机制，通过机器学习获得知识的系统化。 在Clarifai的帮助下创建的软件解决方案能够非常精确地识别从外部源接收的图像。 该软件可以自动适应特定用户的工作体验，是搜索过程的下一步。 Clarifai非常适合具有Python，Java和Node.js等编程语言知识的开发人员。

Tensorflow. Tensorflow是Google使用开源代码创建的库。 它为开发人员提供了一套基于深度机器学习开发AI解决方案的出色工具。 它还应用预先安装的数据库以及独特的用户交互体验。 通过基于Tensorflow的人工智能程序提出的每个请求，您将获得越来越精确的答案; 但是，这个库并不完美。 平台操作中的一般细微差别在于它不适合与新手用户合作。 然而，正如他们所说，没有什么是不可能的。 通过一些描述与Tensorflow交互原理的教程，详细检查了文档并学到了更多知识，保证您能够构建具有原始功能的AI应用程序。

Programming languages used to code an AI app

为了从头开发AI软件，您需要了解某些编程语言。 以下五种语言将帮助您以最少的精力和时间在个人AI应用程序的开发中取得优异成果。

• C++. 面向对象的C ++是一种具有世界上最快的编译过程之一的语言。 这意味着您可以通过C ++在应用程序中实现最复杂的业务逻辑，而不会损害其性能。 在实践中，这带来了什么好处？ 该语言在应用程序开发过程中非常有用，具有快速动画和使用渲染引擎的即时用户交互。 C ++可以作为基于OpenCog框架的AI应用程序的编程方式。

• Lisp.自1958年以来，在最早的AI软件解决方案的开发过程中，使用了高级Lisp语言。 Lisp为实现面向对象编程的现代方法提供了机会。 它支持封装和多态代码行为，这反过来在创建管理软件（也可以具有AI机制）时非常方便。 您可以在“人工智能：现代方法”一书中找到很多关于开发人工智能软件的独特功能。

• Java. Java是另一种面向对象的编程语言，它还具有庞大的在线技术支持社区。 该语言的特点是自动内存管理功能，异常处理的精细方法，多线程应用程序开发手段的可用性，地块，列表，结构等的支持。学习如何使用Java不会花费大量时间 ，因为它包含在各大学和学院的许多技术专业的课程表中。 Java项目可以通过Neuroph和Weka框架实现。

• Prolog. Prolog应用在AI软件开发中非常有用的机制，特别是数据结构的树形机制，模板的并置等。这种编程语言具有良好的文档和大型技术支持社区。 Prolog通常在开发具有复杂架构的AI软件期间使用，这意味着同时执行许多逻辑操作。

• Python. Python是最古老的编程语言之一。 它已存在超过20年，这表明它今天的相关性。 由于与数据结构（通常在AI算法中使用）和陡峭的学习曲线的简单集成，语言需求量很大。 AI软件开发算法有点独特，不属于标准编程的范畴。 考虑到这一事实，为了编程AI软件，您需要使用NumPy，Pandas，Scikit，Theano，AIMA，SimpleAI，EasyAi，PyBrain，MDP等库和工具扩展您的知识。

How to create AI: summary

人工智能概念对开发人员来说非常有前途。 尽管如此，常用的基于AI的现代应用程序在功能上非常有限（例如，它们与商业网站聊天机器人类似地回答客户的问题）; 然而，IT领域正在迅速获得用于实现更多所需功能的新工具和想法。 考虑到这一事实，我们相信人工智能将能够在不久的将来启动更复杂的任务。

我们的团队对于基于AI的软件解决方案的开发绝对不是新手。 如果你想建立自己的人工智能系统，但没有时间或缺少所需的知识，请留给真正的专业人士 - 利用我们的服务！经理Adam将尽快与您联系以讨论您的选择。当然欢迎您通过写信与我们交流：[email protected]