Может ли Java конкурировать с Python в разработке ИИ?

Сможет ли Java уступить Python место в развивающемся и модном пространстве ИИ? В то время как Python все еще занимает первое место в разработке для ИИ, сторонники Java считают, что почти 30-летний язык программирования Java готов стать главным в сфере ИИ.

Главный распорядитель Java компания Oracle видит «тройное преимущество» для Java в области ИИ, используя облачную инфраструктуру, а также фреймворки и интеграцию сервисов ИИ с бизнес-логикой. Сделать Java «еще лучше» для нативного ИИ - часть плана, наряду с интеграцией с корпоративными данными и облачными сервисами.

«Признаком успеха является то, что уже существует богатый набор фреймворков и инструментов, помогающих разработчикам Java использовать сервисы ИИ», - сказал Дональд Смит, вице-президент Oracle по управлению продуктами для платформы Java. «Java-разработчики выигрывают от сильной типизации, безопасности памяти, хороших библиотек ядра и всех других преимуществ Java при использовании подобных фреймворков - не говоря уже о том, что именно на Java уже существует большинство корпоративной бизнес-логики», - сказал Смит.

Поставщик Java-технологий Azul также видит светлое будущее для Java в области искусственного интеллекта. Чем больше ИИ включается в традиционную бизнес-логику и те вещи, которые должны происходить на уровне приложений, тем больше это входит в «сладкую зону» Java и популярности Java», - сказал генеральный директор Azul Скотт Селлерс. «Python очень ограничен в плане производительности, масштабирования и тому подобных вещей», - добавил он.

По словам аналитика Арнала Даяратны, вице-президента по исследованиям в области разработки программного обеспечения в IDC, огромная популярность Java дает ей право на долю в ИИ. «Java невероятно важен для развития ИИ, потому что он остается самым популярным языком программирования в мире», - сказал Даяратна. «Более того, Java - это язык, наиболее широко используемый на предприятиях, особенно для производственных и критически важных приложений».

Хотя в настоящее время Java не может соперничать с Python по популярности в области разработки машинного обучения, Даяратна ожидает, что он будет все чаще использоваться для разработки ИИ и генеративного ИИ по мере перехода приложений от стадии POC (доказательство концепции) к использованию на производстве.

Среди нативных Java-фреймворков ИИ, упомянутых Смитом из Oracle, - Tribuo, LangChain4j и CoreNLP. Tribuo - это библиотека машинного обучения, написанная на Java, которая предоставляет инструменты для классификации, регрессии, кластеризации, разработки моделей и других возможностей. LangChain4j - это Java-версия фреймворка LangChain для создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM); его цель - упростить интеграцию LLM в Java-приложения. А CoreNLP предлагает набор инструментов для обработки естественного языка на Java.

Амбиции Oracle в области ИИ на Java предусматривают интеграцию сервисов ИИ с бизнес-логикой через Project Panama - проект OpenJDK, направленный на объединение JVM и нативного кода, и GraalPy - встраиваемую высокопроизводительную среду исполнения Python 3 для Java. «Мы ожидаем, что со временем поддержка интеграции будет расширяться, точно так же, как за последние 30 лет Java расширялась за счет новых технологий», - сказал Смит. «Обратите внимание, что инновации в таких проектах Java, как Valhalla, Babylon и Panama, помогают Java еще больше приблизиться к нативным вычислениям, которые стали синонимом GenAI».

Даяратна из IDC считает, что «вполне возможно», что Java вытеснит Python в разработке машинного обучения. «Java повсеместно считается более производительной и быстрой, чем Python», - говорит Даяратна. «По мере того как организации начинают использовать генеративный искусственный интеллект, в частности, для более производственных случаев, Java, вероятно, будет все больше и больше набирать обороты благодаря своим преимуществам в отношении потребления ресурсов, производительности приложений, скорости выполнения и безопасности».

«Кроме того, сообщество Java вкладывает значительные средства в улучшение синтаксиса Java и облегчение его изучения, и это станет еще одним фактором, способствующим более широкому использованию Java для разработки генеративного ИИ», - отметил Даяратна.