Каждое крупномасштабное приложение, то есть игры, чат-боты, рекомендательные системы и цифровые сервисы, построено на тысячах строк кода, написанного на одном из самых популярных языков программирования, таких как Java, Python и т. д. Хотя существующие языки достаточно мощны, чтобы создавать такие приложений сложность языков так высока.
Когда дело доходит до разработки продуктов искусственного интеллекта, проблема заключается в том, что ИИ невероятно сложен. Коммерческое распространение ИИ произошло настолько недавно, что современные языки не подходят для особых трудностей, которые представляет ИИ.
Итак, чтобы сделать ИИ простым в коммерческом мире, профессор Джейсон Марс; Ученый-компьютерщик из Америки представил новую концепцию вместе с новым набором инструментов под названием Jaseci;
Нынешняя вычислительная модель и парадигма программирования плохо подходят для возникающего набора проблем в сфере ИИ. Крайне необходимы новая вычислительная модель и язык программирования. То, как мы формулируем решения проблем в области компьютерных наук, коренным образом не изменилось за десятилетия, и мы достигаем нового потолка с уникальными сложностями, которые возникают при создании сложных решений ИИ.
Вот почему я создал Jaseci, вычислительную модель и механизм для того, что я называю «коллективным разумом», а также язык программирования Jac для формулирования кода в рамках этой модели — чтобы я мог найти баланс между высокими открытиями и ловкостью экспериментов с ИИ в академических кругах и реальная практичность производственного ландшафта и масштабность комплексных решений.
— Профессор Джейсон Марс
Что такое Ясечи?
Jaseci — это недавно разработанная, созданная и примененная вычислительная модель. Чтобы облегчить быстрое создание сложных и гибких систем искусственного интеллекта, Jaseci содержит новую парадигму программирования, называемую пространственное программирование данных, и механизм выполнения, называемый диффузной средой выполнения.
Jaseci состоит из экосистемы инструментов, распределенных по трем пакетам, и доступен на Github под лицензией MIT с открытым исходным кодом с 2021 года.
- Jaseci Core — основной исполнительный движок Jaseci.
- Jaseci Serv — облачный исполнительный механизм Jaseci с диффузной средой выполнения.
- Jaseci AI Kit — коллекция передовых ИИ-движков, предоставленных сообществом Jaseci.
В дополнение к этим основным частям создается пробный набор инструментов под названием Jaseci Studio, чтобы дать разработчикам возможность использовать инструменты визуального программирования и отладки Jaseci.
Как работает Ясечи?
Модуль в Jaseci выступает в качестве основного интерфейса для машины Jaseci. Этот интерфейс представлен как набор функций-методов в главном классе Python для Jaseci. Серверный REST API был создан с использованием Django, а «клиентские» выражения этого интерфейса принимают форму программы командной строки jsctl.
На изображении выше показана эта архитектура, представляющая взаимосвязь между основными API-интерфейсами и выражениями на стороне клиента.
Абстракции Ясечи
Jaseci использует собственный набор абстракций и концепций для определения проблем и их устранения.
- Графики
Граф — единственная структура данных, используемая здесь. Ясечи считает, что любая вычислительная задача может быть отображена в виде графа и может быть решена путем обхода и выполнения узлов в графе.
- Ходоки
Обходчик — это исполняющая единица, которая перемещается (проходит) по графу, сохраняя свое состояние (свою локальную область). Никогда не было языков программирования с такой семантикой. Вы можете представить ходока как маленького автономного робота, который может поддерживать контекст, пока он перемещается в пространстве по графу, взаимодействуя с контекстом его узлов и ребер.
- Способности
Узлы и ребра в графе также могут иметь способности ходячих. Хотя они не имеют той же семантики, что и типичные функции, способности наиболее близки к методам в традиционном объектно-ориентированном программировании. Вы можете представить способности как независимые вычислительные операции в памяти/в данных при их использовании.
- Действия
Действия служат вызовами функций с возвратом и обеспечивают привязку к функциям, описанным вне Jac/Jaseci. Они сопоставимы с библиотечными вызовами в обычных языках программирования. На самом деле эта внешняя функциональность принимает форму прямого подключения библиотеки действий Jaseci к реализациям Python.
Жакский язык
Jac — это язык компьютерного программирования, который привел Jaseci в действие. Jac имеет собственный набор ключевых слов и уникальный синтаксис. Я не буду здесь углубляться в язык программирования Jac. Тем не менее, я надеюсь принести с Жаком несколько работ в ближайшие дни.
Что мы можем построить с Jaseci?
Jaseci предлагает встроенные модели ИИ, которые мы можем загружать, переобучать и настраивать для выполнения нужных вам задач ИИ. С помощью Jaseci вы можете создавать огромное количество продуктов ИИ, включая, помимо прочего;
- Чат-боты
- Цифровые помощники
- Системы прогнозирования и анализа больших данных
- Масштабируемые API на основе микросервисов
- Системы поиска и рекомендаций
- Системы обнаружения и распознавания лиц
Мой опыт с Ясечи
Я начал изучать и использовать Jaseci в сентябре 2022 года. Из-за того, что это отходит от обычных представлений о компьютерном программировании, поначалу это немного сбивало с толку. Но по мере того, как я узнавал больше и копал глубже, я все больше и больше поражался тому волшебству, которое оно может творить. Несмотря на то, что документация Ясечи и Яка все еще нуждается в доработке, она быстро расширяется. Репозиторий Github содержит учебные материалы и кодовые лаборатории, созданные разработчиками Jaseci.
Стоит ли учиться?
Да, конечно. Изучение чего-то нового никогда не будет потрачено впустую. Следовательно, если вам интересно, вы можете начать читать Библию Джасечи, а затем сразу перейти к программированию Джасечи. Следует отметить, что первоначальная архитектура Jasecis использовалась в реальных приложениях, чтобы в десять раз сократить время разработки и исключить почти весь обычный внутренний код, необходимый для сложных приложений на основе ИИ. В настоящее время в производстве находятся четыре уникальных коммерческих продукта на базе движка Jaseci: Myca, HomeLendingPal, ZeroShotBot и TrueSelph. Поэтому, на мой взгляд, изучение Jaseci никогда не будет напрасным, и вы сможете стать Jaseci Pro, когда программное обеспечение в конечном итоге наберет популярность среди энтузиастов ИИ.
Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, свяжитесь с нами. Пожалуйста, оставьте комментарий, если вы считаете, что чего-то не хватает.
Ресурсы:
Библия Джасечи — https://github.com/Jaseci-Labs/jaseci_bible
Репозиторий Git Hub — https://github.com/Jaseci-Labs/jaseci
Официальная документация — https://www.jaseci.org