如果需要将AI 功能添加到软件应用程序中，则需要使用人工智能 (AI) API - 这是非常明显的。传统上，我对机器学习 (ML)软件的建议包括以下两个优秀的精选资源列表：这个和这个。

但是，请记住，ML 只是 AI 领域的一个子集，因此如果您的任务涉及 ML之外的 AI 领域，您需要更多以AI 为中心的工具或平台。例如，您可以查看ai-one的 AI 平台和 API，以及有趣的通用 AI开源项目OpenCog。

除了上述以 AI 为中心的平台之外，IBM 的Watson AI 系统值得单独提及，因为它非常酷且很有前途。它为开发人员提供了自己的生态系统，称为IBM Watson Developer Cloud，基于 IBM 的BlueMix云计算平台即服务 (PaaS)。但是，目前，我发现此产品非常昂贵且受限，尤其是对于个人开发人员、小型初创公司和其他小型企业而言，因为它与单个 PaaS（Blue Mix）紧密集成并且仅依赖于单个 PaaS（Blue Mix）。看着这个空间会很有趣，因为人工智能领域和市场恕我直言未来肯定会加剧。

我很少使用 Java，但您是否使用 Weka Java API 研究过机器学习？你也可以试试这里提到的 Encog，如果你搜索 Mark Watson 的Practical Artificial Intelligence Programming With Java，你可能仍然可以找到一个 PDF 版本，它被许可用于免费的非商业用途。